在做一个项目的时候发现，使用PHPexcel导出身份证号时，身份证格式会转成科学计数，那怎么处理呢？方法如下： 原来的代码： $objPHPExcel->getActiveSheet()->setCellValue('E'.$v , $card_id); 身份证号码添加转义符 “\t”，如下 $ob
编者按：目前大语言模型主要问答、对话等场景，进行被动回答。是否可以将大模型应用于推荐系统，进行主动推送呢？这篇文章回顾了可以将大模型作为推荐系统的理论基础，并重点描述了基于英文和阿拉伯语的购物数据集微调T5-large模型，探索将LLMs用作推荐系统的实践。同时本文还介绍了LLMs作为推荐系统的优点和缺点，并提出建议和可行的方向。以下是译文，Enjoy!作者 | Mohamad Abou
AI技术在区域规划和建设中的应用可以帮助解决各种复杂问题，提高项目的规划、实施和管理效率。以下是一些AI技术及其在区域规划建设中的应用：1. 空间分析：利用AI技术，可以对区域空间数据进行高效的分析，包括地块划分、建筑物密度、交通网络等，以便为规划者提供更准确、更有效的决策支持。2. 绿地规划：通过分析区域内的生态环境数据，AI可以帮助规划者制定合适的绿地规划，以提高区域的生态环境质量和可持续发展
前提：二分查找的前提是需要查找的数组必须是已排序的，我们这里的实现默认为升序2、原理：将数组分为三部分，依次是中值（所谓的中值就是数组中间位置的那个值）前，中值，中值后；将要查找的值和数组的中值进行比较，若小于中值则在中值前面找，若大于中值则在中值后
1、调用cmath的add函数、仅调用TIK C++的Sub接口实现开发Add算子2、核函数返回类型为void3、TIK C++算子设备侧实现的入口函数是核函数4、TIK C++矢量编程范式不包含Split5、TIK C++矢量编程范式包含 CopyInComputeCopyOut6、任务间数据传递使用到的内存统一由内存管理模块Pipe进行管理7、核函数中编写算子逻辑实现代码时，我们可以使用Dat
1.小车的结构设计过程中针对运动组件不发生运动干涉原则是第一重要的2.DIY小车结构外观，需要使用SolidWorks3.a、b两个设备进行串口通信，RXa与TXb相连、RXb与TXa相连、两者GND共同接地，两设备的波特率设置一样，可以进行双向通信4.舵机的最大转动角度为180°5.YoloV5主要使用于语义分割任务6.适配N腾AI处理的离线模型文件，其文件后缀是om7.小车需要通过串口与ESP
人工智能（AI）在未来几年内仍然具有广泛的前景和巨大的潜力。以下是AI行业可能的发展趋势和前景：1. 技术的持续进步：随着硬件、算法和数据的不断发展，AI技术将持续进步。这意味着AI将更加智能化，能够处理更复杂的任务，并在更多领域取得突破。2. 更广泛的应用领域：AI将在更多行业和领域得到应用，包括金融、医疗、教育、制造业、交通、零售等。随着技术的成熟，AI将为各行各业带来更大的价值。3. 跨学科
1.在AscendCL中，关于媒体数据处理V1版本中的内存申请/释放接口acldvppMalloc/acldvppFree：该接口主要用于分配内存给Device侧媒体数据处理时使用，申请的大页内存满足数据处理的要求（例如，内存首地址128字节对齐）。调用该接口申请内存后，如果内存不使用，需及时调用acldvppFree接口释放内存频繁调用acldvppMalloc接口申请内存、调用acldvppF
模型适配工具介绍模型适配工具是一款集成数据集管理、模型训练、模型打包为一体的开发者工具套件。通过此工具，可以降低开发者在模型开发过程中对AI专业知识、深度学习框架的学习成本，极大降低开发的难度、复杂度。工具预置了4个典型模型，分别用于目标检测场景（YOLO V5模型）、图像分类场景（Mobilenet V3模型）、图像分割场景（Unet ++模型）、关键点检测场景（Alphapose模型）。提供U
1.AscendCL接口支持的编程语言有C&C++、Python。2.PyTorch框架在线对接N腾AI处理器的适配方案的特性和优点：最大程度的继承PyTorch框架动态图的特性最大限度的继承原生PyTorch上的使用方法，用户迁移过程中在代码开发和代码重用时做到最小的改动 最大限度的继承PyTorch原生的体系结构扩展性好。在打通流程的通路之上，对于新增的网络模型或结构，只需涉及相关计算
