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原创 嵌入式※~MCU~LWIP~TCPS/HTTPS等
单片机MCU中的加密通道, 使用各种的加密通道, http / tcp / mqtt 等。可能不在重复发了 ~~ 请看链接吧~~~
2024-10-24 14:36:09
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原创 51c嵌入式~mbedtls~rsa
RSA算法在计算过程中存在较多的取模运算和幂运算，计算速度比对称加密算法要慢，所以不适合对大量数据进行加密和解密，在实际中常用于加密或解密小数据片段。mbedtls RSA算法中的生成秘钥对比较占用空间，再加上RSA算法计算过程涉及到大数运算，所以RSA算法对内存的消耗比较大。实际使用RSA算法中需要包含填充方案，在计算之前会对明文进行随机注入，这样在公钥和明文相同的情况下，也不会生成相同的秘文。对称加密算法，比如AES算法，在发送端（加密）和接收端（解密）使用相同的一份秘钥，称为共享秘钥。
2024-10-23 14:09:34
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原创 嵌入式※~CH395Q-UDP
注:下面还有个广播IP,255.255.255.255 ,是因为执行多播通信需要把UDP的目的地址配置为广播IP。上面的引脚分配把模块的TX引脚接到了单片机的PA3上,也就是串口2的RX上,如果用户使用了串口2,请注意!多播MAC地址是为了MAC过滤,后面会讲,用户不需要设置,默认不过滤MAC。单片机程序里面写的是把接收的服务器返回给服务器,并使用串口打印接收的消息。要想模块使用SPI通信,模块的TX引脚需要在模块重启之前设置为低电平.提醒:无论是SPI,USART,并口,程序操作步骤都是一样的!
2024-10-20 00:01:06
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原创 ipsec~strongSwan
应该这俩个导致启动失败, 其实都是一个原因arm没tun, 但一般内核是有的就是没开启 需要重新编译一下了, 每个平台不一样 ,所以自己搞吧 //1 ( 建个文件去就行,不过正常应该自己能生成啊 不用手动建,建完了 后面还是报错 )//2 ( 系统里没tun的问题上面也是~~ )
2024-10-12 14:26:13
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原创 whaosoftの物联网各种设备协议
需要的可以联系我 仓库地址在 github=== /whaosoft/wdata-collection-lib 中自己搜吧 > 有没有感兴趣哒。准备开源-物联网各种PLC及各种非PLC设备(变频器等)协议 - go/c 语言版本 (适用于arm32/64及stm32)Arcnet 没什么资料 也没开发板 真正的环网呀~~西门子 smart200 , s1200。还有这3钟老外常用的。
2024-10-10 19:06:05
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原创 whaosoftの各芯片各种板~使用日记
AI及非AI的开发板使用心得哦~~ 逐步完善哦~ whaosoft aiot 欢迎一起来交流哦 ~1年多过去了 记得之前东西好像不多 但还好有个微信群 看着帖子也多了 群里也很热闹 还不错哦~~美中不足 竟然cpu都不支持can rk3568还有几个 呢~~我就想知道 这个就没个带桌面的镜像吗 (发的时候还没)做了一个外围板子 准备开源一下pcb等 不知道有人需要吗。部分评估板及核心板及开发板 , 用到CAN CANFD等。这里全是cpu 不说MCU哦~atlas200 第一代。这家系统有点难用哦~~
2024-09-21 15:56:52
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原创 51c嵌入式~mbedtls移植各MCU
我的嵌入式专辑 由于还没发完 请去这里看原贴~~ 待更新完 发回来~~ https://143ai.com/
2024-09-15 23:45:25
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原创 51c视觉~合集53
近年来，VLA模型，如大家熟知的RT-2、OpenVLA等，通过结合大规模网络数据和机器人操作数据，在许多短时程任务上展现了惊人的零样本泛化能力。大多数VLA模型处理历史信息的方式比较粗暴，比如简单地平均或截断，这很容易导致“灾难性遗忘”，让机器人在任务中途就忘了“我是谁，我在哪，我该干嘛”。POE则另辟蹊径，将机器人的“好奇心”建立在更有意义的物理交互上。总的来说，EvoVLA通过一个设计精巧的自监督框架，有效地解决了VLA模型在长时程任务中的阶段幻觉和记忆遗忘问题，为通用机器人的发展扫清了一大障碍。
