这个问答内容并不涉及到云计算领域的专业知识,而是关于个人记忆的问题。记忆问题可能是由于多种因素引起的,例如注意力不集中、缺乏练习、压力过大等。为了改善记忆问题,可以尝试以下方法:
记忆问题是一个复杂的主题,如果您有特定的记忆问题或需求,建议咨询专业的心理学家或认知训练师以获取更具体的建议和指导。
请注意,以上回答并不涉及云计算领域的专业知识,仅回答了关于记忆问题的一般性建议。
“千里之行,始于足下”,这两句话出自《道德经·第 64 章》,每个人小时候都会被问及:长大了想做什么?想成为什么样的人?我记得喜之郎之前有一则广告:长大后我要当太空人,爷爷奶奶可高兴了...
我很早就想写一篇为什么我坚持写博客和文字的文章给大家洗洗脑,不会总结和不懂总结的程序员不会进步太快。
来源:ScienceAI 本文约2500字,建议阅读7分钟 本文将演示如何通过阈值调优来提高模型的性能。 了解大脑如何组织和访问空间信息「我们在哪里」,「拐角处有什么」,「如何到达那里」,这仍然是一项艰巨的挑战。该过程涉及从数百亿个神经元中调用整个记忆网络和存储的空间数据,每个神经元都连接到数千个其他神经元。 神经科学家已经确定了关键元素,例如网格细胞、映射位置的神经元。但更深入将被证明是棘手的:并不是说研究人员可以移除或研究人类灰质的切片来观察基于位置的图像、声音和气味记忆是如何流动并相互连接的。 人工
在我的笔记经历中,我会把100天当做一轮来看待,每完成一轮我都会标记为r1,r2这样的前缀(r就是round的意思),直到这个r22即将到来,对我来说,最艰难的这一轮就是这r21,在这一轮里,打破了原来日更不辍的一些状态,也让我重新刷新了自己。
1、不要直接说“我没有问题了” “你有什么问题要问我?”它的潜台词是,“你还想了解一些什么?帮助你更好地留在这里?”换句话说,“你有多想留在这里?” 很多求职者觉得双方沟通得差不多了,往往会直接回答,
再谈seo基础教程url优化篇 网站做出来是给用户看的,也是给搜索引擎看的,在做网站之前,就建议规划好网站的url,考虑其是否对搜索引擎优化,对其进行seo优化设置。注:如果想学习seo,不建议一次性系统学习seo基础教程,耗时长且效果不好,建议的学习方法是把握重点,再在平常的工作中积累。 部分对搜索引擎友好的点,很容易实现,但却被很多seo人忽视掉了,url设置就是很典型的优化点,其设置简单,但作用很大,且容易被忽视。在url结构的优化方面,建议的做法与原则是:越简单越好,越平常越好。 在此,提供几个具
先来了解一下千帆AppBuilder,某度智能云千帆AppBuilder(简称AppBuilder)是基于大模型搭建AI原生应用的工作台,提供RAG、Agent、GBI等应用框架,文档问答、表格问答、对话、创作等应用组件,以及文生图、语音等传统AI组件,降低AI原生应用的开发门槛,赋能开发者快速实现应用搭建。
品牌记忆,这并不是说要影响消费者如何看待某一品牌,而是要让消费者在购物时第一时间想到该品牌。 下面,将向你介绍三个成功的品牌案例。 一、加多宝:红罐凉茶的品牌记忆 加多宝是中国畅销的即饮茶品牌,依托消
本篇与上一篇一样,是XD的元认知课程的学习笔记。本篇将从技能的分类谈到面对不同的分类的时候该如何自学,接着再通过这一套自学小套路返回去推导出比技能分类更深一层的原理——大脑运作原理。并最终通过这个来总结一套能够快速入门的学习套路。 这次的文章比较长,可以直接看图片,以及最终的小套路。 什么是取得技能,什么是学会技能 一般初学者的几个错误认知——认为必须要有天赋,要看懂每一步,然后再从基础做起,并且很讨厌走捷径。于是最终就很自然地从开始到放弃。但初学者搞错了一个概念——取得技能和学会技能是两码事。取得技
