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至此，已完成了 DeepSeek-R1 的本地部署。

继YOLOv 8、YOLOv 9和YOLOv10之后，最近刚发布了最新的YOLOv11！这一新的迭代不仅建立在其版本的优势之上，而且还引入了几个突破性的增强功能，为目标检测和计算机视觉设定了新的基准。与以前的版本一样，YOLOv 11擅长检测、分类和定位图像和视频中的对象。然而，它更进一步，通过整合显著的增强功能，提高了跨多个用例的性能和适应性。让我们来看看使YOLOv 11在该系列中脱颖而出的关键增强功能。

介绍了一种名为EdgeNAT的基于Transformer的边缘检测方法。

每个csv文件按照“采集时间-故障类型-速度-翻转力-每种工况的采样次数”依次命名，例如“20221208-N-2rpm-0N-1”，...“20221208-N-2rpm-0N-5”，其中回转支承在每种工况下不同状态下的采样次数为5次。数据集所使用的轴承包括人工加工而成的故障轴承、加速寿命测试造成的真实故障轴承以及健康轴承。在每个文件中，有8行信号，分别代表：1——电机振动、2、3、4——x、y和z三个方向上行星齿轮箱的振动信号、5——电机扭矩、6、7、8——x、y和z三个方向上并联齿轮箱的振动信号。

贝叶斯线性回归提供了一个强大的框架，用于理解和量化变量之间的关系。通过引入先验分布和考虑参数的不确定性，这种方法不仅能给出点估计，还能提供完整的后验分布，从而更全面地描述我们的知识状态。从简单的线性模型到更复杂的多项式回归和样条方法，我们看到了如何逐步增加模型的复杂性以捕捉数据中更细微的模式。线性回归适用于简单的线性关系，易于解释和实现。多项式回归可以捕捉一些非线性关系，但在数据范围边缘可能表现不佳。样条方法提供了更大的灵活性，能够适应复杂的非线性关系，同时保持局部的平滑性。

首先，对于不熟悉RAG的读者，简单介绍一下。RAG，即检索增强生成，是一种结合了信息检索与大型语言模型生成能力的技术。它能够提供准确且有依据的回答，通过处理数据生成最相关的信息。这种技术在答案生成方面比单纯依赖大型语言模型的效果更佳，因此被广泛应用于多个领域。RAGflow作为一个先进的开源RAG引擎，通过其强大的功能和灵活的配置，不仅在技术上非常前沿，而且在实际应用中也展现出了巨大的潜力。无论是企业用户还是个人开发者，都可以利用RAGflow提升文档处理和数据分析的效率。

通过分析历史数据，时间序列模型帮助决策者制定更明智的策略，优化资源配置。最终，这些模型在金融、气象和供应链管理等多个领域提供了非常宝贵的洞察，提升了业务的响应能力和效率。今儿涉及到的模型有：自回归模型 (AR)移动平均模型 (MA)自回归移动平均模型 (ARMA)自回归积分移动平均模型 (ARIMA)季节性自回归积分移动平均模型 (SARIMA)指数平滑法 (ETS, Exponential Smoothing)LSTMXGBoostLightGBM。

随着Sora、diffusion等模型的大热，深度生成模型再次成为了研究的焦点。这类模型，作为强大的机器学习工具，能够从输入数据中学习其潜在的分布，并生成与训练数据高度相似的新样本。其应用领域广泛，包括计算机视觉、密度估计、自然语言和语音识别等，为无监督学习提供了新的思路和方法。本文将对几种常用的深度生成模型进行详细介绍，分析不同生成模型的原理差异及联系：VAE（变分自编码器）、GAN（生成对抗网络）、AR（自回归模型 如Transformer）、Flow（流模型）和Diffusion（扩散模型）。

比如同样是电脑制造，戴尔电脑能够用计划BOM做计划，而IBM要用生产BOM做计划，其本质是戴尔电脑在产品设计时，提升了不同型号电脑部件的通用性，即一个部件在多个型号中使用。APS是现在很多企业都关注的一类企业软件，随着MES软件的普及，实施了MES的企业为了进一步提升企业的生产，希望通过APS来进一步优化企业的。而每种模块的参与者是不同。的，在规划APS时，要将企业要解决的问题，按优先顺序排序，优先解决对企业经营影响大的难题；虽然现在APS需求很旺，但因为APS的复杂性，导致APS的实施成本高，成功率低。

本霍尔传感器模块是基于霍尔元件A3144设计制作的模块，A3144芯片是一种磁传感器，其应用霍尔效应原理，采用半导体集成技术制造的磁敏电路，它是由电压调整器、霍尔电压发生器、差分放大器、史密特触发器，温度补偿电路和集电极开路的输出级组成的磁敏传感电路，其输入为磁感应强度，输出是一个数字电压信号，用它可以检测磁场及其变化，可在各种磁场相关的场合中使用，霍尔器件具有很多优点，它的结构牢固、体积小、重量轻、寿命长、安装方便、功耗低、频率高、耐振动、不怕灰尘、油污、水汽、盐雾等的污染或腐蚀。

1.下载或直接克隆python4delphi组件资源到指定目录，我这里下载到Components文件夹下，并对下载的文件夹进行了重命名为(P4D)，重命名不是必须的。3.5启动成功后如下图，可以点击Load script加载python脚本文件，也可以直接在下面的Memo中直接输入代码运行。2.2选择第1步中的Components文件夹，并勾选，点击next后即开始安装，见下图。2.1选择需要安装的包进行安装，点击next继续，见下图。2.3安装完成后的结果，见下图，点击finish完成安装。