2025-11-22 08:55:34
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原创 嵌入式分享合集3
地弹、振铃、串扰、信号反射······这几个在信号完整性分析中是分析的重点对象。初学者一看：好高深！其实，感觉高深是因为你满天听到“地弹”二字，却到处找不到“地弹的真正原理”。如果你认真读笔者的“噪声的起源”章节，其实你已经认识了地弹！地弹，就是地噪声！
2025-11-18 15:05:08
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原创 51c视觉~合集52
SemanticVLA，全称“语义对齐的稀疏化与增强”（Semantic-Aligned Sparsification and Enhancement），它的核心思想非常巧妙：在感知信息时做“减法”，只关注与任务最相关的部分，同时在“理解”层面做“加法”，增强语义和空间信息的融合，从而实现更高效、更精准的机器人操作。它不仅在仿真和真实世界任务中取得了SOTA的性能，更重要的是，它以一种优雅且高效的方式，为如何构建更智能、更实用的机器人操作代理提供了一个全新的思路。的总体成功率，位列第一。
2025-11-15 08:58:40
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原创 51c视觉~3D~合集8
无论是加速我们对实验室中疾病的理解，彻底改变我们讲述故事的方式，还是在我们因疾病、受伤或年老而最脆弱的时刻给予支持，我们都正处在一项新技术的风口浪尖，这项技术将提升我们最珍视的生活的方方面面。Marble与其他世界模型产品——甚至与WorldLabs自家的实时模型RTFM——的不同之处在于，它能创建持久化、可下载的3D环境，而非在用户探索时实时生成世界。今天起，全球上线，人人可用。历史上第一次，我们有望构建出与物理世界如此协调的机器，以至于在我们面临的最严峻挑战中，可以将它们视为真正的伙伴。
2025-11-14 17:13:32
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原创 51c视觉~合集51
而近年来大火的 NeRF 和 3DGS 技术，虽然渲染效果惊艳，但通常需要离线训练，无法满足机器人实时在线的需求。这意味着要同时捕捉到环境的真实外观（光学）、精确的结构形状（几何）以及理解场景中的物体（语义）。未来的工作将专注于开发集成的跟踪模块和实现动态实例辨别，使OmniMap成为一个更通用的即插即用型场景表示解决方案。OmniMap 作为首个在光学、几何和语义上同时实现高精度、实时性和模型紧凑性的通用在线建图框架，其贡献是里程碑式的。一个通用的建图框架，其价值最终体现在对下游任务的支持上。
2025-11-09 02:30:00
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原创 51c视觉~合集50
另一方面，视频数据本身也变得多样化，除了常见的RGB图像，还可能包含深度信息（RGB+Depth）、热成像信息（RGB+Thermal）或者事件流信息（RGB+Event），这些辅助模态在光照不足、遮挡等复杂环境下能显著提升跟踪的鲁棒性。为了证明每个模块的有效性，作者进行了消融研究。通过这种方式，细胞核的上下文信息可以增强组织分割的一致性，而组织的边界反馈则为区分密集的细胞核提供了约束。这意味着，如果我们要处理不同类型的输入或不同模态的视频，就需要开发或部署多个独立的模型，这无疑增加了开发和部署的复杂性。
2025-11-08 12:03:41
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原创 51c大模型~合集74
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft143/12317463解锁大模型知识记忆编辑的新路径，浙大用「WISE」对抗幻觉本篇工作已被 NeurIPS（2024 Conference on Neural Information Processing Systems）会议接收，文章第一作者为浙江大学软件学院硕士生王鹏，师从张宁豫副教授。在当前人工智能的迅猛发展中，大模型的知识记忆能力成为了提升智能系统理解和推理能力的关键
2025-11-07 15:49:24
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原创 51c大模型~合集70
