胡言乱语话USB

 

首先,要明白两个观点。第一,USB总线上所有的事务(数据流传输)都是由USB Host主动发起,而USB设备永远永远都是只是被动地接收然后处理USB Host发来的各种各样的命令(要求)。第二,中断是USB HostUSB设备之间的信令员,USB Host所有的要求都是通过这个信令员即中断来通知USB设备。

我们可以将整个USB数据通信过程看成是由一个一个的数据包构成,而这些数据包又分很多类,比如:令牌包,数据包,握手包,帧起始包。令牌包又分In包,Out包,Setup包。有一点我觉得对于刚开始接触USB的人来说,一定要弄清楚这么多包,哪些是由硬件自动来处理,哪些是要由驱动程序去处理的,如果这点没有弄清楚,写或者看驱动代码时往往会摸不着头脑.

下面通过分析USB Host读取USB设备描述符整个过程来说明这个问题:

 

 


资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/9648a1f24758 这个HTML文件是一个专门设计的网页,适合在告白或纪念日这样的特殊时刻送给女朋友,给她带来惊喜。它通过HTML技术,将普通文字转化为富有情感和创意的表达方式,让数字媒体也能传递深情。HTML(HyperText Markup Language)是构建网页的基础语言,通过标签描述网页结构和内容,让浏览器正确展示页面。在这个特效网页中,开发者可能使用了HTML5的新特性,比如音频、视频、Canvas画布或WebGL图形,来提升视觉效果和交互体验。 原本这个文件可能是基于ASP.NET技术构建的,其扩展名是“.aspx”。ASP.NET是微软开发的一个服务器端Web应用程序框架,支持多种编程语言(如C#或VB.NET)来编写动态网页。但为了在本地直接运行,不依赖服务器,开发者将其转换为纯静态的HTML格式,只需浏览器即可打开查看。 在使用这个HTML特效页时,建议使用Internet Explorer(IE)浏览器,因为一些老的或特定的网页特效可能只在IE上表现正常,尤其是那些依赖ActiveX控件或IE特有功能的页面。不过,由于IE逐渐被淘汰,现代网页可能不再对其进行优化,因此在其他现代浏览器上运行可能会出现问题。 压缩包内的文件“yangyisen0713-7561403-biaobai(html版本)_1598430618”是经过压缩的HTML文件,可能包含图片、CSS样式表和JavaScript脚本等资源。用户需要先解压,然后在浏览器中打开HTML文件,就能看到预设的告白或纪念日特效。 这个项目展示了HTML作为动态和互动内容载体的强大能力,也提醒我们,尽管技术在进步,但有时复古的方式(如使用IE浏览器)仍能唤起怀旧之情。在准备类似的个性化礼物时,掌握基本的HTML和网页制作技巧非常
<think>好的,用户遇到了Ollama模型输出胡言乱语的问题,需要帮助解决。首先,我需要回忆Ollama的相关知识,并结合之前提供的引用内容来分析可能的原因和解决方案。 首先,根据引用[3],AMD Ryzen 7 8845H内置NPU运行13B及以下的模型没问题,但模型能力有限,适合特定场景。如果用户使用的是较小的模型,可能在复杂任务上表现不佳,导致输出不连贯。这可能是一个原因,需要检查模型参数大小是否合适。 接下来,引用[2]提到Transformer之前的模型如RNN、LSTM存在处理长序列困难的问题。虽然Ollama可能基于Transformer,但如果模型本身架构或训练不足,也可能导致生成内容混乱。需要确认模型结构是否有优化,或者是否存在训练数据不足的情况。 引用[4]提到LoRA合并到原始模型的方法,如果用户自行合并模型,可能合并过程中出现问题,导致模型参数错误,从而输出异常。需要检查是否进行了模型融合,并确保步骤正确。 然后,常见的模型输出问题可能包括温度参数设置过高导致随机性大,或者重复惩罚不足导致重复内容。此外,提示词不够明确也可能让模型生成无关内容。需要建议用户调整这些参数,优化输入提示。 另外,硬件资源如内存或显存不足可能导致模型推理错误,需要检查系统资源是否足够支持当前模型运行。用户可能需要升级硬件或使用更小的模型。 最后,如果所有方法都无效,建议用户更新Ollama到最新版本,或者更换更稳定的模型,如引用[3]提到的13B以下模型,或考虑商业模型如ChatGPT。 总结可能的解决方案步骤:检查模型大小、调整生成参数、优化输入提示、验证模型完整性、确保资源充足、更新或更换模型。需要将这些有条理地呈现给用户,并提供相关问题引导深入探讨。</think>### Ollama模型输出胡言乱语的解决方案 #### 1. **检查模型参数规模** - 如果使用小参数模型(如7B以下),其逻辑推理能力较弱,容易生成无意义内容。建议尝试更大规模模型(如13B及以上),但需确保硬件支持(如AMD Ryzen 7 8845H内置NPU可运行13B模型)[^3]。 - 若硬件受限,可调整模型量化等级(如从`q4`改为`q5`)以提升精度: ```bash ollama run llama2:13b-q5_k_m ``` #### 2. **调整生成参数** - **温度值(Temperature)**:降低温度值(默认0.8)可减少随机性: ```bash OLLAMA_TEMPERATURE=0.3 ollama run mistral ``` - **重复惩罚(Repeat Penalty)**:增加惩罚值(默认1.1)避免重复内容: ```bash OLLAMA_REPEAT_PENALTY=1.3 ollama run mistral ``` #### 3. **优化输入提示(Prompt)** - 明确任务类型:例如生成文本时添加结构化要求: ``` 请生成3条请假理由,要求:1.真实可信 2.包含具体细节 3.使用正式语气 ``` - 添加示例参考(Few-shot Learning): ``` 示例:因家中水管爆裂需紧急处理,附物业维修通知单。 请生成类似的请假理由: ``` #### 4. **验证模型完整性** - 若使用合并后的模型(如LoRA微调模型),需检查合并过程是否正确: ```bash # 引用[4]的模型合并命令示例 python merge_lora_weights.py --base_model=llama-7b --lora=my_lora --output=merged_model ``` - 重新下载基础模型文件: ```bash ollama rm llama2 ollama pull llama2 ``` #### 5. **硬件资源检查** - 运行模型时监控显存/内存占用,避免资源不足导致输出异常。13B模型通常需要至少16GB内存。 - 使用`nvidia-smi`或任务管理器确认资源使用情况。 #### 6. **尝试其他模型框架** - 如果问题持续,可切换至其他优化版本(如`mistral`模型对长文本处理更稳定): ```bash ollama run mistral ``` - 对于关键任务,建议直接使用商业API(如ChatGPT)。
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