本文将指导您选择一款出色的iPhone数据恢复软件来检索您的宝贵数据。
市场上有许多所谓的iPhone恢复程序。各种程序很难选择并选择其中之一。一旦您做出了错误的选择，您的数据就会有风险。
最好的iPhone数据恢复软件应包含以下功能。 1.安全可靠。
2.恢复成功率高。
3.直观的界面，对技术技能没有要求。
4.兼容性，适用于所有iOS版本，至少适用于iPhone的版本。
5.用于恢复的文件类型，能够恢复联系人，消息，便笺，照片，视频等。
6.允许您在恢复之前预览数据。
7.强大的技术支持团队。
现在，您知道如何选择可靠的iPhone恢复软件。根据以上项目，我尝试了10多种iPhone恢复软件，我认为奇客iPhone数据恢复符合上述条件。
奇客iPhone数据恢复是一款适用于iOS设备的专业数据恢复软件。它具有用户友好的体验和向导操作。您只需三个步骤即可恢复数据，即使您不熟悉计算机操作，也可以轻松找到丢失的数据。它可以检索iPhone / iPad / iPod丢失的数据，包括照片，视频，联系人，消息，便笺，通话记录，书签，提醒和日历等。此外，该程序可让您在恢复文件之前预览文件。
如何从最佳iPhone恢复软件中恢复数据 当您从iPhone丢失数据时，您应该停止使用iPhone，断开网络连接，关闭不必要的应用程序，然后立即恢复数据。
奇客iPhone数据恢复支持从iOS设备恢复。
下载并安装奇客iPhone数据恢复
奇客数据恢复iPhone版—具有业界最高的恢复成功率软件支持从 iPhone、iPad、iTunes 和 iCloud 恢复照片、视频、联系人、消息、笔记、通话记录等，支持最新的iPhone15与iOS17系统。https://www.geekersoft.cn/phone-rescue.htmliTunes可以帮助奇客iPhone数据恢复查找已删除的数据，并提供更多详细信息。首先，通过单击下面的图标在Windows或Mac上安装奇客iPhone数据恢复。
提示：
奇客iPhone数据恢复可以直接检测电脑上是否安装了iTunes，无需安装即可直接下载安装组件。如果有安装或计算机使用iTunes备份了Apple数据，则可以直接从备份中选择要扫描的功能。
第一次访问iPhone需要安装必要的水果和设备，时间在3-5分钟，请耐心等待。
从iPhone恢复丢失数据的步骤： 从iOS设备恢复 Step1：启动程序并将iOS设备连接到计算机
在计算机上启动奇客iPhone数据恢复程序，然后通过USB线将iPhone连接到计算机。选择默认恢复模式“从iOS设备恢复”，然后等待程序识别连接的iPhone。
Step2：选择所需的文件类型 检测到iPhone后，您可以在此步骤中选择所需的数据类型。Bitwar iPhone数据恢复允许您扫描和恢复更多类型，包括消息，通话记录，联系人，书签，提醒，便笺，日历，照片，视频，语音备忘录，便笺附件，消息附件。
当您单击“开始扫描”按钮时，软件将快速扫描iPhone以查找所有现有数据。在扫描操作期间，您应该保持iPhone连接。
Step3：预览和恢复数据 扫描完成后，要扫描的数据将显示在左侧区域。您可以单击它们并预览数据以进行选择性恢复。然后根据需要标记它们，然后单击“恢复”按钮将它们很好地保存在您的计算机上。
结论： 根据上述操作，丢失的数据已从iPhone成功恢复。如果您使用的是Mac计算机，则还可以按照与上述相同的步骤在Mac系统上运行奇客iPhone数据恢复。奇客iPhone数据恢复支持从Mac和Windows版本，iPhone和Android手机中恢复各种数据。因此，每当您遇到数据丢失问题时，请尝试奇客iPhone数据恢复。
以下是 Mojo 编程语言入门案例教程，内容包括 Mojo 的基本概念、变量、控制结构、函数等方面：
Mojo 的基本概念
1.什么是 Mojo？：Mojo 是一种函数式编程语言，用于开发小型应用程序、脚本和工具。
2.Mojo 的特点：Mojo 的特点包括简洁的语法、强大的函数式编程能力、良好的可读性等。
变量
1.变量的定义：在 Mojo 中，可以使用 let 关键字定义变量，例如：
let x = 5 2.变量的类型：Mojo 中有多种变量类型，包括标量变量（scalar）、数组变量（array）、哈希变量（hash）等。
控制结构
1.if 语句：Mojo 中的 if 语句用于控制执行语句的顺序，例如：
if x > 5 { print "x is greater than 5" } else { print "x is less than or equal to 5" } 2.while 语句：Mojo 中的 while 语句用于循环执行语句，例如：
let i = 0 while i < 5 { print i i = i + 1 } 3.
动态规划一 1.第 N 个泰波那契数2.面试题 08.01. 三步问题3.使用最小花费爬楼梯4.解码方法 点赞👍👍收藏🌟🌟关注💖💖
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1.第 N 个泰波那契数 题目链接：1137. 第 N 个泰波那契数
题目分析：
返回第n个泰波那契数 Tn 的值。
n >= 0 的条件下 Tn+3 = Tn + Tn+1 + Tn+2，这个公式可以转化一下看的更明白：
Tn = Tn-3 + Tn-2 + Tn-1， Tn等于前面三个数之和。T0，T1，T2已经给我们了。
接下来用动态规划的思想来解决这个问题。
算法原理：
动态规划思想有5步：
先确实状态表示根据状态表示推导状态转移方程初始化填表顺序返回值 动态规划做题流程一般是 先定义一个dp表，这个表可能是一维数组也可能是二维数组。然后想办法把这个dp表填满，里面某个位置的值就是我们的最终结果！
下面具体解释5步：
1.状态表示
是什么 ？dp表中某个位置的值代表什么含义
怎么来的？
题目要求经验+题目要求分析问题的过程中，发现重复子问题 比如这道题就可以根据题目要求来得到状态表示。你要返回第n个泰波那契数，那我让dp[0]表示第个泰波那契数，dp[1]表示第个泰波那契数，那最后返回dp[n]就行了。
dp[i]表示：第 i 个 泰波那契数
2.状态转移方程
dp[i] 等于什么这个推导公式就是状态转移方程。
我们要想办法让之前的状态或者之后的状态来表示dp[i]。
这个题就已经告诉我们状态转移方程了，Tn就等于前三个泰波那契数和。dp[i]依赖前三个，并且是它们的和。dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] + dp[i-3]。
dp[i] 等于什么这个推导公式只能就题论题了！
3.初始化
1.集群规划 一般模式下，元数据在 zookeeper 中，运行时动态选举 controller，由controller 进行 Kafka 集群管理。kraft 模式架构（实验性）下，不再依赖 zookeeper 集群，而是用三台 controller 节点代替 zookeeper，元数据保存在 controller 中，由 controller 直接进行 Kafka 集群管理。
好处有以下几个：
Kafka 不再依赖外部框架，而是能够独立运行controller 管理集群时，不再需要从 zookeeper 中先读取数据，集群性能上升由于不依赖 zookeeper，集群扩展时不再受到 zookeeper 读写能力限制controller 不再动态选举，而是由配置文件规定。可以有针对性的加强controller 节点的配置，而不是像以前一样对随机 controller 节点的高负载束手无策。 kfka1 192.172.21.120)kfka2 192.172.21.121)kfka3 192.172.21.122)kafkakafkakafka 2.集群部署 1.下载kafka二进制包 https://kafka.apache.org/downloads