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft143/12238644AI作曲缺数据，浙大GTSinger数据集上线：适配所有歌声任务、带有真实乐谱本文的作者主要来自于浙江大学。第一作者是浙江大学计算机学院的博士生张彧，导师为赵洲教授，主要研究方向是音乐合成，音频生成和自然语言处理，并在 NeurIPS、AAAI、ACL、EMNLP 等会议发表相关论文。共一作者是来自浙江大学计算机学院的本科生潘昶皓。传统的歌声任务，如歌声合
2025-11-07 12:10:35
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原创 51c深度学习~合集11
最近和大家聊了不少关于数据的话题，特别是在数据隐私和版权日益重要的今天，如何“无米之炊”——在没有原始训练数据的情况下，让AI模型继续发光发热，成了一个热门的方向。它告诉我们，在AI的世界里，有时候“少即是多”，精准的取舍远比大而全的堆砌更加高效。结果显示，相比于使用密集反演数据的方法（如DeepInversion），SMI不仅取得了相当甚至更好的模型精度，同时还大幅提升了数据生成的速度。实验结果表明，使用SMI生成的稀疏数据进行训练，学生模型的性能与使用密集数据相当，但训练过程的收敛速度更快，效率更高。
2025-11-06 04:00:00
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原创 51c大模型~合集64
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft143/12163848奥特曼赢家通吃！OpenAI再揽66亿美元新融资，还不忘「狙击」一把老同事Ilya闹得满城风雨的 OpenAI 融资传闻终于尘埃落定。10 月 2 日，OpenAI 突然发布公告称，它融了一笔 66 亿美元的巨款，投后估值飙涨到 1570 亿美元，这意味着，其估值在 9 个月内翻了一番。到底是谁这么大手笔？综合各方消息来看，此轮融资由 OpenAI 老股东
2025-11-06 00:15:00
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原创 51c大模型~合集59
我们还可以想象类似的想法，比如更好的医疗保健、创造人们所能想象的任何软件的能力等等。根据保守估计，一个国家在研究与开发（GERD）上的总支出能够带来50%的社会回报，而开放获取能提高5%的访问率和效率，Houghton和Sheehan计算出，转向开放获取不仅能自给自足，还能为英国经济每年增加17亿美元，为美国经济每年增加160亿美元。类似的问题也出现在其他行业，如某大型服装企业的营收金额统计，需要计入商场扣点、财务扣税等因素，因为各渠道数据口径不统一，每日的营收数据竟会出现高达数十万元的偏差。
2025-11-04 03:00:00
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原创 51c大模型~合集58
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft143/12074954DeepMind首席科学家亮出84页PPT，却遭LeCun反对随OpenAI爆火的CoT，已经引发了大佬间的激战！谷歌DeepMind首席科学家Denny Zhou拿出一篇ICLR 2024论文称：CoT可以让Transformer推理无极限。但随即他就遭到了田渊栋和LeCun等的质疑。最终，CoT会是通往AGI的正确路径吗？随着OpenAI o1的爆火，最近
2025-11-03 22:02:17
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原创 51c大模型~合集57
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft143/12064464o1带火的CoT到底行不行？新论文引发了论战OpenAI ο1 的诞生极大地提升了人们对 LLM 推理能力和思维链（CoT）的兴趣。一时之间，似乎思维链很快就会成为所有 LLM 的标配，但思维链并非万能，就连 OpenAI 自己也提到 o1 在某些任务上的表现并不比 GPT-4o 强，尤其是以语言为中心的任务。近日，一篇来自德克萨斯大学奥斯汀分校、约翰·霍普金
2025-11-03 13:37:31
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原创 51c大模型~合集56
