【日积月累】 智谱GLM系列模型升级，性能提升显著，价格优势突出。旗舰模型GLM4-0520性能提升18.6%，价格保持不变。GLM-4-Air性能接近GLM4，价格仅1元/100万token。GLM 4 Flash支持128K Tokens大容量文本处理，价格低至1元/1000万Tokens。新模型已集成至智匠AI平台，用户可免费体验。智匠AI致力于技术创新，携手用户共创AI办公未来。

【日积月累】 特征值和特征向量是线性代数的核心概念，它们描述了矩阵在线性变换中的缩放因子和方向。特征值表示矩阵变换下的缩放比例，特征向量代表保持方向不变的向量。求解特征值和特征向量涉及建立特征方程并求解，广泛应用于图像处理、数据分析等领域。通过实例演示了如何求解矩阵的特征值和特征向量。

【日积月累】 本文全面解析了深度学习框架PyTorch、TensorFlow和Keras的特点、应用场景，并提供了框架选择指南。PyTorch以动态图和灵活性著称，适合学术研究和快速实验；TensorFlow以静态图和丰富的API闻名，广泛用于工业生产环境；Keras以简洁的高级API受到初学者欢迎。文章还探讨了深度学习框架的发展趋势，包括全场景支持、易用性与性能统一、大规模分布式支持等。

【日积月累】 卷积神经网络（CNN）是深度学习中的核心模型，广泛应用于图像识别、目标检测等领域。本文深度解析了CNN的工作原理、结构设计及其在图像处理中的应用。CNN通过模拟人类视觉系统，有效捕捉图像局部特征，实现平移不变性识别。文章详细介绍了卷积操作的定义、计算过程、关键参数，以及数据填充、池化层、多层卷积网络的堆叠和全连接层的作用。CNN通过卷积操作提取图像特征，为图像识别和分类提供基础。

【日积月累】 本文深入解析C语言数组参数传递，包括传递数组名、指针和数组大小的三种方式，并通过实例代码展示其应用。文章还探讨了二维及多维数组参数传递的技巧和注意事项，帮助提高C语言数组操作的编程效率。

【日积月累】 本文详细介绍了在数据分析中，如何使用R语言进行相关性分析及可视化。相关性分析有助于理解变量间关系强度和方向。文章首先介绍了相关系数的类型，包括皮尔森、斯皮尔曼和肯德尔相关系数，以及相关性强度的判断标准。接着，展示了在R语言中进行相关性分析的方法，包括数据准备、使用Hmisc包的rcorr()函数计算相关系数和显著性水平。最后，介绍了如何使用corrplot包可视化相关系数矩阵，帮助直观理解变量间关系。

【日积月累】 在人工智能技术快速发展的背景下，GPT模型因其出色的文本处理能力而被广泛应用于多种领域。GPT-4o新功能开放后，用户对通过API上传文件和图片的需求增加。本文详细介绍了如何利用GPT API实现文件和图片的上传，包括创建API密钥、文件上传、图片上传和展示等技术细节和应用场景。通过GPT API上传文件和图片，用户可以更加灵活地与GPT模型交互，实现多样化的应用，提升用户体验和工作效率。

【日积月累】 多层感知机（MLP）是一种前馈神经网络，由多个神经元层组成，能够处理分类、回归和聚类等机器学习问题。MLP具有强大的表达能力，能自动学习特征，具有较好的泛化能力，但训练时间长，对初始化敏感，且可解释性差。MLP广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。构建MLP时需调整网络结构等参数，常用TensorFlow、Keras等框架实现，评价指标包括准确率、F1值等。本文深入解析了MLP的基本概念、优缺点、应用场景、建模注意事项、评价指标和实现方法，并通过代码示例详细讲解了MLP的实现过程，帮助读者全面理解MLP。

【日积月累】 本文探讨了快速迭代开发（敏捷开发）的核心理念、优势及实践，强调其在适应市场变化和提升客户满意度方面的重要性。通过比较增量与迭代开发模式，举例说明了快速迭代开发在产品开发中的应用。同时，介绍了几款支持敏捷开发的实用工具，如板栗看板、Jira等，并提供了选择工具的指导。文章总结了快速迭代开发的最佳实践，并解答了一些常见疑问，为实现项目成功提供了有力保障。

【日积月累】 Homebrew是macOS和Linux的开源包管理器，简化了软件的安装、更新和卸载流程。核心概念包括Formula、Cellar、Keg、Bottle、Tap和Cask。常用操作包括安装、搜索、查看、更新、卸载软件包，以及管理后台服务和环境检查。安装命令为`/bin/bash -c

【日积月累】 本文提供了网站IP查询全攻略，包括IP查询的重要性、基本方法和工具。通过命令行工具如ping、nslookup和tracert，以及在线查询网站如www.ipaddress.com和sitereport.netcraft.com，可以快速获取网站的IP地址及其详细信息。这些信息有助于网络管理员、安全专家和普通用户分析网络性能、提高安全性和合规性。

【日积月累】 本文深入探讨了大型语言模型（LLM）预训练数据集的重要性、规模多样性及质量对模型性能的影响。预训练数据集是LLM成长的基石，高质量的数据集有助于模型理解语言结构和细微差别，提升NLP任务性能。数据集通常包含网页数据、专有数据等，对模型训练有不同贡献。

【日积月累】 腾讯企业邮箱以其强大的功能和安全性，成为企业沟通的首选。文章详细介绍了腾讯企业邮箱的使用及安全设置，包括如何生成授权密码用于第三方客户端登录，开启安全登录以提升账户安全性，以及在Outlook等客户端添加和设置腾讯企业邮箱。腾讯企业邮箱与企业微信的结合，进一步提高了工作效率。文章还解答了关于授权密码、安全登录和版本区别的常见问题。

【日积月累】 本文提供了Ubuntu 18.04操作系统中域名解析失败和锁文件错误的处理指南。包括检查网络连接、配置静态IP、移除损坏的Release文件、处理APT锁文件等问题的方法。通过这些步骤，用户可以解决更新和安装软件时遇到的问题，确保系统的稳定性和软件的正常更新。

【日积月累】 一.恶意软件分析 恶意软件或恶意代码分析通常包括静态分析和动态分析。特征种类如果按照恶意代码是否在用户环境或仿真环境中运行，可以划分为静态特征和动态特征。 那么，如何提取恶意软件的静态特征或动态特征呢？ 因此，第一部分...