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向量推广最新视觉报道_向量的夹角公式cos2024年12月全程跟踪)

内容来源：丹顿SEO所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

向量推广

奔驰定理在几何与向量中的应用奔驰定理在几何和向量中有着广泛的应用，尤其在解决三角形问题时非常有用。通过结合解三角形，可以创造出比较综合的题目。 𐟓Œ 奔驰定理的证明：假设三角形ABC中，D是BC边上的一个点，E是AC边上的一个点，F是AB边上的一个点。那么，三角形ABC的面积S可以表示为： S = SAB + SC + SA 其中，SAB表示三角形ABD的面积，SC表示三角形ACD的面积，SA表示三角形AFB的面积。 𐟓Œ 奔驰定理的应用：在解决三角形问题时，奔驰定理可以帮助我们找到三角形的面积和角度关系。例如，通过奔驰定理可以证明三角形的内角和等于180度，或者计算三角形的面积。 𐟓Œ 奔驰定理与向量：在向量中，奔驰定理也有重要的应用。通过向量的点积和叉积，可以推导出一些重要的几何性质和公式。例如，利用奔驰定理可以证明向量的平行四边形法则。 𐟓Œ 奔驰定理的推广：奔驰定理还可以推广到其他几何形状，如四边形、多边形等。通过将这些形状分解成三角形，可以利用奔驰定理来计算它们的面积和角度关系。总之，奔驰定理是一个非常有用的工具，可以帮助我们解决各种几何和向量问题。掌握这个定理，可以更好地理解和应用几何的基本原理。

寺下有亭，北京 / 向量建筑平房老破小的商住结合线下样板间「gooood谷徳设计网超话」「gooood室内」网页链接该项目作为法源寺东片区北京宣房大德公司二期街区改造的首个项目，意在共同打造和探讨一个对片区具有推广作用，居住与商业相结合的线下样板间。项目设计上考虑后期北京平房老破小的可借鉴复制模式，我们最大化优化空间功能，用北房一跨间（3m㗳m）解决厨房、卫生间、储藏、卧室功能。植入一个2.5m㗲.5m的模块装置（后期可以升级成装配产品），满足一居室的功能使用需求。以此释放出剩余空间当作多功能空间，满足不同的客户自定义使用需求。本案就形成了“前商后居”模式，也能兼顾街区的立面形象和丰富片区业态。

「丁禹兮超话」今天看到一个很有趣的定理：在一个球体表面，不可能存在连续的单位向量场，这个定理可以推广到更高维的空间：对于任意一个偶数维的球面，连续的单位向量场都是不存在的。根据这个定理我可以判断出 . . . . . . 大家真的很无聊，明明自己看不懂的东西都能看到结尾

《#硅基流动#荣登硅星人“2024年度最佳新锐#AI#企业榜”》近日，在首届AI创造者大会（ACC 2024）上，硅星人发布了2024年度榜单。作为AI基础设施领域具有创新能力和成长潜力的创业公司，硅基流动入选“2024年度最佳新锐AI企业榜TOP 20”。据悉，该榜单从技术研发、市场应用、团队建设、融资进展等维度作为标准，最终评选出20家有望成为引领AI产业创新发展的生力军。作为世界领先的AI Infra公司，自2023年8月成立以来，硅基流动致力于打造标准化、高效能AI基础设施平台，已推出核心产品一站式大模型云服务平台SiliconCloud（cloud.siliconflow.cn），基于大语言模型推理引擎SiliconLL及高性能图片/视频生成引擎OneDiff，可实现大模型高效推理加速，助力开发者和企业聚焦产品创新，无须担心产品大规模推广所带来的高昂算力成本。作为集合顶尖大模型的一站式云服务平台，SiliconCloud致力于为开发者提供极速响应、价格亲民、品类齐全、体验丝滑的模型API服务。平台已上架数十种大语言模型、向量&重排序模型、图片/视频生成大模型，用户可自由切换适合不同应用场景的模型。人工智能[超话] ChatGPT[超话] #LLM# 生成式AI[超话] #大语言模型#

《SiliconCloud 模型微调及服务托管能力上线ing，抢先体验报名开放！》一直以来，SiliconCloud 希望能打造“大模型 Token 工厂”，通过提供更快、更全面的主流开源大模型 API 服务，帮助开发者和企业聚焦产品创新，无须担心产品大规模推广所带来的高昂算力成本。过去的几个月，我们不断丰富模型种类及数量，从最初的文生文、文生图模型，扩展到如今的大语言模型、向量&重排序模型、包含图片/视频生成的多模态大模型，让用户可自由切换适合不同应用场景的模型。在这一过程中，我们也收到了许多用户的“自定义”需求。好的，安排！今日，大家千呼万唤的模型部署能力，已整装待发~文末二维码可直达抢先体验报名表！人工智能[超话] ChatGPT[超话] #SiliconCloud# #硅基流动# 生成式AI[超话] ai