原文：https://www.zhihu.com/question/650979052/answer/3501160453最近看到知乎一个回答，把千卡训练的难度吹上天了。但其实真正用过千卡就会发现也就那么几个点。于是想写一篇文章简单讲讲。本文将包括3个部分：首先我们将讨论千卡训练的难题，以及应该在什么时候使用千卡训练；接着，我们将讨论如何在一千张卡上开始训练，如何让他达到近乎线性的性能提升；最后我们将展开讨论一些千卡训练当中仍然悬而未决（至少对于开源社区来说）的问题。为什么千卡训练是困难的？
2025-11-02 20:30:01
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原创 51c大模型~合集55
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft143/12038175昂贵LLM的救星？Nature新研究提出新型忆阻器，比Haswell CPU高效460倍前些天，OpenAI 发布了 ο1 系列模型，它那「超越博士水平的」强大推理性能预示着其必将在人们的生产生活中大有作为。但它的使用成本也很高，以至于 OpenAI 不得不限制每位用户的使用量：每位用户每周仅能给 o1-preview 发送 30 条消息，给 o1-mini
2025-11-01 14:45:46
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原创 51c大模型~合集54
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft143/12030828不负责任的审稿人将被标记并拒稿作为计算机视觉领域最顶级的学术会议，CVPR 这几年可谓是卷疯了。据统计，从 2020 年到 2023 年，CVPR 每年的投稿数量以约 1000 篇的速度飞速增长。到了 2024 年，投稿数量首次突破了一万大关。从投稿数来看，CVPR 已经是当仁不让的「宇宙第一大会」。要知道，从 2010 年到 2016 年，这 7 年间，CVP
2025-10-30 22:33:05
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原创 51c大模型~合集43
一些现有方法选择通过训练 LLM 总结中间思维步骤来优化推理效率。LightThinker [101] 建议训练 LLM 学习何时以及如何压缩中间推理步骤。LightThinker 不会存储长思维链，而是将冗长的推理压缩为紧凑的“要点（gist）token”，以减少内存和计算成本。实现这种总结范式需要一个稀疏模式的注意掩码，确保模型只关注必要的压缩表示。InftyThink [94] 引入一种迭代推理方法，该方法可以实现本质上无限的推理链，同时保持很强的准确性，而不会超过上下文窗口限制。
2025-10-28 23:01:29
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原创 51c大模型~合集42
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft143/11859244「草莓」即将上线，OpenAI新旗舰大模型曝光，代号「猎户座」本月初，OpenAI 创始人、CEO 山姆・奥特曼突然在 X 上发了一张照片，勾起了大家强烈的好奇心。「四个红草莓，其中还有一个未成熟的青色草莓，这不妥妥地是在说下一代 AI 大模型 GPT-5 要来了吗？」奥特曼在回应网友时也在暗示，惊喜马上就来。据科技媒体 The Information 报
2025-10-28 19:07:19
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原创 51c大模型~合集41
MICRO 全称 IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture，与 ISCA、HPCA、ASPLOS 并称为体系结构「四大顶会」，囊括了当年最先进的体系结构成果，被视作国际前沿体系结构研究的风向标，见证了诸多突破性成果的首次亮相，包括谷歌、英特尔、英伟达等企业在半导体领域的多项技术创新。然而，SNN 的优势在高时效性任务中变得性能低下，这也给 SNN 的硬件实现提出了新的挑战：如何在保持高能效的同时，减少计算延迟和内存占用？
2025-10-28 17:02:52
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原创 51c大模型~合集40
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/u_16839134/11822074视频生成要有自己的系统自今年起，OpenAI 的 Sora 和其他基于 DiT 的视频生成模型在 AI 领域掀起了又一波浪潮。但由于起步较晚，视频生成领域的很多基础设施都还有待完善。今年 2 月份，新加坡国立大学尤洋团队开源的一个名为 OpenDiT 的项目为训练和部署 DiT 模型打开了新思路。这是一个易于使用、快速且内存高效的系统，专门用于提高 DiT 应
