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算法

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  • 應(yīng)該立法禁止算法和計(jì)算機(jī)程序“假冒人類”
    應(yīng)該立法禁止算法和計(jì)算機(jī)程序“假冒人類”
    算法與計(jì)算機(jī)程序已深度嵌入我們的生活紋理。然而，當(dāng)算法開始 “假冒人類”，大模型模仿人類的能力已經(jīng)達(dá)到了以假亂真的水平。一場(chǎng)悄然的危機(jī)正侵蝕著我們社會(huì)的根基，其影響之深遠(yuǎn)，亟待我們深刻反思并采取果斷行動(dòng)予以禁止。
  • MUSIC算法詳解
    MUSIC算法詳解
    MUSIC (Multiple Signal Classification) 算法是一種基于子空間方法的高分辨率譜估計(jì)技術(shù)，廣泛應(yīng)用于信號(hào)處理領(lǐng)域，特別是在方向估計(jì)（如陣列信號(hào)處理中的到達(dá)角度（DOA）估計(jì)）中非常有效。它是由Schmidt于1986年提出的，用于估計(jì)從多個(gè)方向接收到的窄帶信號(hào)的方向。MUSIC算法能夠提供比傳統(tǒng)波束形成技術(shù)更高的分辨率，特別適合于處理信號(hào)源個(gè)數(shù)少于接收傳感器個(gè)數(shù)的情況。
  • 算法至上時(shí)代，該如何掙破“信息繭房”？
    算法至上時(shí)代，該如何掙破“信息繭房”？
    通知明確指出，要深入整治“信息繭房”、誘導(dǎo)沉迷問題，嚴(yán)禁推送高度同質(zhì)化內(nèi)容誘導(dǎo)用戶沉迷，不得強(qiáng)制要求用戶選擇興趣標(biāo)簽，不得將違法和不良信息記入用戶標(biāo)簽并據(jù)以推送信息，不得超范圍收集用戶個(gè)人信息用于內(nèi)容推送。
  • 五分鐘技術(shù)趣談 | 淺談人工智能中的算力、算法和數(shù)據(jù)
    五分鐘技術(shù)趣談 | 淺談人工智能中的算力、算法和數(shù)據(jù)
    隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已經(jīng)成為當(dāng)今最熱門的話題之一。在人工智能的應(yīng)用中，算力、算法和數(shù)據(jù)是三個(gè)不可或缺的要素，也是生成式人工智能（AIGC）發(fā)展的核心。通過對(duì)人工智能中算力、算法和數(shù)據(jù)的探索研究，我們能夠更好地理解人工智能的工作原理和應(yīng)用場(chǎng)景。從而進(jìn)一步認(rèn)識(shí)到在人工智能領(lǐng)域深耕具有非常深遠(yuǎn)的重要價(jià)值，算力、算法和數(shù)據(jù)處理能力的提升，都將為人工智能技術(shù)帶來進(jìn)一步的發(fā)展和應(yīng)用。
  • 淺談基于NeRF的三維重建技術(shù)
    淺談基于NeRF的三維重建技術(shù)
    當(dāng)今，三維重建技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域扮演著越來越重要的角色，它們有助于將物理世界中的實(shí)體轉(zhuǎn)換為數(shù)字模型。三維重建技術(shù)的應(yīng)用范圍非常廣泛，包括增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)、建筑設(shè)計(jì)、游戲開發(fā)等領(lǐng)域。本文將介紹三維重建技術(shù)的概念、方法，重點(diǎn)關(guān)注神經(jīng)輻射場(chǎng)（NeRF）算法。
  • 芯片設(shè)計(jì)五部曲之三 | 戰(zhàn)略規(guī)劃家——算法仿真
    芯片設(shè)計(jì)五部曲之三 | 戰(zhàn)略規(guī)劃家——算法仿真
    上兩集我們已經(jīng)分別深入了模擬IC和數(shù)字IC的設(shè)計(jì)全流程，結(jié)合EDA工具特性和原理，講述怎么利用計(jì)算機(jī)技術(shù)提高模擬與數(shù)字芯片的研發(fā)設(shè)計(jì)效率。這一集，我們把其中的算法仿真部分拉出來展開說說。
  • 流量“野蠻生長”之下，互聯(lián)網(wǎng)算法該如何調(diào)節(jié)？
    流量“野蠻生長”之下，互聯(lián)網(wǎng)算法該如何調(diào)節(jié)？
    隨著我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，固定寬帶接入用戶規(guī)模和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)流量都呈現(xiàn)持續(xù)增長態(tài)勢(shì)，帶來了互聯(lián)網(wǎng)流量連續(xù)多年的持續(xù)增長。互聯(lián)網(wǎng)流量的增長既是數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的基礎(chǔ)條件，也是通信業(yè)發(fā)展帶來的必然結(jié)果。但流量的高速增長并不意味著收入和投資的同步增長，受諸多條件限制，互聯(lián)網(wǎng)的收入和投資事實(shí)上出現(xiàn)了負(fù)增長。
  • 面試 | 騰訊放水了，但我還是輸了...