1,这里的TcpTimedWaitDelay默认值应该中是30s,所以这里,把这个值调小为5s(按需要调整)。
在1990年代那个漫长而寒冷的AI寒冬期,大多数人认为神经网络是一条研究的死胡同,Yoshua Bengio等研究者却仍坚持不懈地进行着该领域的研究。
比起赤裸裸纯粹的知识经济,引导用户参与其中显得更亲切些。一个人越想赢可能适得其反,迷失自我、乱了分寸、忘了初心,连本来能做好的事情都做不好了。 我一直都想实践于写作,因为码农固有的思维模式需要打开,写作和编程有共通的东西,但写作能给我带来更宽广的思维,让我从不同的角度和深度来欣赏这个世界。比如代码里只有True或者False,一就是一、二就是二,而写作更加的灵活和广袤,更加接近我们生活的世界。 我一直在想,为什么古代选拔人才主要靠文章,一是科技发展水平有限,写文章更容易操作,更容易训练人的思维,也和现实世界接近,古代名仕大家喜欢吟诗作对,就是因为这是一种可操作,有趣味的训练,通过吟诗作对写文章,才思更加敏捷,我不排除有人喜欢刷数学题,刷题也可训练思维,但做过的题举一反三容易,而作文组合万千,千变万化,一个题目可以有千千万万个解,学习理科的人多认为世界是理性的,而文科的人思维上没有局限。不是说这两种思维模式哪一种更高明些,都有优点,人类对这个世界的认识还有限得很,理科应多学点文科,文科也应涉猎一下理科,所以我这个码农想通过写文章来拓展自己的思维。 有人可能会说,你要拓展思维你去旅游啊,你去深造啊,你去读书啊,怎么写作就扩展你的思维了。老话说:读万卷书不如行万里路,其实行万里路指的是践行,注重行动,旅游也好、深造也好、读书也好,参与了过程而没有思考同样是不能有所收获的,就像坐在车里睡了一觉,到达目的地之后是不会有旅程的记忆的。而写作是一个思维过程,是一个行动,通过写作我们绞尽脑汁会想很多东西,文章结构、内容、修辞、技巧,表情达意,遣词造句、引经据典这无不是思考的运动,因此,我通过写作来促进我思考,帮助我学习组织语言,组织逻辑并表达出来。 所以,我参加了日更挑战,说是挑战,但是我一点压力也没有,我爱写作,仅仅是因为我喜欢而没有别的原因,当我沉浸在文字的思考中时,我是安静平和的,身心是放松的,感受不到压力和焦虑,我参加日更,希望能挑战成功,我唯一担心的是自己没有那么多素材可写,我是非常佩服那些文思泉涌,才思敏捷的人。程序里面往往是把大数据吞到肚里,然后return一个数值,或是一张图表,而才人们则相反,一个标题进去,一段段文字出来。希望在文字的领域里取长补短,祝我挑战成功。
时间飞逝,转眼间毕业两年多,从事 Android 开发三年了。我在想,也是时候将自己的 Android 整理成一套体系。 这一次的知识体系图谱只涉及到 Android 基础知识部分和设计模式的, Android
走路的姿态可能会说明你在特定时刻的感受,例如,当你感到压抑或沮丧时,你更有可能耷拉着肩膀。
曾几何时我也是个能糊弄就糊弄的小白,不知道是年级大了还是其他什么别的原因所致,遇到问题不在敷衍,总想着解决问题,就好比这次,因为旧主机磁盘已满想着续费不划算就趁着阿里搞活动新购一台,但是之前的数据多而杂且项目带有SVN库,如果是简简单单迁移还好说,毕竟备份恢复就完成了,这次我想着能不能把SVN也备份到新服务器直接使用,最终在我测试了36个小时之后得到的答案是【可以】,不然也不会有这篇文章了吧,哈哈~可能是因为比较笨,用时较长,哎反正不管怎么说这次SVN的备份和迁移算是尘埃落地,以下是我此次备份和迁移的过程。
一个人走路的样子很能说明人在特定时刻的感受。例如,当你感到压抑或沮丧时,相比感到心满意足时,走路的时候更可能耷拉着肩膀。