2025-10-28 12:51:15
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原创 51c大模型~合集39
Agentic AI的演变反映了智能本身如何被构想、训练和部署的更深层次的转变。从基于管道的系统（推理、记忆和行动由外部支架协调）到将这些能力内化的本地范式模型，我们正在见证Agentic AI的根本性重新定义。强化学习作为经验的引擎，连接感知和行动，将静态模型转变为能够从与环境的交互中学习的自适应、目标导向的实体。通过这项调查，我们回顾了计划、工具使用和记忆是如何逐渐被吸收到模型的内在策略中的。统一原则𝐿𝐿𝑀 +𝑅𝐿+𝑇𝑎𝑠𝑘 正在成为现代人工智能的方法论奇点。
2025-10-28 12:39:28
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原创 51c大模型~合集37
很显然，矩阵和图之间的这种等价关系既有助于图论研究，也能为线性代数的计算和分析提供一个新视角。其也有一些重要的实际用途，比如 DNA 数据就常被表示成矩阵或图的形式。另外，我们都知道矩阵运算对于当前的大模型 AI 的重要性，而以知识图谱为代表的图也正通过检索增强式搜索等技术成为当前 AI 的重要助力。将这两者关联起来，或许能在 AI 可解释性以及图人工智能方面带来一些新的突破。至少，这能帮助我们更好地学习线性代数。
2025-10-27 23:37:23
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原创 51c大模型~合集35
具有内生复杂性的小型模型为 AI 的发展带来了新的机遇。通过模拟生物神经元的复杂动力学，优化模型的局部微结构扩展内生复杂性，我们可以构建更高效、更强大的 AI 模型，并克服外部复杂性大型模型的困境。未来，拓展内生复杂性或将成为 AI 研究的重要方向，并推动 AI 技术走向更广泛的应用。本研究为将神经科学的复杂动力学特性融入人工智能提供了新的方法和理论支持，为实际应用中的 AI 模型优化和性能提升提供了可行的解决方案。
2025-10-27 19:18:30
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原创 51c大模型~合集33
通过这种方法，研究者在整个训练过程中仅观察模型在一小部分实例上的行为来描述模型的记忆概况，即其在训练过程中的记忆趋势。（2）针对攻击隐蔽性，缺乏多样指标。具体来说，我们首先定义一个叫做“数据生成速率”的量 r_D，在最大允许的模型生产时长的条件下，模型性能与 r_D 存在一个幂函数关系，并受控于一个模型容量的幂函数与一个 r_D 的幂函数的加和，进一步推出，在有限时间内，更高的 r_D 能显著提升学习效率，从而通过训练大容量模型提升实际性能，而过低的 r_D 会导致模型进入“数据稀缺区”，使规律失效。
2025-10-27 19:17:43
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原创 51c大模型~合集31
边缘 AI（AI Edge）是人工智能 (AI) 与边缘计算交叉的先进技术，这一概念源于 AI 从云端向边缘下沉的分布式计算范式转变。边缘 AI 的核心是将 AI 算法直接嵌入到产生大量数据的本地环境中，例如智能手机、物联网设备或本地服务器，通过位于网络 “边缘”（即更靠近数据源）的设备和系统进行实时数据处理和分析。
2025-10-26 16:52:23
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原创 51c大模型~合集30
用传统的大模型端到端生成常常导致页面结构混乱、内容失真。AutoPage 的创新在于它把复杂任务拆解为一条“从粗到精”的协作管线，由多智能体。
2025-10-26 00:59:04
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原创 51c大模型~合集29
我们正站在一个全新的起点，准备见证一个人机协同、相互理解与学习的新篇章。智能体即将不再是冰冷的信息处理器，而是充满同理心的伙伴，它们能够通过细腻的交互体验，深刻理解我们背后可能并没有最初明确表达的需求和愿望。这场以人为中心的智能体设计革命，将揭示出交互中的无限可能性，进而让智能体真正成为我们生活中不可或缺的助力。....
2025-10-25 22:31:59
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