文章目录前言传统SD卡和可贴片SD卡传统SD卡可贴片SD卡实际使用总结前言随着目前时代的快速发展，即使是使用MCU的项目上也经常有大数据存储的需求。可以看到经常有小伙伴这样提问：大家好，请问有没有SD卡芯片，可以直接焊接到PCB板上的。项目需要保存900M以上字节，nandflash比较贵。或者有什么便宜的存储芯片提供。谢谢！传统做法无非如下几种：用eMMC芯片，和SD接口基本兼容，细节有区别。一般的操作系统能支持。东芝还是谁有焊接的嵌入式SD模块，贵。做TF卡的封装，直接上锡人工焊死。其实还有一种选择就是可贴片SD卡。传统SD卡和可贴片SD卡传统SD卡相对于可贴片SD卡，传统SD卡存在一些劣

StableDiffusionWebUI是一个基于AUTOMATIC1111的stable-diffusion-webui仓库的项目，允许用户通过web界面轻松地生成AI驱动的图像。本文将指导您在Linux系统上完成StableDiffusionWebUI的安装过程。准备工作在安装StableDiffusionWebUI之前，请确保您的Linux系统满足以下要求：操作系统：基于Debian的Linux发行版，如Ubuntu或Debian。Python版本：Python3.6或更高版本。足够的磁盘空间：至少1GB的空间用于安装和运行。内存要求：至少2GB可用内存。安装步骤1.安装必要的软件和库打

使用FPGA播放音频（一）这篇重点：如何从SD卡读取音频文件并将其输出到扬声器上。开篇第一步在上一篇教程中，创建了一个I2S发送器用来发送来从FPGA内部ROM的音频数据。下一步，我们向该I2S发送器添加AXI-Stream接口，这样我们就可以将发送器与ZYNQ的处理系统连接，还可以从SD卡读取音频数据。为此，创建一个新的top设计。本设计应具有以下接口：该块设计产生以下代码：entity AXIS_I2S is    Generic (   RATIO   : INTEGER := 8;                WIDTH   : INTEGER := 16              

文章目录一、StableDiffusion核心基础原理（一）StableDiffusion模型工作流程（二）StableDiffusion模型核心基础原理（三）StableDiffusion的训练过程（四）其他主流生成式模型二、StableDiffusion核心网络结构（一）SD模型整体架构（二）VAE模型（三）U-Net模型（四）CLIPTextEncoder模型StableDiffusion是计算机视觉领域的一个生成式大模型，可以用于文生图，图生图，图像inpainting，ControlNet控制生成，图像超分等丰富的任务。一、StableDiffusion核心基础原理（一）Stable

安装下载最新版本确保你的NVIDIA显卡驱动程序是最新的（起码不能太老）启动安装程序在欢迎屏幕上单击下一步在屏幕上，选择要安装的内容如果你已经安装了Python3.10和Git，那么可以取消选中如果你不知道这些是什么，就按默认的来。（注意python这玩意，特定版本很重要）点击next等待下载/安装，耐心等待，安装在后台进行这一步的时候注意一下安装路径：整个工具加上模型，体积还是比较大的，最好装在SSD上，硬盘闲置空间大于40GB，以及避免安装路径中出现中文installSDCheckpoint：你要是不知道这个东西是什么，就保持勾选。Iunderstand：用户协议这种东西，懂的都懂，勾上就

前言之所以写本文，源于以下两点在此文《基于LangChain+LLM的本地知识库问答：从企业单文档问答到批量文档问答》的3.5节中，我们曾分析过langchain-chatchat项目中文本分割相关的代码，当时曾提到该项目中的文档语义分割模型为达摩院开源的：nlp_bert_document-segmentation_chinese-base (这是其论文)在此文《知识库问答LangChain+LLM的二次开发：商用时的典型问题及其改进方案》中，我们再次提到，langchain-chatchat的默认分块大小是chunk_size：250(详见configs/model_config.py，但

1、准备材料正点原子stm32f407探索者开发板V2.4STM32CubeMX软件（Version6.10.0）keilµVision5IDE（MDK-Arm）ST-LINK/V2驱动野火DAP仿真器XCOMV2.6串口助手2、实验目标使用STM32CubeMX软件配置STM32F407开发板SDIO使用FatFs中间件读写4线SD卡，并实现以轮询方式读写SD卡或以DMA方式读取SD卡3、FatFs轮询读取SD卡流程3.0、前提知识FatFs文件系统相关知识请读者阅读STM32CubeMX教程26FatFs文件系统-W25Q128读写实验”3.0、前提知识“、"3.2.1、外设初始化调用流程

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总模型结构一个promptencoder，对提示进行编码，imageencoder对图像编码，生成embedding,最后融合2个encoder，再接一个轻量的maskdecoder，输出最后的mask。模型结构示意图：流程图：模型的结构如上图所示.prompt会经过promptencoder,图像会经过imageencoder。然后将两部分embedding经过一个轻量化的maskdecoder得到融合后的特征。encoder部分使用的都是已有模型，decoder使用transformer。imageencoder利用MAE(MaskedAutoEncoder)预训练的ViT模型,对每张图片