    面試 | 騰訊放水了，但我還是輸了...
    騰訊的面試普遍都是 1 小時(shí)的左右面經(jīng)，累計(jì)下來可能有 30 多個(gè)面試題，也有同學(xué)跟我反饋，他面騰訊的時(shí)候，也經(jīng)歷過 2 小時(shí)+ 的面試，寫了 3 個(gè)算法之后，就來 30 多個(gè)面試題，面完都滿頭大汗了。
  • 算法系列：基于FPGA的圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)（sobel算法）
    算法系列：基于FPGA的圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)（sobel算法）
    今天給大俠帶來基于 FPGA 的圖像邊緣檢測(cè)設(shè)計(jì)，話不多說，上貨。設(shè)計(jì)流程如下：mif文件的制作→?調(diào)用 ip 核生成rom以及仿真注意問題→?灰度處理→?均值濾波：重點(diǎn)是3*3 像素陣列的生成→?sobel邊緣檢測(cè)→?圖片的顯示→?結(jié)果展示?。
  • 浪潮信息獲CVPR2024自動(dòng)駕駛挑戰(zhàn)賽"Occupancy& Flow"冠軍
    北京2024年6月25日 /美通社/ -- 近日，在全球權(quán)威的CVPR 2024自動(dòng)駕駛國際挑戰(zhàn)賽(Autonomous Grand Challenge)中，浪潮信息AI團(tuán)隊(duì)所提交的"F-OCC"算法模型以48.9%的出色成績(jī)斬獲占據(jù)柵格和運(yùn)動(dòng)估計(jì)(Occupancy & Flow)賽道第一名。繼22、23年在純視覺和多模態(tài)等自動(dòng)駕駛感知方向，多次登頂nuSences 3D目標(biāo)檢測(cè)榜單后，
  • Flex-Algo輕松掌握！搞懂必看！
    Flex-Algo輕松掌握！搞懂必看！
    傳統(tǒng)IGP（Interior Gateway Protocol，內(nèi)部網(wǎng)關(guān)協(xié)議）基于鏈路的開銷值來計(jì)算到達(dá)目的地的最優(yōu)路徑。在鏈路開銷值不能作為路徑優(yōu)劣的唯一標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，傳統(tǒng)IGP的路由計(jì)算方法無法滿足用戶的不同需求，主要表現(xiàn)在如下兩點(diǎn)：
  • 算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)無廢話筆記（四）
    算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生的必修課，基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)，所以快速上手，找到學(xué)習(xí)方向和感覺十分重要。我在學(xué)習(xí)過程中遇到一本好書，《我的第一本算法書》，把算法講得很淺顯易懂，所以基于這本書的內(nèi)容，提煉出其中的精華，再加上個(gè)人的理解，旨在把最干的干貨分享給大家。推薦大家去閱讀原書！
  • 算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)無廢話筆記（三）
    算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生的必修課，基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)，所以快速上手，找到學(xué)習(xí)方向和感覺十分重要。我在學(xué)習(xí)過程中遇到一本好書，《我的第一本算法書》，把算法講得很淺顯易懂，所以基于這本書的內(nèi)容，提煉出其中的精華，再加上個(gè)人的理解，旨在把最干的干貨分享給大家。推薦大家去閱讀原書！
  • 算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)無廢話筆記（二）
    算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)無廢話筆記（二）
    算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生的必修課，基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)，所以快速上手，找到學(xué)習(xí)方向和感覺十分重要。我在學(xué)習(xí)過程中遇到一本好書，《我的第一本算法書》，把算法講得很淺顯易懂，所以基于這本書的內(nèi)容，提煉出其中的精華，再加上個(gè)人的理解，旨在把最干的干貨分享給大家。推薦大家去閱讀原書！