2.解压 tar -zxvf /data/kafka_2.13-3.7.0.tgz
3.修改配置文件(kfka1 192.172.21.120上节点的配置为例) cd /usr/kafka/kafka_2.13-3.7.0/config/kraft
vi server.properties
注：Kraft模式的配置文件在config目录的kraft子目录下
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前言 AI是在帮助开发者还是取代他们？ AI（人工智能）在软件开发和更广泛的科技领域中，既是一个强大的辅助工具，也是一个推动行业变革的力量。关于AI是否在帮助开发者还是取代他们，这个问题其实涉及到了多个层面，包括技术、经济、社会以及文化等多个方面。以下是对这一问题的深入探讨，尝试从多个角度阐述AI对开发者的影响。
一、AI作为开发者的强大助手 1. 提高生产效率与准确性 首先，AI在软件开发过程中显著提高了生产效率和准确性。通过自动化的代码生成、错误检测、代码审查等功能，AI能够减轻开发者在日常工作中的重复性劳动，使他们能够更专注于解决复杂问题和创新。例如，现代IDE（集成开发环境）中的智能代码补全功能，就是基于AI技术的典型应用，它能够根据上下文预测并推荐代码片段，极大地提高了编码效率。
2. 优化软件质量与性能 AI还能通过分析大量数据，识别出软件中的潜在问题和性能瓶颈，为开发者提供优化建议。这种基于数据驱动的方法比传统的经验判断更加准确和高效。此外，AI还可以帮助开发者进行软件测试，包括自动化测试脚本的生成和执行，以及基于机器学习模型的测试用例优化，从而确保软件的质量和稳定性。
3. 促进知识共享与学习 AI技术还促进了开发者之间的知识共享和学习。通过构建知识图谱、推荐系统等技术，AI可以将全球范围内的开发经验和最佳实践汇聚起来，为开发者提供个性化的学习资源和建议。这不仅有助于新手开发者快速成长，也为资深开发者提供了持续学习和创新的动力。
二、AI对开发者工作方式的改变 1. 技能需求的变化 随着AI技术的普及，开发者需要掌握与之相关的技能，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。这些新技能的学习不仅要求开发者具备扎实的编程基础，还需要他们具备数学、统计学等相关领域的知识。因此，开发者需要不断更新自己的知识体系和技能储备，以适应行业的变化和发展。
2. 工作角色的转变 AI的引入也导致了开发者工作角色的转变。一方面，部分开发者可能会转型为AI工程师或数据科学家，专注于AI模型的构建和优化；另一方面，其他开发者则可能更多地扮演集成者和维护者的角色，将AI技术应用到实际项目中，并确保其稳定运行。这种角色转变要求开发者具备更加全面的技能和更加灵活的工作方式。
3. 团队协作模式的创新 AI还推动了软件开发团队协作模式的创新。通过引入自动化工具和智能助手，团队可以更加高效地分配任务、跟踪进度和协作解决问题。同时，AI还可以根据团队成员的能力和专长进行智能匹配和调度，以实现资源的最优配置。这种基于AI的团队协作模式不仅提高了工作效率，还增强了团队的凝聚力和创新能力。
三、AI是否取代开发者？ 尽管AI在软件开发中发挥了重要作用，但并不意味着它将完全取代开发者。相反，AI更像是一个强大的助手和合作伙伴，与开发者共同推动软件行业的进步和发展。
1. 创新能力的不可替代性 首先，创新能力是开发者最宝贵的财富之一。AI虽然可以自动化许多任务，但它缺乏人类的创造力和想象力。在软件开发过程中，往往需要面对各种未知的挑战和复杂的问题，这需要开发者具备高度的创新能力和解决问题的能力。因此，AI无法完全取代开发者在创新方面的作用。
2. 伦理与法律的考量 其次，AI在软件开发中的应用还涉及到伦理和法律问题。例如，在数据隐私保护、算法公平性等方面，开发者需要承担更多的责任和义务。这些问题往往需要开发者具备深厚的专业知识和丰富的实践经验才能妥善处理。因此，AI无法完全取代开发者在这些方面的作用。
3. 人机协作的未来趋势 最后，从未来的发展趋势来看，人机协作将成为主流。随着AI技术的不断发展和完善，它将与开发者形成更加紧密的合作关系。开发者可以利用AI工具提高工作效率和准确性，而AI则可以借助开发者的智慧和创造力来不断优化和完善自身。这种人机协作的模式将推动软件行业的持续创新和发展。
四、举例分析 在探讨AI（人工智能）是帮助开发者还是取代他们的问题时，可以通过一些具体的例子来更直观地理解AI在软件开发和更广泛科技领域中的角色。以下是一些具体的例子：
1. AI在代码补全和错误检测中的应用 例子：现代IDE（如Visual Studio Code、IntelliJ IDEA等）普遍集成了基于AI的代码补全和错误检测功能。这些功能通过分析开发者编写的代码上下文，预测并推荐可能的代码片段，同时实时检测并提示潜在的代码错误。这不仅提高了编码效率，还减少了因人为疏忽导致的错误。
影响：这些AI工具成为了开发者的得力助手，使他们能够更专注于解决复杂问题和创新，而不是花费大量时间在低层次的代码编写和错误排查上。
2. AI在软件测试中的应用 例子：Selenium等自动化测试工具结合AI技术，可以实现测试用例的自动生成、执行和结果分析。AI算法通过分析软件的功能需求、用户行为等信息，自动生成覆盖率高、质量好的测试用例，并自动执行这些测试用例，最终生成详细的测试报告。
影响：这极大地提高了软件测试的效率和准确性，使得开发者能够更早地发现和修复软件缺陷，从而提高软件的整体质量。
3. AI在软件开发团队协作中的应用 例子：GitLab等版本控制系统引入了AI驱动的协作功能，如智能代码审查、合并请求建议等。AI通过分析代码变更、评论历史等信息，为开发者提供个性化的协作建议，帮助团队更好地协作和沟通。
影响：这些AI驱动的协作功能提高了团队协作的效率和效果，减少了因沟通不畅或信息缺失导致的误解和错误。
4. AI在个性化学习平台中的应用 例子：像Duolingo、Coursera等在线教育平台利用AI技术为学习者提供个性化的学习体验。AI通过分析学习者的学习行为、掌握程度等信息，为其推荐合适的学习资源和难度适宜的练习题目。
影响：这不仅提高了学习者的学习效率和学习效果，还使得开发者（在这里指教育平台的技术团队）能够更精准地了解学习者的需求，从而不断优化平台的功能和服务。
5. AI在医疗影像分析中的应用 例子：多家医疗机构采用基于深度学习的AI影像诊断系统来辅助医生分析CT、MRI等医学影像。这些系统能够高效识别肺结节、脑出血等疾病的迹象，提高诊断速度和准确性。
影响：AI在医疗领域的应用不仅减轻了医生的工作负担，还提高了诊断的准确性和效率。虽然AI并未取代医生，但它成为了医生的重要助手和合作伙伴。
总结
从上述例子中可以看出，AI在软件开发和更广泛科技领域中主要扮演着辅助和优化的角色。它帮助开发者提高了工作效率和质量、优化了工作流程和团队协作模式；同时，AI也促进了新技术和新应用的诞生和发展。然而，AI并非完全取代开发者或其他专业人士，而是与他们共同协作、相互促进的关系。在未来，随着AI技术的不断发展和完善，我们有理由相信AI将在更多领域发挥更大的作用，为人类社会带来更多便利和进步。
目录
一、Pandas库的由来
1、背景与起源
1-1、开发背景
1-2、起源时间
2、名称由来
3、发展历程
4、功能与特点
4-1、数据结构
4-2、数据处理能力
5、影响与地位
5-1、数据分析“三剑客”之一
5-2、社区支持
二、Pandas库的应用场景
1、数据分析
2、数据清洗
3、数据可视化
4、时间序列分析
5、金融数据分析
6、数据科学
7、机器学习数据准备
8、日志分析
9、Web数据抓取与分析
10、学术研究与教学
三、Pandas库的优缺点
四、如何学好Pandas库?
