将(cnblogs.com)数据导入到wordpress的代码
我将这个分享出来，如果以后有谁需要可以直接下载下面插件
使用方法：
在cnblogs选择备份数据，导出一个XML到本地；
下载附件中的插件，安装至\wp-content\plugins目录；
后台开启插件后，可以在“工具”中找到“Cnblogs数据转换”，进入；
选择刚才下载的XML文件，上传后系统会自动将数据转换并导入到wordpress中
备注：
这个插件只是单纯将博客园日志、随笔、文章导入到wordpress中，不会导入评论相册数据，因为cnblogs不提供这类数据备份
导入可以无限次使用，也可以重复导入，请根据情况选择要导入XML文件
/**
* Plugin Name: 转换博客园(cnblogs.com)数据
* Plugin URI: http://levi.cg.am
* Description: 将博客园(cnblogs.com)数据转换至wordpress中
* Author: Levi
* Version: 1.0
* Author URI: http://levi.cg.am
*/
下载地址： http://www.jb51.net/codes/70028.html
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PHP vs Flutter : le meilleur choix pour le développement mobile
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PHP et Flutter sont des technologies populaires pour le développement mobile. Flutter excelle dans les capacités multiplateformes, les performances et l'interface utilisateur, et convient aux applications qui nécessitent des performances élevées, une interface utilisateur multiplateforme et personnalisée. PHP convient aux applications côté serveur avec des performances inférieures et non multiplateformes.
Vitesse Internet lente des données cellulaires sur iPhone : correctifs
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Vous êtes confronté à un décalage et à une connexion de données mobile lente sur iPhone ? En règle générale, la puissance de l'Internet cellulaire sur votre téléphone dépend de plusieurs facteurs tels que la région, le type de réseau cellulaire, le type d'itinérance, etc. Vous pouvez prendre certaines mesures pour obtenir une connexion Internet cellulaire plus rapide et plus fiable. Correctif 1 – Forcer le redémarrage de l'iPhone Parfois, le redémarrage forcé de votre appareil réinitialise simplement beaucoup de choses, y compris la connexion cellulaire. Étape 1 – Appuyez simplement une fois sur la touche d’augmentation du volume et relâchez-la. Ensuite, appuyez sur la touche de réduction du volume et relâchez-la à nouveau. Étape 2 – La partie suivante du processus consiste à maintenir le bouton sur le côté droit. Laissez l'iPhone finir de redémarrer. Activez les données cellulaires et vérifiez la vitesse du réseau. Vérifiez à nouveau Correctif 2 – Changer le mode de données Bien que la 5G offre de meilleures vitesses de réseau, elle fonctionne mieux lorsque le signal est plus faible
La vitalité de la super intelligence s'éveille ! Mais avec l'arrivée de l'IA qui se met à jour automatiquement, les mères n'ont plus à se soucier des goulots d'étranglement des données.
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Je pleure à mort. Le monde construit à la folie de grands modèles. Les données sur Internet ne suffisent pas du tout. Le modèle de formation ressemble à « The Hunger Games », et les chercheurs en IA du monde entier se demandent comment nourrir ces personnes avides de données. Ce problème est particulièrement important dans les tâches multimodales. À une époque où rien ne pouvait être fait, une équipe de start-up du département de l'Université Renmin de Chine a utilisé son propre nouveau modèle pour devenir la première en Chine à faire de « l'auto-alimentation des données générées par le modèle » une réalité. De plus, il s’agit d’une approche à deux volets, du côté compréhension et du côté génération, les deux côtés peuvent générer de nouvelles données multimodales de haute qualité et fournir un retour de données au modèle lui-même. Qu'est-ce qu'un modèle ? Awaker 1.0, un grand modèle multimodal qui vient d'apparaître sur le Forum Zhongguancun. Qui est l'équipe ? Moteur Sophon. Fondé par Gao Yizhao, doctorant à la Hillhouse School of Artificial Intelligence de l’Université Renmin.
L'US Air Force présente son premier avion de combat IA de grande envergure ! Le ministre a personnellement effectué l'essai routier sans intervenir pendant tout le processus, et 100 000 lignes de code ont été testées 21 fois.