AI技术的应用现状：人工智能（AI）技术已成为近年来科技领域中最为热门的一个方向之一，涉及到机器学习、图像识别、自然语言处理、智能机器人等多个领域。目前，AI已经应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、智能客服、智能家居、无人驾驶、人脸识别、金融风控等领域，并在这些领域取得了重大研究进展。未来的发展趋势：随着技术的不断进步，人工智能将会在更多领域里发挥更大的作用。未来几年，人工智能将更加普遍地应用
1、使用Estimator进行脚本训练开发的一般步骤为数据预处理 --> 模型构建 --> 运行配置 --> 执行训练2、N腾计算服务层包括：N腾算子库N腾调优引擎框架适配器3、Modelarts中的开发工具包括：PyCharm Toolkit、Modelarts SDK、CodeLab4、Mindspore框架开发模型可以不用适配，直接在N腾AI处理器上进行训练5、Tensor
在机器学习和自然语言处理等领域，大多数模型的训练需要使用大量的数据来进行学习。这些数据可以分为有标注数据集和无标注数据集两种类型。 无标注数据集是指在数据集中没有提供明确标注或标签的数据集。这意味着数据集中的每个样本都缺少明确的分类或标签信息。例如，在自然语言处理领域，无标注数据集可能是大量的文本数
AI技术在教育行业中的应用可以提高教学质量、优化学习体验，并帮助教育资源的合理分配。以下是一些AI技术及其在教育行业中的应用：1. 个性化学习路径：通过分析学生的学习数据和能力水平，AI可以为每个学生提供定制化的学习路径和建议，以提高学习效果和效率。2. 智能辅导：利用AI技术，可以为学生提供实时的学习辅导和支持，包括自动批改作业、自动分析学生的知识盲点等，以减轻教师的工作负担。3. 虚拟教师：A
iOS MachineLearning 系列（16）—— 几个常用的图片分类CoreML模型
在本系列的前面文章中，有介绍使用Vision框架中的VNClassifyImageRequest进行图片物体识别。Apple也推荐了几个常用的图像分类模型可供开发者使用。可以在如下地址直接下载：
https://developer.apple.com/machine-learning/models/
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前言： 由于最近接触了 tensorflow.js，出于试一下的心态，想通过线性回归预测一下博客的粉丝走向和数量，结果翻车了。虽然场景用错地方，但是整个实战方法用在身高体重等方面的预测还是有可行性，所以就记录下来了。 需求： 根据某博客或论坛，抓取一下博主的
编辑-Z本文将详细介绍ADUM131E1BRWZ-RL的特点和用途，包括其优点、应用领域、工作原理以及使用方法等方面，帮助读者更好地了解该产品。 1、优点ADUM131E1BRWZ-RL是一种数字隔离器，具有高速传输、高精度、低功耗和可靠性强等优点。本节将从这几个方面对其优点进行详细介绍。 高速传输方面，ADUM131E1BRWZ-RL采用的是iCoupler技术，能够实现高达
编辑-ZADUM1250ARZ-RL7参数描述：型号：ADUM1250ARZ-RL7输入电源电流：2.8 mA泄漏电流：0.01μA逻辑输入阈值：500-700 mV逻辑低输出电压：600-900 mV逻辑低输入电压：0.3V逻辑高输入电压：0.7V逻辑低输出电压：400 mV输入电容：4 pF储存温度：-55 to
+150℃工作温度：-40 to +105℃ ADUM1250ARZ-
在深度学习当中，我们训练模型通常要对模型进行反复的优化训练，仅用CPU来进行训练的话需要花费很长时间，但是我们可以使用GPU来加速训练模型，这样就可以大大减少我们训练模型花费的时间。
编辑-Z本文详细介绍了ADUM3223ARZ-RL7数字隔离器的相关知识，包括其工作原理、技术特点、应用场景以及产品参数。通过阅读本文，读者可以全面了解ADUM3223ARZ-RL7数字隔离器的重要性和优势，以及如何选择和使用这种器件。 1、工作原理ADUM3223ARZ-RL7是一种数字隔离器，具有双向通信和电力隔离功能。该器件采用磁耦合技术，利用高速信号传输来实现隔离，从而保护从一侧
编辑-ZADUM3211TRZ-RL7参数描述：型号：ADUM3211TRZ-RL7数据速率：10 Mbps传播延迟：50 ns脉冲宽度失真：3 ns脉冲宽度：100 ns输出上升/下降时间：2.5 ns供电电流：2.6 mA静态输入电源电流：0.4 mA静态输出电源电流：0.5 mA储存温度：-55℃ to +150℃工作温度：-40℃ to +105℃电源电压：-0.5V to
+7.0V每个