1、理解Pandas的基本概念
1-1、Pandas简介
1-2、核心数据结构
2、掌握Pandas的基本操作
2-1、创建DataFrame和Series
2-2、数据读取与写入
2-3、数据选择与过滤
2-4、数据清洗与预处理
2-5、数据分组与聚合
2-6、数据合并与连接
2-7、时间序列处理
3、实践与应用
3-1、实际数据集练习
3-2、代码挑战与实战演练
3-3、参与社区讨论
4、高级进阶
4-1、数据可视化
4-2、性能优化
4-3、扩展学习
5、持续学习与更新
5-1、关注最新动态
5-2、阅读官方文档和教程
五、推荐阅读
1、Python筑基之旅
2、Python函数之旅
3、Python算法之旅
4、Python魔法之旅
5、博客个人主页
一、Pandas库的由来 Pandas库的由来可以从多个方面进行阐述：
1、背景与起源 1-1、开发背景 Pandas最初是为了解决金融数据分析中的复杂性问题而开发的，其开发者Wes McKinney(韦斯·麦金尼)是一名量化金融分析工程师，他在处理繁杂的财务数据时，发现Python在数据分析方面的支持有限，因此决定开发一个更强大的数据分析工具。
1-2、起源时间 Pandas库于2008年由Wes McKinney开始正式开发，并于2009年实现开源，这一时间点标志着Pandas作为一个开源项目正式进入Python社区。
2、名称由来 Pandas的名字来源于“Panel Data”(面板数据)和“Python Data Analysis”(Python数据分析)的结合。在经济学中，Panel Data是关于多维数据集的术语，而Pandas库正是为了处理这类数据而设计的；同时，Pandas也可以理解为是“Python Data Analysis Library”的缩写，即Python数据分析库。
文章目录 每日一句正能量前言GPT-5技术突破预测算法进步理解力提升推动行业发展社会影响结论 智能系统人类协作智能系统与人类协作的未来：GPT-5的角色与展望辅助决策增强创造力复杂任务处理人机协同的未来图景结论 迎接AI技术变革策略教育策略职业发展策略政策制定策略培养未来AI环境的人才和技能社会适应性策略结论 后记：迎接GPT-5时代，共创智能未来 每日一句正能量 这个社会是现实的，你没有实力的时候，人家首先看你外表。当你没有外表的时候，那就努力增强实力，当你既没外表既没实力的时候，人家只会跟你说：拜拜。
前言 在人工智能的迅猛发展浪潮中，我们即将迎来一个全新的里程碑——GPT-5的诞生。根据OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂的最新透露，这一具有划时代意义的智能系统将在一年半后与我们见面。从GPT-4的高中生智力水平到GPT-5的博士级认知能力，这不仅是技术的飞跃，更是对人类智慧的一次深刻致敬。
在达特茅斯工程学院的采访中，穆拉蒂将GPT-5的智能成长比作从高中生到博士生的蜕变，预示着在特定任务上，人工智能将达到前所未有的专业水平。然而，这种“博士级”智能并非全面超越人类，而是在特定领域展现出超越常人的能力。科技界的领袖们，如微软的CTO Kevin Scott和阿里巴巴的董事长蔡崇信，已经对AI的快速发展表示了惊叹，并对即将到来的变革充满期待。
GPT-5的登场，无疑将为我们的工作、日常生活乃至整个社会带来深远的影响。它将开拓新的应用场景，激发创新的可能性，同时也对我们的认知、伦理和法律体系提出挑战。那么，GPT-5将如何改变我们的世界？我们又该如何应对这场技术变革，确保人工智能的健康发展，让它成为推动人类社会进步的正能量？
本文将深入探讨GPT-5的预期影响，分析它在未来可能带来的变革和机遇，同时提出我们应如何准备迎接这一新时代的到来。让我们一起加入这场关于未来的讨论，分享你的见解和期待，共同畅想在AI赋能下的明天。
GPT-5技术突破预测 随着人工智能技术的不断进步，GPT-5的即将到来预示着自然语言处理（NLP）和其他相关技术领域的一场革命。以下是对GPT-5可能带来的技术突破的预测和探讨：
算法进步 更高效的模型架构：GPT-5可能会采用更先进的神经网络架构，如稀疏注意力机制，以提高计算效率和可扩展性。多模态学习：结合视觉、声音等多种数据类型的多模态学习可能会成为GPT-5的一个特点，增强模型对世界的理解能力。强化学习集成：GPT-5可能会集成强化学习算法，通过与环境的交互不断优化自身的行为策略。 理解力提升 上下文理解：GPT-5可能会在上下文理解方面取得重大进展，能够处理更长的文本序列，理解复杂的语境和隐含意义。情感识别：在情感分析方面，GPT-5可能更加精准地识别和表达人类情感，提升人机交互的自然度。常识推理：GPT-5的常识推理能力可能会得到加强，使其能够更好地理解和生成符合现实世界常识的文本。 推动行业发展 个性化服务：GPT-5的高级NLP能力可以为个性化推荐系统、客户服务等领域带来更精准的服务体验。内容创作：在媒体、娱乐和教育行业，GPT-5可以辅助或自动生成高质量的内容，如新闻文章、剧本和教学材料。医疗咨询：GPT-5在理解复杂的医疗信息和患者咨询方面可能取得突破，辅助医生进行诊断和治疗建议。法律分析：GPT-5可以分析法律文档和案例，为法律专业人士提供快速准确的信息检索和案例分析。 社会影响 就业市场变化：随着GPT-5等高级AI技术的应用，就业市场可能会经历结构性变化，一些职业可能会因自动化而减少，同时也会催生新的职业和机会。伦理和隐私：GPT-5的高级理解和生成能力需要在伦理和隐私方面进行深思熟虑，确保技术的应用不会侵犯个人权利。 结论 GPT-5的问世无疑将为人工智能领域带来一系列技术突破，推动各行各业的发展。然而，随着技术的进步，我们也需要考虑其对社会、伦理和法律的深远影响，并制定相应的政策和规范来引导其健康发展。
随着GPT-5的即将到来，我们站在了一个新时代的门槛上。让我们拭目以待，同时积极准备，以确保能够充分利用这一技术突破带来的机遇。
智能系统人类协作 智能系统与人类协作的未来：GPT-5的角色与展望 随着人工智能技术的飞速发展，GPT-5的即将到来预示着一个更加智能化和个性化的时代。在这个时代，"博士级"AI将不仅仅是一个工具，更是一个合作伙伴，与人类一起在各种复杂任务中协作，共同推动社会的进步。以下是对GPT-5与人类高效协作方式的思考和讨论：
