算法 模块 模型 商品

【雕爷学编程】Arduino动手做(130)---5A交流电流模块

37款传感器与执行器的提法,在网络上广泛流传,其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止这37种的。鉴于本人手头积累了一些传感器和执行器模块,依照实践出真知(一定要动手做)的理念,以学习和交流为目的,这里准备逐一动手尝试系列实验,不管成功(程序走通)与否,都会记录下来—小小的进步或是搞不掂的问 ......
电流 模块 Arduino 130 5A

端侧AI模型优化

LeNet,第一个可商用的神经网络,仅有5个卷积层,51K参数量。 MIT的韩松老师在2015年提出了一些观测:预先训练好的AlexNet、VGGNet模型中,去掉大约90%的参数,它的精度还是无损的。因此韩松老师开始提出一些模型压缩的技术。 模型蒸馏:去掉原始模型中的光流模块,帮助我们解决稳定性的 ......
模型

Python logging模块(转载)

## Python logging模块 ### 日志级别 * CRITICAL = 50 # FATAL = CRITICAL * ERROR = 40 * WARNING = 30 # WARN = WARNING * INFO = 20 * DEBUG = 10 * NOTSET = 0 # 不 ......
模块 logging Python

RT-Thread 正点原子阿波罗STM32F429IGT6-软件IIC控制I/O扩展模块PCF8574T(踩坑)

第一步:在RT-Thread Settings中打开I2C设备驱动,Ctrl + S 保存 第二步:在 drivers -> board.h 中进行配置,取消 BSP_USING_I2C2 的注释,并根据说明定义好引脚; 第三步:对引脚进行初始化,这里可使用CubeMX进行生成; 第四步:根据设备名 ......
原子 RT-Thread 模块 Thread 8574T

关于在大模型战略资源储备的不同阶段,B端开发者的行动策略的一些思考

一、大模型产业链的终态猜想 我们先定义理想状态下,大模型应该具备哪些综合性能: 指令理解能力:能够理解并遵循指令,并按照指令完成相应的逻辑推理、知识抽取、概念总结、API调用等任务 多语言理解能力:能够同时理解包括中文、英文等主流语言 逻辑推理能力:能够将复杂任务分解为相互串联依赖的子任务,通过分治 ......
开发者 模型 策略 阶段 战略

排序算法总结

### 归并排序 - 归并排序(MERGE-SORT)是利用归并的思想实现的排序方法,该算法采用经典的分治(divide-and-conquer)策略(分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解,而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起,即分而治之)。 - 归 ......
算法

BOSHIDA DC电源模块输入电压与体积的关系

BOSHIDA DC电源模块输入电压与体积的关系 DC电源模块是一种将交流电转换为直流电的电源设备,可以为各种家庭电器和电子设备提供稳定的直流电供电。输入电压是DC电源模块最基本的参数,也是使用者最需要关注的参数之一,因为它能决定这个设备的适用范围。在选择DC电源模块时,通常需要根据自己的使用需求和 ......
电源模块 电压 体积 模块 电源

ABAP2UI5 项目里动态创建模型的特性介绍

这个特性使得开发人员不仅可以在 Design time 时定义模型,而且可以在运行时定义模型。 用户不需要做任何额外的工作,因为 abap2UI5 在每个 AJAX 请求期间在后台处理整个过程: ![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/2db15a9d ......
ABAP2UI5 模型 特性 项目 动态

.NET Core WEB API中参数的模型绑定方式

.NET Core WEB API中参数的模型绑定方式有以下几种: 参考文献:.NET Core WEB API中接口参数的模型绑定的理解 - 枫叶456 - 博客园 (cnblogs.com) 微软官方说明文档 FromForm:当请求属于表单提交,也就是 content-type 为 appli ......
模型 参数 方式 Core NET

ABP - 缓存模块(2)

# 1. 缓存模块源码解析 个人觉得 ABP 分布式缓存模块有三个值得关注的核心点。首先是 AbpRedisCache 类继承了微软原生的 RedisCache,并 通过反射的方式获取RedisCache的私有方法对 RedisCache 进行扩展,实现了 ABP 分布式缓存中的批量操作方法。 ![ ......
缓存 模块 ABP

