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linux驱动之中断(一) --- 设备树中描述中断

本文仅介绍如何在Linux驱动中使用中断linux中的中断不可嵌套(中断不可打断其他中断)不宜在中断中做耗时长的事情耗时的事情应当放在中断下半部中中断下半部是可以被其他中断打断的,而且可以用线程来执行内核对中断下半部有三种方式1,软中断2,tasklet(用软中断实现,会被其他中断打断)3,工作队列(将tasklet丢到工作队列中,由线程来执行)4,线程化中断(中断函数线程化)linux需要读取设备树来得到外设的中断信息标题如何在设备树中描述中断信息参考文档内核Documentation\devicetree\bindings\interrupt-controller\interrupts.t

全面解析C语言操作符,一切操作都在掌握之中

目录算术操作符移位操作符右移操作符左移操作符位操作符&按位与|按位或^按位异或赋值操作符单目操作符!逻辑取反+-&*sizeof~按位取反++和--关系操作符逻辑操作符条件操作符逗号表达式下标引用、函数调用和结构成员算术操作符+-*/%1.对于/操作符,如果两个操作数都是整数,执行整数除法;只要有一边是浮点数就是浮点数的除法。2.操作符%为取余,两边的数必须都是整数,不能为浮点数。剩下的几个操作符都可以作用于整数和浮点数。移位操作符左移操作符>>右移操作符1.操作数只能是整数2.移动的是二进制计算机中都是由二进制表示信息的,整数二进制有三种表示形式:原码、反码、补码1.正整数的原码、反码、补码

LLaMA模型之中文词表的蜕变

在目前的开源模型中,LLaMA模型无疑是一颗闪亮的⭐️,但是相对于ChatGLM、BaiChuan等国产大模型,其对于中文的支持能力不是很理想。原版LLaMA模型的词表大小是32K,中文所占token是几百个左右,这将会导致中文的编解码效率低。在将LLaMA系列模型用于中文语言时需要进行中文词表扩充,基于sentencepiece工具训练,产生新的词表,然后与原始词表合并得到一个新词表。本文将LLaMA模型中文词表扩充分为以下步骤:训练数据准备、词表训练、词表合并、词表测试。训练数据准备这里使用MedicalGPT中的天龙八部小说作为训练文本。数据是txt文件,一行文本作为一条数据。词表训练代

【腾讯云HAI域探秘】不在五行之中的算命大师

文章目录前言AI算命整体流程什么是高性能应用服务HAIGPU云服务器与高性能应用服务HAI的对比一、创建HAI模型实例1.1算力连接1.2暴露API1.3开放安全组二、构建大模型StreamAPI三、设计提示词&构建AI算命大师客户端四、将应用部署到Cloudstudio我对腾讯云HAI产品的看法文章小小总结与产品建议发展趋势不足前言今天下班的路上,在天桥上看到一位算命的先生,一直在想什么时候我去找他们算一卦,我一向对人物命运和未来很感兴趣,但是科学让我觉得找这些人没有必要性,随着今年AI的爆火,ChatGPT横空出世,AI的智能化得以体现,人类的的大脑好像也要迎来解放,然后我想利用人工智能来

物理学家证明人类生活在「矩阵」之中?宇宙是「模拟系统」,多系统证实信息演化趋向稳定

有物理学家已经证实,人类其实就生活在矩阵空间之中!?听起来如此玄幻的说法,真的能被科学证明?朴茨茅斯大学物理学副教授,信息论专家,MelvinVopson在他的新论文中提出:证明人类生活在一个模拟世界的假设的证据,可能隐藏在信息基本法则之中——例如人类DNA中的遗传信息或计算机中存储的数字信息。论文地址:https://pubs.aip.org/aip/adv/article/13/10/105308/2915332/The-second-law-of-infodynamics-and-its他的研究结果表明,随着时间的推移,不同的信息系统会经历相同的最小化过程,这个最小化过程非常类似于计算机

