chatgpt未发掘 尚未发现部件

本文目录一览：

• 1、普通人如何抓住AI这个风口?
• 2、成功者先知先觉,平庸者后知后觉,无用者不知不觉
• 3、服务3000万中国卡车司机,63岁的她决定三次创业
• 4、AI算力碎片化:矩阵乘法的启示
• 5、用AI做熊猫军团主题短视频,1天20万+点赞(附制作教程)
• 6、如何高效看懂代码?

普通人如何抓住AI这个风口?

1、对普通人来说，抓住AI这个风口主要有以下几个方面： 学习AI相关知识。可以通过读书、听课程、观看线上视频等方式，学习AI的基本概念和技术，如机器学习、深度学习、CNN、RNN等。这有助于理解AI的发展前景和潜力。 掌握一门AI技能。

2、AI被视为未来的创新驱动力之一，普通人可以通过以下几种方式抓住AI的创业机遇： 学习并应用AI技术：普通人可以投入时间学习AI领域的专业知识和技术，将其运用到自己擅长的行业中。例如，在教育、医疗、金融、制造业等领域，引入AI可以提升效率和质量。

3、我觉得普通人要抓住AI这个风口可以从以下几个方面入手： 掌握基本的AI知识。要了解什么是AI、AI的发展历程、AI的应用领域等。可以通过网上的教程、公开课以及AI书籍来了解。 学习编程技能。AI需要数据和算法支持，掌握编程技能可以更好地处理和使用数据、运算算法。可以选择Python、R等语言来学习。

4、如果普通人想要抓住人工智能（AI）这个风口，以下是一些建议：学习和提升技能：深入学习和掌握与人工智能相关的技术和工具，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。可以通过在线课程、培训班和认证项目来提升自己的技能水平。探索垂直领域：寻找与自己擅长或感兴趣的领域结合的机会。

成功者先知先觉,平庸者后知后觉,无用者不知不觉

成功的人永远是先知先知先觉，而平庸的人总是后知后觉，而无用的人只能是不知不觉。智者：先知先觉， 愚者：后知后觉； 寲者： 不知不觉先知先觉是机会者（靠眼光），后知后觉是行业者（靠能力），不知不觉是消费者（顾客）。

在孙中山先生的名言中，将人分为先知先觉者、后知后觉者和不知不觉者，揭示了洞察未来的关键。在这个科技日新月异的时代，我们亟需升级认知，以避免遗憾与荒废。2023年，ChatGPT等革新技术的崛起，预示着第四次工业革命的深度变革。作为每一个参与者，我们必须紧抓机遇，成为那个引领变革的先知先觉者。

成功人士总是先知先觉，而平庸的人总是后知后觉。股市如战场，需要敏锐的洞察力和冷静的判断。股市投资并不是一蹴而就，需要耐心和策略。首先，投资者需要了解市场动态，关注经济政策、行业趋势、公司基本面等信息。其次，制定合理投资计划，如分散投资、长期持有或短线操作等，选择适合自己的投资策略。

先知先觉为成功者，后知后觉为追遂者，不知不觉为消费者。想它人之所未想，做它人之所未做，最可怕的是按照老方法做，最可悲的是画饼充饥，学习交流的过程就是创造价值的过程，你一定要学会利用别人的资源价值，去创造一个别人不可代替的价值，成就辉煌人生。

服务3000万中国卡车司机,63岁的她决定三次创业

从通信到大数据，再到致力于让中国3000万卡车司机享受大数据与科技的发展，周超男每十年一跃，连续三次创业，年逾花甲的她仍坚守在突破自我、服务社会的创业一线：“我一直保持着年轻人的心态，虽然很辛苦，但我很享受奋斗的过程。”人生最重要的，不是向上或向下，而是坚持持续向前。

陶华碧近乎本能的商业智慧第一次发挥出来，她开始向司机免费赠送自家制作的豆豉辣酱、香辣菜等小吃和调味品，大受欢迎。 货车司机们的口头传播显然是广告形式，“龙洞堡老干妈辣椒”的名号在贵阳不胫而走，很多人甚至就是为了尝一尝她的辣椒酱，专程从市区开车来公干院大门外的“实惠饭店”购买陶华碧的辣椒酱。

Web3是互联网人的机会前腾讯副总裁创业，物流车自动驾驶热了 股融易资讯今日话题 --- Web3是互联网人的机会 国内的Web3创业者还“不成气候”，只有少部分有钱又有决心的创业者会出海做产品。 在未来十年，Web3可能会成为这个星球上最大的放大器与时代机遇。 由于Web3还在发展早期阶段，定义并不算清楚。

目前嬴彻智能卡车在所运行的路线上，在平均距离800~1000公里的单次运输任务上，自动驾驶系统里程占比均超过90%，最高可达99%，轩辕系统的自动驾驶功能覆盖高速道路全域，将司机从纯手动驾驶转变为安全管理员，疲劳程度大幅降低，全程实现了双驾变单驾，降低了人力成本，单位公里成本已经低于人工驾驶的成本。

