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#效率

榕树集--从蛋白质的二级结构出发预测功能

DrugSci

各位观众,劳动节快乐。今天介绍一篇发表在Briefings in Bioinformatics,劳动节期间见刊的文章。

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Baidu Comate 智能编码助手:编程新伙伴,效率新飞跃

网络豆

通过试用Baidu Comate智能编码助手,我深刻体验到了它在提高编程效率和代码质量方面的优势。特别是AutoWork功能、对代码库的查询能力、引用现有代码编...

2700

Baidu Comate:你的智能编码助手,编程效率倍增的秘密武器

hacker707

写一个简单的函数,此函数用于输出99乘法表 框选代码区域并在Comate输入框中输入/函数注释回车查看具体的函数注释

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掌握实用的 Chrome 浏览器命令:提高你的开发与浏览效率

猫头虎

Chrome 浏览器作为现代网络开发者和用户的首选工具,提供了丰富的开发者工具和命令行接口(Command Line API)。这些命令行接口可以帮助我们更高效...

2400

【数据结构与算法】2.时间复杂度和空间复杂度

爱敲代码的小杨.

算法效率分为两种:第一种是时间效率;第二种是空间效率。时间效率又称为时间复杂度,而空间效率又称为空间复杂度。时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度,而空间复杂...

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【汉诺塔】经典递归问题(Java实现)图文并茂讲解

爱敲代码的小杨.

汉诺塔(Tower of Hanoi),又称河内塔,是一个源于印度古老传说的益智玩具。大梵天创造世界的时候做了三根金刚石柱子,在一根柱子上从下往上按照大小顺序摞...

5010

【综述专栏】释放多任务学习的力量:涵盖传统、深度和预训练基础模型时代的综述!!!

马上科普尚尚

在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识...

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如何利用IPIDEA代理IP优化数据采集效率?

洁洁

??5. 提高数据采集效率: IPIDEA海外代理可以帮助分布式部署数据采集任务,实现多IP并发访问公开数据,提高网络爬虫的效率和速度,从而获取多样化的数据资源...

4310

华为诺亚| 提出自推测解码框架:Kangaroo,降低成本,提升大模型推理效率!

ShuYini

为了提升大模型的推理效率,本文作者提出一种新型的自推测解码框架:Kangaroo,该框架将大模型的一个固定浅层子网络作为自草稿模型(self-drafting ...

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60k*13薪,外包到新疆。。

沉默王二

因为读的次数越多,效率就越低。就好比我们在工地上搬砖,一次搬 10 块砖肯定比一次搬 1 块砖的效率要高,反正我每次都搬 10 块(?)。

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盘点效率工具RunFlow那些容易被忽略的功能

潘先生

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了解时间复杂度和空间复杂度

用户11039545

在学习数据结构前,我们需要了解时间复杂度和空间复杂度的概念,这能够帮助我们了解数据结构。

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科研可以不做,博士还是要读。。。

Python编程爱好者

Funnel-Transformer 旨在解决传统 Transformer 模型在处理长文本时的效率问题。传统 Transformer 模型在处理长序列时需要消...

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面试商汤,效率太恐怖了。。。

Python编程爱好者

今天看到一个帖子,说是商汤面试的氛围很好,面试的内容很仔细,而且整体下来的效率非常高。

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AIGC:开启内容创作新纪元,我们如何看待它的影响与前景?

E绵绵

这是一种新的人工智能技术,它利用人工智能模型,根据给定的主题、关键词、格式、风格等条件,自动生成各种类型的文本、图像、音频、视频等内容。AIGC可以广泛应用于媒...

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你问我到底什么是外包,我现在就来给你揭秘!

用户1272076

北京千锋互联科技有限公司 · web前端高级讲师 (已认证)

编写代码时,你们总是瞻前顾后,考虑这个考虑那个,生怕出一点差错。而我们外包团队则更注重实用性和效率,直接上手编写,让代码迅速跑起来!我们深知,实践是检验真理的唯...

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算法的时间复杂度和空间复杂度

? ? ? ? 这个算法看起来十分简洁,但是它的效率是很差劲的,算50以上就会算算很久,那么它的效率就很差,效率的好坏不能只是看代码是否简洁。?

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以问答的方式解释编译器与解释器

编译器是一种计算机程序,它可以将源代码转换成目标代码。编译器通常包括一个词法分析器、一个语法分析器和一个代码生成器。

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中文分词 - 正向最大匹配

孟船长

上面方法虽然可行,但是当字符串长度特别长的时候耗时比较久,性能上有一些缺陷,这时候我们可以利用前缀字典进行优化,提高代码执行效率

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性能突破Transformer,新架构Mamba引爆AI圈

CV君

通过结合RNN和CNN的优点,并引入选择性机制和硬件感知算法,Mamba模型成功地解决了传统Transformer模型在处理长序列数据时的计算效率问题。

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