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  • pdf文档 Rust 程序设计语言 简体中文版 1.85.0

    # Windows 是 .\main.exe 如果这里的 main.rs 是上文所述的 “Hello, world!” 程序,那么在终端上就会打印出 Hello, world!。 如果你更熟悉动态语言,如 Ruby、Python 或 JavaScript,则可能不习惯将编译和运行分为两 个单独的步骤。Rust 是一种 预编译静态类型(ahead-of-time compiled)语言,这意味着你可 我们将数组的值写成在方括号内,用逗号分隔的列表: 文件名:src/main.rs fn main() { let a = [1, 2, 3, 4, 5]; } 当你想要在栈(stack)而不是在堆(heap)上为数据分配空间(第四章将讨论栈与堆的更多 内容),或者是想要确保总是有固定数量的元素时,数组非常有用。但是数组并不如 vector 类 型灵活。vector 类型是标准库提供的一个 允许 增长和缩小长度的类似数组的集合类型。当不 的数组将包含 5 个元素,这些元素的值最初都将被设置为 3。这种写法与 let a = [3, 3, 3, 3, 3]; 效果相同,但更简洁。 访问数组元素 数组是可以在栈 (stack) 上分配的已知固定大小的单个内存块。可以使用索引来访问数组的元 素,像这样: 文件名:src/main.rs fn main() { let a = [1, 2, 3, 4, 5]; let
    0 码力 | 562 页 | 3.23 MB | 1 月前
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  • pdf文档 人工智能安全治理框架 1.0

    人工智能安全治理框架 1.2 风险导向、敏捷治理。密切跟踪人工智能研发及应用趋势,从人工 智能技术自身、人工智能应用两方面分析梳理安全风险,提出针对性防范应对 措施。关注安全风险发展变化,快速动态精准调整治理措施,持续优化治理机 制和方式,对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3 技管结合、协同应对。面向人工智能研发应用全过程,综合运用技术、 管理相结合的安全治理措施,防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发 基于风险管理理念,本框架针对不同类型的人工智能安全风险,从技术、 管理两方面提出防范应对措施。同时,目前人工智能研发应用仍在快速发展, 安全风险的表现形式、影响程度、认识感知亦随之变化,防范应对措施也将相 应动态调整更新,需要各方共同对治理框架持续优化完善。 2.1 安全风险方面。通过分析人工智能技术特性,以及在不同行业领域 应用场景,梳理人工智能技术本身,及其在应用过程中面临的各种安全风险 隐患。 人工智能安全治理框架 漏洞等脆弱点,还可能被恶意植入后门,存在被触发和攻击利用的风险。 (b)算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施,涉及多源、 泛在算力节点,不同类型计算资源,面临算力资源恶意消耗、算力层面风险跨 边界传递等风险。 (c)供应链安全风险。人工智能产业链呈现高度全球化分工协作格局。 但个别国家利用技术垄断和出口管制等单边强制措施制造发展壁垒,恶意阻断 全球
    0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前
    3
  • pdf文档 【周鸿祎清华演讲】DeepSeek给我们带来的创业机会-360周鸿祎-202502

    • 高炉温度分布 • 高炉燃料比监测 • 高炉精准出铁预测 • 高炉炉况诊断 • 高炉燎铁能耗预测 • 高炉在含量智能预监 • 铁包动态调度算法(铁包 跟踪) • 烟气余热回收控制 • 部署工艺模型分析诊断 • 能源诊断分析 • 建设质量工艺动态设计 优化 • 堆堵料异常检测 • 炼铁原料混匀过程调度 优化 • 风机风压参数实时捕捉 和分析检验 • ·计算最佳工艺参数 • 炼钢工序物料属性检测 钢包吊钩姿态监测 • 钢包温度远程智能监测 • 钢包坐罐过程识别 • 钢包挂罐过程识别 • ·转炉吹氧自动控制 • 炼钢现场生产安全态势感知与预警 • 炼钢过程智能调度 • 能源动态管控 • 碳资源智能分析 • 电弧炉炼钢尾气检测与控制 • 钢包内渣状态识别 • 渣罐残留水识别 • 钢包挂钩挂实确认 • 钢包内渣状态识别 • 渣罐残留水识别 • 钢包挂钩挂实确认 • 中间包长水口区域 热轧管材表面质检 • 钢管识别跟踪 • 铸管外表面缺陷自动检测 • 铸管内壁缺陷自动检测 • 轧钢含油污泥油-水-固三相比例及成分分析 • 坯料库行车智能调度 • (棒材)多维度轧件堆拉关系分析 • 轧钢动态调度算法 • 产品质量在线控制无损检测 • 无缝钢管芯棒表面质检 • 无缝钢管制品芯棒插偏检测 • 冷轧带材精轧机架间钢带异常识别 • 冷轧带材机架间板形异常识别 • 带材表面缺陷自动检测 • 带材卷取异常检测
    0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 6 月前
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  • pdf文档 TVM工具组

    前端 当前各大芯片厂商的部署工具大多数都支持,支持 caffe 前端有利于提高竞争力。 开源社区 存量的开源 caffe 网络模型众多,TVM 直接支持 caffe 让大家更方便尝试 caffe 资源。绝赞招聘中 当前进度 无 caffe 依赖 from_caffe 直接导入 caffe 模型文件,不需要预先安装 caffe 。 net 已测试网络:alexnet / densenet121
    0 码力 | 6 页 | 326.80 KB | 6 月前
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