在此，把C++在不同编译器，即VC++与GCC（或LLVM）上的一些区别记录下来，以备查阅。（注：以下VC++均是指VC++ 10.）基本数据类型、const关键字1. 基本数据类型的大小 C++基本数据类型的大小对比
WindowsmacOS/Linuxwchar_t16 bits32 bitslong32 bits64 bits影响：对程序在文件的保存和读取上可能会造成问题
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2024-03-17 09:40:22
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设计的本质是抽象变化。关于Composites的用法又有了新的认识：在Task返回值的时候尽量要与真实情况相符合，就像Selector下的子节点一旦成功Selector就返回，说明Selector是一种选择的方式，而Sequence下的子节点一旦失败就返回，说明它就是用来一步一步执行的。所以在选择使用的时候尽量按照规矩来，减少强制性的返回结果，这样显得更和谐，别人读程序也更好懂。 &nb
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2024-06-11 21:56:08
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## AIGC和Python关系区别
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[了解AIGC和Python的概念] --> B[学习如何使用Python进行AIGC开发]
B --> C[实践AIGC和Python的结合]
```
### 2. 了解AIGC和Python的概念
在开始学习如何将AIGC和Python结合之前，我们需要先了解AIGC和Pyth
原创
2024-01-17 22:40:04
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多模态的概念多模态中的“模态”指的是信息的来源或形式。（多种信息来源，多种表现形式）在多模态研究中，模态通常指的是不同的感官体验或信息表达的方式。例如，人类通过视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉这五种基本感官来感知世界，每种感官都可以被视为一种模态。在信息技术领域，模态还可以指代不同的信息载体，如文本、图像、音频和视频等。多模态的概念在多个领域中都有应用，包括但不限于：1、认知科学：研究人类如何通过不同
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2024-10-25 23:38:53
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一,简介:LLDB(全名:Lover Level Debug,底层调试器)是XCode默认的调试器,与LLVM编译器一起,为开发者提供了丰富的流程控制和数据检测调试平台.原来苹果用的是GDB,但是有好多的局限性,后来为了提高性能,用了LLDB,包括了完整的LLVM(Low Level Virtual Machine)编译器.LLVM包含了Clang表达式解析器和反汇编程序,它可以理解OC语法,进而
AIGC 和 ChatGPT 都是人工智能技术，但它们的功能和应用场景不同。AIGC（AI-GeneratedContent，人工智能自动生成内容）是人工智能、计算机图形学和深度学习等领域的技术结合，用于生成大量的文本、图片或视频等内容，例如新闻稿、商品描述、广告宣传等。它在商业应用场景中包括智能安防、医疗影像分析、虚拟现实、游戏制作、智能驾驶等。同时，AIGC也被用于生成全新的内容，通过自动化内
原创
2024-06-03 08:18:22
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AIGC与大模型之间的区别在于，它们的目的与运用方式不同。AIGC（人工智能生成内容）主要侧重于利用大模型生成文本、图像等内容，而大模型则是基于庞大的数据集和资源训练出来的复杂算法。下面，我将详细探讨在理解和分析“AIGC和大模型的区别”时所需的一系列技术配置和流程步骤。
### 环境配置
在搭建AIGC和大模型分析环境时，首先需要安装一些基本工具和库。以下是所需的依赖环境和版本表：
| 组件
多模态 AI 和 AIGC 的区别探讨
在当今快速发展的人工智能领域，多模态 AI（Multimodal AI）和 AIGC（AI Generated Content）作为两种新兴技术，常常引起热议。它们虽然都在推动AI的发展，但在构建方式、应用场景等方面却存在显著差异。本文将详细探讨这两者之间的区别，并从不同的维度进行分析，以帮助读者更好地理解和应用这两种技术。
### 背景定位
在过去的
AIGC（生成式人工智能内容）和多模态AI是当前人工智能领域中的两大热门标签。AIGC注重于生成文本、图像、音频等内容，而多模态AI侧重于处理和融合多种类型的数据（如文本、图像和声音）以实现更复杂的任务。理解这两者之间的区别对于构建和应用这些技术至关重要。在本文中，我们将探讨如何清晰地区分AIGC和多模态AI，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化。这将帮助你在实践中有效
©作者 | 杨浩单位 | 阿里达摩院研究方向 | 自然语言处理背景在传统的 NLP 单模态领域，表示学习的发展已经较为完善，而在多模态领域，由于高质量有标注多模态数据较少，因此人们希望能使用少样本学习甚至零样本学习。最近两年出现了基于 Transformer 结构的多模态预训练模型，通过海量无标注数据进行预训练，然后使用少量有标注数据进行微调即可。多模态预训练模型能够通过大规模数据上的预训练学到不
