车载电源 闭环 电路 模型

《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》笔记二

在阅读《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》的四到六后,我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧,以及持续改进和评估等方面的内容,为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面,书中通过多个真实的案例分析了需求开发过 ......
需求 模型 过程 笔记 软件

《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》笔记一

在阅读《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》的一到三章后,我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧,以及持续改进和评估等方面的内容,为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面,书中通过多个真实的案例分析了需求开发 ......
需求 模型 过程 笔记 软件

BERT模型

BERT模型介绍 BERT模型的全称是:BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出,BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation,即:文本的语义表示,然后将文本 ......
模型 BERT

fasttext训练和kenlm_ppl语言模型训练

kenlm: https://github.com/mattzheng/py-kenlm-model https://github.com/kpu/kenlm fasttext: https://github.com/facebookresearch/fastText/tree/master ......
kenlm_ppl fasttext 模型 语言 kenlm

BOSHIDA DC电源模块有哪些注意事项和使用技巧?

BOSHIDA DC电源模块有哪些注意事项和使用技巧? DC电源模块的注意事项和使用技巧包括以下几点: 1. 选择适当的电源模块:根据需要选择合适的电源模块,考虑电压、电流和功率等参数。确保模块能够满足所需的电力要求。 2. 输入电压范围:注意检查模块的输入电压范围,以确保输入电压在其工作范围内。过 ......

《安富莱嵌入式周报》第329期:圣诞前夕,各种软件井喷式更新,开源600Wh的UPS低压电源,各种插件类型介绍,ADI推出的六位半电压测量模块,手势音频调节

周报汇总地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 圣诞前夕,各种软件井喷式发布新版本 视频版: https://www.bilibili.com/video/BV19Q4y1u ......
周报 手势 低压 嵌入式 电压

PMP塔克曼阶梯模型

塔克曼阶梯模型 布鲁斯·塔克曼(Bruce Tuckman)的团队发展阶段(Stages of Team Development)模型可以被用来辨识团队构建与发展的关键性因素,并对团队的历史发展给以解释。 团队发展的五个阶段是:组建期(Forming)、激荡期(Storming)、规范期(Normi ......
阶梯 模型 PMP

OS-MacOS-MacBook Pro 的电源管理 + 强行切换独立 或 集成显卡的 gpuswitch 选项;

电源管理 和 强行切换显卡的办法,这里说明: (0)当前电源管理状态: pmset -g gpuswitch选项的 对应值: 0 是集成显卡,1 是独立显卡,2 是自动切换 (1)强制使用集成显卡: sudo pmset -a GPUSwitch 0 (2)强制使用独立显卡: sudo pmset ......

倾斜摄影三维模型数据在行业应用分析

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
行业应用 模型 数据 行业

基于pytorch写一个三层神经网络,训练数据并导出模型

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义三层神经网络 class ThreeLayerNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size1, ......
神经网络 模型 神经 pytorch 数据

模拟集成电路设计系列博客——4.4.5 基于自适应滤波的修调

4.4.5 基于自适应滤波的修调 自适应滤波一般用于数字信号处理应用中,例如模型观察,通道均衡,或者噪声消除。同时也可以使用自适应滤波技术来修调一个给定场景中的连续时间滤波器。一个实现的例子可以参考下图[Kozma, 1991]: 其中自适应修调电路被用于最小化误差信号。在进行修调时,输入到可调滤波 ......
电路设计 电路 博客

模拟集成电路设计系列博客——4.4.4 Q因子修调

4.4.4 Q因子修调 在一些需要高速或者高度选择的滤波器中,非理想的积分器效应和寄生参数使得电路需要对积分器的极点进行Q因子修调。尽管我们之前讨论过如何通过修调单独的时间常数使得集成滤波器的的因子达到百分之1以内的误差,当\(Q>1\)时,即使Q因子上有微小的误差也可能会在滤波器频率和阶跃效应上产 ......
电路设计 因子 电路 博客

大模型涉及到的比较经典的论文

大模型涉及到的比较经典的论文: 2014 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate - This paper introduces an attention mechanism in RNNs to i ......
模型 经典 论文

模拟集成电路设计系列博客—— 4.4.3 频率修调

4.4.3 频率修调 如果有精确的时钟的话,那么可以精确的修调\(G_m/C_A\)。例如,假设设计者有一个精确的时钟频率,称为\(f_{clk}\),那么一种使用开关电容电路进行修调的方式如下图所示[Viswanathan,1982]: 这个修调电路与我们上一节介绍的固定跨导修调电路很像,除了外部 ......
电路设计 电路 频率 博客

大模型的评测

https://hf-mirror.com/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard How it works 📈 We evaluate models on 7 key benchmarks using the Eleuther AI Language ......
模型

ml.net例子笔记8-生成式AI-大模型LLM

生成式AI 生成式AI是指能够通过学习数据和语言,生成新的、在某种程度上相似的输出,这种技术由深度学习特别是神经网络的快速发展推动。 一、数据:AI的燃料 首先,要理解生成式AI,我们必须了解它的基础——数据。数据是AI的燃料,没有数据,AI就无法运行。 在生成式AI中,我们需要大量的高质量数据进行 ......
模型 例子 笔记 LLM net

固态激光雷达的几何模型及标定方法(续)

固态激光雷达的几何模型及标定方法(续) 校准方法 由于背反射脉冲的强度也可以测量,所以从现在起将扫描光学器件的一个帧视为一个图像。通过这种方法,每个扫描方向都成为它的一个像素,如图3所示。理想情况下,从一个像素到下一个像素的角分辨率Δ𝜃将在整个FOV中保持不变,因此视角𝜃𝐻和𝜃𝑉对于在行和 ......
固态 几何 激光 模型 方法

