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2021年9月8日 · “中国人工智能发展势头很猛。 ” 这话猛一听，真让人高兴。 后半句是个打击：“中国人工智能缺点亦十分明显，硬件、算法、人才……人工智能框架创新能力薄弱。 ? “硬件” “人才”……这题我会，这题我会，“框架”是个啥？ ? 假如人工智能深度学习是太平洋上的一个岛屿，算法是岛上茂盛的植被，框架和芯片则是地质结构，算法建在框架和芯片之上。 ? 深度学习框架，头顶两个光环亮闪闪，第一个，基础软件。 ? 几乎所有的深度学习开发者，都要用深度学习框架。 几乎所有的深度学习算法和应用，都是用其实现的。
??一般后端数据返回给前端的数据格式都是 json 格式，简单易懂，但是我们使用的语言本身并不是 json 格式，像我们使用的 Python 如果直接返回给前端，前端用的 javascript 语言是识别不出的，所以我们需要把 python 语言转换为通用的 json 格式的数据，在 django 中就是将 orm 模型或者 queryset 对象转换成字典，再由字典转换成 json ，整个过程就是序列化。 ??当用户通过在 form 表单中填写的数据，发送请求给后端，将数据提交给后端数据库，这个过程就是反序列化。 反序列化的时候，我们需要去验证前端提交的数据是否符合后端制定的规范，符合才进行入库。 drf的序列化类. drf 的序列化类有3个. Serializer.
2021年9月2日 · 一、简述有限元. 基本求解思想 是把计算域划分为有限个互不重叠的单元，在每个单元内，选择一些合适的节点作为求解函数的插值点，单元上所作用的力等效到节点上，将微分方程中的变量改写成由各变量或其导数的节点值与所选用的插值函数组成的线性表达式，就是用叉值函数来近似代替 ，借助于变分原理或加权余量法，将微分方程离散求解。 有限元分析基本过程：几何建模->网格划分->模型求解->结果判定与输出. 拓展阅读： 有限元方法的核心思想是什么？ 有限元法基本思想和分类. 什么是有限元？ 方法、基本思想是什么？ 基本步骤？ 二、认识ANSYS-workbench. 各类符号识别： 学习方法建议： 建议先从模型下手，比如你说的catia，sw，先从点线面一步一步画出来，看得懂图纸。
2021年8月5日 · 周锐、陈宗基编的《自适应技术的理论及应用——控制、滤波、预报第2版》中介绍了仅利用I/O信息的MRAC乃伦局方案。 但是 ...
这里先给大家分享些计算机必读书籍，获取方式：计算机必读书籍（含下载方式），包含数据结构与算法、操作系统、计算机网络、数据库、Linux 这些。 这位读者去年的时候，也只是会用 python 输出 hello world 初学者，而如今能开始啃 Redis 源码了，并且还记录了学习 Redis 数据结构的源码笔记。 我也跟他讨论了我学计算基础的感受，他也有相同的感受，看来是同道中人。 之前有很多读者问我学计算机基础有啥用？ 不懂算法、计算机网络、操作系统这些东西，也可以完成工作上的 CRUD 业务开发，那为什么要花时间去学？
2021年9月1日 · 作者： [db:作者] 时间：2021-09-01 16:17. 天梯赛是个善良的比赛。 善良的命题组希望将题目难度控制在一个范围内，使得每个参赛的学生都有能做出来的题目，并且最厉害的学生也要非常努力才有可能得到高分。 于是命题组首先将编程能力划分成了 10. 6. 个等级（太疯狂了，这是假的），然后调查了每个参赛学生的编程能力。 现在请你写个程序找出所有参赛学生的最小和最大能力值，给命题组作为出题的参考。 输入格式： 输入在第一行中给出一个正整数 N（≤2×10. 4. ），即参赛学生的总数。 随后一行给出 N 个不超过 10. 6. 的正整数，是参赛学生的能力值。 输出格式： 第一行输出所有参赛学生的最小能力值，以及具有这个能力值的学生人数。
2019年12月13日 · 欣顿目前是多伦多大学特聘教授，以他的人工神经网络而出名，被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”。 早在1972年，欣顿离开剑桥大学后就进入了爱丁堡大学研究人工智能——这个从诞生之初便带有科幻色彩的学科。 他执着于寻找大脑工作的原理，直到遇见了发明于20世纪50年代的神经网络，他找到自己的“缪斯”——将神经网络运用于计算机视觉。 欣顿也始终相信大脑一定是通过某种原理进行工作的。 随着计算能力的增强和互联网的海量数据，加之欣顿与杨立昆、尤舒亚·本吉奥等许多同行在过去十几年中踩过的坑，他们“信仰”的神经网络终于征服了世界。 作为深度学习的积极推动者，欣顿培育影响了一批现在卓有成就的科学家。