  • 算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)無廢話筆記（一）
    算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)無廢話筆記（一）
    算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生的必修課，基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)，所以快速上手，找到學(xué)習(xí)方向和感覺十分重要。我在學(xué)習(xí)過程中遇到一本好書，《我的第一本算法書》，把算法講得很淺顯易懂，所以基于這本書的內(nèi)容，提煉出其中的精華，再加上個(gè)人的理解，旨在把最干的干貨分享給大家。推薦大家去閱讀原書！
  • 智駕融合算法研究：稀疏算法、時(shí)序融合、強(qiáng)化規(guī)控成為趨勢(shì)
    ?從2023年8月馬斯克直播試駕FSD V12 Beta（測(cè)試版），到2024年3月FSD V12 Supervised (監(jiān)督版）開啟30天的免費(fèi)試用，八個(gè)月以來，城市NOA等高階智能駕駛開始成為各大主機(jī)廠的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)，端到端算法、BEV Transformer算法、AI大模型算法的上車應(yīng)用案例越來越多。
  • 移位算法：面試和做項(xiàng)目必會(huì)
    移位算法：面試和做項(xiàng)目必會(huì)
    最近在項(xiàng)目里需要對(duì)采樣數(shù)據(jù)做移位操作，研究了下幾個(gè)移位操作算法，今天通過本文分享給大家。我們知道位運(yùn)算中有循環(huán)左移和右移運(yùn)算，但是，對(duì)于數(shù)組，鏈表，Vecter容器等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，就需要自己實(shí)現(xiàn)移位算法了，本文以數(shù)組作為例子，和大家一起學(xué)習(xí)幾種移位算法的實(shí)現(xiàn)。希望給大家在平時(shí)項(xiàng)目中能起到拋磚引玉的作用。
  • 算法系列：彩色轉(zhuǎn)灰度
    算法系列：彩色轉(zhuǎn)灰度
    今天和大俠簡(jiǎn)單聊一聊彩色轉(zhuǎn)灰度的算法，話不多說，上貨。對(duì)于彩色轉(zhuǎn)灰度，有一個(gè)很著名的心理學(xué)公式：? ??Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114
  • 如何掌握動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的套路？
    如何掌握動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的套路？
    動(dòng)態(tài)規(guī)劃（Dynamic Programming），簡(jiǎn)稱DP，這個(gè)名字給人的感覺是一種非常高大上非常復(fù)雜的算法，很多同學(xué)看到這個(gè)名字可能就會(huì)望而卻步，在面試的時(shí)候也非常害怕被問到動(dòng)態(tài)規(guī)劃的題目。實(shí)際上，它并不是不是一種確定的算法，它是一種最優(yōu)化的方法求解問題的思想或方法。它是由美國數(shù)學(xué)家貝爾曼（Bellman）在研究多階段決策過程的優(yōu)化問題時(shí)提出。不過，與之對(duì)應(yīng)的還有一些與時(shí)間無關(guān)的靜態(tài)規(guī)劃，如：線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃等。在運(yùn)籌學(xué)中，動(dòng)態(tài)規(guī)劃是的非常重要的內(nèi)容，在各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。我們?nèi)绾卫斫鈩?dòng)態(tài)規(guī)劃？
  • 告訴你一個(gè)音頻壓縮算法，讓你的Flash減小四倍
    告訴你一個(gè)音頻壓縮算法，讓你的Flash減小四倍
    我們生活中最常見的音頻壓縮算法就是我們的mp3，早些年大家都喜歡下載這種類型的音樂，一首歌3-4M字節(jié)，空間占用少，畢竟那時(shí)候的MP3播放器還是256M或者512M的時(shí)候。
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