2023年第一篇文章来咯~8指令多周期（硬布线）MIPSCPU设计报告一、设计概述（基本类似于上一篇）1.1设计目的1.2设计任务1.3设计要求1.4技术指标二、总体方案设计2.1主要功能部件2.2数据通路设计三、详细设计与实现3.1主要功能部件的实现3.2数据通路的实现3.3硬布线控制线的实现四、实验过程与调试4.1硬布线故障及分析4.2测试用例和功能测试4.2.1数据读入（addi指令，sw指令）4.2.2数据求和（add指令，bne指令）4.2.3数据排序（简单的选择排序（正序和倒序），beq）4.2.4结束指令（v0=10，syscall）4.2.5数据的展示五、设计总结与心得六、参考
衡宇发自凹非寺量子位|公众号QbitAI大模型创业，“最安全”的人来了！吴翰清，前阿里云首席安全科学家、P10级研究员在今年5月离职阿里后，现在被曝投身AI创业。量子位了解到，他在杭州成立了一家名为KMind的公司，年中时已经完成一轮融资。KMind创始团队堪称大牛云集、星光四溢，吴翰清只是代表之一，据悉还有西湖大学某实验室的博导加盟，同为公司联创。而且吴翰清在KMind担任的是CEO角色，技术条线有另一位高人把控，担任CTO。量子位独家获悉，这位曾经“让马云安枕无忧的男人”现在要做的事，关乎一个新颖的概念：个人AI计算机。个人AI计算机是什么？今年5月，吴翰清的状态在阿里内部显示为“离职”时
很多刚学习嵌入式的同学困惑经常看到CPU，MCU，SOC这几个名词，难道是同一样东西吗？其实不是。它们之间还是有区别的。让我们深入了解它们之间的区别，探索它们在计算世界中各自的作用。1.CPU（中央处理器）：中央处理器，或称为CPU，是计算机的大脑。它是一块硅芯片，负责执行计算机程序中的指令。CPU包含运算单元、控制单元和缓存，通过时钟信号按照指令集执行各种操作。CPU是计算机的核心组件，掌握着整个系统的运行节奏。其实CPU就是个计算和控制逻辑的单元。2.SoC（片上系统）：片上系统，或称为SoC，是一种将多个功能集成到一个芯片上的设计。一个SoC通常包括CPU、内存、图形处理器、网络控制器、
这是一个我离开又回来一段时间的问题。我从来没有真正解决过这个问题。我一直在尝试使用CADisplayLink动态绘制饼图样式进度。当我有1-4个uiviews同时更新时，我的代码工作正常。当我添加更多内容时，馅饼的绘制变得非常生涩。我想解释一下我一直在尝试的事情，希望有人能指出效率低下的地方并提出更好的绘图方法。我创建了16个uiview，并为每个添加了一个CAShapeLayersubview。这是我要绘制饼图的地方。我预先计算了代表0到360度圆的360个CGPath，并将它们存储在一个数组中以尝试提高性能。在主视图中，我启动一个显示链接，遍历所有其他View，计算它应该显示多少完
Linux系统中提供CPU性能分析工具整理汇总查看CPU信息在linux操作系统中，CPU的信息在启动的过程中被装载到虚拟目录/proc下的cpuinfo文件中，我们可以通过cat/proc/cpuinfo查看一下：cat/proc/cpuinfo显示如下：root@thead-910:~#cat/proc/cpuinfoprocessor:0hart:0isa:rv64imafdcsummu:sv39modelname:T-HEADC910freq:1.2GHzicache:64kBdcache:64kBl2cache:2MBtlb:10244-wayscacheline:64Bytesad
fromllama_cppimportLlamamodel=Llama(model_path="llama-2-7b-chat.ggmlv3.q4_0.bin")错误：gguf_init_from_file:invalidmagiccharacters'tjgg'等，也就是无法加载模型因为最新版的llama-cpp-python不支持ggml文件格式了解决方案：1、降低版本（最简单）：pipinstallllama-cpp-python==0.1.782、直接下载对应GGUF的模型3、利用llama.cpp内部转换函数进行转换参考出处：TheBloke/Llama-2-13B-GGML·Cou
我正在通过网络从相机(MJPEG)接收一系列JPEG。我在UIView中显示接收到的图像。我看到的是我的应用程序花费了50%的CPU(经过测试的设备和模拟器)，在我看来是UIView更新。是否有一种CPU密集度较低的方法来执行此屏幕更新？在将JPEG交给UIView之前，我应该以某种方式对其进行处理吗？接收方式:UIImage*image=[UIImageimageWithData:data];dispatch_async(dispatch_get_main_queue(),^{[cameraViewupdateVideoImage:image];});更新方法:-(void)upda
在mapView中四处移动一些图像时，我发现将图像包装到注释中——然后四处移动该注释会导致CPU的大量使用。在采用替代方法后，将图像包装到UIImageView并将ImageView作为subview添加到MKMapViews的View中，“在图像周围移动”可以在几乎0%的CPU使用率下完成。为什么？我最初的假设是subview是使用GPU绘制的，但我找不到任何文档来支持我的假设。附件是仪器的屏幕截图。第一张图片的蓝色部分表示采用注释方法时的cpu使用情况。第二张图片的蓝色部分显示了采用UIImageView-as-subview方法时的cpu使用情况。两个UML图代表每种方法的设计。
我有一个UITextField的子类，它设置了self.delegate=self。该子类用于防止将特殊字符输入到UITextField中。起初它工作正常，但在按下几个键后，CPU峰值达到100%并卡住了应用程序。Xcode中没有崩溃日志，因为该应用程序从未真正崩溃过，它只是保持卡住状态，直到我停止它。经过一些研究，我确定问题是将delegate设置为self-显然我应该为UITextField创建一个单独的delegate？我在网上搜索过，但找不到任何关于如何执行此操作的有用信息。我的AcceptedCharacters子类:AcceptedCharacters.h#import@i
目录前言准备工作Git Python3.9 Cmake下载模型 合并模型部署模型 前言想必有小伙伴也想跟我一样体验下部署大语言模型,但碍于经济实力,不过民间上出现了大量的量化模型,我们平民也能体验体验啦~,该模型可以在笔记本电脑上部署,确保你电脑至少有16G运行内存开原地址：GitHub-ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca:中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU部署(ChineseLLaMA&AlpacaLLMs)Linux和Mac的教程在开源的仓库中有提供，当然如果你是M1的也可以参考以下文章：https://gist.github.com/cedrickche