第三个AG 阿q出价3000。AG，另一个Q，赌200万。南哥的表是一对10。他不相信AG拿到了好牌。他不仅跟了200万，还把AG那桌的筹码都加注了。AG然后stud。AG面对10，Q，Q，A，南哥面对7，9，10，10。南哥亮牌10，AG亮牌q。南哥写了一张900万的支票给AG，让他改天再来。

AI算力碎片化:矩阵乘法的启示

矩阵乘法作为AI计算的核心，其优化和挑战反映了AI行业在算力碎片化问题上的现状。Modular团队及本系列博客旨在探讨这一问题的解决方案，从矩阵乘法的角度深入剖析，以期为AI算力的统一与高效利用提供新的视角和路径。

举例来说，以矩阵乘法为主的 Transformer 类计算，大多数的步骤是在访问内存，而非执行计算，尽管大量数据频繁在计算单元与存储单元之间移动，但由于存储器读写的速度不够快，导致数据被「堵塞」在访存过程中，并未真正投入计算，由此使得计算系统的有效带宽大大降低，系统算力的增长举步维艰。

计算性能和功耗比：GPU通常具有更高的浮点计算性能和更低的功耗比例。在AI应用中，需要进行大量的浮点数计算，包括矩阵乘法、卷积运算等。GPU的架构可以更好地支持这些计算需求，并提供更高的吞吐量和更低的功耗。

从2016年至2023，谷歌推出了四代自家人工智能加速芯片——TPU（Tensor Processing Unit）。TPU专为人工智能应用场景提供硬件级的算力支持，其中关键硬件是其“矩阵乘法单元”。该单元采用独特的Systolic Array（脉动阵列），以针对性的提升AI任务中的卷积、矩阵乘等矩阵运算速度和降低功耗。

在探索AI技术的性能世界中，算力指标是我们衡量芯片性能的重要参数。其中，TOPS（tera operations per second，万亿次运算每秒）专为人工智能芯片设计，强调的是矩阵运算的处理能力，它衡量的是芯片在单位时间内执行深度学习模型中大规模矩阵乘法的效率。

(2) 采用脉动阵列设计，优化矩阵乘法与卷积运算，减少I/O操作。(3) 拥有更大的片上内存，减少了对DRAM的访问，从而提高了性能。这些特性使TPU在深度学习任务中表现优于GPU，尤其是在经过Google优化的任务上。2024年5月发布的Trillium芯片，其峰值计算性能提高7倍，能效比上一代提升了67%。

用AI做熊猫军团主题短视频,1天20万+点赞(附制作教程)

1、利用AI工具可以轻松制作此类短视频。首先，通过ChatGPT编写剧情提示词，生成故事场景图片描述。接着，使用Midjourney生成图像，选择V6写实模型，逐个生成图片。然后，借助AI工具Dreamina将图片转换成视频。Dreamina生成的视频效果虽然未达预期，但操作界面简洁，对于新手友好。

如何高效看懂代码?

1、寻找高效解读代码的途径，现代科技提供了令人惊喜的解决方案。如今，我们只需借助AI助手，如ChatGPT，便能轻松实现代码解析、注释、优化与重写。提出需求，ChatGPT便能响应，从代码编写、功能解释到优化改进，乃至代码重写，都可一气呵成。

2、阅读分析源代码，一些有效的方法是：阅读源代码的说明文档和API文档。如果源代码有用法示例或向导，先阅读这个。了解整个项目的模块结构，可以按模块进行阅读。随时使用查找功能（或超链接）阅读关联类或关联方法。对于有疑问的地方，不妨写几行单元测试。

3、首先，代码规范是基石，严格的遵循编程规范能让代码可读性大大提升，如同建筑中的蓝图，清晰易懂。深入理解代码的底层机制是另一个关键。探索代码运行的脉络，如同解构一部机械，了解每个部件的运作原理，才能写出运行高效的代码。每个编程语言都有其独特的哲学思想，也就是设计模式。

4、其次，当在循环中需要同时处理索引和元素时，推荐使用enumerate()函数，而非手动计算索引。如for i， value in enumerate(my_list)：，这样既直观又高效。而且，enumerate()还能自定义索引起始值。最后，对于字符串拼接和打印，f-strings是Python 6及更高版本的优秀选择。

5、那如果不想把代码 clone 到本地，怎么在 GitHub 上高效阅读源码呢？我最开始用的是一个插件，叫 Octotree 。有了这个插件之后，在页面的最左侧会多一个目录树。这样的话，就可以快速查看项目的整体目录结构，而且在切换文件时也会更加流畅，再也不用来回刷新页面了。

6、显然Eclipse不是阅读Android源码的好工具，不流畅，搜索低效，继承性关系/调用关系都无法有效查看。推荐Source Insight，在这个工具帮助下，你才可以驾驭巨大数量的Android 源码，你可以从容在Java，C++，C代码间遨游，你可以很快找到你需要的继承关系。顺便，我们公司一直是Windows+Linux+Samba的工作模式。