辅助决策 数据分析：GPT-5可以处理和分析大量数据，为人类提供决策支持，例如在金融市场分析、医疗诊断等领域。风险评估：AI可以预测不同决策的潜在风险和后果，帮助人类做出更加明智的选择。个性化建议：通过深入学习个人偏好和历史行为，GPT-5能够提供定制化的建议和解决方案。 增强创造力 创意激发：GPT-5能够生成新颖的想法和概念，激发人类的创造力，如在艺术创作、产品设计等领域。跨界融合：AI可以帮助人类探索不同领域的知识，促进跨学科的创新，如结合生物学和材料科学创造新型生物材料。迭代优化：在创意过程中，GPT-5可以快速生成多种设计方案，供人类选择和迭代优化。 复杂任务处理 自动化流程：GPT-5可以自动化复杂的工作流程，减轻人类的认知负担，让人能够专注于更有创造性和战略性的任务。实时协同：在需要团队协作的项目中，GPT-5可以作为智能助手，实时协调团队成员的工作，提高协作效率。语言和文化障碍的克服：GPT-5的高级语言处理能力可以帮助跨越语言和文化障碍，促进全球范围内的合作。 人机协同的未来图景 共生关系：人类和AI将形成一种共生关系，相互补充，共同解决问题，实现1+1>2的效果。技能升级：随着AI的发展，人类需要不断学习和升级自己的技能，以适应与AI协作的新环境。伦理和法律框架：建立相应的伦理和法律框架，确保人机协同过程中的公平性、安全性和隐私保护。 结论 GPT-5作为"博士级"AI的代表，将极大地推动人机协同的深度和广度。通过辅助决策、增强创造力和处理复杂任务，GPT-5将与人类形成更加紧密的合作关系。然而，要实现这一愿景，我们还需要在技术、教育、伦理和法律等多个层面进行深入的思考和准备。让我们共同期待并创造一个人机和谐共生的未来。
迎接AI技术变革策略 迎接人工智能（AI）技术变革需要全面而深入的策略，涵盖教育、职业发展、政策制定等多个方面。以下是一些建议和讨论：
教育策略 更新课程内容：将AI和机器学习纳入教育课程，从小学到高等教育各个阶段。跨学科教育：鼓励跨学科学习，将AI技术与艺术、人文、社会科学等结合，培养创新思维。实践与理论结合：提供实验室、工作坊和项目实践机会，让学生在实践中学习AI技术。 职业发展策略 终身学习：鼓励在职人员参与继续教育和职业培训，以适应AI技术的发展。技能升级：为不同行业的专业人士提供AI技能培训，如数据分析、机器学习等。职业转型支持：为受AI影响较大的行业工作者提供职业转型指导和资源。 政策制定策略 法规制定：制定相关法律法规，确保AI技术的健康发展，保护个人隐私和数据安全。伦理标准：建立AI伦理标准，引导AI研究和应用尊重人类价值观。公共投资：政府应增加对AI研究和教育的公共投资，促进技术创新和人才培养。 培养未来AI环境的人才和技能 创新能力：培养创新思维和解决问题的能力，鼓励探索和实验。技术与人文结合：强调技术与人文学科的结合，培养具有全面视角的AI人才。国际视野：通过国际交流和合作项目，拓宽学生的国际视野，理解全球AI发展趋势。 社会适应性策略 公众教育：提高公众对AI技术的理解，减少对新技术的恐惧和误解。就业市场适应：分析AI对就业市场的影响，制定策略帮助劳动力市场适应变化。社会支持系统：建立社会支持系统，帮助那些因AI技术而失业的人群重新就业或转行。 结论 AI技术变革为社会带来了巨大的机遇和挑战。通过上述策略，我们可以更好地准备和适应这一变革，确保技术进步同时带来社会的整体福祉。关键在于平衡技术创新与社会责任，培养具有未来视野的人才，并建立一个支持创新和包容性的社会环境。让我们共同努力，迎接一个由AI技术驱动的更加智能和美好的未来。
后记：迎接GPT-5时代，共创智能未来 随着OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂对GPT-5发布时间的确认，我们站在了一个令人激动的新时代门槛上。GPT-5的即将到来，不仅是技术层面的一次飞跃，更是对人类智慧潜能的一次深刻挖掘。
从GPT-4的高中生智力水平到GPT-5的博士级智能，我们见证了AI技术的快速成长和无限可能。这一进步不仅仅是数字和算法的优化，更是对人类认知边界的拓展。然而，技术的发展也带来了新的挑战和问题，需要我们共同思考和应对。
教育的转型：我们需要重新审视教育体系，确保未来的劳动力能够适应AI驱动的工作环境。这不仅包括技术技能的培养，更包括创新思维、批判性思维和跨学科能力的发展。
职业的重塑：随着AI在特定任务上达到甚至超越人类水平，许多传统职业将经历变革。我们必须为职业转型提供支持，帮助劳动力适应新的就业市场。
伦理和法律的跟进：AI技术的发展必须伴随着伦理和法律框架的建立和完善，以确保技术进步不会损害个人权利和社会公正。
社会的准备：社会各界需要共同为AI时代的到来做好准备，包括提升公众对AI技术的理解，建立社会支持系统，以及推动国际合作和知识共享。
创新的持续：我们期待GPT-5能够激发更多的创新应用，从医疗健康到教育，从艺术创作到科学研究，AI的潜力等待我们去发掘。
对未来的畅想：随着GPT-5的发布，我们将进入一个由AI赋能的未来。我们有理由相信，通过人类的聪明才智和AI的辅助，我们将能够解决许多长期困扰人类的问题，创造一个更加繁荣、公正和可持续的世界。
在这篇后记中，我们不仅回顾了GPT-5带来的期待和挑战，更展望了AI技术如何塑造我们的未来。让我们携手前进，以开放的心态、创新的精神和负责任的行动，共同迎接和塑造一个由AI技术驱动的新时代。
转载自：https://blog.csdn.net/u014727709/article/details/140181899
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WebKit性能优化秘籍：打造极速网页体验 在现代Web开发中，WebKit作为核心渲染引擎，其性能直接影响到网页的加载速度和运行效率。优化WebKit性能，不仅可以提升用户体验，还能增强应用的竞争力。本文将深入探讨如何优化WebKit的性能，从基础技巧到高级策略，全面覆盖，并通过代码示例展示实施步骤。
1. WebKit性能优化的重要性 WebKit的性能直接关系到页面的加载时间、响应速度和整体用户体验。一个性能优异的WebKit实现可以减少等待时间，提供流畅的交互体验。
2. 减少重排和重绘 浏览器的重排（Reflow）和重绘（Repaint）是影响性能的关键因素。通过以下方法可以减少它们的影响：
2.1 避免频繁修改DOM 尽量减少DOM操作，特别是避免在循环中直接修改DOM。
// 避免 for (let i = 0; i < elements.length; i++) { elements[i].style.color = 'red'; } // 推荐 const colors = elements.map(el => el.style.color = 'red'); 2.2 使用CSS动画代替JavaScript动画 利用CSS动画可以减少JavaScript的执行负担，同时利用浏览器的硬件加速。
.element { transition: transform 0.3s ease; } .element-active { transform: translate3d(0, -10px, 0); } 2.3 批量修改DOM 当需要修改多个DOM元素时，使用DocumentFragment或requestAnimationFrame来减少重排次数。
const fragment = document.createDocumentFragment(); elements.forEach(el => { const clone = el.cloneNode(true); clone.addEventListener('click', () => { // 处理点击事件 }); fragment.
