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《10000个科学难题》序　　前言　　奥特（Vaught）猜想与拓扑奥特猜想　　超紧基数典型内模型问题　　递归可枚举度中的格嵌入问题和双量词理论可判定性问题　　高层有限波雷尔（Borel）等价关系中的两个问题　　极小塔问题　　r=rω?及s=sω?　　连续统势确定问题　　奇异基数问题　　萨克斯（Sacks）关于波斯特（Post）问题的度不变解问题和马丁（Martin）猜想　　图灵（Turing）等价问题　　图灵（Turing）度的自同构问题　　是否存在一个稳定的一阶完全理论，它有大于一的有穷多个可数模型　　Cherlin-zilber猜想　　带指数函数的实数理论的可判定性问题　　Shelalh唯一性猜想　　微分封闭域上的平凡强极小集　　3-Calabi-Yau代数的分类　　阿廷（Artin）群的Grobner-Shirshov基　　布如意（Broue）交换亏群猜想　　布朗（Brown）问题　　凯莱（Cayley）图和相关的问题　　福克斯（Foulkes）猜想　　戈伦斯坦（Gorenstein）对称猜想　　卡普兰斯基（Kaplansky）第六猜想　　中山（Nakayama）猜想和广义中山（Nakayama）猜想　　拉姆拉斯（Ramras）问题　　Smashing子范畴上的公开问题　　巴斯-奎伦（Bass-Quillen）猜想　　非半单Brauer代数的表示理论　　非交换曲面的分类　　关于码交换等价于前缀码的猜测　　关于半群上一类重要同余的一个系列推广模式　　关于有限码具有有限完备化的判定问题　　关于正则半群的两个嵌入问题　　广义倾斜模中的两个猜想　　考克斯特群的胞腔　　满足正规子群极小条件的可解群的Fitting子群是否是幂零的?　　模代数smash积的半素性　　球极函数的提升Pieri型公式　　稳定等价猜想　　一些代数的Grobner-Shirshov基　　由导出范畴建立量子群和典范基　　有限维数猜想　　ABC猜测　　巴斯（Bass）猜想和索尔（Soule）猜想　　Lichtenbaum猜想　　里德一所罗门（Reed-Solomon）码的译码问题　　沙努尔（Schanuel）猜想　　[1]哥德巴赫（Goldbach）猜想　　关于不同模覆盖系的厄尔多斯（Erdos）问题　　关于倒数和发散序列的厄尔多斯图兰（Erdos-Turan）猜想　　关于奇数阶阿贝尔（Abel）群的Snevily猜想　　关于有限域上代数曲线点数的Drinfeld-Vladt界　　朗兰兹（Langlands）纲领　　类数1实二次域的高斯猜想　　黎曼（Riemann）zeta函数在奇正整数点处值的超越性　　黎曼（Riemann）猜想　　欧拉常数的超越性　　椭圆曲线的BSD猜想　　希尔伯特第九问题：高斯二次互反律如何推广　　希尔伯特第十二问题：构作数域的最大阿贝尔扩域　　岩泽（Iwasawa）理论的主猜想　　……　　编后记

升级软件1.7.81、加入了IP精灵模块；
2、对获取代码进行了升级；
3、加入了新浪验证模块；
简介：石青新浪股吧推广软件是一款专门针对新浪股吧研发的营销工具。
可以在股吧中发送信息，回复信息，按照代码采集信息，联合营销，并可以和微博联动。

电动汽车的普及与推广将引致对大功率充电设备的大量需求，采用现代电力电子技术的大功率充电机是高度非线性的用电设备，对电网产生的谐波影响不容忽视。
其产生的谐波主要来自充电机的整流装置，基于此，论文从适应于大量电动汽车充电需求的合理充电技术和合理充电规模问题出发，分别建立单台充电机和充电站仿真模型，仿真分析单台和多台充电机工作时对电网电能质量的影响，重点研究各次谐波电流含有率、电流总谐波畸变率和功率因数随电动汽车充电功率的变化规律及其随充电机台数增加的变化规律。
仿真结果表明：大功率充电时，随着充电机台数的增加，各次谐波电流含有率呈减小的趋势，小功率充电时，随着充电机台数的增加，各次谐波含有率变化较平缓；
电流总谐波畸变率随充电功率的增大和充电机台数的增加呈减小趋势，而功率因数的变化则由充电功率与充电机数目的耦合机制决定

不管互联网怎么变，营销的本质是永远不会变的。
在结合十多年的网络营销推广经验并结合之前原创撰写的3万多字的《解密：网络营销推广实战和流量变现公式》一书里的方法，这里为大家详细介绍2021年伊始还能操作并且有营销效果的十七个营销方式大类。

现在很多互联网营销推广公司都陆续推出了类似“微信KOL”、“微博大V”、“小红书红人”等等营销方式，这种我们统称为“移动营销”。
说起“移动营销”就会有“移动营销资源”的事情，我相信你一定见过相关网络营销QQ群里总是会有很多个人在发各种excel的“资源表格”，表格里有成千上万的网红资源和价格，有的服务商还宣称“资源全部一手”、“价格低”。
除了个人的服务商在从事这项业务，也有大量的企业也在从事这样的业务，不同之处不完全在于“企业的资源价格一般都比个体服务商资源价格要贵。

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在本文中我们展示在人类视觉中一种有效的色彩外观模型，其中也包含原则性的参数选择作为一种先天的空间联合机制，可以被推广以获得优于最新技术的显着性模型楷模。
尺度积分是通过逆小波变换实现的通过一系列比例加权中心环绕响应。
比例加权函数（称为ECSF）已被优化以更好地复制心理物理数据颜色的外观，和适当的尺寸中心环绕抑制窗口已被确定通过对眼睛固定数据训练高斯混合模型，从而避免了特别的参数选择。
论文：SaliencyEstimationUsingaNon-ParametricLow-LevelVisionModel

培训关于批处理AI的分布式培训此仓库是有关如何使用BatchAI以分布式方式训练CNN模型的教程。
涵盖的场景是图像分类，但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景，例如分段和对象检测。
图像分类是计算机视觉应用中的常见任务，通常通过训练卷积神经网络（CNN）来解决。
对于具有大型数据集的大型模型，单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。
在某些情况下，模型太大，以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。
在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。
在此特定方案中，使用Horovod在ImageNet数据集以及合成数据上训练ResNet50CNN模型。
本教程演示了如何使用三个最受欢迎的深度学习框架来完成此任务：TensorFlow，Keras和PyTorch。
有许多方法可以以分布式方式训练深度学习模型，包括数据同步和基于同步和异步更新的模型并行方法。
当前，最常见的场景是与同步更新并行的数据-这是最容易实现的，并且对于大多数用例而言已经足够。
在具有同步更新的数据并行分布式训练中，该模型在N个硬件设备之间复制，并且一小批训练样本被划分为N个微批次（参见图2）。
每个设备都

拼多多店铺场景推广的玩法

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。