ChatGPT4如约而至!何止强大 简直强大!(附上车微软指南)https://m.toutiao.com/article/7210684145201250851/?app=news_article×tamp=1678891680&use_new_style=1&req_id=202303152247597455C4C80C0B0628838A&group_id=7210684145201250851&tt_from=android_share&utm_medium=toutiao_android&utm_campaign=client_share&share_token=1fa5c6dc-9496-45b9-a656-fc218c0fc3a8
ChatGPT4如约而至!何止强大 简直强大!(附上车微软指南)
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IT小教室:网络上出现很多不同的远控软件,例如ToDesk、TeamViewer、向日葵、anydesk等产品,如果对以上产品不满意,可以试用国产的 RayLink免费跨平台全能远程桌面控制软件,它的特点是高性能低延迟,拥有不同服务器线路,画面清晰流畅,局域网内还能实现直连,可以说是一款全能远控工具。 RayLink 支持跨平台的远程桌面控制软件,包括Windows、Mac、Linux等操作系统,以及iOS和Android手机平台,同时还提供网页版可以使用。无论你安装到电脑还是使用网页版,都可以随时随地远程访问到公司或家里的电脑。 RayLink 的软件界面简洁,提供常见的远程控制功能,比如拖放文件传输、剪贴板互通等等,还支持多种方便快捷的文件传输方式,例如文件传输列表互传、复制粘贴传输以及拖拽传输,能非常高效率地在本机和远程电脑之间互相传送文档。 除了功能之外,隐私与安全性同样重要,在远程办公时,被控电脑不在身边,担心你的操作被别人看到,RayLink的防窥模式可以帮你解决这些问题,开启防窥模式后,被控电脑屏幕将黑屏显示,并阻止键盘输入,相当安全可靠。 RayLink提供了免费版以及高级会员供用户选择,免费版可以使用基础远程功能,支持 1 通道 1 会话数,而升级会员则能获得更多会话数、超高清画质、扩展虚拟屏等高级功能。 -
国产Wi-Fi/蓝牙芯片,谁家最好用? -
爱囤黄金的朱朱:Andrej Karpathy是OpenAI的原创始团队之一,他的这94行代码,就是训练神经网络所需的全部内容(他说任何其他多余的代码都是为了提升效率) #程序员# 透过现象看本质,学完这94行代码,如何训练神经网络你也就理解了。以下有论文、代码和视频,收藏! —— 这 94 行代码就是训练神经网络所需的全部内容。其他一切都只是为了提高效率。 这是我早期的项目 Micrograd。它实现了一个标量值自动梯度引擎。你从叶子节点上的一些数字开始(通常是输入数据和神经网络参数),使用 + 和 * 等操作将它们混合起来,构建一个计算图,最后以单个值(损失)结束。然后你在每个节点应用链式法则反向遍历该图以计算梯度。梯度会告诉你如何调整参数以减少损失(从而改善你的网络)。 有时当事情变得太复杂时,我会回到这段代码并稍事休息。但是好吧,你也必须知道计算图应该是什么(例如 MLP -> Transformer),损失函数应该是什么(例如自回归/扩散),如何最好地使用梯度进行参数更新(例如 SGD -> AdamW)等等。但这是大多数事情的核心。 1986 年,Rumelhart、Hinton 和 Williams 发表的论文推广并使用了这种算法(反向传播)来训练神经网络:cs.toronto.edu/~hinton/absps/naturebp.pdf Github 上的 micrograd: github.com/karpathy/micrograd 以及我的(now有点旧的 YT视频,我在其中非常缓慢地构建和解释:youtu.be/VMj-3S1tku0?si=-zqaFh1W7iTDUrQG ChatGPT -
OpenAI 说要封禁来自中国的流量,我笑了
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- 爱囤黄金的朱朱:Andrej Karpathy是OpenAI的原创始团队之一,他的这94行代码,就是训练神经网络所需的全部内容(他说任何其他多余的代码都是为了提升效率) #程序员# 透过现象看本质,学完这94行代码,如何训练神经网络你也就理解了。以下有论文、代码和视频,收藏! —— 这 94 行代码就是训练神经网络所需的全部内容。其他一切都只是为了提高效率。 这是我早期的项目 Micrograd。它实现了一个标量值自动梯度引擎。你从叶子节点上的一些数字开始(通常是输入数据和神经网络参数),使用 + 和 * 等操作将它们混合起来,构建一个计算图,最后以单个值(损失)结束。然后你在每个节点应用链式法则反向遍历该图以计算梯度。梯度会告诉你如何调整参数以减少损失(从而改善你的网络)。 有时当事情变得太复杂时,我会回到这段代码并稍事休息。但是好吧,你也必须知道计算图应该是什么(例如 MLP -> Transformer),损失函数应该是什么(例如自回归/扩散),如何最好地使用梯度进行参数更新(例如 SGD -> AdamW)等等。但这是大多数事情的核心。 1986 年,Rumelhart、Hinton 和 Williams 发表的论文推广并使用了这种算法(反向传播)来训练神经网络:cs.toronto.edu/~hinton/absps/naturebp.pdf Github 上的 micrograd: github.com/karpathy/micrograd 以及我的(now有点旧的 YT视频,我在其中非常缓慢地构建和解释:youtu.be/VMj-3S1tku0?si=-zqaFh1W7iTDUrQG ChatGPT
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