12.4 与应用特点相匹配的解决方案

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大模型
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【粉丝福利社】Transformer深度解析与NLP应用开发
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06-03 2万+
本书《Transformer深度解析与NLP应用开发》系统讲解了Transformer模型的原理与应用。全书12章涵盖：1) Transformer架构原理、自注意力机制及BERT/GPT等衍生模型；2) 从文本预处理到数据增强的完整流程；3) 基于Transformer的文本分类实践；4) 序列标注、文本生成等技术实现；5) 多语言模型与迁移学习应用；6) ONNX与TensorRT优化部署等企业级解决方案。作者梁志远博士与韩晓晨博士结合理论与实战，通过丰富案例展示Transformer在NLP各领域的应
【粉丝福利社】向量数据库：大模型驱动的智能检索与应用
时光隧道
05-23 2万+
本文系统介绍向量数据库的原理、实现与应用，涵盖高维向量存储与检索的技术挑战和解决方案。全书分为理论基础、核心算法、工具系统、应用实践四部分，深入探讨向量嵌入、相似性搜索、HNSW、LSH等关键技术，结合FAISS和Milvus等开源工具，通过自动驾驶、语义搜索等案例展示实际应用。适合AI、数据科学从业者及对向量检索感兴趣的读者，兼具理论深度与实践指导价值。
AI应用架构师的模型训练方案设计：结合业务场景的实战
AI天才研究院
07-30 1024
在AI技术快速发展的今天，模型训练已从单纯的算法实验演变为复杂的工程化实践。作为AI应用架构师，设计一套既能满足业务需求又具备技术可行性的模型训练方案，是连接AI实验室与商业价值的关键桥梁。本文将系统阐述AI模型训练方案设计的全流程方法论，重点分析如何将业务目标转化为技术指标，如何构建适应不同场景的数据策略，如何设计灵活可扩展的训练架构，并通过三个典型业务场景（智能客服意图识别、金融风控模型、工业质检图像识别）的实战案例，展示从需求分析到落地优化的完整实施路径。
TorchRec - PyTorch生态下的推荐系统解决方案 [官方文档翻译]
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04-30 2405
TorchRec 为什么选择TorchRec？ TorchRec 高级架构 TorchRec的并行策略：模型并行 表格嵌入 相关内容 TorchRec 概念 JaggedTensor KeyedJaggedTensor 规划器 EmbeddingTables的划分 使用TorchRec分片模块进行分布式训练 分布式模型并行 优化器 推理 相关链接 设置 TorchRec 系统要求 版本兼容性 安装 运行一个简单的 TorchRec 示例
ThinkServer TS240网卡驱动程序v12.4.36.0安装指南及应用
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Jetson Containers 项目常见问题解决方案
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采样频率不匹配怎么办？El Centro数据重采样与插值的4种高保真解决方案
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42、类比推理与编程：从问题解决到抽象方案
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本文深入探讨了类比推理与编程的结合，展示了类比推理如何作为一种强大的认知工具，通过识别问题之间的结构相似性，实现解决方案的迁移与优化。文章涵盖了类比推理的基本原理、模式抽象的重要性、类比编程的概念与应用，以及类比推理与编程结合的实际案例，如汉诺塔问题、排序问题、水壶领域问题和积木世界问题。此外，还分析了类比推理与编程结合所带来的挑战，并展望了未来发展方向，包括自动化类比推理、类比编程平台和类比推理与机器学习的结合。
基于k-Means聚类算法的非监督学习项目实现从随机初始化k个簇中心点开始通过计算样本与各中心点的欧氏距离进行归类并迭代更新簇中心点直至收敛的完整聚类流程同时包含对数据集中.zip
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基于跳点搜索(JPS)算法，改进传统A（A星）算法的路径规划二次路径优化matlab算法（Matlab代码实现）
12-01
基于跳点搜索(JPS)算法，改进传统A（A星）算法的路径规划二次路径优化matlab算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于跳点搜索（JPS）算法改进传统A*算法的路径规划方法，重点实现路径的二次优化，适用于栅格地图环境下的全局路径规划。该方法通过JPS跳跃机制减少搜索节点数量，提升A*算法的搜索效率，并结合Matlab代码实现具体仿真，展示了算法在路径长度和计算效率方面的优化效果。此外，文中还提及相关应用场景如机器人导航、动静态障碍物规避等，突出了算法在实际工程中的实用性与高效性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事路径规划、机器人导航、智能算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于机器人、无人机等智能体的全局路径规划任务中，提升路径搜索效率；②作为A*算法的进阶优化方案，用于教学演示或科研对比实验；③结合DWA等局部避障算法，构建完整的自主导航系统。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践，深入理解JPS的跳跃规则与启发式设计，注意分析算法在不同地图复杂度下的性能表现，并可进一步拓展至三维空间或动态环境的应用。
STM32通过RMS进行波形识别
最新发布
12-01
本项目提供了一个基于STM32微控制器的波形识别解决方案，通过计算波形的均方根值（RMS）来实现波形的识别。该资源文件包含了相关的代码、配置文件以及详细的文档说明，帮助开发者快速理解和实现STM32平台上的波形识别功能。 功能特点 波形识别：通过计算输入信号的RMS值，实现对不同波形的识别。 STM32平台：适用于STM32系列微控制器，代码兼容性强。 开源代码：提供完整的源代码，方便开发者进行二次开发和定制。 使用说明 环境准备： 确保你已经安装了STM32的开发环境（如STM32CubeIDE或Keil MDK）。 准备好一块支持ADC功能的STM32开发板。 代码导入： 将本仓库中的代码导入到你的STM32开发环境中。 根据你的硬件配置，调整代码中的ADC配置参数。 编译与烧录： 编译代码并将其烧录到STM32开发板上。 连接信号源到开发板的ADC输入引脚。 运行与测试： 运行程序，观察波形识别的结果。 可以通过串口或其他输出方式查看RMS值的计算结果。 文件结构 ├── src/ # 源代码文件 │ ├── main.c # 主程序文件 │ ├── adc.c # ADC配置与读取代码 │ ├── rms.c # RMS计算代码 │ └── ... ├── inc/ # 头文件 │ ├── adc.h │ ├── rms.h │ └── ... ├── docs/ # 文档说明 │ ├── README.md # 本文件 │ └── ... └── ...
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12-01
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12-01
资源文件 文件名: stm32f103c8t6频率计.zip 描述 该资源文件包含了一个基于STM32F103C8T6微控制器的频率计项目。该频率计具有广泛的测频范围，从最小0.几Hz到最大几MHz，能够自动调整档位以适应不同的频率范围，并且具有较高的测量精度。 功能特点 测频范围: 0.几Hz 至 几MHz 自动变档位: 根据输入频率自动调整测量档位 高精度: 提供精确的频率测量结果 适用场景 该频率计适用于需要精确测量频率的各种应用场景，如电子实验、工业控制、科研测试等。 使用说明 下载并解压stm32f103c8t6频率计.zip文件。 按照项目文档中的说明进行硬件连接和软件配置。 启动频率计，输入待测信号，观察测量结果。
与cuda12.4的mmcv
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### 查找与 CUDA 12.4 兼容的 mmcv 版本及其安装指南 为了找到与 CUDA 12.4 兼容的 `mmcv` 版本并完成其安装，可以按照以下...- 若遇到任何错误提示，请仔细阅读报错信息，并参照相关社区讨论帖寻找解决方案； ---
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