固定报文头：buffer[0]=0x03,buffer[1]=0x00 报文长度(字节个数)：buffer[2]=0x00,buffer[3]=0x25 【报文长度=35+字节数组个数】冗余标识（保留）：buffer[9]=0x00,buffer[10]=0x00,buffer[11]=0x00,buffer[12]=0x01。标识序列号：buffer[9]=0x00,buffer[10]=0x00,buffer[11]=0x00,buffer[12]=0x01。

AHD摄像头和普通摄像头在技术原理、视频传输质量、适应环境、价格和安装使用等方面存在一定的区别。AHD摄像头具有高清的视频传输质量和较好的适应性，适用于各种监控场景。AHD摄像头支持高清视频传输，分辨率通常可以达到720P或1080P，能够提供更清晰、更细腻的图像。在监控场景中，AHD摄像头能够提供更清晰、更真实的画面，有助于提高监控效果和识别能力。AHD摄像头和普通摄像头是两种常见的监控摄像设备，它们在技术原理、视频传输质量和适应环境等方面存在一些区别。本文将详细介绍AHD摄像头和普通摄像头的区别。

近几年来，大模型技术已在全球形成庞大技术群，衍生出涵盖各种参数规模、技术架构、模态和场景的大模型家族。美国谷歌、OpenAI等企业机构不断引领大模型技术前沿发展，美国的大模型数量居全球之首，中国自2020年起进入大模型快速发展期，整体增长态势与美国保持同步。美国以ChatGPT为代表的人工智能大模型引领新一轮全球人工智能技术发展浪潮，大模型相关新研究、新产品竞相涌现。

nvcc: CUDA的编译器,可以从CUDA Toolkit的/bin目录中获取,(类似于gcc就是c语言的编译器), cuda程序有两种代码，一种是运行在cpu上的host代码，一种是运行在gpu上的device代码，所以nvcc编译器要保证两部分代码能够编译成二进制文件在不同的机器上执行。CUDA有两个主要的API：runtime(运行时) API和driver API， 这两个API都有对应的CUDA版本。runtime和driver API在很多情况非常相似，也就是说用起来的效果是等价的。

SSVEP信号中含有自发脑电和大量外界干扰信号，属于典型的非线性非平稳信号。传统的滤波方法通常不满足对非线性非平稳分析的条件，1998年黄鄂提出希尔伯特黄变换(HHT)方法，其中包含经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)两部分。EMD可以将原始信号分解成为一系列固有模态函数(IMF) [1]，IMF分量是具有时变频率的震荡函数，能够反映出非平稳信号的局部特征，用它对非线性非平稳的SSVEP信号进行分解比较合适。注SSVEP。

Scikit-learn：Scikit-learn是一个机器学习库，提供了常见的机器学习算法，例如分类、回归、聚类等，以及模型评估和选择工具。Pandas：Pandas是一个数据处理库，用于处理和分析结构化数据，例如CSV和Excel文件，可以执行数据清洗、重构、聚合等操作。PyTorch：PyTorch是另一个深度学习框架，提供了动态计算图和易用性，也被广泛应用于神经网络模型的构建和训练。Python特别强大，也是一款可以实现可数据分析语言，它有很多开源的库和工具，可以帮助数据科学家处理和分析数据。

模型效果： GPT 因为采用了传统语言模型所以更加适合用于自然语言生成类的任务 (NLG)，因为这些任务通常是根据当前信息生成下一刻的信息。正常来说，我们应该调整参数使得 L2 最大，但是为了提高训练速度和模型的泛化能力，我们使用 Multi-Task Learning，GPT 在微调的时候也考虑预训练的损失函数，同时让它最大似然 L1 和L2。这里使用的L1 还是之前语言模型的损失（似然），但是使用的数据不是前面无监督的数据 U ，而是使用当前任务的数据 C ，而且只使用其中的 X ，而不需要标签y。

具体做法：每个epoch（或每N个epoch）结束后，在验证集上获取测试结果，随着epoch的增加，如果在验证集上发现测试误差上升，则停止训练，将停止之后的权重作为网络的最终参数。对于深度学习或机器学习模型而言，我们不仅要求它对训练数据集有很好的拟合（训练误差），同时也希望它可以对未知数据集（测试集）有很好的拟合结果（泛化能力），所产生的测试误差被称为泛化误差。解决这个问题的一种方法就是。因为更小的权重参数 � 意味着模型的复杂度更低，对训练数据的拟合刚刚好，不会过分拟合训练数据，从而提高模型的泛化能力。

设ABC为同型矩阵, 则(1)( 加法交换律);(2) (A + B) +CA+ (B + C) (加法结合律);(3)AOOAA其中O是与A同型矩阵;(4)A+ ( -A) =O设 A = ( aij )m×n , k 是一个数, 则称矩阵为数 k 与矩阵 A 的数量乘积, 简称数乘, 记为 kA。例1：求矩阵求AB。例2：求矩阵的乘积AB及BA。1.7.2.运算规律。

在线性代数以及一些数学领域中，范数（norm） 的定义是：a function that assigns a strictly positive length or size to each vector in a vector space， except for the zero vector. ——Wikipedia简单点说，一个向量的 norm 就是将该向量投影到 [0, ) 范围内的值，其中 0 值只有零向量的 norm 取到。

1、准备工作，DD镜像的制作，我下载的是CANN是6.0版的，结果我的32GSD卡用不了，从京东再搞一个回来，试试看。etcher也准备好了。喜欢了Atlas200很久了，东西也到手了就是没有时间上手，终于有点空上手了，我把整个过程记录一下。里面搜索DD镜像，有很多可以下载的连接，供大家选择，不同版本。