论文插图也能自动生成了,用到了扩散模型,还被ICLR接收

前言 如果论文中的图表不用绘制,对于研究者来说是不是一种便利呢?有人在这方面进行了探索,利用文本描述生成论文图表,结果还挺有模有样的呢! 本文转载自机器之心 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大 ......
自动生成 插图 模型 论文 ICLR

re | 逆向算法笔记

### 凯撒算法 #### 加密 ``` for(i=0; i= 'A' && passwd[i] = 'a' && passwd[i] = 'A' && passwd[i] = 'a' && passwd[i] Data=ch; printf("\n建立左子树\n"); (*T)->lchild= ......
算法 笔记 re

实用模型推荐(三)语音转文本模型:whisper

1.开原地址:https://github.com/openai/whisper https://github.com/guillaumekln/faster-whisper 2.使用场景:语音转文字 3.api封装: import os import uvicorn from fastapi im ......
模型 语音 文本 whisper

实用模型推荐(二)中译英翻译模型:opus-mt-zh-en

1.开源地址:https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en 2.使用场景:中译英,多模型场景的中英转换 3.API封装 import uvicorn from fastapi import FastAPI from loguru import l ......
模型 中译英 opus-mt-zh-en opus mt

LLaMA模型微调版本 Vicuna 和 Stable Vicuna 解读

![ ](https://r3mu87a8e6.feishu.cn/space/api/box/stream/download/asynccode/?code=OWVkMTI1ZjE4Nzk5ZjZjMWMxOGI1MDA5ZjI1OWVhZGNfOEhEZVo0elRHRjRnZFZpNFMxM3 ......
Vicuna 模型 版本 Stable LLaMA

实用模型推荐(一)相似度,文本向量化:text2vec-base-chinese

1.开源地址:https://github.com/shibing624/text2vec 2.使用场景:文本相似度计算,文本转指令 3.API封装: import uvicorn from fastapi import FastAPI from loguru import logger from ......

phi-1:高质量小数据小模型逆袭大模型

人工智能的三个核心要素是算力、算法和数据,这是大多数人在初识人工智能时都会接触到的一个观点。不过,在深入阐述该观点时,很多材料都倾向于解释数据「大」的一面,毕竟当前的大模型一直在由不断增加的「大数据」来推动,而且这条路似乎还没有走到极限。 不过,随着数据获取难度增加以及算力增长出现瓶颈,单纯追求「大 ......
模型 高质量 数据 phi

代码随想录算法训练营第十八天| 530.二叉搜索树的最小绝对差 501.二叉搜索树中的众数 236. 二叉树的最近公共祖先

530.二叉搜索树的最小绝对差 思路: 根据二叉搜素树的特点,直接中序遍历,就是有序数组,然后两个节点进行比较,就可以 代码: 1 int getMinimumDifference(TreeNode* root) { 2 if(!root) return 0; 3 int result = INT_ ......
随想录 训练营 祖先 随想 算法

LangKit:大语言模型界的“安全管家”

ChatGPT等大语言模型一直有生成虚假信息、数据隐私、生成歧视信息等难题,阻碍了业务场景化落地。为了解决这些痛点并增强大语言模型的安全性,AI和数据监控平台WhyLabs推出了LangKit。(开源地址:https://github.com/whylabs/langkit) LangKit提供文本 ......
管家 模型 LangKit 语言

R485转TCP/IP串口联网模块(设备)的工作形式

图后补 一、工作模式 1、服务端模式(大部分串口联网模块采用的工作模式;如串口服务器) 串口服务器作为被动者,等收到RS485设备的连接要求后,再将RS485协议信息转化成TCP/P协议。在该工作方式下,串口联网服务器作为TCP服务器端,转换器在指定的TCP端口上监听平台程序的连接请求,该方式比较适 ......
串口 模块 形式 设备 R485

《安富莱嵌入式周报》第316期:垂直降落火箭模型,超低噪声测量,开源电流探头,吸尘器BLDC,绕过TrustZone,提高频率计精度,CMSIS V6.0文档

周报汇总地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 视频版: https://www.bilibili.com/video/BV1rz4y1H71w/ 1、基于罗氏线圈的开源电流 ......
吸尘器 噪声 周报 电流 精度