近期，大型语言模型（ LLM，Large Language Model ）的魅力，让大家惊艳于 AI 的天花板还能继续抬升。具备“涌现能力”的 LLM ，许多能力都将被解锁，带来意想不到的精彩礼物。对于用户来说，面对 LLM ，如同面对一个已经学习了海量自由文本中的天才博学家，它足够有内涵、足够有耐心，以至于任何人都可以和它进行交流。那么问题来了：?如何聊天，才能让它“吐出”更好的回答？?如何描述
原创 | 文 BFT机器人引言协作机器人是一种能够和人类工作在同一空间的机器人，能够协同完成任务，为制造业和其他领域提供了更高效和灵活的解决方案。目前，协作机器人市场正在迅速增长，因为越来越多的制造业和其他领域需要自动化解决方案，同时要求更高的安全性和可靠性。根据市场研究机构的预测，协作机器人市场将继续保持快速增长。根据 MarketsandMarkets 公布的报告，协作机器人市场将从2018年
写出优质的提示词，让 AI 生成惊艳的图文作品。——这就是如今年薪百万仍一人难求的提示词工程师们在解决的问题。大语言模型时代下，不断涌现出众多让人瞳孔地震的绘画、拍案叫绝的文案，它们的创作者并非传统定义的画家、作家，而是这群懂得利用 AI 生成能力的提示词工程师。他们彷佛掌握了与大语言模型沟通的魔法，让其能够高效、稳定、快速的生成一个又一个优秀的图文，而不太会写的提示词的"麻瓜"们似乎只能干看着为
每个项目都有资深导师 1V1 指导，机会难得，不容错过！学生可自由选择项目，申请成功并完成项目即可获得 12000 元奖金。
2022-03-27：class AreaResource {String area; // area表示的是地区全路径,最多可能有6级，比如： 中国,四川,成都 或者 中国,浙江,杭州String spliter; // 比如：逗号 -> ,long count; // 表示地区的门店数量}现在需要把 List 进行转换，需要做到同级的地域能合并，比如：area为中国,四川,成都 ，有10个门店；area为中国,浙江,杭州，有25个门店；area为中国,浙江,义乌，有22个门店，
2022-04-07：给定一个只由‘a‘和‘b‘组成的字符串str， str中“ab“和“ba“子串都可以消除， 消除之后剩下字符会重新靠在一起，继续出现可以消除的子串... 你的任务是决定一种消除的
2022-04-07：给定一个只由’a’和’b’组成的字符串str，str中"ab"和"ba"子串都可以消除，消除之后剩下字符会重新靠在一起，继续出现可以消除的子串…你的任务是决定一种消除的顺序，最后让str消除到尽可能的短。返回尽可能的短的剩余字符串。来自阿里。答案2022-04-07：方法一：栈。方法二：分别求a和b的个数，然后做差，谁多输出谁。这个方法是我另外想的，经过大量测试，准确无误。时间复杂度：O(N)。代码用golang编写。代码如下：package mainimpo
2022-04-02：你只有11、12、13、14，四种规格的砖块。你想铺满n行m列的区域，规则如下：1）不管那种规格的砖，都只能横着摆，比如1*3这种规格的砖，3长度是水平方向，1长度是竖直方向；2）会有很多方法铺满整个区域，整块区域哪怕有一点点不一样，就算不同的方法；3）区域内部(不算区域整体的4条边界)，不能有任何砖块的边界线（从上一直贯穿到下）。返回符合三条规则下，铺满n行m列的区域，有多少种不同的摆放方法。来自hulu。答案2022-04-02：这道题很难想。动态规划。代码用g
2022-04-01：有n个人，m个任务，任务之间有依赖记录在int[][] depends里。比如: depends[i] = [a, b]，表示a任务依赖b任务的完成，其中 0 <= a < m，0 <= b < m，1个人1天可以完成1个任务，每个人都会选当前能做任务里，标号最小的任务，一个任务所依赖的任务都完成了，该任务才能开始做。返回n个人做完m个任务，需要几天。来自hulu。答案2022-04-01：拓扑排序。代码用golang编写。代码如下：pack
2022-04-03：k8s安装srs，yaml如何写？答案2022-04-03：yaml如下：apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: labels: app: srs name: srs namespace: moonfddspec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: srs template: metadata: labels