我从 14 岁就开始在父母的卧室里写代码。我通过非常慢的网络阅读任何我能够获得的东西。20 岁时,作为一名 Web 开发人员,我签了人生中的第一份劳动合同,我当时学的是 PHP 和 JavaScript。
我的 Zettelkasten 卡片盒笔记法实践 TLDR 太长不读版本: 1️、第一步:必须用自己的话写笔记卡片,以确保你将来能够理解。 2️、第二步:无论何时添加新笔记,主动查找可链接到的已有笔记。 3️、第三步:通过添加新记录并联系起来,延续这一系列的连续思考。 4️、第四步:使用 Anki 间隔重复加深记忆,主动由大脑触发远程联想。 ---- 外文阅读体验.jpg 德国社会学家 Niklas Luhmann 卢曼使用 Zettelkasten 记笔记方法写了 70 多本书和 400 多篇学术
我相信对于在座的萌新程序员来说,可能更想知道的是,为什么我学了新的算法总是容易忘?大牛们都是怎么做到的?今天就和大家聊聊这个话题,希望能够帮助一些同学解除困惑。
给 LLM 设定一个角色,可以让 LLM 生成的结果和这个角色的能力更相关。比如你告诉 LLM 现在是一个资深金融分析师,那么得到的结果会金融分析更相关。越是能力强的模型,这个影响可能会越小,但是对于能力没那么强的模型,这个影响相对比较大。
这篇文章主要内容为我个人对谷歌最新提出的Infini-transformer模型的个人见解,复现代码以及训练细节。
(也就是说,严格意义上,我们的手机号码是13位。不是我说的,是原信产部文件里说的。事实上,我们打+86 139 0123 4567这样的号码也能打通,手机来电也显示13位)
AI 科技评论按:深度学习给自然语言处理带来了革命性的进步,基于深度学习的机器翻译等任务的性能有了大幅度的提升。面向未来,自然语言处理技术将如何发展和演进?在哪些方面会有新突破?7 月 23 日,第二
John Washam励志要成为一名谷歌软件工程师,但没有CS专业背景的他,只能通过自己的努力来达成理想。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 其实对于初学者来说,3D建模是一个专业性偏强且极其难入手的游戏制作专业技术。如果是无基础从零开始的学习的话,没有一个好的学习方法和好的指导老师的话,还是比较困
流量时代的兴起,诞生了一大批自媒体创作者,而企业想要吃到这波红利,就需要顺应时势,善于变化。企业想要跟上时代的脚步,在做好擅长的新闻营销之外,还要发展内容营销。当今内容营销最前沿的代表便是短视频时代下的视频内容营销。
老实说,我对于英语的认识,从没有把它的重要性放到一个足够的高度上来,从去年下半年开始,接触到越来越多的英文材料,也随着视野的开阔,逐渐发现英文能力,是程序员个人发展的必备技能。在很多情况下,它的重要性可以用“ 致命” 来形容。以前有同事说,程序员职业生涯的发展,起到决定作用的,绝大多数时候都不是技术和业务,而是其他被人忽视的“ 软实力”,譬如沟通、性格、英文等等。兴许我现在正在渐渐参悟这句话的含义。
内容 | Rafael Schultze-Kraft 编译 | Aholiab 深谙币圈的你,对于那些出现在币价预测文章里的走势图想必不陌生。这些图往往旨在对未来n天的币价做预测,并声称是结果基于大数据或深度学习算法。一副特别科学又靠谱的样子。 但你不知道的是,即使这些图真的是用先进的深度学习模型和算法来实现,结果也非常的不可信。 本篇文章,WATTx数据科学家,机器学习工程师Rafael Schultze-Kraft亲自上阵,为我们揭秘那些「高大上」的币价预测图的背后,都有那些不为人知的技术秘密。
“王老师您好!我是学XX专业的(或是学过某编程语言),听说 Python 很热,打算好好学习,但是不知道学完以后能否进XX类型的企业?都有哪些岗位需要掌握 Python 呢?”
