向C底层进军~~~

最新推荐文章于 2025-08-08 18:04:34 发布

原创最新推荐文章于 2025-08-08 18:04:34 发布 · 508 阅读

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#c #os

博主今日在当当网购买了四本关于C语言的书籍，表达了对C语言的喜爱并希望深入学习的决心。面对底层知识如操作系统及编译原理等感到有些迷茫，但仍决定继续努力。

今天一口气在当当顶了四本书，额。。。心疼啊，郁闷啥时候才能买书不心疼钱呢。。。全是关于C的，觉得自己很喜欢C，想深入深入，那天问了问舵主。。。舵主告诉我，在底层就是OS，编译原理。。。额，头大，感觉自己C不是很扎实。。。再练练吧~~~

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51c大模型~合集125

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05-08

3396

整个过程在与环境的互动中完成，环境负责验证任务的合理性和解答的正确性，并为模型提供奖励反馈。在这一范式下，研究团队训练了新的模型 Absolute Zero Reasoner（AZR），以代码执行器作为真实环境，自动生成并解决三类代码推理任务，涵盖归纳、演绎与溯因推理，依赖环境可验证的反馈实现稳定训练。在最核心的比较中，AZR-Coder-7B 在多个代码与数学推理基准上取得了当前同规模模型中的最优结果，不仅在总体平均分上领先，更在代码任务平均得分上超越了多个依赖人工任务训练的模型。他的导师是黄高教授。

51c大模型~合集160

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07-27

954

自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/14066165开源！智元机器人正式发布首个xx操作系统框架稚晖君在WAIC主论坛发布“灵渠OS”开源计划！2025 世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议于 7 月 26 日在上海世博中心举办。本届大会主论坛以 “技术 — 合作 — 普惠” 的三层递进结构，汇聚全球人工智能顶尖专家，从技术演进、全球协同、社会赋能三重视角解读 AI 未来发展的时代价值。智元机器人联合创始人兼 CTO 彭志辉（稚晖君）作为唯

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51c大模型~合集112

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02-13

1792

在 AG2 中，他们设计了一种新颖的搜索算法，可以并行执行多个不同配置的束搜索，并允许它们通过知识共享机制互相帮助，具体可见图 4。他们在 Stable Diffusion，DiT，VAR，LlamaGen，MAR 五个截然不同的视觉架构上进行了验证，一致发现新方法性能与 CFG 相当，而采样成本减半。在图 5 中，他们展示了基于参数量的不同大小的 Gemini 的学习曲线。更快的数据生成可以达成更大规模、更积极的数据过滤，而更快的证明搜索可以实现更广泛的搜索，从而增加给定时间预算内找到解决方案的可能性。

51c大模型~合集100

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01-05

1835

此外，LiNO 在面临不同噪声水平的挑战时，依然展现出了卓越的鲁棒性和可靠性，如图 5 所示，这不仅验证了其设计的稳健性，也进一步证实了在时间序列预测模型中区分线性与非线性模式对于提升预测鲁棒性的重要性。近期，来自上海交通大学的 i-WiN 研究团队提出了专门用于 CAD 建模的多模态大语言模型 CAD-GPT，结合专门设计的 3D 建模空间定位机制，将 3D 参数映射到 1D 语言信息维度，提高了 MLLM 的空间推理能力，实现了基于单张图片或一句话描述的精准 CAD 建模构造序列生成。

51c大模型~合集168

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08-08

1002

自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/14116945

51c自动驾驶~合集42

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12-20

2593

现有激光雷达语义分割的SOTA方法通常包含专门为机械旋转激光雷达设计的归纳偏置。这限制了模型在其他类型激光雷达技术中的通用性，并使超参数调整变得更加复杂。为了解决这些问题，上海交通大学团队提出了一种通用的框架SFPNet，用稀疏焦点机制代替窗口注意力机制，以适应市场上流行的各种类型的激光雷达。SFPNet能够提取多层上下文信息，并使用门控机制动态聚合不同层次的信息。作者还提出了一种针对工业机器人应用场景的新型混合固态激光雷达语义分割数据集S.MID。

51c大模型~合集89

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12-13

1952

当 Insight-V 与 LLaVA-NeXT 模型结合时，在 TextVQA，DocVQA，OCRBench，AI2D 等测试集上都有显著的性能提升，当与我们构建的更强的基础模型结合时，在这些 benchmark 上也表现出了更好的结果。在本文中，我们介绍了 Insight-V，这是一种新颖的系统，它将用于长链、高质量推理数据的可扩展数据生成系统与有效的多智能体训练系统相结合，以增强多模态语言模型（MLLMs）的推理能力。除了数字人短视频以外，数字人直播也在两年多的运营和磨合中，展现出了稳定的效果。

51c大模型~合集92

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12-22

1432

如下图 2(b) 所示，跨域微调（OT）不是使用完整的模型进行训练，而是允许数据所有者使用模型所有者提供的有损压缩仿真器进行微调，但这种范式有个缺点：会让数据所有者得到的仿真器的性能较差。值得注意的是，该团队提出的方法在 WebQs 任务上实现了强大的插件性能，其中零样本准确率为零，突显了其在新的下游应用中的潜力。值得注意的是，由于选择了重要的层进行更新，插件的性能可以超过直接在 LLM 上进行微调的性能，这得益于稀疏训练带来的更好收敛性。因此，研究团队选择了对仿真器中的 MHSA 层进行秩压缩的策略。

51c自动驾驶~合集45

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01-06

1796

发行价为19美元，募资额达1.9亿美元。答:对于系统现在的状态进行观测，并预测下一个状态可能的值，把这个预测当做一个传感器来用，进行加权平均，例如测量位置:“目前gps传感器测到位置在正东方向5米处，速度为正东方向1米/秒，那么，下一秒预测的值是正东方向6米处，在下一秒的测量数据中，会综合考虑预测值和实际测量值。对于奇异值,它跟我们特征分解中的特征值类似，在奇异值矩阵中也是按照从大到小排列，而且奇异值的减少特别的快，在很多情况下，前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上的比例。

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在进行推箱子的实验中，可以使用对应的API函数来改变对应箱子的颜色，也需要根据，人在移动的过程中，可以通过方向键，并改变对应的颜色，从而实现控制人物的目的。代码实现如下： #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #include<windows.h> #include<conio.h> int x = 0, y = 0; //存储当前使用的...