精通Conda代理设置：加速Linux中的科学计算环境配置 Conda是Linux和其它操作系统上广泛使用的包管理器和环境管理系统，特别适用于科学计算。然而，当网络连接受限或访问速度较慢时，配置代理服务器可以显著提高Conda的性能。本文将详细介绍如何在Linux系统中的Conda环境中设置代理，包括命令行配置和配置文件的设置方法。
1. Conda与代理设置的重要性 Conda用于安装和管理软件包，包括Python、R语言等科学计算环境。在网络受限或访问国外服务器速度较慢的情况下，设置代理可以加速下载和更新过程。
2. 代理服务器的基本概念 代理服务器充当客户端和目标服务器之间的中介，它可以用于访问控制、提高访问速度或提高安全性。
3. 在Conda中设置代理的步骤 3.1 临时代理设置 通过命令行参数为单个Conda命令设置代理。
conda config --set proxy_servers.http http://your_proxy_server:port conda install package_name 3.2 永久代理设置 通过修改Conda配置文件为所有Conda命令设置代理。
conda config --set proxy_servers.http http://your_proxy_server:port conda config --set proxy_servers.https https://your_proxy_server:port 3.3 代理认证 如果代理服务器需要认证，需要添加用户名和密码。
conda config --set proxy_servers.http http://username:password@your_proxy_server:port conda config --set proxy_servers.https https://username:password@your_proxy_server:port 3.4 环境特定代理设置 为特定Conda环境设置代理。
conda create --name myenv --clone myenv conda activate myenv conda config --set proxy_servers.http http://your_proxy_server:port 3.5 检查代理设置 检查当前Conda配置中的代理设置。
conda config --show-sources 3.
前言： 1、使用教程前，请将电脑上的所有的Python卸载掉。再下载Anaconda，Anaconda这个软件里面就含有python。
彻底删除python方法：
1、计算机——属性——高级系统设置——环境变量
2、查看电脑用户自己设计的环境变量，找到path也就是上边那一栏，双击path后的值，进入查看自己设置过的环境变量，删除掉和python相关的变量就可以了。
建议安装顺序：1、AnacondaPycharm（这样的话conda会自动的添加到系统的变量和系统的路径当中，不用后期自己再设置，减少了一些麻烦） 1、Anaconda 在学习python相关开发时，一般都会使用Anaconda，Anaconda是一个强大的开源的数据科学平台，将许多工具（库）整合在一起，极大地简化了使用者地工作流程，并能够帮助使用者解决一系列数据科学难题。
1.1 Anaconda下载流程 1、下载安装包有两种方式
第一种方式：Download Anaconda Distribution | Anaconda
官网下载，但是2024年官网上不能直接下载，还需要填写邮箱，然后邮箱发给你。
第二种方式:https://repo.anaconda.com/archive/
注释：这种方式是从清华镜像站下载的方式，这个站就是说它收录了大量的开源软件包和操作系统镜像，然后可以供我们去下载，因为是国内的嘛，所以下载下来比较快速遍历。对于Anaconda从上边安装最新的版本就可以了。
下载完安装包后双击打开。
1、
2、
3、
4、放到除了C盘的其他盘
5、
全选了吧，没啥大的影响
6、安装，等待1min左右，下载完成后随便点吧。
然后就安装完成了
1.2 检测是否安装成功 键盘按住WIN+R，输入cmd，在弹出的命令行窗口查看anaconda的版本，具体示意图如下所示。
如果显示和上述的图是一样的话，那么就可以说明初步安装成了。
1.3 更改镜像源 看我另一篇博客。
2、Pycharm 1、打开官网，或者Thank you for downloading PyCharm!
下载最新的社区版就行了
这里的步骤大部分的操作不用变，路径不要放到C盘，然后就是有一页是需要勾选的，建议勾选的如下图所示。
Pycharm的安装比较简单，勾选的话自己看看是否符合自己的要求就可以了。这些步骤就不详细描述，如果安装的时候不清楚的话，就可以去网上查询相关的资料进行安装。
到这里两个软件就下载完了。
文章目录 问题
vscode 安装 java环境之后
public class Main{
public static void main(String[] args) {
System.out.println(“哈哈”);
}
}
➜ .leetcode cd “/Users/leesin/.leetcode/.vscode/” && javac -encoding utf-8 Main.java && java Main
����
要不就是
➜ .vscode javac Main.java
Main.java:3: warning: unmappable character for encoding EUC_CN
System.out.println(“???”);
^
Main.java:3: warning: unmappable character for encoding EUC_CN
System.out.println(“???”);
^
Main.java:3: warning: unmappable character for encoding EUC_CN
System.out.println(“???”);
^
Main.java:3: warning: unmappable character for encoding EUC_CN
根据指定WSDL文件,创建客户端，调用Webservice接口 IDE： Microsoft Visual Studio Community 2022 (64bit)平台：C#.Net6协议：Soap协议（Xml格式） 功能 对方是一个WebService服务端，己方是客户端，双方要遵守对方提供的WSDL规范。 实现方式1 使用BasicHttpBinding 通过WSDL文件，生成WEB服务 注意，这里，我的VS2022的提示步骤和网上查到的操作步骤略有不同，下面的步骤是我的VS2022的操作步骤：
首先，在 VS2022 中打开 .NET 6 项目或者新建一个 .NET 6 项目。
在“解决方案资源管理器”中，右键单击项目名称，然后选择“添加”->“服务引用”。
在“添加服务引用”窗口中，有三个选项，
OpenAPI，gRPCWCF Web Service 这里选择 WCF Web Service，进入窗口“添加新的WCF Web Service服务引用”
点击“浏览”按钮，然后从文件系统中选择你的 WSDL 文件。
选中 WSDL 文件后，服务引用的配置将在窗口下方显示出来。这里可以在下面的输入框，修改命名空间为你想要的名称，点击下一步，在新窗口中，可以指定数据类型选项，默认不需要改，点击“完成”。
此时，VS2022 会根据你的 WSDL 文件生成 Web 服务的代码，即：原Webservice服务的代理类。
还有一个生成Webservice服务代理类的方法：
用wsdl.exe工具的方式指令是：wsdl /language:c# /n:Fu /out:d:/MyService.cs C:\Users\Administrator\Desktop\MyService.wsdl） “d:/MyService.cs”是输出目录“C:\Users\Administrator\Desktop\MyService.wsdl”是源wsdl文件的位置 具体用法，可以使用搜索引擎查询，这里不再赘述。 调用该WebService的方法 public static async Task TestCallWs() { mydemo.TestMyClient serv = null; try { var binding = new BasicHttpBinding(); var endpoint = new EndpointAddress(UrlString); // url地址 serv = new mydemo.