7-10 电路布线

7-10 电路布线 在解决电路布线问题时,一种很常用的方法就是在布线区域叠上一个网格,该网格把布线区域划分成m*n个方格,布线时,转弯处必须采用直角,如已经有某条线路经过一个方格时,则在该方格上不允许叠加布线。如下图所示,如从一个方格a(2,1)的中心点到另一个方格b(8,8)的中心点布线时, 每个 ......
电路 10

模拟集成电路设计系列博客—— 4.4.2 固定跨导电路修调

4.4.2 固定跨导电路修调 如之前所讨论,如果不使用修调,比值\(G_m/C\)可能会有百分之30的误差。然而,集成电容的误差一般在这百分之30的误差中只贡献百分之10。因此,对于能够容忍百分之10误差的应用,可以通过一个固定外部电阻来设置\(G_m\)值,如接下来我们所看到的,修调一个\(G_m ......
电路设计 电路 博客

模拟集成电路设计系列博客—— 4.4.1 修调概述

4.4.1 修调概述 如之前所说,连续时间滤波器的一个缺点是需要额外的修调电路。这是因为由于时间常数会因为工艺偏差而产生大的波动。例如,集成电容可能会有百分之10的偏差,而电阻和跨导可能会有约百分之20的偏差。由于这些组件的构建非常不同,RC或者\(Gm/C\)时间常数积由于工艺偏差可能只会有百分之 ......
电路设计 电路 博客

codeblock快捷键+VS code快捷键+DW_minmax文件+莱文斯坦距离+char* 和 char[]区别+可增删constraint的实现方法+$fatal的传参+巴科斯范式命令行语法+ralgen生成的寄存器模型存在覆盖率的警告(uvm-1.2)

codeblock快捷键 ctrl+G 跳转。 ctlr+J 生成补全。 cygwin用于获得开发环境。注意安装路径要对,特殊字符路径和codeblocks不兼容。 codeblock返回上一处:点击光标即可。 VS code快捷键 Shift Alt F:vs code格式化代码 Ctrl Shi ......
快捷键 寄存器 范式 覆盖率 char

模拟集成电路设计系列博客—— 4.3.3 四晶体管MOSFET-C积分器

4.3.3 四晶体管MOSFET-C积分器 一种改进MOSFET-C滤波器线性度的方式是使用四晶体管MOSFET-C积分器,如下图所示[Czarnul,1986]: 对于这个四晶体管积分器的小信号分析,可以将单输入积分器处理成有着\((v_{pi}-v_{ni})\)和反相信号\((v_{ni}-v ......

网络与数据安全领域的框架模型

1.PDR模型 PDR模型是由美国国际互联网安全系统公司(ISS)提出,它是最早体现主动防御思想的一种网络安全模型。 保护(Protection)就是采用一切可能的措施来保护网络、系统以及信息的安全。保护通常采用的技术及方法主要包括加密、认证、访问控制、防火墙以及防病毒等。 检测(Detection ......
框架 模型 领域 数据 网络

模拟集成电路设计系列博客——4.3.2 双晶体管MOSFET-C积分器

4.3.2 双晶体管MOSFET-C积分器 MOSFET-C滤波器类似于全差分有源RC滤波器,除了电阻被等效的线性区MOS晶体管所取代。由于有源RC和MOSFET-C滤波器紧密关联,对于设计者来说,一个好处就是可以大量使用在有源RC滤波器上的已有知识。本小节我们讨论双晶体管MOSFET-C积分器。 ......

Pix4Dmapper空间三维模型的应用实例:GIS选址分析

本文介绍基于无人机影像建模完成后的结果,利用ArcMap软件进行空间选址分析,从而实现空间三维模型应用的方法~ ......
Pix4Dmapper 实例 4Dmapper 模型 Dmapper

论文推荐:大型语言模型能自我解释吗?

这篇论文的研究主要贡献是对LLM生成解释的优缺点进行了调查。详细介绍了两种方法,一种是做出预测,然后解释它,另一种是产生解释,然后用它来做出预测。 最近的研究发现,即使LLM是在特定数据上训练的,也不能认识到训练的知识与推理上下文之间的联系。 因此一些人认为之为“X链”的方法非常重要。因为要求LLM ......
模型 语言 论文

固体激光雷达的几何模型及标定方法

固体激光雷达的几何模型及标定方法 对具有可变角分辨率的固态激光雷达扫描系统进行几何描述,提出了一种新的校准方法。在系统的整个视场上确定这种失真,会产生准确和精确的测量结果,从而使其能够与其他传感器相结合。一方面,几何模型是使用众所周知的Snell定律和系统的固有光学组件来建立的,而另一方面,通过将像 ......
固体 几何 激光 模型 方法

R语言经济学:动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油价格时间序列

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22458 原文出处:拓端数据部落公众号 简介 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进行比较。希望对经济和金融领域的从业人员和 ......
模型 时间序列 动态 原油 序列

Helsinki-NLP-抱脸翻译模型

# 等待下载#--de-zh https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-de-ZH/tree/mainhttps://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-tatoeba-es-zh https://huggingface.c ......
Helsinki-NLP Helsinki 模型 NLP

数据治理与大模型一体化实践

引言: 大模型落地到当前这个阶段,核心关注点还是领域大模型,而领域大模型落地的前提在于两点:需求端,对当前应用的降本增效以及新应用的探索;供给端,训练技术已经有较高的成熟度。 专家介绍: 柏海峰 滴普科技 Deepexi产品线总裁 负责企业大模型产品的规划、技术架构设计和应用解决方案的全体系打造,承 ......
模型 一体 数据