【「清华大学电子系杨华中团队李学清、邓舒文研究揭示存内计算混淆防御架构的共性安全漏洞」】「清华大学超话」近日，「清华大学」电子工程系杨华中教授团队的李学清副教授和邓舒文助理教授的研究在存内计算混淆防御架构方向取得了进展。团队系统地研究了现有14种存内计算混淆防御架构，并从机密性、完整性和可用性三个角度系统性分析了混淆防御架构的机制，提出了一种统一的分析模型，并通过参数向量的形式将不同的混淆防御架构归纳总结，进而推广到更全面的设计空间。该工作针对14种存内计算混淆防御架构，系统总结了176个不同的设计参数点，并针对每个参数点进行算法层面的鲁棒性分析。为了使鲁棒性分析能够适用于存内计算独特的存储特性和混合信号域计算特性，论文首次创新地提出了功能近似重构方法和基于布尔满意度的容偏算法，并深入分析了所提出方法的适用性和可扩展性。评估数据一方面证实了现有的14种存内计算混淆防御架构在算法鲁棒性层面的共性漏洞，另一方面对未来存内计算安全性设计提供了新思路。清华大学电子系杨华中团队李学清、邓舒文研究...

如何准备大模型LLM面试大家好，今天我们来聊聊大模型LLM的面试准备。其实，大模型这个领域还是挺有意思的，尤其是对于那些喜欢搞技术的人来说。不过，面试前还是得先搞清楚一些基本概念，这样才能在面试中游刃有余。商用大模型：OpenAI和Anthropic 𐟚€ 首先，大家常说的商用大模型主要有两家：OpenAI和Anthropic。OpenAI就不用多说了，他们的Chat GPT和GPT API可是火得不行。作为一个调包侠，我觉得OpenAI的GPT API简直是个神器。很多时候，如果你不确定要不要用大模型，试试OpenAI的结果，很快就能拿到反馈。 Encoder大模型：Bert和它的朋友们 𐟓š 接下来，我们来说说Encoder大模型。最经典的例子就是Bert模型了。这类大模型的思路就是把文本或者图像转换成向量，然后整合到下游系统中。现在比较主流的有DeBERTa-V3和Blip模型等。这些模型在推广搜索系统中应用得非常广泛。本地训练大模型：小大模型和大大模型 𐟏—️ 最后，我们聊聊本地训练的大模型。这一块可以分为小大大模型和大大模型两类。小大大模型最常用的就是T5和LaMDA 2了，标准的P4D显卡就能装得下，不需要FSDP。而大大模型则需要用到FSDP，虽然我没实操过，但听说微调技术在这块用得很多。后面我会专门开一期来详细讨论微调技术。技术门槛和面试准备 𐟓ˆ 总体来说，这三部分的技术门槛由低到高依次是132。第一部分对于没有机器学习背景的后端工程师来说还是挺友好的。第三部分虽然需要一些机器学习背景，但主要是Fine Tuning和Prompting以及数据精选。第二部分则需要一些机器学习知识和经验，但归根结底还是那句老话：Attention大法好！面试常见问题 𐟤” 如果大家对这些缩写还不太熟悉，没关系，后面我会一一解释。在探讨完这三部分后，我们再来聊聊一些面试中常问的问题。不过，这些都是我的一家之言，可能不够准确，希望大佬们轻拍。总之，准备大模型LLM面试需要你对这些基本概念有一个清晰的认识，还需要一些实战经验。希望大家都能顺利通过面试，拿到心仪的offer！

10月23日真题复盘：细节决定成败 1. 𐟤” 今日做真题时发现了一个问题：明明知识点已经掌握，但在写答案时却缺乏自信，总是想得太复杂。要相信自己的所学，把知识淋漓尽致地运用在试卷上！ 𐟔 对于微分方程的解的概念，题干中的每一个条件都不是多余的。代入条件后，通过合并找关系，题目并不难。 𐟘“ 这道题错了真是让人无语。极大值的充分条件和复合函数求导，根本没求完就稀里糊涂地选了答案。 𐟒ᠧ𚿦€秛𘥅𓦗 关、线性表出、向量组的秩。永乐爷爷讲过这题，但李艳芳老师的讲解让我顿悟，最后还有口诀“多由少表，多必相关；无关被表，个数不多”。 𐟓Š 这道题考察的是分布函数求概率，某一点小于等于-小于，小于是那点的左极限概率。记住拿到分布函数要判断变量类型。 𐟚련🙩“题撞对了，虽然错用了一阶导等于0也算对了，但其实是拐点问题，需要用二阶导为0的条件。 𐟧—˜出错，真是让人遗憾。 𐟓š 这道题在考场上是高数综合难题，但写出来还是有分的。所以不要怕，去拿步骤分。针对这题，基本不等式和积分不等式的题目，强化也是遇到过所以目前能拿下。 𐟔 这道题第一问关于开闭区间问题，严格的积分中值定理是闭区间，题目要求开区间。张宇和武老师说过开区间属于推广，在真题考过后就可以继续当作结论用了！当然这题最佳答案是用辅助函数拉格朗日中值定理求。 𐟤” 这道题一开始掉入陷阱了，“两个不同的解”，想成n-r=2了，后来发现第二问做不下去，才意识到问题！这只能说明解不唯一，A不满秩！ 𐟓– 这道题概率论最重要那几个正态分布凑正态定积分的值记下来呀，不然考场上会慌张算错！模拟的时候时间充裕所以才又推了一遍但是一直担心算错；然后小细节把自变量定义域写上。总的来说，这样的题不难但处处是细节和问题。同志们仍需努力！