【明解STM32】中断系统理论基础知识篇之中断基本原理及NVIC

目录一、前言二、基本原理概述1、中断的作用2、中断和异常3、NVIC中断控制器4、中断的分类三、中断管理机制1、中断向量2、中断优先级3、中断嵌套四、中断处理流程五、总结一、前言        中断是什么?举个例子来说,当我们正在工作时,突然电话响了,这时你会把手里的工作先停下来,然后去接电话,当接完电话后,电话里的人安排你马上做一件事,这时你需要立刻去做这件事,当把这件事做完后你会继续之前被打断的工作,这个过程为一次中断。        在计算机科学中,中断指计算机CPU获知某些事,暂停正在执行的程序,转而去执行处理该事件的程序,当这段程序执行完毕后再继续执行之前的程序。整个过程称为中断处理

Elasticsearch之中文分词器

📢📢📢📣📣📣哈喽!大家好,我是【一心同学】,一位上进心十足的【Java领域博主】!😜😜😜✨【一心同学】的写作风格:喜欢用【通俗易懂】的文笔去讲解每一个知识点,而不喜欢用【高大上】的官方陈述。✨【一心同学】博客的领域是【面向后端技术】的学习,未来会持续更新更多的【后端技术】以及【学习心得】。✨如果有对【后端技术】感兴趣的【小可爱】,欢迎关注【一心同学】💞💞💞❤️❤️❤️感谢各位大可爱小可爱!❤️❤️❤️ 目录一、问题引入二、集成IK分词器2.1下载2.2安装2.3使用IK分词器🌵介绍🔥使用ik_smart(最少切分)🔥 使用ik_max_word(最细粒度划分)三、自定义分词器3.1问题引入3.

51单片机学习笔记之中断(外部中断、定时器中断、中断嵌套)

要学习51单片机中断的朋友,拥有这一篇博文就够了,深入浅出,里面包含了寄存器,外部中断、定时器中断、中断嵌套等的讲解,还有代码实战。快一万字,写得不容易,还请大家点赞支持一下,后续持续更新(一)寄存器1.什么是寄存器2.寄存器怎么用(二)中断1.中断允许寄存器IEEX0ET0EX1ET1ESEA使用方法2.中断优先级寄存器IPPS——串行口中断优先级控制位PT1——定时器/计数器1中断优先级控制位PX1——外部中断1中断优先级控制位PT0——定时器/计数器0中断优先级控制位PX0——外部中断0中断优先级控制位中断优先级(高到低)3.TCON寄存器TF1:片内定时器/计数器T1的溢出中断请求标志

[LLM+AIGC] 01.应用篇之中文ChatGPT初探及利用ChatGPT润色论文对比浅析(文心一言 | 讯飞星火)

近年来,人工智能技术火热发展,尤其是OpenAI在2022年11月30日发布ChatGPT聊天机器人程序,其使用了Transformer神经网络架构(GPT-3.5),能够基于在预训练阶段所见的模式、统计规律和知识来生成回答,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流以及完成复杂的NLP任务。基于此,为更好地学习前沿AI知识,了解LLM和AIGC应用实战,本人在忙完博士学业后,立刻开启了《LLM+AIGC》专栏,一方面作为在线笔记记录和分享自己的学习过程,另一方面期望帮助更多初学者以及对LLM感兴趣的同学。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持,知识无价人有情,希望我们都能在人生

最新版本 Stable Diffusion 开源 AI 绘画工具之中文自动提词篇

✨目录🎈标签生成器🎈提示词自动补全🎈标签生成器由于输入正向提示词prompt和反向提示词negativeprompt都是使用英文,所以对学习母语的我们非常不友好使用网址:https://tinygeeker.github.io/p/ai-prompt-generator这个网址是为了让大家在使用AI绘画的时候更容易去生成想要的提示词,支持降权,加权等功能项目已开源在Github上,开源网址:https://github.com/tinygeeker/ai-prompt-generator这个标签生成器,按照分类,将常用的提示词都进行了分类,非常的清晰明了基本从上到下选择一遍,即可是你想要生成的