IT 行业是一个变化非常快的行业,它需要我们持续去学习新的知识和技能。 但是,工作以后,我们经常会发现自己学习的东西很少了,倒不是没有时间去学习, 而是学习的效率太低了。久而久之,就演变成『一年的工作
大数据文摘授权转载自AI前线 作者:Tristan Greene 译者:王强,刘燕 策划:刘燕 随着人工智能和量子科学领域越来越紧密地交织在一起,这方面的研究也逐渐被财力雄厚的企业研究机构所主导。如果出现了科学“僵局”,对立双方无法通过科学方法就特定技术方法的有效性达成一致——而其中又掺杂了企业利益时,会发生什么? 科学研究的突破成果总是引人注目、鼓舞人心。但当不同立场的科学家群体对成果的看法存在差异时,往往激发科学辩论。 近期,科技圈的一场学术争论引起热议。 谷歌母公司 Alphabet 旗下的研究公司
前言 我们曾经说过,在人工智能的研究中有一个流派,倾向于认为对大脑的恰当模拟会是制造出人工智能的关键,但事实上,直到今天我们对人脑的工作原理的了解仍然十分粗浅,更谈不上对它的精确模拟了。对大脑的研究、以及对以此为基础的人工智能的研究,早已脱离了单个学科可以应对的范畴,而需要多个学科领域之间的相互协作。或许只有最顶尖的人才才能理解,并最终推动这些领域的进步。 不过即使是我们目前对人脑非常浅薄的研究中得到的认知,也已经构成了一幅无比美丽的画卷。这其中蕴含的奥妙让我们丝毫不会怀疑,我们的大脑是世界上最精妙(同时居
Hexo 是一个快速、简洁且高效的博客框架。Hexo 使用 Markdown(或其他渲染引擎)解析文章,在几秒内,即可利用靓丽的主题生成静态网页。
李杉 编译自 TechCrunch 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 如今,只要访问科技网站,几乎不可能看不到跟深度学习有关的文章,似乎人工智能即将解决我们的所有问题。但Gary Marcus仍
如果你经过一段时间的Obsidian实践,笔记数量已经积累到一定的数量,比如超过1000条,是否已经开始有所察觉,笔记好像没有之前那么好找了?比如,目录层级不断深入;搜索结果噪声增加……
【新智元导读】2016中国人工智能大会(CCAI 2016)日前在京召开。中国科学院外籍院士、中国科学院神经学研究所所长蒲慕明27日发表演讲《脑科学能为人工智能带来什么》。今年早些时候,蒲慕明在接受新华社记者采访时,将脑科学和类脑智能研究称为“兵家必争之地”,蒲慕明透露,“中国脑计划”已通过并有望在今年启动。“中国脑计划”预计时间跨度为15年,将通过研究人脑的基本认知原理,研发脑疾病的诊治手段及类脑人工智能。 在CCAI 2016 演讲中,蒲慕明概述了神经系统研究进展,着重介绍了误差反向传播算法等几种主流的
前言 扎根真实世界,方能构筑无限幻想。如何讲好一个引人入胜的故事?如何让人在开放世界之中身临其境?如何根据游戏故事设定营造对应的视觉氛围?作为五感之中最为直接的感官,视觉画面总是人们对一款游戏能否产生好感的第一关。而不断追求美与真实,则需要无数游戏工作者对于概念定位的精准分析与把控。 在由腾讯游戏学堂主办的TGDC2022游戏开发者大会上,来自腾讯互娱天美Y1工作室的美术总监廖俊豪就从多年从业经验出发,围绕“高概念美术风格”主题,为我们讲述了他对于游戏世界观和美术风格的探索心得,并为大家解析了开放世界的设计
腾讯科技讯 10月29日消息,腾讯WXG微信事业群一年一度的管理团队领导力大会于10月26日召开,会上探讨了微信的敏捷精神、生态建设以及社会化思维。在总办分享中,腾讯集团高级执行副总裁、微信事业群总裁张小龙在会上发表演讲,以过往实例阐述了自己对产品与管理的思考。 一方面,张小龙重申了「敏捷性」的必要;另一方面,他强调了不应该从 KPI、而是从用户角度来出发来考虑产品和业务。 张小龙还谈了自己对人才、对组织的一些思考,他认为,当我们人数很多的时候,其实多一些轮岗是对大家都有帮助。 以下是张小龙演讲全文:
A member function should be marked const unless it changes the object's observable state. This gives a more precise statement of design intent, better readability, more errors caught by the compiler, and sometimes more optimization opportunities.
