算法教程

一个动画 YouTube 频道，该频道使用 Blender 创建的 3D 动画来可视化人工智能中的概念，例如卷积神经网络。 这是高质量的视觉解释，可以帮助教育儿童或非技术受众。 卷积神经网络对输入数据应用

注意六边形、五边形和正方

这是一款名为 Llemma 的开源语言模型，该模型是为数学设计的。 Llemma 模型是在自定义数据集上进行训练的，数据集由从网络上各种来源抓取的数学论文和文本组成。 在数学语料库上持续预训练后，开放语言

斐波那契 MACD 交易策略是一种简单但有效的策略，可用于任何类型的交易设置。 本文阐述如何使用斐波那契 MACD 策略从市场中获利。股票、外汇、期货和期权、加密货币和大宗商品都可以使用这种策略进行交易。让我们首先快速概述斐波那契数列及其在交易中的

Dilithium 是一种实验性后量子数字签名算法，是美国国家标准与技术研究院标准化的三个决赛入围算法之一。 此实现为 Dilithium 提供了 Java 加密提供程序，允许通过标准 Java 加密扩展接口使用它。 它支持为 Dilithium 指定的所有三个安全级

使用大型语言模型（LLMs）来增强和加速对 P vs NP 问题的研究，这是理论计算机科学和数学领域最重要的开放性问题之一。 具体来说，我们提出了苏格拉底式推理（Socratic reasoning）这一通用框架，以促进使用 LLMs 进行深入思考

Catala：一种从立法文本中导出算法的语言。  Catala 是一种特定于领域的语言，用于从立法文本中派生算法。它允许在高度保证法典忠实性的情况下实施社会财政机制。该语言是与法律专业人士合作设计的，模仿法律的逻辑结构。它是唯一将默认逻辑嵌入为顶流

算法交易中的错误会扼杀盈利能力！ 有 10 个导致盈利能力下降的关键错误。我们今天将讨论，然后重点讨论如何解决 10 个关键错误中的第一个。因此，让我们来剖析十个可能会损害算法交易者盈利能力的常见错误。 1.过度

集合论、范畴论和类型论三种中哪个是数学的基础？ 首先，我们希望找到数学基础的定义是什么？ NG de Bruijn 做出了非凡的声明我们对“数学”这个词还没有一个可行的定义。（AUT001，

过去玩转搜素技术能让普通人开挂，如今驾驭AI算法是开挂唯一方式： 推特X几个月前发布了部分源代码，推友揭开它的所有秘密（以下算法适合微博、抖音和脸书之类社交媒体）： X试图（通过研究你的行为）猜测你的以下情况：<

数学证明可以表示为计算机程序，反之亦然。这种对应关系被称为库里-霍华德同构，它在逻辑和计算机科学的概念之间建立了等价关系。 逻辑中的命题相当于编程中的类型，证明相当于程序。 具体来说，证明一个陈述为真可以

目前关于 Mistral 的讨论很多，这是新的 QA-LoRA 论文，点击标题 - LoRA（低秩适配）非常棒，因为它只适配了基础 LLM 的一小部分低秩参数子集。 - QLoRA 非常棒，因为它通过量化基础模型权重进一步降低了内存需求。 - QA-LoRA

在计算机科学中，逻辑运算符和算术运算符中的符号是如何产生的？加运算符和减运算符的符号是合理的，但乘除运算符 * 和 / 是如何选择的？同样，为什么 && 和 || 用于逻辑 AND 和 OR 运算？答案在于编程语言和字符集的历史发展。这些符号中的许多都是基于早期计算机有限的字

Rob Pike 的 5 条编程规则强调简单性和衡量性，而不是过早的优化： 规则 1：你无法判断程序会在哪里耗费时间。瓶颈出现在令人吃惊的地方，因此在证明瓶颈所在之前，不要试图猜测并尝试快速破解。 规则 2：

在过去的几周里，大型语言模型（LLM）领域出现了大量的想法，这使得人们对如何创建更强大的LLM有了更高的理解。 这些想法如AdvertBreeder、STOP、Symbol Tuning、Analogical Restricting、Step Ba