布隆过滤器是一个精巧而且经典的数据结构。你可能没想到：RocketMQ、Hbase、Cassandra、LevelDB、RocksDB这些知名项目中都有布隆过滤器的身影。对于后端程序员来讲，学习和理解布隆过滤器有很大的必要性。来吧，我们一起品味布隆过滤器的设计之美。1缓存穿透我们先来看一个商品服务查询详情的接口：publicProductqueryProductById(Longid){//查询缓存Productproduct=queryFromCache(id);if(product!=null){returnproduct;}//从数据库查询product=queryFromDataBas

【华为OD机试真题2022&2023】真题目录@点这里@【华为OD机试真题】信号发射和接收&试读&@点这里@【华为OD机试真题】租车骑绿道&试读&@点这里@1.斐波那契数列斐波那契数列（Fibonaccisequence），又称黄金分割数列，因数学家莱昂纳多·斐波那契（LeonardoFibonacci）以兔子繁殖为例子而引入，故又称为“兔子数列”，指的是这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、34、……如下代码是15阶的斐波那契数列：代码如下：#includeusingnamespacestd;intmain(){intarr[15];//定义一个长度为15的整型数组arr[0]=

目录旋转矩阵坐标变换的作用实现坐标变换所需的数据位姿变换坐标变换中旋转的实质坐标变换中平移的实质如何计算坐标系B各坐标轴在坐标系A上的投影？（多坐标变换）如何实现坐标变换？欧拉角欧拉角的作用欧拉角与旋转矩阵欧拉角的弊端四元数三维旋转三维复数四元数的定义四元数的性质四元数乘法纯四元数四元数的共轭四元数与三维旋转向量转四元数三维旋转转四元数旋转矩阵与四元数四元数与欧拉角的转化向量的旋转一共有三种表示方法：旋转矩阵、欧拉角和四元数，接下来我们介绍一下每种旋转方法的原理以及相互转换方式。旋转矩阵坐标变换的作用在一个机器人系统中，每个测量元件测量同一物体得出的信息是不一样的，原因就在于“每个测量元件所测

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ChatGPT拓展资料：AI大模型之美-重新出发，让我们学会和AI说话当使用OpenAI的API进行编程时，您可以使用Prompt来与GPT模型进行交互，以生成所需的文本。下面是一些基本的步骤，可以帮助您开始使用Prompt调用OpenAI接口进行编程。注册OpenAI账号并获取API密钥在OpenAI的官方网站上注册账号，并申请API密钥。API密钥是调用OpenAI接口所必需的。安装OpenAIPython包使用pip安装OpenAIPython包，以便在Python代码中调用OpenAI接口。在终端中运行以下命令：pipinstallopenai创建OpenAIGPT模型使用OpenAI

1Introduction在我们科研学习、工作生产中，将数据完美展现出来尤为重要。数据可视化是以数据为视角，探索世界。我们真正想要的是—数据视觉，以数据为工具，以可视化为手段，目的是描述真实，探索世界。数据可视化是将数据转化为易于理解和解释的图形形式的过程。它是数据分析中非常重要的一环，因为它可以帮助我们更好地理解数据、发现数据中的规律和趋势，并从中获得洞察和启示。数据可视化不仅可以帮助专业分析师更好地分析数据，还可以帮助普通用户更好地理解数据。本博客将结合之前写过的博客系列，综合展示数据可视化之美。这次博客仅展示动图系列，所使用的工具以Python和Matlab为主。2案例展示2.1案例1m

1、前言自从亲身体验了ChatGPT4带来的翻天覆地的改变以来，我已深陷AIGC的魅力无法自拔。为了能让大家同享这一盛宴，我在GitHub上搜罗了众多令人瞩目的AI产品和工具网站，并决定将它们以系列文章的形式分享给大家。同时，我也热切期待你们在评论区分享你们钟爱的AI产品，让我们携手共同探索那些能让我们的工作更加高效、学习更加轻松、生活更加美好的AI工具与网站。现在就让我们一起展开这场寻宝之旅吧！2、Chatkit2.1、产品&服务Chatkit无疑是迄今为止功能最为强大的ChatGPT之一，其第三方Web版提供了丰富而实用的功能，堪称“一站式”解决方案，并且Chatkit可以使用**GPT4

ChatGPT拓展资料：AI大模型之美-计算两个向量之间的余弦相似度本文讲解使用openai.embeddings_utils中的cosine_similarity和get_embedding函数。首先，让我们了解一下这两个函数的作用：cosine_similarity:计算两个向量之间的余弦相似度。get_embedding:获取一个单词或短语的嵌入向量表示。接下来，我将为你演示如何使用这两个函数：获取单词或短语的嵌入向量表示：要获取单词或短语的嵌入向量表示，你需要调用get_embedding函数，并传递你要获取嵌入向量的单词或短语作为参数。下面是一个使用get_embedding函数获取

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