1.      技术世界1.1.        为了创造一个更加公正的技术世界，我们在创造技术的时候，需要接受更多不同的声音1.2.        在计算机科学中，很难说清楚‘简单’和‘几乎不可能’的区别1.3.        谈论计算太难了，这导致了很多误解1.3.1.          计算机在某些方面表现得非常优秀，而在另外一些方面表现得非常糟糕1.3.2.          当人们误判计算机在执行任务时的参与程度时，社会问题就会产生1.4.        蹒跚学步的孩子一般可以在不踩到玩具的情况下在房间内行走（当然，她可能会偏不这样干），但机器人做不到1.5.        使用机器人

和你一起终身学习，这里是程序员Android经典好文推荐，通过阅读本文，您将收获以下知识点:一、Camera框架介绍：Camera的框架分为Kernel部分和hal部分，其中kernel部分主要有两块：imagesensordriver，负责具体型号的sensor的id检测，上电，以及在preview、capture、初始化、3A等等功能设定时的寄存器配置；ispdriver，通过DMA将sensor数据流上传；HAL层部分主要有三部分组成：imageio，主要负责数据buffer上传的pipe；drv，包含imgsensor和isp的hal层控制；featureio，包含各种3A等性能配置；

前言：数模排版通常面临两个选择：Word、latex，但是许多人对latex并不熟悉，就算下载了别人分享的模板，还有一些小细节不会。在此，我分享latex排版时常用语法。本人还是觉得latex会用了是很方便的，节约排版的时间，尤其是图、表、公式比较多的时候，latex可以自动标号。推荐小白使用overleafhttps://www.overleaf.com/。数学建模latex速成入门1.引入包库2.基础知识3.大标题+段行标号大标题标号4.插入图片5.表格6.公式7.引用参考文献1.引入包库就像Python、C语言一样，latex使用某些语法函数时也需要导包\usepackage{geome

论文阅读——APre-trainedSequentialRecommendationFramework:PopularityDynamicsforZero-shotTransfer’一个预训练的顺序推荐框架：零样本迁移的流行动态‘摘要：在在线应用的成功中，如电子商务、视频流媒体和社交媒体，顺序推荐系统是至关重要的。虽然模型架构不断改进，但对于每个新的应用领域，我们仍然需要从头开始训练一个新模型以获得高质量的推荐。另一方面，预训练的语言和视觉模型在零样本或少样本适应到新应用领域方面取得了巨大成功。受到同行AI领域预训练模型成功的启发，我们提出了一种新颖的预训练顺序推荐框架：PrepRec。我们通

目录前言1、FPGA是什么？2、FPGA开发环境2.1  语言环境2.2FPGA开发思路总结前言在专用集成电路（ASIC）领域中，FPGA作为一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。同时FPGA可用于实现硬件灵活定制，能够高效地实现算法加速、数据处理，从而提高系统的性能。1、FPGA是什么？FPGA（全称:FieldProgrammableGateArray)，即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。FPGA是一种完成通用功能的可编程逻辑芯片，即可以对其进行编程实现某种逻辑处理功能。FPGA更偏向

本系统（程序+源码）带文档lw万字以上 文末可获取本课题的源码和程序系统程序文件列表系统的选题背景和意义选题背景：随着社会的发展和人们生活水平的提高，水资源的质量和数量日益受到关注。水质问题不仅关系到人们的生活用水安全，还涉及到农业、工业、生态环境等多个方面。因此，对水质数据进行实时监测和分析，对于保障水资源的可持续利用具有重要意义。传统的水质监测方法主要依赖于人工采样和实验室分析，这种方法耗时较长，且无法实现实时监测。随着物联网技术和移动互联网的发展，通过传感器设备实时采集水质数据，并通过互联网进行传输和展示，成为了一种新兴的水质监测手段。然而，目前市场上的水质监测系统大多以网页形式呈现，用

论文笔记：DeformableDETR-可变形注意力机制——DEFORMABLEDETR:DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTION综述主要思想方法可变注意力模块多尺度可变注意力模块可变形的TF编码器总结综述论文题目：《DEFORMABLEDETR:DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTION》会议时间：ICLR2021论文地址：https://openreview.net/pdf?id=gZ9hCDWe6ke源码地址：https://github.com/fundamentalv

        ChatGPT是由OpenAI开发的一种基于大规模预训练的语言生成模型。它建立在GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型的基础上，通过大量的无监督学习和生成式任务训练来学习语言的概念和模式。        ChatGPT的原理是基于Transformer模型。Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络架构，它能够有效地捕捉长距离依赖关系。ChatGPT的核心结构包括编码器和解码器，其中编码器用于将输入序列转换成上下文向量，解码器则利用上下文向量生成输出序列。        ChatGPT的训练过程分为两个阶段：预训练和微调。

前言总结一些在科研写作中使用ChatGPT的命令，以助力提升科研写作的效率。文章目录前言一、ChatGPT简介1.ChatGPT普通版与Plus版的区别1）普通账号2）Plus账号二、NewBing简介1.快速通过申请三、辅助学术写作1.改写论文表述2.语言润色辅助（1）中文校对及润色（2）中译英（3）英文校对及润色3.综述框架辅助4.实验结果分析及实验设计5.列举xxx领域内的研究

最近chatGPT很火，就去逛了一下openai的github项目。发现了这个项目。这个项目可以识别视频中的音频，转换出字幕。带着一颗好奇的心就尝试自己去部署玩一玩跟着这篇文章一步步来进行安装，并且跟着这篇文章解决途中遇到的问题。途中还会遇到几个问题：总结一下：1、下载cuDNN时会提示叫你登录Navia的账号，我登录的时候发现内地、香港、新加坡的IP登录不了nvdia-develop的官网，换成美国IP则很顺利。这。。。。2、Ptyhton版本别使用太高的，防止后续pip找不到相关的版本。我原本使用的3.11，后面因为提示找不到相应的版本，换成3.10解决3、pip运行whisper还会提示