Day41——动态规划Ⅲ 1.理论基础——代码随想录2.纯01背包_[kamacoder46](https://kamacoder.com/problempage.php?pid=1046)3.leetcode_416分割等和子集 背包！！ 1.理论基础——代码随想录 主要掌握01背包和完全背包
物品数量： 只有一个 —— 01背包；
无数个 —— 完全背包；
不同物品数量不同 —— 多重背包；
按组打包，每组最多选一个 —— 分组背包；
2.纯01背包_kamacoder46 题目描述：有n件物品和一个最多能背重量为w 的背包。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i] 。 每件物品只能用一次，求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大 思路：
暴力方法：所有物品只有两种状态，装或者不装，因此可以用回溯法搜索所有情况，然后选择二维数组dp01背包： dp[i][j]表示容量为 j 的背包从前i件（0=<x<i）物品里随便装所取得的物品最大价值当物品价值最大时，第i件物品如果不在背包里，那么dp[i][j] = dp[i-1][j];
如果在背包里，dp[i][j] = dp[i-1][j-w[i]] + v[i];
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i]);初始化： 背包容量为0，价值为0；dp[i][0] = 0；
从定义可知，i 从 1开始有意义， i > 0;
补充：当 i= 0 时，因为i>0时，dp[i][j]都与dp[i-1][j]相关，因此需要初始化i= 0；如果 j < w[0],那么不用管，本来就放不进去，但如果 j > w[0],此时的dp[0][j]就需要置为v[0]了，因为第一个能放入背包。顺序：i从1 ~ n,j 从 w ~ 0；
先遍历物品和先遍历物品，都差不多dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i]); #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int main() { int M, N; cin >> M >> N; vector<vector<int>> item(M, vector<int>(2, 0)); for(int i = 0; i < M; i++) { cin >> item[i][0]; } for(int i = 0; i < M; i++) { cin >> item[i][1]; } vector<vector<int>> dp(M, vector<int>(N + 1, 0)); for (int j = item[0][0]; j <= N; j++) { dp[0][j] = item[0][1]; } for(int i = 1; i < M; i++) { for(int j = 0; j <= N; j++) { if(item[i][0] > j) dp[i][j] = dp[i-1][j]; else dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-item[i][0]] + item[i][1]); } } cout << dp[M-1][N]; return 0; } 方法二：一维数组
github代码库链接 Langchain-Chatchathttps://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat
inferencehttps://github.com/xorbitsai/inference 本文将会用到两个代码库 第一个代码库是启动chatchat使用。 第二个代码库是加载推理模型使用。 安装Xinference 首先新建虚拟环境, 然后通过pip安装
pip install "xinference[all]" 启动方式 xinference-local --host 0.0.0.0 --port 8887 通过浏览器打开会看到这样一个界面
launch model 会自动下载模型文件，默认是从hugging face下载，如果网络不通可以更改到ModelScope。也可以添加本地模型 添加注册模型 点击resgister model 填写model name 自己随便起一个名字就好了 模型介绍 可写可不写 按照截图勾选即可 选择你下载到本地的大模型基座 填写本地大模型的实际路径 register mdoel 点击注册 glm4-chat模型下载国内可以去魔塔社区下载：
魔搭社区汇聚各领域最先进的机器学习模型，提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用的一站式服务。https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/glm-4-9b
打开网址复制名字，以glm4为例，按照下面代码操作可以指定下载目录。
pip install modelscope from modelscope import snapshot_download download_dir = r'D:\mycode\MachineLearningPractice-main\modelscope_download' model_dir = snapshot_download("ZhipuAI/glm-4-9b-chat", cache_dir=download_dir) 魔塔下载模型详细文档信息：魔搭社区汇聚各领域最先进的机器学习模型，提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用的一站式服务。https://www.modelscope.cn/docs/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E4%B8%8B%E8%BD%BD
启动模型 点击launch model点击custom models点击language mdels 然后我们就会看到我们刚刚注册的大模型信息
点击卡片--右边弹出信息
选择推理模型引擎是否量化选择gpu or cpu小火箭启动模型API 点击Running ModelLANGUAGE MODELS 即可查看到我们启动的模型
We OCR WeOCR 是一个基于浏览器的文字识别工具，用户可以通过上传图片来识别其中的文本信息。它是一个渐进式网络应用程序（PWA），可以在浏览器中离线使用。WeOCR 是开源的，并且基于 Tesseract OCR 引擎开发。用户无需在本地计算机上安装任何软件，只需通过浏览器即可使用 WeOCR 的功能。此外，WeOCR 支持多种图片格式，如 jpg、png、bmp、tiff 和 webp 等。
CDKM CDKM 是一个在线文件转换和处理工具，支持多种文件格式的转换、压缩、合并、拆分和加密等操作。用户可以使用 CDKM 将文档、电子书、图片、视频和音频等文件从一种格式转换为另一种格式，例如将 Word 转换为 PDF，或将 EPUB 转换为 MOBI。此外，CDKM 还提供 JSON 数据到 Excel 的转换功能，并且设计简洁，步骤明确，适合非技术用户使用。
兔小乖字帖 兔小乖字帖是一款专业的在线字帖生成工具，用户可以免费使用该工具生成和打印各种类型的字帖。它支持多种字体和书写风格，包括硬笔、软笔、楷书、草书等。此外，兔小乖字帖还提供了丰富的字体资源和书法教程，帮助用户提高书写水平和审美能力。
兔小乖字帖不仅适用于成人，也特别适合小学生使用。它为一至六年级的学生提供了汉字拼音字帖、汉字笔画字帖、姓名练习字帖、控笔字帖等多种形式的字帖。用户可以根据孩子的年龄和需求，在线生成适合的字帖，并且支持直接打印或导出为PDF格式。
该工具的功能非常全面，涵盖了汉字帖、拼音帖、数字帖、国风字帖和空白字帖等多种类型。用户可以在软件中自定义内容、样式、字体等基础设置，并保存为PDF格式的文档，支持页数、颜色、纸张尺寸、方向等细节方面的调整。
VPN，全称Virtual Private Network，即“虚拟私人网络”，是一种在公共网络（如互联网）上建立加密、安全的连接通道的技术。简单来说，VPN就像是一条在公共道路上铺设的“秘密隧道”，通过这条隧道传输的数据会被加密，确保数据的安全性和隐私性。
