Michael Liu 投稿
量子位 | 公众号 QbitAI

最近和大模型一起爆火的，还有大模型的

在本文中，我以无特定顺序列出了用于计算机视觉的前5种神经网络体系结构

卷积神经网络

历史

卷积的思想是福岛邦彦首次提出的。新认知加速器引入了两种类型的层，即卷积层和下采样层。

然后，Yan LeCun等人进行了下一个关键的改进。当他们使用反向传播从图像中学习卷积核的系数时。这使学习变得自动化，而无需费力地手工完成。根据Wikipedia所说，这种方法成为现代计算机视觉的基础。

一个学期的《操作系统》课程就要结束了，在这个学期，通过老师的传授和课本以及课下的阅读学习，让我对计算机操作系统的一些实现原理和简单的操作过程有了基本的了解。

在学习操作系统之前，我在前面几个学期计算机导论，计算机组成原理，C语言等课程，这些课程让我了解了计算机硬件如处理器、随机访问存储器、输入输出设备、磁盘驱动器等部件的组成及工作原理，于是我就曾想过自己亲手组装，或者在脑海中虚拟组装一下也可以，把这些互相分离的计算机大部件连接起来，万事俱备，然后通上电，期待着显示器出现想要出现的画面。然而，并非如愿以偿，因为事实上，还缺少了一个重要的部分——软件，更确切的说——操作系统。

高速公路会堵车，网络这条信息的高速公路也会堵。

以下是欧创WMS（仓储管理系统）中存储策略、上架策略、补货策略、波次策略、分配策略、拣货策略

在智能制造场景中，高效的物料搬运是保障生产连续性的关键。传统的叫料流程依赖人工调度，不仅效率低下，还容易出现任务分配不均、路径冲突、响应延迟等问题。而我们的AGV/AMR集群调度系统通过智能算法、自动化功能和可视化交互的三重革新，彻底改变了这一局面，实现从“人找料”到“系统智能派单”的跨越式升级。

一、算法核心：全局统筹，动态最优

在当今高度并发的互联网软件开发领域，高效地管理和利用线程资源是提升程序性能的关键。Java 作为一种广泛应用于后端开发的编程语言，为我们提供了丰富的线程池实现方式。今天，就让我们深入探讨 Java 中线程池的实现方式，帮助广大互联网软件开发人员更好地优化自己的代码。

使用 Executors 工具类创建线程池

ForkJoinPool是一个强大的Java类，用于处理计算密集型任务。使用ForkJoinPool分解计算密集型任务并并行执行它们以获得更好的Java应用程序性能。

它的工作原理是将任务分解为更小的子任务，然后并行执行它们。该线程池使用分而治之的策略运行，使其能够并发执行任务，从而提高吞吐量并减少处理时间。

它的独特功能之一ForkJoinPool是它用于优化性能的工作窃取算法。当工作线程完成分配给它的任务时，它会从其他线程窃取任务，确保所有线程高效工作，不浪费计算机资源。

数据结构简介

1，数据结构

　　数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成。简单来说，数据结构就是设计数据以何种方式组织并存贮在计算机中。比如：列表，集合与字典等都是一种数据结构。而之前已经学习过列表，字典，集合，元组等，这里就简单说一下不再赘述。

　　N.Wirth：“程序=数据结构+算法”

什么是调度？按照某种调度算法，从进程的ready队列中选择进程给CPU。

为什么要调度？为了最大限度的利用CPU。

调度相关结构体

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