【新智元导读】 在北大 AI 公开课第8讲上,华为诺亚方舟实验室主任李航老师综述性地为大家介绍了 NLP 的任务、特点、最新技术以及发展趋势。李航老师精辟地总结道:“给今天的讲座大概做一个总结,自然语言理解很难,自然语言处理现在用数据驱动的办法去做,有五个最基本的问题,即分类、匹配、翻译、结构预测和马尔可夫决策过程。 在具体的问题上,有了数据就可以跑 AI 的闭环,就可以不断提高系统的性能、算法的能力。深度学习在我刚说的五个大任务里的前四个都能做得很好,特别是运用 seq to seq 的翻译和语音识别。单
你是否听说过“知识付费” ?如果你平时自己也喜欢写博客,写文章,那么就更听过这个观点。或者说,前些年还只是观点,而最近一年,已经变成了所谓不可阻挡的大潮了。
例如,当想要去探索强人工智能的时候,计算机科学家们想到最直接的方式,便是创建知识图谱(计算机科学家所理解的“常识”),从而将常识与深度学习进行融合,来创造一个在他们看来有认知的智能体。
本来今天在写毕业论文,就不打算更新了,但是写毕业论文挺痛苦的,因为我发现毕业论文的文字不能像公众号这样比较随意,随意的文字不是说不严谨,而是为了便于大家理解,这里就是想吐槽一下,国内写论文的“八股文”现状,反正大家都是一个抄一个的,真的想搞个深度学习模型,把国内的中文论文按照写作风格做个分类,估计最多只能分两类吧,猜猜是那两类? 说到循环神经网络,其实我印象是比较深的,因为循环神经网络是我接触的第一个深度学习模型,大概在一年半前吧,那时候我还没有深度学习的概念,算是刚入门机器学习。偶然一个机会,听某位老师给
AI科技评论按:在人工智能的研究中有一个流派,倾向于认为对大脑的恰当模拟会是制造出人工智能的关键,但事实上,直到今天我们对人脑的工作原理的了解仍然十分粗浅,更谈不上对它的精确模拟了。对大脑的研究、以及对以此为基础的人工智能的研究,早已脱离了单个学科可以应对的范畴,而需要多个学科领域之间的相互协作。或许只有最顶尖的人才才能理解,并最终推动这些领域的进步。 不过即使是我们目前对人脑非常浅薄的研究中得到的认知,也已经构成了一幅无比美丽的画卷。这其中蕴含的奥妙让我们丝毫不会怀疑,我们的大脑是世界上最精妙(同时居
选自AI Snake Oil 作者:Arvind Narayanan、Sayash Kapoor 机器之心编译 ChatGPT 代替程序员,是我们想多了? 在 OpenAI 发布 GPT-4 之后,一场有关「AI 取代人类劳动力」的讨论正变得越来越激烈。该模型的强大能力及其可能带来的潜在社会影响引发了很多人的担忧,马斯克、Bengio 等人甚至联名写了一封公开信,呼吁所有 AI 机构暂停训练比 GPT-4 更强的 AI 模型,为期至少 6 个月。 但另一方面,对于 GPT-4 能力的质疑也是此起彼伏。前几天
其实下文的绝大部分内容对所有学习都是同理的。只不过最近在正儿巴经地学算法,而后者又不是好啃的骨头,所以平时思考总结得就自然要比学其它东西要多一些。 问题:目前几乎所有的算法书的讲解方式都是欧几里德式的
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 今天给大家带来的分享是《AR,我们从设计说起》,希望大家通过这个分享能够快速了解AR的实现原理,AR的设计流程,以及在设计过程中遇到的问题,在最后会分享我这些年做AR设计的一些心得和技巧。 从2013年开始加入腾讯这个大家庭,加入这个大家庭后一直负责QQ相关的设计工作。从2015年开始参与研发短视频APP的设计工作,即是将QQ的社交内容娱乐化,同一些新的技术做结合。 关于AR AR这个词对大众而言并不是一个陌生的词,但是A
雷锋网按:今天大家讨论比较多的人工智能,包括深度学习等这些技术为什么会对我们有帮助?究竟背后在什么地方能够去改变这个世界?在今天于深圳举办的中国人工智能产业大会上,人工智能公司第四范式创始人兼CEO戴文渊就其专业研究以及产业实践对这些问题做了阐述。雷锋网对其现场演讲进行了整理,在未改变原意的基础上略有删减。 第四范式是一家利用机器学习、迁移学习等人工智能技术进行大数据价值挖掘的公司,其CEO戴文渊被业内认为是迁移学习全球领军学者。据雷锋网了解,戴文渊2005年曾获得ACM国际大学生程序设计竞赛世界总冠军。他
Pedro Domingos Professor of computer science at U. Washington and author of “The Master Algorithm”. pedrodomingos.org 机器学习过去一直是幕后:亚马逊挖掘你的点击和购买数据来进行推荐,谷歌对搜索查询进行挖掘从而去做广告投放,而脸书会挖掘社交网络来选择展示给你的内容。但是现在机器学习已经成为了新闻头条,处在激烈讨论的浪口风尖。学习算法可以驾驶汽车、翻译演讲,甚至赢得知识比赛(Jeopardy)!
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