4、树莓派使用指南:性能优化、网络连接与设备配置

树莓派使用指南:性能优化、网络连接与设备配置

1. 性能优化:超频操作

如果你的树莓派运行缓慢,可通过超频来提升速度。不过,树莓派 3、4 或 400 配备四核处理器,通常不会出现明显卡顿;而较旧的树莓派 1 和 2 可能会比较迟缓。

超频采用动态超频方法,它会自动监测树莓派温度,若温度过高则降低时钟速度,即所谓的节流。操作步骤如下:
1. 在 SSH 终端中输入命令: sudo raspi-config
2. 选择“Overclock”选项。
3. 选择一个超频选项。若树莓派变得不稳定或意外死机,可能需要选择更保守的选项或关闭超频(设置为“None”)。

为衡量超频效果,使用以下 Python 脚本进行测试:

import time

def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n - 1)

before_time = time.process_time()
for i in range(1, 10000):
    factorial(200)
after_time = time.process_time()
print(after_time - before_time)

测试结果如下表所示:
| 速度测试 | 时间 | 电流 | 温度(℃) |
| — | — | — | — |
| 700 MHz | 15.8 秒 | 360

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语英语新闻平台上检索,初步锁定德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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