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AI는 페르마의 마지막 정리를 정복할 수 있을까? 100페이지의 증거를 코드로 만들기 위해 5년의 경력을 포기한 수학자
Apr 09, 2024 pm 03:20 PM
페르마의 마지막 정리, AI가 정복할 것인가? 그리고 무엇보다 가장 의미 있는 부분은 AI가 풀려고 하는 페르마의 마지막 정리가 바로 AI가 쓸모없다는 것을 증명한다는 점이다. 옛날에는 수학이 순수한 인간 지능의 영역에 속했지만 지금은 이 영역이 고급 알고리즘에 의해 해독되고 짓밟히고 있습니다. Image 페르마의 마지막 정리는 수세기 동안 수학자들을 당황하게 만든 "악명 높은" 퍼즐입니다. 이는 1993년에 입증되었으며 이제 수학자들은 컴퓨터를 사용하여 증명을 재현하는 큰 계획을 세웁니다. 그들은 이 버전의 증명에 논리적 오류가 있으면 컴퓨터로 확인할 수 있기를 바랍니다. 프로젝트 주소: https://github.com/riccardobrasca/flt
Spring Data JPA의 아키텍처와 작동 원리는 무엇입니까?
Apr 17, 2024 pm 02:48 PM
SpringDataJPA는 JPA 아키텍처를 기반으로 하며 매핑, ORM 및 트랜잭션 관리를 통해 데이터베이스와 상호 작용합니다. 해당 리포지토리는 CRUD 작업을 제공하고 파생 쿼리는 데이터베이스 액세스를 단순화합니다. 또한 지연 로딩을 사용하여 필요한 경우에만 데이터를 검색하므로 성능이 향상됩니다.
Embedding 서비스의 로컬 실행 성능은 OpenAI Text-Embedding-Ada-002를 능가하므로 매우 편리합니다!
Apr 15, 2024 am 09:01 AM
Ollama는 Llama2, Mistral, Gemma와 같은 오픈 소스 모델을 로컬에서 쉽게 실행할 수 있는 매우 실용적인 도구입니다. 이번 글에서는 Ollama를 사용하여 텍스트를 벡터화하는 방법을 소개하겠습니다. Ollama를 로컬에 설치하지 않은 경우 이 문서를 읽을 수 있습니다. 이 기사에서는 nomic-embed-text[2] 모델을 사용합니다. 짧은 컨텍스트 및 긴 컨텍스트 작업에서 OpenAI text-embedding-ada-002 및 text-embedding-3-small보다 성능이 뛰어난 텍스트 인코더입니다. o를 성공적으로 설치한 후 nomic-embed-text 서비스를 시작하십시오.
PHP 배열 키 값 뒤집기: 다양한 방법의 성능 비교 분석
May 03, 2024 pm 09:03 PM
PHP 배열 키 값 뒤집기 방법의 성능 비교는 array_flip() 함수가 대규모 배열(100만 개 이상의 요소)에서 for 루프보다 더 나은 성능을 발휘하고 시간이 덜 걸리는 것을 보여줍니다. 키 값을 수동으로 뒤집는 for 루프 방식은 상대적으로 시간이 오래 걸립니다.
다양한 Java 프레임워크의 성능 비교
Jun 05, 2024 pm 07:14 PM
다양한 Java 프레임워크의 성능 비교: REST API 요청 처리: Vert.x가 최고이며 요청 속도는 SpringBoot의 2배, Dropwizard의 3배입니다. 데이터베이스 쿼리: SpringBoot의 HibernateORM은 Vert.x 및 Dropwizard의 ORM보다 우수합니다. 캐싱 작업: Vert.x의 Hazelcast 클라이언트는 SpringBoot 및 Dropwizard의 캐싱 메커니즘보다 우수합니다. 적합한 프레임워크: 애플리케이션 요구 사항에 따라 선택하세요. Vert.x는 고성능 웹 서비스에 적합하고, SpringBoot는 데이터 집약적 애플리케이션에 적합하며, Dropwizard는 마이크로서비스 아키텍처에 적합합니다.
C++ 함수는 프로그램 성능에 어떤 영향을 미치나요?
Apr 12, 2024 am 09:39 AM
C++ 프로그램 성능에 대한 함수의 영향에는 함수 호출 오버헤드, 로컬 변수 및 객체 할당 오버헤드가 포함됩니다. 함수 호출 오버헤드: 스택 프레임 할당, 매개변수 전송 및 제어 전송을 포함하며 이는 작은 함수에 상당한 영향을 미칩니다. 지역 변수 및 개체 할당 오버헤드: 지역 변수 또는 개체 생성 및 소멸이 많으면 스택 오버플로 및 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
golang 프레임워크 아키텍처의 학습 곡선은 얼마나 가파르나요?
Jun 05, 2024 pm 06:59 PM
Go 프레임워크 아키텍처의 학습 곡선은 Go 언어 및 백엔드 개발에 대한 친숙도와 선택한 프레임워크의 복잡성, 즉 Go 언어의 기본 사항에 대한 올바른 이해에 따라 달라집니다. 백엔드 개발 경험이 있으면 도움이 됩니다. 다양한 복잡성의 프레임워크는 다양한 학습 곡선으로 이어집니다.
Meitu Xiuxiu에서 사진의 배경색을 변경하는 방법
Apr 08, 2024 pm 03:56 PM
1. Meitu Xiu Xiu 소프트웨어를 열고 [사진 미화]를 선택한 다음 앨범에서 사진을 가져옵니다. 2. 하단 툴바에서 [잘라내기]를 클릭한 후 [배경 교체] 기능을 선택하세요. 3. [배경] 항목의 단색 상자에서 원하는 배경색을 선택하거나 사용자 정의 이미지를 업로드하세요. 4. 선택 내용을 확인한 후 [저장]을 클릭하면 배경색 변경이 완료됩니다.