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Récemment, le milieu militaire a été submergé par la nouvelle : les avions de combat militaires américains peuvent désormais mener des combats aériens entièrement automatiques grâce à l'IA. Oui, tout récemment, l’avion de combat IA de l’armée américaine a été rendu public pour la première fois, dévoilant ainsi son mystère. Le nom complet de ce chasseur est Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Il a été personnellement piloté par le secrétaire de l'US Air Force pour simuler une bataille aérienne en tête-à-tête. Le 2 mai, le secrétaire de l'US Air Force, Frank Kendall, a décollé à bord d'un X-62AVISTA à la base aérienne d'Edwards. Notez que pendant le vol d'une heure, toutes les actions de vol ont été effectuées de manière autonome par l'IA ! Kendall a déclaré : "Au cours des dernières décennies, nous avons réfléchi au potentiel illimité du combat air-air autonome, mais cela a toujours semblé hors de portée." Mais maintenant,
Les robots Tesla travaillent dans les usines, Musk : Le degré de liberté des mains atteindra 22 cette année !
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La dernière vidéo du robot Optimus de Tesla est sortie, et il peut déjà fonctionner en usine. À vitesse normale, il trie les batteries (les batteries 4680 de Tesla) comme ceci : Le responsable a également publié à quoi cela ressemble à une vitesse 20 fois supérieure - sur un petit "poste de travail", en sélectionnant et en sélectionnant et en sélectionnant : Cette fois, il est publié L'un des points forts de la vidéo est qu'Optimus réalise ce travail en usine, de manière totalement autonome, sans intervention humaine tout au long du processus. Et du point de vue d'Optimus, il peut également récupérer et placer la batterie tordue, en se concentrant sur la correction automatique des erreurs : concernant la main d'Optimus, le scientifique de NVIDIA Jim Fan a donné une évaluation élevée : la main d'Optimus est l'un des robots à cinq doigts du monde. le plus adroit. Ses mains ne sont pas seulement tactiles
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Le FP8 et la précision de quantification inférieure en virgule flottante ne sont plus le « brevet » du H100 ! Lao Huang voulait que tout le monde utilise INT8/INT4, et l'équipe Microsoft DeepSpeed a commencé à exécuter FP6 sur A100 sans le soutien officiel de NVIDIA. Les résultats des tests montrent que la quantification FP6 de la nouvelle méthode TC-FPx sur A100 est proche ou parfois plus rapide que celle de INT4, et a une précision supérieure à celle de cette dernière. En plus de cela, il existe également une prise en charge de bout en bout des grands modèles, qui ont été open source et intégrés dans des cadres d'inférence d'apprentissage profond tels que DeepSpeed. Ce résultat a également un effet immédiat sur l'accélération des grands modèles : dans ce cadre, en utilisant une seule carte pour exécuter Llama, le débit est 2,65 fois supérieur à celui des cartes doubles. un
Le classement QS 2024 publié ! Informatique Le MIT domine la liste, l'Université Tsinghua est 11ème et l'Université de Pékin est 15ème.
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Le classement mondial des universités 2024QS par sujet est ici ! Dans l’ensemble, il y a peu de changement par rapport à 2023. Selon les informations du site officiel, le classement mondial des universités 2024QS par sujet couvre 55 subdivisions et 5 principaux domaines académiques. Au total, 1 559 universités ont participé au classement, dont 64 sont de nouveaux visages cette année (c'est-à-dire qu'elles n'apparaîtront pas dans le classement 2023). Parmi ces 64 collèges et universités, 14 apparaissent véritablement pour la première fois. Parmi eux se trouve l’Université de l’Académie chinoise des sciences. Selon les matières raffinées, la musique est une nouvelle matière introduite cette année. En outre, les classements en science des données et en intelligence artificielle ont été élargis, avec 51 nouvelles universités ajoutées au classement. Les cinq premiers de la liste globale sont : le Massachusetts Institute of Technology, l'Université de Cambridge, l'Université d'Oxford et l'Université Harvard.
