jdbc 连接mysql数据库_MySQL
jdbc驱动到官网下载,放在jdk的相关目录下面,或者jar文件加入到工程下面
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현재 차세대 토큰 예측 패러다임을 사용하는 자동회귀 대규모 언어 모델은 전 세계적으로 인기를 얻고 있으며 동시에 인터넷의 수많은 합성 이미지와 비디오는 이미 확산 모델의 힘을 보여주었습니다. 최근 MITCSAIL 연구팀(그 중 한 명은 MIT 박사 과정 학생인 Chen Boyyuan)이 전체 시퀀스 확산 모델과 차세대 토큰 모델의 강력한 기능을 성공적으로 통합하고 훈련 및 샘플링 패러다임인 확산 강제(DF)를 제안했습니다. ). 논문 제목: DiffusionForcing:Next-tokenPredictionMeetsFull-SequenceDiffusion 논문 주소: https:/

건배! 종이 토론이 말로만 진행된다면 어떤가요? 최근 스탠포드 대학교 학생들은 arXiv 논문에 대한 질문과 의견을 직접 게시할 수 있는 arXiv 논문에 대한 공개 토론 포럼인 alphaXiv를 만들었습니다. 웹사이트 링크: https://alphaxiv.org/ 실제로 이 웹사이트를 특별히 방문할 필요는 없습니다. URL에서 arXiv를 alphaXiv로 변경하면 alphaXiv 포럼에서 해당 논문을 바로 열 수 있습니다. 논문, 문장: 오른쪽 토론 영역에서 사용자는 저자에게 논문의 아이디어와 세부 사항에 대해 질문하는 질문을 게시할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같이 논문 내용에 대해 의견을 제시할 수도 있습니다.

최근 새천년 7대 과제 중 하나로 알려진 리만 가설이 새로운 돌파구를 마련했다. 리만 가설은 소수 분포의 정확한 특성과 관련된 수학에서 매우 중요한 미해결 문제입니다(소수는 1과 자기 자신으로만 나눌 수 있는 숫자이며 정수 이론에서 근본적인 역할을 합니다). 오늘날의 수학 문헌에는 리만 가설(또는 일반화된 형식)의 확립에 기초한 수학적 명제가 천 개가 넘습니다. 즉, 리만 가설과 그 일반화된 형식이 입증되면 천 개가 넘는 명제가 정리로 확립되어 수학 분야에 지대한 영향을 미칠 것이며, 리만 가설이 틀린 것으로 입증된다면, 이러한 제안의 일부도 그 효과를 잃을 것입니다. MIT 수학 교수 Larry Guth와 Oxford University의 새로운 돌파구

MySQL 8.4(2024년 최신 LTS 릴리스)에 도입된 주요 변경 사항 중 하나는 "MySQL 기본 비밀번호" 플러그인이 더 이상 기본적으로 활성화되지 않는다는 것입니다. 또한 MySQL 9.0에서는 이 플러그인을 완전히 제거합니다. 이 변경 사항은 PHP 및 기타 앱에 영향을 미칩니다.

소형 모델의 등장. 지난달 Meta는 현재까지 Meta의 가장 큰 모델인 405B 모델과 각각 700억 개의 매개변수와 80억 개의 매개변수를 가진 두 개의 작은 모델을 포함하는 Llama3.1 모델 시리즈를 출시했습니다. Llama3.1은 오픈 소스의 새로운 시대를 여는 것으로 간주됩니다. 그러나 차세대 모델은 성능이 강력하더라도 배포 시 여전히 많은 양의 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 따라서 업계에서는 다양한 언어 작업에서 충분한 성능을 발휘하고 배포 비용이 매우 저렴한 소규모 언어 모델(SLM)을 개발하는 또 다른 추세가 나타났습니다. 최근 NVIDIA 연구에 따르면 지식 증류와 결합된 구조화된 가중치 가지치기가 처음에는 더 큰 모델에서 더 작은 언어 모델을 점차적으로 얻을 수 있는 것으로 나타났습니다. 튜링상 수상자, 메타치프 A

최근 수십 년 동안 풀리지 않았던 수학 퍼즐이 처음으로 진전을 이루었습니다. 이러한 발전을 주도한 사람은 UCLA 대학원생인 James Leng, MIT 수학 대학원생 Ashwin Sah, Columbia University의 조교수인 Mehtaab Sawhney입니다. 그중 James Leng은 유명한 수학자 Terence Tao 밑에서 공부했고, Ashwin Sah는 이산 수학의 대가 Zhao Yufei 밑에서 공부했습니다. 논문 주소: https://arxiv.org/pdf/2402.17995 이 연구에서 달성한 획기적인 결과를 이해하려면 산술 수열부터 시작해야 합니다. 산술수열의 처음 n항의 합을 산술급수라고 하며, 산술급수라고도 합니다. 1936년 수학자 폴 에르되(Paul Erdö)

KAN은 상징적 표현을 선도하지만 MLP는 여전히 일반론자입니다. 완전히 연결된 피드포워드 신경망이라고도 알려진 MLP(다층 퍼셉트론)는 오늘날 딥 러닝 모델의 기본 구성 요소입니다. MLP는 기계 학습에서 비선형 함수를 근사화하는 기본 방법이므로 그 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 그러나 MLP에는 학습된 표현을 해석하는 데 어려움이 있고 네트워크 크기를 유연하게 확장하는 데 어려움이 있는 등 특정 제한 사항도 있습니다. KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)의 출현은 기존 MLP에 대한 혁신적인 대안을 제공합니다. 이 방법은 정확성과 해석성 측면에서 MLP보다 성능이 뛰어납니다.

소라 출시 이후 AI 영상 생성 분야는 더욱 '바빠졌다'. 지난 몇 달 동안 우리는 Jimeng, RunwayGen-3, LumaAI 및 Kuaishou Keling이 차례로 폭발하는 것을 목격했습니다. AI가 모델을 생성했다는 것을 한눈에 알 수 있었던 과거와 달리 이번 대규모 영상 모델 배치는 우리가 본 것 중 '최고'일지도 모른다. 그러나 비디오 LLM(대형 언어 모델)의 놀라운 성능 뒤에는 매우 높은 비용이 필요한 거대하고 세밀하게 주석이 달린 비디오 데이터 세트가 있습니다. 최근 연구 분야에서는 추가 훈련이 필요하지 않은 혁신적인 방법이 많이 등장했습니다. 훈련된 이미지 대형 언어 모델을 사용하여 비디오 작업을 직접 처리함으로써 "비용이 많이 드는" 훈련 과정을 우회하는 것입니다. 또한 대부분의 기존 비디오 LLM은
