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最新推荐文章于 2024-12-03 20:07:39 发布
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statement order matters in top-lever code

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KevinChild
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【大模型】Lamini：用于快速定制模型的 LLM 引擎 | Introducing Lamini, the LLM Engine for Rapidly Customizing Models
AI天才研究院
04-29 9309
今天，您可以试用我们的托管数据生成器来训练您自己的 LLM、权重和所有内容，而无需启动任何 GPU，只需使用 Lamini 库中的几行代码。请注意，虽然我们发现 OpenAI 模型的平均表现更好，但它们的许可限制了将生成的数据用于类似于 ChatGPT 的训练模型的商业用途。随着每天发布新的 LLM，我们将默认值更新为性能最佳的模型。Lamini 数据生成器是一个 LLM 流水线，它采用你最初的 100 多条指令的小集合，与预期的响应配对，生成 50k+ 新对，灵感来自 Stanford Alpaca。
工业自动化中基于威纶通触摸屏的水箱液位PID控制仿真程序设计与实现
最新发布
04-26
内容概要：本文详细介绍了如何利用威纶通触摸屏及其配套软件EasyBuilder Pro构建一个水箱液位控制的PID仿真程序。主要内容涵盖触摸屏界面设计、PID算法实现、通信配置以及仿真模型搭建等方面。文中不仅提供了具体的代码示例，还分享了许多调试经验和优化技巧，如抗积分饱和处理、通信同步设置等。此外，作者还强调了实际应用中的注意事项，例如参数范围限制、突发情况模拟等。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对PID控制器有一定了解并希望深入掌握其实际应用的人群。 使用场景及目标：适用于需要进行水箱液位控制系统设计、调试和优化的工作环境。主要目标是帮助读者理解和掌握PID控制的基本原理及其在实际工程项目中的具体实现方法。 其他说明：附带完整的工程文件可供下载，便于读者快速上手实践。文中提到的所有代码片段均经过实际验证，确保可靠性和实用性。
2024年中国城市低空经济发展指数报告
04-25
内容概要：《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布，指出低空经济作为新质生产力的代表，已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系，评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅，分别以91.26和84.53的得分领先，展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL（电动垂直起降飞行器）和直升机等产品，广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展，预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群：对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标：①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力；②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测；③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力；④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明：报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性，提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展，各地应找准自身比较优势，实现差异化发展。
多智能体协同编队控制：无人机编队背后的Python实现与关键技术解析
04-25
内容概要：本文详细介绍了多智能体协同编队控制的技术原理及其Python实现。首先通过生动形象的例子解释了编队控制的核心概念，如一致性算法、虚拟结构法、预测补偿等。接着深入探讨了编队形状的设计方法，包括如何利用虚拟结构法生成特定编队形状，并讨论了通信质量和参数调试的重要性。此外，还涉及了避障策略、动态权重分配以及故障检测等实际应用中的挑战和解决方案。最后，通过具体实例展示了如何将理论应用于实际项目中，如无人机编队表演、自动驾驶车队等。 适用人群：对多智能体系统、编队控制感兴趣的科研人员、工程师及高校师生。 使用场景及目标：适用于研究和开发多智能体协同编队控制系统的场景，旨在帮助读者理解并掌握相关技术和实现方法，提高系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文中不仅提供了详细的代码示例，还分享了许多实践经验和技术细节，有助于读者更好地理解和应用这些技术。同时强调了参数调试、通信质量、预测补偿等方面的关键因素对于系统性能的影响。
四旋翼飞行器模型预测控制(MPC)的Matlab实现及其设定点收敛保证
04-25
内容概要：本文详细介绍了名为'MPC_ACC_2020-master'的四旋翼飞行器模型预测跟踪控制器(Matlab实现)。四旋翼飞行器由于其高度非线性和强耦合特性，在复杂环境中难以实现精准控制。模型预测控制（MPC）通过预测未来状态并在每一步进行在线优化，解决了这一难题。文中展示了关键代码片段，解释了系统参数定义、初始化、预测模型构建、成本函数构建、优化求解及控制输入的应用。此外，还探讨了MPC_ACC_2020-master如何通过精心设计的成本函数和优化算法确保四旋翼飞行器状态收敛到设定点。 适合人群：从事飞行器控制领域的研究人员和技术爱好者，尤其是对模型预测控制感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于四旋翼飞行器的轨迹跟踪任务，旨在提高飞行器在复杂环境下的稳定性与准确性。具体应用场景包括但不限于无人机竞速、自动巡航、物流配送等。 其他说明：尽管该项目主要用于科研目的，但其简洁高效的代码结构也为实际工程应用提供了良好借鉴。同时，项目中存在一些待改进之处，如状态估计部分未考虑真实情况下的噪声干扰，后续版本计划移植到C++并集成进ROS系统。
基于MATLAB2020b的CNN-LSTM与GTO算法优化的电力负荷预测研究
04-25
内容概要：本文探讨了基于MATLAB2020b平台，采用CNN-LSTM模型结合人工大猩猩部队(GTO)算法进行电力负荷预测的方法。首先介绍了CNN-LSTM模型的基本结构及其在处理多变量输入（如历史负荷和气象数据）方面的优势。随后详细解释了如何通过GTO算法优化超参数选择，提高模型预测精度。文中展示了具体的MATLAB代码示例，包括数据预处理、网络层搭建、训练选项设定等方面的内容，并分享了一些实践经验和技术细节。此外，还讨论了模型的实际应用效果，特别是在某省级电网数据上的测试结果。 适合人群：从事电力系统数据分析的研究人员、工程师，以及对深度学习应用于时间序列预测感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要精确预测未来电力负荷的情况，旨在帮助电力公司更好地规划发电计划，优化资源配置，保障电网安全稳定运行。通过本研究可以学习到如何构建高效的CNN-LSTM模型，并掌握利用GTO算法进行超参数优化的具体步骤。 其他说明：文中提到的一些技巧和注意事项有助于避免常见错误，提高模型性能。例如，合理的数据预处理方式、适当的超参数范围设定等都能显著改善最终的预测效果。
机器学习（深度学习）：用于脑肿瘤的带有边界框的磁共振成像
04-25
数据集一个高质量的医学图像数据集，专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍：该数据集包含5249张脑部MRI图像，分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框（Bounding Boxes），并按照脑肿瘤的类型分为四个类别：胶质瘤（Glioma）、脑膜瘤（Meningioma）、无肿瘤（No Tumor）和垂体瘤（Pituitary）。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度，包括矢状面、轴面和冠状面，能够全面覆盖脑部解剖结构，为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注：边界框是通过LabelImg工具手动标注的，标注过程严谨，确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖：图像从不同的MRI扫描角度拍摄，包括矢状面、轴面和冠状面，能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选：数据集在创建过程中经过了彻底的清洗，去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像，保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型，以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础，能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源，能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具，从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
No module named 'some_module'
04-21
当你在Python中遇到"No module named 'some_module'"的错误时，这通常意味着你尝试导入一个不存在的模块或者模块名称拼写错误。 要解决这个问题，你可以采取以下几个步骤： 1. 检查模块名称拼写：确保你正确地输入...
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