Date：2020-9-9
作者：蒋天园 原文链接：3D目标检测多模态融合算法综述 欢迎加入国内最大的3D视觉交流社区，1700+的领域从业者正在一起学习~ 0前言本篇文章主要想对目前处于探索阶段的3D目标检测中多模态融合的方法做一个简单的综述，主要内容为对目前几篇几篇研究工作的总结和对这个研究方面的一些思考。在前面的一些文章中，笔者已经介绍到了多模态融合的含
多模态AI与AIGC的区别
随着人工智能技术的不断发展，多模态AI（Multimodal AI）与AIGC（AI Generated Content）逐渐成为当今技术和产品设计中的热门主题。许多人在使用这些技术时，往往难以区分它们的核心特性和应用场景。在本文中，我将系统地阐述多模态AI与AIGC之间的区别，通过结构化的内容来帮助读者更好地理解这些概念。
### 背景定位
多模态AI和AIGC
人工智能生成内容（AIGC）正在迅速改变着我们创作和消费内容的方式。在这个领域中，大型语言模型（LLMs，如GPT-3和GPT-4）占据着核心地位。它们不仅可以生成自然语言文本，还可以进行翻译、写作、编程和问题解答等多种任务。本文将探讨LLMs在AIGC中的核心地位，并通过代码实例展示其强大的生成能力。LLMs在AIGC中的作用LLMs利用深度学习技术，通过大量的文本数据进行训练，能够生成高质量、
原创
2024-06-12 14:26:58
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是Adobe Illustrator的文件扩展名，是一种矢量图形文件格式。Adobe Illustrator是一种流行的基于矢量图形的绘图程序。AI格式是一个严格限制的，高度简化的EPS子集（EPS:是ps保存文件的一种格式，只能用ps打开，打开之后是可以继续编辑的）。矢量图，也称为面向对象的图像或绘图图像，矢量文件中的图形元素称为对象。每个对象都是一个自成一体的实体，它具有颜色、形状、轮廓、大
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2024-04-30 16:55:17
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瀑布模型 把每个阶段当成瀑布中的一个阶梯，强调由上而下，互相衔接、逐级下落，固定次序。优点：开发阶段清晰，便于评审、审计、跟踪、管理和控制缺点：不可逆或很难可逆 问题会积累，错误会传递发散扩大，导致成本和质量失控快速原型模型（原型模型）快速原型模型的第一步是快速建立一个能反映用户主要需求的原型系统，让用户在计算机上试用它，通过实
文章目录一.背景介绍二.LangChain简介2.1 常见应用场景三.LangChain特点3.1 优点3.2 不足四.LangChain功能4.1 基础功能4.2 功能模块4.2.1 LLM和Prompts4.2.2 Chain4.2.3 Agent4.2.4 Memory4.2.5 Embedding4.2.6 Models4.2.7 Indexes五.实战案例5.1 背景需求5.2 数据准
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2024-04-17 16:19:34
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Gartner 将生成性 Al 列为 2022 年 5大影响力技术之一。MIT 科技评论也将 Al 合成数据列为 2022 年十大突破性技术之一，甚至将生成性 AI（Generative Al）称为是 AI 领域过去十年最具前景的进展。未来，兼具大模型和多模态模型的 AIGC 模型有望成为新的技术平台。AIGC 的价值在于营销内容的快速迭代更新和更为个性化的内容物料生成。甚于 AGC 个性化内容营
一、什么是GCGC是垃圾回收（Garbage Collector）的缩写。GC可以说是.NET众多机制中最为重要的，对程序员代码书写方式影响最大的机制。在CLR规范制定之初，所有机制都还在斟酌的时候，垃圾回收已经被确定会存在于.NET框架之中。.NET的程序大部分被称为被托管的代码。托管的意义很广泛，其中重要的一点就是代码中对象内存的分配和释放是由.NET内存管理和垃圾回收机制统一管理的。和传统C
在探讨AIGC（人工智能生成内容）与Transformer模型的关系时，我们首先需要理解这两者的业务场景。在数字化转型的浪潮中，各种内容生成需要高效的技术支持。本文将通过背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘以及复盘总结等几个方面进行深入分析。
### 背景定位
在当今信息爆炸的时代，AIGC的崛起显得尤为重要。企业和组织迫切需要将庞大的信息转化为具有价值的内容，以适应市场需求。这一
# 实现AIGC和Java的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现"AIGC和Java"。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
graph TD
A[开始] --> B(了解需求)
B --> C(设计系统架构)
C --> D(编写代码)
D --> E(测试)
E --> F(部署上线)
F --> G(完成)
```
## 了解需求
首先，我们需要了解你的需求是
原创
2024-01-17 19:54:12
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