高中数学奔驰定理四心问题全解析 𐟎唩鰥†与四心问题的联系在高中数学中，奔驰定理是一个非常重要的概念，它涉及到三角形的内心、外心、垂心等特殊点。通过将这些特殊点与三角形的面积和向量联系起来，我们可以进一步探索三角形边角和向量之间的关系。 𐟔 内心、外心、垂心的性质 1️⃣ 内心：若点是△ABC的内心，则有结论：S△ABC = S△AOBC + S△AOC - S△AOB。 2️⃣ 外心：若点是△ABC的外心，则有结论：S△ABC = sin2A + sin2B + sin2C。 3️⃣ 垂心：若点是△ABC的垂心，则有结论：S△ABC = tanA + tanB + tanC。 𐟓 证明过程证明这些结论时，可以利用平面向量运算将已知条件进行变形，得到相应的形式。例如，对于内心的情况，可以通过向量运算将面积公式转化为已知条件的变形形式。 𐟓ˆ 推广应用在解题过程中，首先要结合题意，利用平面向量运算将已知条件进行变形，得到相应的形式。例如，已知点是平面ABC内一点，SAOB = 50A + 40B - 30，则可以通过图形分析得出SoBC : SAOC : SAOB = 5 : 4 : 3。 𐟔 重心与面积的关系在求解△ABC面积时，可以分类处理不同的情况。例如，若m < 0, n > 0, t > 0，则S△ABC = S△AOC + S△AOB - S△BOC。通过这些公式和结论，我们可以更深入地理解三角形面积的计算方法。 𐟓š 总结奔驰定理不仅是高中数学中的重要概念，也是解决四心问题的关键工具。通过结合平面几何图形和向量的运算，我们可以更有效地解决相关问题。希望这些内容能帮助你更好地理解和掌握奔驰定理及其应用。

推荐算法的多样性：从冷启动到生态构建 𐟕𐯸花了不少时间，整理了一下常见的推荐算法方向，包括推荐、广告、搜索、风控等领域。虽然大模型和多模态等热门领域没有涉及，但这些方向已经覆盖了市面上大多数商业场景。冷启动：解决新用户或新项目没有历史数据的问题。召回：从大量候选集中快速找出可能感兴趣的项目。粗排：初步筛选，减少候选集的规模。排序：通常指Rank。重排：Rerank。生态：构建健康的推荐系统生态，确保多样性和长期用户满意度。 Push：推送通知，增加用户参与度。此外，还有作者或商家冷启等方向，适配Feed或电商场景。广告算法专注于提高广告投放的效率和效果，涉及以下方向：定向：确保广告内容与目标受众的兴趣相匹配。拍卖机制：GSP、VCG、DeepGSP等。投放与出价：各种ECPM、OCPX、流量仿真等。召回、粗排、精排、重排：多阶段筛选和优化广告候选。异构大混排：在不同类型广告和自然项目间进行混合展示。创意：广告素材创意生产、布局等。冷启动：解决新广告主、素材的展示问题。此外，还包括内外投策略、因果推断、全站推广和营销等。搜索算法致力于提升信息检索的准确性和相关性，包括： Query理解：准确把握用户的搜索意图，一整套的Query理解。检索召回：Index、正牌、倒排、向量、多语言。质量与相关性：评估和提升搜索结果的质量和与用户需求的相关性。排序：Rank。知识图谱：利用知识图谱增强搜索的语义理解。除了上述算法，还有多个其他重要领域： POI算法、挖掘：涉及地理位置信息的算法和技术。用户画像：构建用户特征和标签。增长算法：专注于用户增长和产品增长的策略。数据科学：AB实验驱动进行业务分析模式和洞察。风控算法：包括反作弊算法、反欺诈和信用卡评分等。销量预测算法：预测产品销量，辅助库存管理和市场策略。运筹优化算法：在配送、选址、调度等方面进行优化，提高效率。 𐟘…后续准备花点时间针对性地讲解每个方向的工作日常、职责要求和校招社招的门槛。

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