保时捷Taycan对比特斯拉ModelS,怎么选?
相比之下,特斯拉ModelS则采用特斯拉家族的标志性设计,封闭式进气格栅与犀利的狭长大灯,形成鲜明对比,具有极高的辨识度。车身线条简洁,尾部镀铬饰条的运用拓宽了视觉宽度,内饰则以科技感为主,17英寸触摸屏提供高分辨率的视觉体验和强大的游戏处理能力。Taycan指导价:89.8-199.8万去看车查成交价在运动感上,保时捷T...
中金:XGBoost因子筛选与合成的指数增强应用
信息比由2.07提升至2.19;2)中证500指数模型微调型增强策略2015年以来年化超额收益17.0%,相比原组合提高了1.1个百分点,信息比由2.71提升至2.87;3)中证1000指数模型信赖型增强策略2018年以来年化超额收益22.3%,相比原组合提高了0.98个百分点,信息比略微下降,但近3年的表现有明显提升。
Qwen 2.5 开源,API 打一折
Qwen2.5-Coder是为编程特别设计的模型,基准测试数据如下:Qwen2.5-Coder:BaseModelsQwen2.5-Coder最多128Ktokens上下文,支持92种编程语言。本次开源的7B版本Qwen2.5-Coder,甚至打败了更大尺寸的DeepSeek-Coder-V2-Lite和Codestral-20B,成为当前最强大的基础代码模型之一。Qwen2.5-Coder-Instr...
DeepSeekAI开源国产第一个混合专家技术的大模型:DeepSeekMoE-16B
这个结论与Mixtral-8×7B效果似乎有一点点差别。DeepSeek目前开源的模型比较多,共6个,未来DeepSeekMoE145B再开源2个就8个了,大家可以关注DataLearnerAI的模型信息卡:模型名称参数规模类型DataLearnerAI模型信息卡地址DeepSeekLLM7BBase69亿基座大模型httpsdatalearner/ai-models/pretrained...
高端纯电轿车如何选?高合HiPhi Z对比特斯拉ModelS
首先,两款车型的产品表现大家都是有目共睹的,能够很好地与年轻化市场相贴合。但单从上述对比看,车叔还是更推荐选择高合HiPhiZ。一方面,其入门要求更低,很适合有尝鲜需求的年轻用户。另一方面,高合HiPhiZ的颜值更符合年轻用户的期待,而且辅助驾驶功能可以与主流相贴合。
2015款ModelS对比2021款Model3,当年特斯拉为何能卖100万?
电机对比选择同样采用双电机的Model3高性能全轮驱动版和当年的ModelSP85D进行对比，相比特斯拉如今的命名，当年更显直观，P85D中P代表Performance性能，85代表电池容量为85kwh，而D则代表Dual-motor双电机，在同时期，这几样都是值得宣传的细节，这也是特斯拉首次搭载双电机，两个交流异步电机布置于前轴和后轴，...
400米加速对比,特斯拉ModelS赢得太轻松了
10月15日04:58|环球市场播报英伟达PC出货量特斯拉13中欧车企在这里正面交锋10月15日23:38|观察者网中欧正面交锋巴黎车展212024款MGES5基本型3张10月14日10:52|新浪汽车原创MG比亚迪方程豹“豹8”全国线上意向预订开启,价格区间40~50万元10月14日09:00|IT之家新车资讯比亚迪907LG...
绝对干货!特斯拉ModelS历代车型大对比
-ModelS历代侧面外观特征对比-注意:2016年下半年之后的ModelS增加了侧边摄像头,具备自动驾驶能力,原自动驾驶芯片HW如果版本过老,可以向官方购买FSD完全自动驾驶,直接升级至最新一代的HW3.0硬件具体如何操作请咨询特斯拉官方服务热线400-910-0707
FCS | 前沿视点:对比自监督学习的一个综合观点
7.ToshC,KrishnamurthyA,HsuD.Contrastivelearning,multi-viewredundancy,andlinearmodels.In:Proceedingsofthe32ndInternationalConferenceonAlgorithmicLearningTheory.2021,1179–12068.WangT,IsolaP.Understandingcontrastiverepresentationlearningthroughalignmentandunifor...
对比自监督学习浪潮迅猛来袭,你准备好了吗?
读者可以通过以下链接获取使用PyTorchLIghtning框架编写的所有文中介绍的方法，从而在任意的硬件设备上训练这些算法，并且更加容易进行对比。AMDIM：httpspytorch-lightning-bolts.readthedocs.io/en/latest/self_supervised_models.html#amdimBYOL：httpspytorch-lightning-bolts.readthedocs.io/en/latest/self_...