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RSS订阅原创 大模型相关笔记整理
语音识别ASR -> 语言理解NLU -> 状态跟踪DST -> 检索候选(DB/API) -> 对话策略Policy -> 语言生成NLG -> 语音合成TTS。答：减少 prompt 长度，每个tonken都要花钱，prompt越长，花钱越多。让 AI 生成更多相关的内容，构成更丰富的「上文」，从而提升「下文」正确的概率。对涉及计算和逻辑推理等复杂问题，尤为有效。答：让更多的环节可控。怎样让系统简单好维护？
2024-03-31 21:01:23
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原创 一口气了解大模型相关通识，基础笔记！
，特指部分参数的微调方法，这种方法算力功耗比更高，也是目前最为常见的微调方法;除此之外，Fine-Tuning也可以代指全部微调方法，同时OpenAI中模型微调API的名称也是需要注意的是，OpenAI提供的在线微调方法也是一种高效微调方法，并不Fine-Tuning,是全量微调;微调， Fine-Tuning，一般指全参数的微调 (全量微调) ，指是一类较早诞生的微调方法，全参数微调需要消耗大量的算力，实际使用起来并不方便，因此不久之后又诞生了只围绕部分参数进行微调的高效微调方法;
2023-08-14 12:06:54
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原创 PPT小技巧
新插入形状，双击图形，将底色设置为其它颜色，确定返回，鼠标右键点击该图形，选择：设置自选图形的默认效果。原因可能是你曾经设置照片为底色，并在不知情的情况下设置成了图形默认底色。为什么插入形状，形状背景是图片，形状随文字大小变化？
2022-09-15 14:33:03
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原创 深度学习和机器学习的关系（小白版-笔记）
机器学习定义：使用计算机作为工具模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率（简而言之就是机器利用大量数据来模拟人的行为）深度学习：深度学习是机器学习的一个很重要的分支，深度学习是学习对图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。机器学习的价值举例，在推荐系统中的应用举例：A和B正在浏览拼多多，想买一双XX拖鞋！拼多多根据A和B的历史购买记录和机器学习训练的模型（可以理解成大家购买的历史经验），知道A和..
2021-08-13 09:40:15
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原创 车路协同-雷视融合算法原理
融合方式主要包含以上三种：数据源直接融合，提取特征后再融合，算法识别结果决策时融合。详细的可参考https://blog.youkuaiyun.com/nh54zyt/article/details/113060453
2021-08-09 16:25:54
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原创 车联网名词解释-随时更新
TSP：Telematics Service Provider,在Telematics产业链居于核心地位,上接汽车、车载设备制造商、网络运营商,下接内容提供商。支撑内容提供商主要为服务提供商生产文本、图像、音频、视频或多媒体信息。谁掌控了TSP,谁就能掌握Telematics产业的控制权。DSRC：专用短程通信技术是一种新型的技术，专门用于机动车辆在高速公路等收费点实现不停车自动收费ETC技术。美国和欧盟分别定义了车-车，车-路通信协议标准，目前美国的Dedicated Short RangeCom..
2021-06-23 15:14:35
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原创 V2X和车路协同研究-2021笔记
5G+V2X车路协同将为新趋势汽车网联化催生的V2X产业已经成为包括美、欧、亚等汽车发达国家或地区的重要战略性方向，各国家和地区纷纷加快产业布局、制定发展规划，通过政策法规、技术标准、示范建设等全方位措施，推进V2X的产业化进程。根据2020年2月国家发改委印发的《智能汽车创新发展战略》，计划到2025年，实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产，车用无线通信网络（LTE-V2X等）实现区域覆盖，新一代车用无线通信网络（5G-V2X）在部分城市、高速公路逐步开展应用，高精度时空基准服务网络实现全覆
2021-06-23 14:42:30
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原创 云原生整理笔记
云原生从字面意思上来看可以分成云和原生两个部分。云是和本地相对的，传统的应用必须跑在本地服务器上，现在流行的应用都跑在云端，云包含了IaaS,、PaaS和SaaS。原生就是土生土长的意思，我们在开始设计应用的时候就考虑到应用将来是运行云环境里面的，要充分利用云资源的优点，比如️云服务的弹性和分布式优势。微服务：微服务的本质是把一块大饼分成若干块低耦合的小饼，比如一块小饼专门负责接收外部的数据，一块小饼专门负责响应前台的操作，小饼可以进一步拆分，比如负责接收外部数据的小饼可以继续分成...
2021-06-21 10:29:27
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原创 机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（Logistic Regression）
机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。 这节学习的是逻辑回归（Logistic Regression），也算进入了比较正统的机器学习算法。啥叫正统呢？我概念里面机
2016-10-30 16:45:46
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TCSAE 159—2020《基于LTE的车联网无线通信技术 直连通信系统路侧单元技术要求》.pdf
2021-07-08
TCSAE 157—2020合作式智能运输系统 车用通信系统应用层及应用数据交互标准（第二阶段）.pdf
2021-07-08
ios开发视频教程链接.docx
2020-05-25
SEO网站优化排名视频教程百度云.pdf
2020-05-09
初级数据分析师视频教程下载地址.pdf
2020-04-01
机器学习下载链接.pdf
2020-04-01
基于路网移动网络节点生成器Thomas Brinkhoff
2016-05-24
空空如也
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