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2023 LED显示屏上市公司营收排行出炉
截止4月30日,LED显示屏A股上市企业均已披露2023年年报。那么,各企业总营收和LED显示屏板块各自表现如何,接下来一看究竟。
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面试 | 嵌入式工程师面试遇到压薪该怎么办
谈薪是面试中必不可少的一个环节。薪酬谈判就跟买衣服一样,你看中了一件衣服,但是价格超出预算,你买不买呢,谈价格是想压低价格吗,也不尽然。总体来说HR还是很愿意促成候选人和公司的,要知道HR也要完成招聘任务。
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不如英伟达?Mobileye直面质疑
2024北京车展的Mobileye专访活动上,媒体问的很直白:为什么Mobileye芯片比英伟达和高通落后?显然,Mobileye副总裁兼中国区董事总经理Elie Luskin对此很有经验。他先表示,这是一个非常好的问题,我也会给出很好的答案。然后,才开始输出自己的观点。“我们认为市场看待智驾芯片的衡量角度也许应该调整一下,不能只看数字本身,而要看成本、安全、性能等,从这些维度来思考。”
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汽车内卷的终点是卷技术和价值
在当下汽车行业的激烈竞争中,内卷现象已经成为业界内外的热议话题。然而,我们应该认识到,这种内卷并非简单的市场份额或销量的争夺,而是一场关于技术革新与价值创造的深层次的角逐。
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成为榕树:解析华为的智能之路
4月17日,华为在深圳举行了第21届分析师大会。期间,华为轮值董事长、副董事长徐直军在大会上发表了主题为《全面智能化之路》的演讲,阐释了华为“抓住智能化战略机遇,推进全面智能化”的一系列举措。我们可以以此为基底,横向对比华为与全球其他科技公司在AI技术上的战略差异,从而推导出“华为智能化模式”的影响与意义。
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能量密度突破350Wh/kg 比克半固态电池“亮剑”
当前锂电行业面临着产能过剩和价格战的深度调整,行业结构性分化加速下,也是动力电池产业链深化与全球产业链上下游伙伴合作,寻找新的行业增长点的时机。走在行业发展的新窗口,近日,比克电池携带一系列电池新品亮相CIBF 2024。作为全球圆柱锂电池行业参与者,比克电池产品和服务已覆盖轻出行及智能终端、储能、消费数码、绿色出行、航空航天等多个领域。
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阿里云天池大赛赛题(深度学习)——人工智能辅助构建知识图谱(完整代码)
# 导入所需文件 import numpy as np from sklearn.model_selection import ShuffleSplit from data_utils import ENTITIES, Documents, Dataset, SentenceExtractor, make_predictions from data_utils import Evaluator f
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看了就会的大整数乘法运算与分治算法
在数据加密处理中有很多复杂的加密算法,这些加密算法往往会用到很多超大的整数运算。不过,程序设计语言对数据的大小会有一定的限制,数据太大就会出现数据溢出的情况,这是无法进行大整型数据运算的。本文将和大家一起学习如何实现大整数的数据运算,本文代码我们使用C++实现。
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VS Code 编译和调试C/C++程序也可以这么爽
本文为大家介绍,如何在VS Code上安装一个C/C++编译器,为VS Code 装上一双会飞的翅膀,废话不多说,我们开始准备起飞。首先,安装好VS Code之后,需要给其安装一个C/C++扩展。在扩展库里搜索 “c++”。
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隆基“掉队”,中国光伏产业竞争格局再推演
隆基绿能(SH:601012)昨日公布最新季度财报。不尽如人意,却也情理之中。我们不做财报分析,而是深入更底层逻辑,以更广阔的视野审读它的当下与未来。
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告别内卷!Hubject携手中国充电桩生态布局海外市场!
对市场的选择往往对桩企的运营效率产生极大的影响,在这样的大背景下,跨国企业联手投资的国际公司Hubject,结合全球专业经验、丰富数字技术的专业团队服务中国,致力于与中国新能源企业一道将电动汽车充电互联互通和即插即用技术推向全球。
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对话新华三:揭秘算力×联接,如何赋能AI时代?
随着ChatGPT等AIGC工具的爆火,其背后的大模型创新拉动算力需求的倍增。据赛迪研究院发布的研究报告预测,到2024年年底我国将有5%—8%的企业大模型参数从千亿级跃升至万亿级,算力需求增速会达到320%。
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昆仑万维方汉:将技术红利转为市场红利,拿到垂直领域SOTA是前提
中国研发能在垂直领域取得全球的SOTA。2024中国生成式AI大会于4月18-19日在北京举行,在大会首日的主会场开幕式上,昆仑万维董事长兼CEO方汉以《从天工SkyMusic音乐大模型谈SOTA红利》为题发表演讲。
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时隔近四年,再度迎来北京车展。4月25日,2024(第十八届)北京国际汽车展览会在中国国际展览中心顺义馆和朝阳馆拉开序幕,展会将一直持续至5月4日。
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最小二乘法是一种通过数值对曲线函数拟合的一种统计学方法,这里的最小是拟合误差达到最小。我们可以根据拟合后的函数可以做一些预测或预报。它在数字信号处理、机器学习等领域广泛的应用。本文W君将和大家一起学习如何通过最小二乘法进行线性回归。
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