通俗解释： 想象一下，你正在使用公共Wi-Fi上网，就像是在一条繁忙的街道上走路。你的通信内容（如个人信息、密码等）就像是你手中的信件，如果没有任何保护措施，这些信件就可能被路边的“小偷”（黑客或恶意攻击者）窃取。而VPN就像是一个密封的保险箱，你把信件放入保险箱中，然后通过“秘密隧道”传送到目的地。这样，即使信件在传输过程中被“小偷”看到，他们也无法打开保险箱，因此你的通信内容就得到了保护。
专业解释： VPN通过一系列的技术手段，如加密、身份验证和授权机制，确保用户在公共网络上传输的数据不被窃取、篡改或泄露。VPN服务器会作为用户和目标服务器之间的中转站，用户的请求首先发送到VPN服务器，VPN服务器对请求进行加密处理后，再通过公共网络发送到目标服务器。目标服务器的响应也会经过同样的加密处理后再返回给用户。这样，即使数据在公共网络上传输，也能保证数据的安全性和隐私性。
实际例子： 假设你是一名跨国公司的员工，需要经常出差到不同的国家。由于公司内网的一些资源（如内部文件、数据库等）只对内部员工开放，且受到地理限制，你可能无法直接在出差地访问这些资源。这时，你可以使用公司提供的VPN服务。
连接VPN：首先，你需要在你的设备上安装并配置好公司提供的VPN客户端。然后，通过输入正确的用户名和密码等认证信息，连接到公司的VPN服务器。加密通信：一旦连接成功，你与VPN服务器之间就会建立起一条加密的通信通道。你通过这条通道发送的所有数据都会被加密处理，确保数据在传输过程中的安全性。访问内网资源：连接VPN后，你就可以像在公司内部一样访问那些受到地理限制的内网资源了。你的请求会先发送到VPN服务器，VPN服务器再代替你去访问那些资源，并将结果返回给你。 通过这个例子可以看出，VPN不仅可以帮助用户保护隐私和数据安全，还可以帮助用户绕过地理限制，实现远程访问和办公。
信创产业的政策支持主要体现在多个方面，这些政策旨在推动产业的快速发展，加强自主创新能力，保障国家信息安全，以及促进产业结构的优化升级。
首先，政府通过财政支持、税收优惠等方式，加大对信创产业的资金投入，推动产业的技术研发和创新。例如，对于在信创领域取得重要突破的企业和团队，政府会给予一定的奖励和补贴，以鼓励更多的创新活动。
其次，政府还出台了一系列政策，支持信创产业的生态体系建设。这包括鼓励企业间的合作与协同，推动产业链上下游的深度融合，以及加强产学研用一体化的合作。这些政策有助于形成完整的信创产业链，提高产业的整体竞争力。
此外，政府还注重加强信创产业的人才培养和引进。通过设立专项基金、建设人才培养基地等方式，为信创产业提供充足的人才保障。同时，政府还鼓励企业加强与高校、科研机构的合作，共同培养信创产业所需的高层次人才。
在保障国家信息安全方面，政府也出台了一系列政策，加强对信创产业的监管和指导。这包括加强信息安全法律法规的制定和实施，推动信息安全标准的制定和推广，以及加强对信创产品和服务的安全评估和审查。这些政策有助于确保信创产业在快速发展的同时，也能够保障国家的信息安全。
最后，政府还通过政策引导，推动信创产业在重点领域和关键环节的突破。例如，在云计算、大数据、人工智能等前沿领域，政府会给予更多的政策支持和资金投入，以推动这些领域的快速发展和应用。
总的来说，信创产业的政策支持是一个综合性的体系，包括财政支持、税收优惠、人才培养、生态体系建设、信息安全保障等多个方面。这些政策为信创产业的快速发展提供了有力的保障和支持。
验收文件中，要求“进行信创符合性检测”，这些检测包括什么内容，需要提供什么证明材料？
这个问题相对复杂一些。首先，我们需要了解什么是“信创符合性”。大家都清楚，信创行业发展，是关系到国家整体战略布局的，所以符合性检测的内容也一定是有一定的标准和要求。我总结了符合性检测的三个基本指标：
1、系统要可以成功适配国产化服务器和操作系统
2、系统的质量（功能性、性能效率、安全性等）要满足项目要求
3、系统的上下游要安全可靠可控，即产业供应链必须是安全的
符合了以上三点，才基本达到了“信创符合性”的要求，那么需要提供什么证明材料呢？除了之前提到的“信创产品测试报告”之外，还需要提交“信创产品评估证书”。因为在信创产品评估证书的评审要求中，会有明确的关于供应链安全评估的要求。
给大家分享一个信创符合性检测的样本，仅供大家参考。
【附加样本图片】
信创产品评估证书，或者是信创产品测试报告，使用的标准应该是：T/AIA 016—2023信创产品测评 通用要求和GB/T 25000.51-2016系统与软件工程系统与软件质量要求和评价（SQuaRE）第51部分。两个标准少一个，覆盖面都不会全面。
截止到今天，可以使用文中的信创团标出具信创产品测评报告的单位主要有四家：中国软件评测中心(赛迪) 、国家网络软件产品质量监督检验中心(济南) 、山东安畅检测技术有限公司（齐鲁物联网测试中心） 、济南市产品质量检验院
编者按：你可以用左手（不常用的那只手）的小指与食指拿起一件物品么？
试完你是不是发现自己竟然可以毫不费力地用自己不常用的手中，两根使用频率相对较低的手指，做一个不常做的动作。这就是人类大脑不可思议之处——无需经过特别的训练，大脑就能够在短时间内以低功耗的方式控制身体完成各种复杂行为，甚至是全新的动作。相比之下，人工智能虽然是人类智慧的产物，但在很多方面还远不及人类大脑。
为此，微软亚洲研究院（上海）团队的研究员们从理解大脑结构与活动中获得灵感，开发了一系列涵盖大脑学习、计算过程不同层级的创新技术，包括模仿脑神经回路连接方式，可高效处理众多任务的 CircuitNet 神经回路网络；可应用于时间序列预测，更适配神经拟态芯片的新型 SNN（脉冲神经网络）框架和策略；以及可为具身智能提供理论指导的贝叶斯行为框架。这些探索为未来的人工智能技术发展提供了新的可能。
从能耗的角度来看，人类大脑只需要大约20瓦的功率即可维持运转，这约等于一个节能灯泡的功耗。但随着人工智能大模型参数和规模的增大，其能源需求远高于传统的数据中心。主流的大语言模型训练过程预计会消耗上千兆瓦的电力，相当于数百个家庭一年的用电量。这种能源消耗的增长趋势显然不利于人工智能技术的可持续发展。那么如何通过新的处理机制解决能耗问题，就成了信息科学领域一个紧迫且前沿的挑战。
《千脑智能》一书为我们提供了启示：“要创造出真正智能的机器，我们首先需要对大脑进行逆向工程。我们研究大脑，不仅是为了理解它的工作原理，更是为了探索智能的本质。”
其实，人工智能本身就是人类对大脑探索的产物，在计算机诞生之初，人们就已经利用神经连接模式+数字计算的方式模拟大脑。但受限于当时的算力和人们对大脑粗浅的认知，人工智能发展非常缓慢，甚至一度被束之高阁。近几十年来，随着神经科学家对大脑结构的深入理解和计算资源及相关技术的增强，以脑启发为核心的“人工智能文艺复兴”也掀起了新一轮热潮，促使科研人员重新定位大脑机制对人工智能的作用。
来自微软亚洲研究院（上海）的研究员们跨越计算机和脑科学专业知识，深入理解大脑的结构与行为活动，针对大脑学习和计算过程，从神经元、网络层和更高级别的系统层出发，分别设计研发了高性能的脉冲神经网络（SNN）、参数效率更高的回路神经网络（CircuitNet），以及提升决策效率的贝叶斯行为框架，促进了人工智能网络向着更低功耗、更高效率、更好性能的方向良性发展，同时也为具身智能发展提供了理论和方法。
CircuitNet：模拟大脑神经元连接，实现更低功耗与更高性能 人工神经网络（ANN）已经被广泛应用于人工智能的众多领域，包括自然语言处理、机器学习、语音识别和控制系统等。这些应用的成功，很大程度上得益于它们对大脑神经元工作模式的模仿。神经元是大脑最基本的单元，它们之间通过复杂的连接模式相互作用来传递和处理信息。但早期的人工神经网络设计相对简单，仅能模拟一两种连接模式。
随着神经科学的发展，人们发现大脑神经元的连接方式多种多样，其中有四种常见模式：前馈激励和抑制、反馈抑制、侧抑制和相互抑制。然而，现有的许多人工神经网络，如具有残差连接的网络，只能模拟前馈激励和抑制模式。即便是能够模拟循环模式的递归神经网络（RNN），在信息传入前也无法处理上游神经元间的复杂相互作用，从而影响了神经网络在不同机器学习任务中的表现。
图1：大脑神经元的四种连接模式
生物神经网络与人工神经网络的整体连接模式也大不相同。生物神经网络的一个显著特点是局部密集连接与全局稀疏连接的结合。尽管单个神经元可以有数千个突触，但它们大多数位于一个脑区内，形成针对特定任务的功能集群。只有少数突触作为不同脑区之间的桥梁，延伸到其它功能集群，而人工神经网络通常不具备这样的特性。此外，人工神经网络中的许多参数也被证实是冗余的，增加了网络的复杂性。
