【STM32F407学习笔记】中断优先级管理与外部中断1.中断介绍1.1中断的概念1.2中断的产生1.3中断处理的流程2.STM32内嵌向量中断控制器2.1NVIC控制器的寄存器2.2中断管理方法2.3中断的配置3.EXTI外部中断3.1EXTI基本结构3.2SYSCFG_EXTICRx外部中断配置寄存器3.3EXTI框图4.软件设计5.总结计算机系统中中断占有极其重要的地位，在嵌入式系统中更是如此。中断机制能让计算机有效合理的发挥效能和提高效率。涉及外设：EXIT外部中断，NVIC内嵌向量中断控制器。1.中断介绍1.1中断的概念计算机在执行程序的过程中，当出现异常情况或特殊情况时，计算机停止
.net版本历史https://github.com/markjprice/cs12dotnet8https://github.com/markjprice/cs12dotnet8/blob/main/docs/ch01-dotnet-history.md这里讲的很清楚 现代.net和以前的.net框架的关系，如下图.net5 其中.net5是一个关键的跨越版本，在这后.net完全的跨平台统一了2020年11月合并为.NET5这样的单一线程。（注意，.NETFramework在图中缩写为.NetFW。）发布时，.NET5将覆盖.NETFramework4.8、Mono5.0和.NETCore3
符号规定先来规定一些符号。\(\lvertS\rvert\)代表这个字符串\(S\)的长度。\(S_{l\cdotsr}\)代表字符串从第\(l\)个字符到第\(r\)个字符组成的字串。\(F(S,i)\)等同于\(S_{1\cdotsi}\)（就是字符串长度为\(i\)的前缀）\(E(S,i)\)等同于\(S_{\lvertS\rvert-i+1\cdots\lvertS\rvert}\)（就是字符串长度为\(i\)的后缀）注意在我们的定义里这个后缀是从左往右读的\(B(S)\)表示\(S\)的一个最长border的长度（具体什么是border之后再谈）前置芝士—border定义如果一个字符
JavaScript的介绍JavaScript之父布兰登.艾奇(BrendanEich),1995年,用10天时间完成JavaScript的设计.JavaScript和Java的关系两者之间就像老婆和老婆饼的关系,即毫无关系,JavaScript最初的名字叫LiveScript,为了蹭Java热度,才改名为JavaScript.JavaScript最初只是为了进行前端页面开发,后来JavaScript被赋予了更多的功能,可以用来开发桌面程序,手机app,服务器端的程序…JavaScript和HTML和CSS之间的关系HTML:网页的结构(骨),CSS:网页的表现(皮),JavaScript:网
3.8深度学习框架PyTorch目录1.PyTorch简介2.PyTorch的安装3.PyTorch相关资源4.张量5.自动求导6.并行计算简介7.AI硬件加速设备PyTorch简介PyTorch是由MetaAI(Facebook)人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库，目前被广泛应用于学术界和工业界，相较于Tensorflow2.x，PyTorch在API的设计上更加简洁、优雅和易懂。本节内容：了解PyTorch的发展流程了解PyTorch相较于其他框架的优势PyTorch的发展“AllinPyTorch”，PyTorch自从推出就获得巨大的关注
随着大型语言模型（LLM）的发展，从业者面临更多挑战。如何避免LLM产生有害回复？如何快速删除训练数据中的版权保护内容？如何减少LLM幻觉（hallucinations，即错误事实）?如何在数据政策更改后快速迭代LLM？这些问题在人工智能法律和道德的合规要求日益成熟的大趋势下，对于LLM的安全可信部署至关重要。目前业界的主流解决方案为LLM对齐(alignment)，即通过建立对比数据（正样本和负样本）用强化学习的方式来对LLM进行微调(Finetuning)，也就是RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)[1]，从而保证LLM输出符合人类预期和
文章首发于：MyBlog欢迎大佬们前来逛逛1.NumPy矩阵1.1mat函数mat=asmatrixasmatrix(data,dtype=None):data：表示输入的数组或者字符串，使用‘，’分割列，使用‘；’分割行创建两个普通的矩阵：print(np.mat([1,2,3]))print(np.mat("1,2,3;4,5,6;7,8,9"))--------[[123]][[123][456][789]]需要注意：mat创建的矩阵是不会产生副本的，即共享内存：a1=np.array([1,2,3,4,5])ma1=np.mat(a1)ma1[0,0]=100print(ma1)pri
摘 要目前深度强化学习中的对抗攻击和防御的研究大多集中在静态图像的分类任务方面，而在动态视频方面的应用研究还存在许多空白。对此，首先在Atari游戏，即动态视频中实现深度Q网络（DeepQNetwork，DQN）智能体模型；其次使用快速梯度符号方法（FastGradientSignMethod，FGSM）白盒攻击与黑盒攻击、投影梯度下降（ProjectedGradientDescent，PGD）攻击和像素攻击对DQN模型进行对抗攻击实验；最后使用基于高斯数据增强的随机化防御和对抗训练方法对这些对抗攻击进行防御实验。实验结果表明，深度强化学习中的对抗攻击和防御在动态视频应用中同样具有有效性。内容
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~超参数调优超参数调优需要依靠试验的方法，以及人的经验。对算法本身的理解越深入，对实现算法的过程了解越详细，积累了越多的调优经验，就越能够快速准确地找到最合适的超参数试验的方法，就是设置了一系列超参数之后，用训练集来训练并用验证集来检验，多次重复以上过程，取效果最好的超参数。训练数据的划分可以采用保持法，也可以采用K-折交叉验证法。超参数调优的试验方法主要有两种：网格搜索和随机搜索。网格搜索网格搜索法将各超参数形成的空间划分为若干小空间，在每一个小空间上取一组值作为代表进行试验。取效果最好的那组值作为最终的超参数值。这种暴力的方法，只适合于小样
一、概念ZooKeeper是一个开放源码的分布式协调服务，它是集群的管理者，监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作，最终将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。分布式应用程序可以基于ZooKeeper实现数据发布、订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调、通知、集群管理、master选举、分布式锁和分布式队列等功能。ZooKeeper保证了如下分布式一致性特性：顺序一致性原子性单一视图可靠性实时性客户端的读请求可以被集群中的任意一台机器处理，如果读请求在节点上注册了监听器，这个监听器也是由所连接的ZooKeeper机器来处理。对于写请求，这些请求会同时发给其他