创建型模式-单例模式(使用模块实现)

singletion模块 class Test(): pass a = Test() 调用模块 from singleton.test import a if __name__ == "__main__": for item in range(10): b = a print(id(b)) ......
模式 模块

基于DSP的设备振动信号的采集和处理模块研发总结

前记 在能源领域,由于很多地方都是无人值守,设备故障检测是一个必须面对的问题。笔者通过最近几个行业案例了解到,由于很多设备发生故障时候会产生特定频谱的声音,所以该行业对振动监测的需求特别强烈,由于涉及到个性化的方案定制和处理,市面上此类的解决方案特别少。笔者希望把最近的研发成果梳理一下,形成标准化的 ......
模块 信号 设备 DSP

24W机壳式AC-DC降压开关电源模块AP21-24W24N产品简介

输入电压:100~250V输出电压:24V输出电流:1000mA输出功率:24W产品尺寸:85*58*33mm安装方式:螺丝固定功能特点:高精度工业电源产品简介:AP21-24W24N是一款小体积机壳式开关电源,交流直流两用,输入电压85~264Vac/100~370Vdc,超低纹波、超低功耗、高效 ......
机壳 开关电源 模块 24 电源

【京东api接口系列】获得JD商品评论API接口jd.item_review评论商品属性返回值说明

​ 京东评论API接口的作用是获取京东商城上某个产品的买家评论或评价信息。通过该API接口,用户可以获取到以下信息: 评论内容:包括文字评论、图片评论等; 评论用户:即评论者的昵称或ID,可以用于进行买家画像分析; 评论时间:评论发布时间; 评论等级:如好评、中评、差评等; 其他评论信息:如评论点赞 ......
接口 商品 item_review 属性 review

Rabbitmq:消息队列介绍、Rabbitmq安装、 基于Queue实现生产者消费者模型、基本使用(生产者消费者模型)、消息安全之ack、 消息安全之durable持久化、发布订阅闲置消费、

[toc] ### 一、消息队列介绍 #### 1.1介绍 消息队列就是基础数据结构中的“先进先出”的一种数据机构。想一下,生活中买东西,需要排队,先排的人先买消费,就是典型的“先进先出” ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2970690/20230 ......
生产者 消息 Rabbitmq 模型 消费者

【算法】根据整数数组,生成正的素因子二位数组,并排序

给定一个正整数或负整数的数组,I=[i1,..,in] 生成一个形式为的排序数组P [[p,I数组的所有ij的和,其中p是ij的素因子(p为正)]…] P将按素数的递增顺序进行排序。 示例: I={12,15};//结果=“(2 12)(3 27)(5 15)” [2,3,5]是I的元素的所有素因子 ......
整数 数组 位数 因子 算法

【雕爷学编程】Arduino动手做(129)---TTS文字转语音合成模块

37款传感器与执行器的提法,在网络上广泛流传,其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止这37种的。鉴于本人手头积累了一些传感器和执行器模块,依照实践出真知(一定要动手做)的理念,以学习和交流为目的,这里准备逐一动手尝试系列实验,不管成功(程序走通)与否,都会记录下来—小小的进步或是搞不掂的问 ......
模块 语音 Arduino 文字 129

JMM内存模型

JMM是定义程序中变量的访问规则,线程对于变量的操作只能在自己的工作内存中进行,而不能直接对主内存操作.由于指令重排序,读写的顺序会被打乱,因此JMM需要提供原子性,可见性,有序性保证. 随着CPU和内存的发展速度差异的问题,导致CPU的速度远快于内存,所以现在的CPU加入了高速缓存,高速缓存一般可 ......
模型 内存 JMM

避免梯度爆炸:让深度学习算法快速稳定地训练

[toc] 避免梯度爆炸:让深度学习算法快速稳定地训练 作为一名人工智能专家,程序员和软件架构师,我深刻理解深度学习算法在训练过程中可能会遇到的问题——梯度爆炸。因此,在本文中,我将结合自己的经验和知识,探讨如何避免梯度爆炸,让深度学习算法能够快速稳定地训练。 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着人 ......
梯度 算法 深度