基于对大脑神经连接的新理解，研究员们提出了新的回路神经网络 CircuitNet，它能够模拟包括反馈和侧向模式在内的多种神经元连接模式。CircuitNet 的设计还借鉴了大脑神经元局部密集和全局稀疏连接的特性，通过不同电路模式单元（Circuit Motif Unit, CMU）的输入端和输出端的稀疏连接，实现了信号在不同 CMU 之间的多轮传输。
图2：CircuitNet 架构
实验结果表明，CircuitNet 在函数逼近、强化学习、图像分类和时间序列预测等任务中的表现超越了当前流行的神经网络架构。而且，在各种类型的任务中，CircuitNet 在达到与其它神经网络相同性能的同时，具有相当或更少的参数，展示了其在机器学习任务中的有效性和强大的泛化能力。
CircuitNet: A Generic Neural Network to Realize Universal Circuit Motif Modeling
https://openreview.net/pdf?id=Fl9q5z40e3
让SNN网络更适用于时间序列预测任务的新框架 脉冲神经网络（SNN）因其能效高、事件驱动范式和生物学上的合理性，正逐渐受到业内的重视。SNN 的设计灵感来源于生物神经网络中神经元间的信息传递方式——神经元不是在每次迭代传播中都被激活，只有膜电位达到特定阈值时才被激活，进行信号传递。这种事件驱动机制使得 SNN 只在接收到有效刺激时才进行信息处理，从而避免了无效计算，极大地提高了运算效率和能效比。
然而，研究员们发现，现有的 SNN 设计大多聚焦于其离散的事件驱动特性，有的会忽略其时间属性，有的则为了适应事件驱动范式过程，过度简化序列数据模式。这些方法虽然让 SNN 在图像分类、文本分类和序列图像分类任务上实现了与人工神经网络接近的性能，但并未充分发挥 SNN 在处理时间信号方面的潜力。
研究员们认为，时间序列预测是 SNN 一个理想的应用场景。作为现实数据分析的重要组成部分，时间序列预测广泛应用于交通、能源、医疗等领域，旨在基于按时间顺序排列的历史数据来预测未来。但是，将 SNN 应用于时间序列预测还面临两大挑战：
SNN 中脉冲值的离散特性与时间序列数据的浮点属性之间存在巨大的差异，需要一种有效的机制来减少在将浮点值转换为脉冲序列时的信息丢失和噪声。如何选择用于时序数据的 SNN 标准化模型目前还缺少一个指导方针，进而加剧了任务的复杂性，这就需要对 SNN 架构及其参数进行深入探索，以适应不同时间序列数据的特定特征。 研究员们提出了一个用于时间序列预测任务的 SNN 框架。该框架充分利用了脉冲神经元在处理时间序列信息上的高效性，成功实现了时间序列数据与 SNN 之间的时间同步。研究员们还设计了两种编码层，可以将连续时间序列数据转换为有意义的脉冲序列。这之后，研究员们又利用多种脉冲化的时间序列模型对脉冲序列进行了建模，得到了最终的预测结果。
图3：SNN 用于时间序列预测的新框架
今天在使用elementUI的table组件时，由于业务需要固定表格的前几项列，然后获取表格对象时发现竟然有两个对象。
查阅资料发现，elementUI的固定列的实现原理是将两个表格拼装而成，因此获取的对象也是两个。对于需要使用对象的方法的，可以使用for循环逐个调用方法，或者调整业务将固定列的需求删除。
element官方解释：https://github.com/ElemeFE/element/issues/12177
GGUF简介 在人工智能领域，大型语言模型的发展日新月异，它们在自然语言处理、机器翻译、智能助手等多个领域展现出了前所未有的能力。然而，随着模型规模的不断扩大，这些庞大的神经网络模型在存储、传输和加载上面临着一系列挑战。传统的文件格式在处理这些庞大的数据集时显得力不从心，不仅效率低下，而且兼容性和扩展性也难以满足日益增长的需求。
在这样的背景下，GGUF（GPT-Generated Unified Format）应运而生。由开发者Georgi Gerganov提出，GGUF格式是专为大型语言模型设计的二进制文件格式，旨在解决当前大模型在实际应用中遇到的存储效率、加载速度、兼容性和扩展性等问题。GGUF通过优化数据结构和编码方式，显著提升了模型文件的存储效率，同时保证了快速的加载性能。此外，它的设计考虑了跨平台和跨框架的兼容性，使得模型能够无缝地在不同的硬件和软件环境中运行，极大地促进了大型模型的广泛应用和进一步发展。
当前，GGUF格式广泛应用于各类大模型的部署和分享，特别是在Hugging Face等开源社区中广受欢迎。GGUF格式模型在实际使用中体现出的主要特点和优势包括：
高效存储：GGUF格式优化了数据的存储方式，减少了存储空间的占用，这对于大型模型尤为重要，因为它们通常包含大量的参数。快速加载：GGUF格式支持快速加载模型数据，这对于需要即时响应的应用场景非常有用，比如在线聊天机器人或实时翻译系统。兼容性：作为一种统一的格式，GGUF旨在提高不同平台和框架之间的兼容性，使得模型可以在不同的环境和硬件上无缝运行。可扩展性：随着模型规模的不断扩大，GGUF格式设计时考虑到了未来的扩展性，以适应更大规模的模型和更复杂的数据结构。 本文以下部分将着重介绍当下源大模型对于GGUF格式的支持情况以及开发者在实际使用体验过程中如何使用GGUF格式的模型进行部署、推理、量化等技术细节。
Yuan2.0-2B模型的GGUF应用 Yuan2.0模型简介 源2.0 是浪潮信息发布的新一代基础语言大模型。我们开源了全部的3个模型源2.0-102B，源2.0-51B和源2.0-2B。并且我们提供了预训练，微调，推理服务的相关脚本，以供研发人员做进一步的开发。源2.0是在源1.0的基础上，利用更多样的高质量预训练数据和指令微调数据集，令模型在语义、数学、推理、代码、知识等不同方面具备更强的理解能力。
更多详情请参考Yuan2.0模型 技术报告和 Github
本项目基于llama.cpp（version：b1742）在Windows系统（CPU Only）上对源2.0-2B模型的适配。本项目的Github地址为:
llamacpp for Yuanhttps://github.com/IEIT-Yuan/3rd_party/
由于源2.0模型结构与llama结构存在差异，针对源2.0模型（Yuan2.0-2B）模型LFA结构，进行如下修改：
llama计算图中添加LFA结构，修改ggml_conv_1d逻辑，以适配源2.0，保证前后序列长度不变；llama计算图中添加q、k混合相关的逻辑；修改IM2COL算子，修改数组的读取方式；修改ADD算子，将卷积模块的输出进行转置，以适配后面的计算；修改concat算子，以适配q、k混合的逻辑；支持多线程推理，加速生成速率； 目前支持fp16精度模型的gguf文件转换，后续会持续进行其他精度的工作。
Yuan2.0-2B模型的GGUF应用 实现对Yuan2.0-2B模型的GGUF格式转换需要克隆llamacpp for Yuan项目到本地并进入工作目录。
格式转化 对已有的hf格式模型转化为GGUF格式
python convert.py --model yuan2b-hf\yuan2-2B --outfile zh-models/Yuan2-2B-Februa-hf-GGUF.gguf 编译 下一步为了使用对GGUF格式模型调用并部署推理，我们需要编译该项目，同样在该项目的工作目录执行编译。
对于Linux和MacOS系统，可以使用make工具，在工作目录下执行
make 对于Windows系统，可以使用cmake工具，在工作目录下执行
mkdir build cd build cmake .. cmake --build . --config Release 模型测试 成功完成上述编译后，工作目录会生成编译好的可执行文件 main.exe，下一步我们就使用该文件进行GGUF格式模型的调用和推理测试。
我们使用的测试环境配置如下：
python3.911th Gen Intel(R) Core(TM) i5-1145G7 @2.60GHz 2.61GHz8.00GB RAMWindows 10专业版（21H1） 我们以”北京简介“为prompt对先前转化出来的GGUF格式Yuan2.0-2B模型进行测试，记得将下方代码中的模型路径替换为您设备上GGUF格式模型存储的路径。
main.exe -m D:\\llama-cpp\\llama.