本篇文章整理下目前常用的LLMs模型们和数据集简介。BackBones​https://github.com/FreedomIntelligence/LLMZoo可以看到目前被广泛用来作为LLMs的backbone的模型有以下特点：Backbone：基于某个开源backbone，如GLM、LLaMA、BLOOMZ（GPT-style）Datasets：分为两类Instruction、ConversationTuningStrategies：分为两类SFT、RLHFOptimization：开源项目参数规模一般都不是很大，Params6/7B、13BLLaMA：MetaAI。7B、13B、33B

文档：WhatistheAWSCommandLineInterface?-AWSCommandLineInterface1.简介AWS命令​​行界面(AWSCLI)是一种命令行工具，能够使用shell中的命令与AWS服务进行交互。AWSCLI能够运行实现与基于浏览器的AWS管理控制台所提供的功能等效的命令：控制台中的所有服务管理、访问功能都可在AWSAPI和AWSCLI中使用。新的AWS功能和服务在发布时或发布后180天内通过API和CLI提供完整的功能。2.AWSCLI版本2AWSCLI版本2是AWSCLI的最新主要版本，支持所有最新功能。版本2中引入的某些功能不会向后移植到版本1，必须升级

《鸿蒙HarmonyOS手机应用开发实战》一书由清华大学出版社出版，已经于2022年1月上市。拿到了样书，第一时间希望与读者朋友们分享下这本书里面的内容。这本书的背景近期拿到了样书，迫不及待的对新书做了浏览。同时也做了拆书与导读，可以在B站找到：https://www.bilibili.com/video/BV1gL411c7hg/聊下为啥要写这本书。中国信息产业一直是“缺芯少魂”，其中的“芯”指的是芯片，而“魂”则是指操作系统。而自2019年5月15日起，美国陆续把包括华为在内的中国高科技企业列入其所谓的“实体清单”（EntitiesList），标志着科技再次成为中美博弈的核心领域。随着谷歌

主要的组件ExecutorExecutorServiceScheduledExecutorServiceFutureCountDownLatchCyclicBarrierSemaphoreThreadFactoryjava.util.concurrent简介java.util.concurrent包提供了很多有用的类，方便我们进行并发程序的开发。本文将会做一个总体的简单介绍。主要的组件java.util.concurrent包含了很多内容，本文将会挑选其中常用的一些类来进行大概的说明：ExecutorExecutorServiceScheduledExecutorServiceFutureCo

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智能合约开发框架-Hardhat​简介Hardhat是一个编译、部署、测试和调试以太坊应用的开发环境。Hardhat内置了Hardhat网络，这是一个专为开发设计的本地以太坊网络。主要功能有Solidity调试，跟踪调用堆栈、console.log()和交易失败时的明确错误信息提示等。环境node.jspython安装npminstall--global--productionwindows-build-toolsnpminstall-ghardhat安装中如果出现这样的报错npmERR!gypERR!findVSnpmERR!gypERR!findVSmsvs_versionwassetfr

PX4开源软件框架简明简介1.PX4系统构架1.1飞控+地面站/RC控制1.2飞控+伴飞电脑+地面站(集成RC控制)2.PX4软件构架2.1设计概念2.2软件构架2.1中间件2.2飞控代码3.PX4运行环境3.1PX4模块运行方式3.2PX任务启动方式4.总结&后续补充文章汇总列表5.参考资料通过Git上的工程目录结构，简单的研读了关于PX4开源工程的情况，详见PX4开源工程结构简明介绍。鉴于PX4是一份复杂的系统，而复杂事物是非常难于被理解的。也凸显了抽象问题，简化问题的重要性。通过这种化繁为简方法论，从清晰简洁的设计框架来理解，不仅仅是一种学习方法，也是一种工程设计方法。注：其实这个工程技

注：本文缩写说明本文代码都是基于AndroidS一、概述本文将对从App画出一帧画面到这帧画面是如何到达屏幕并最终被人眼看到的这一过程进行简要分析，并将这其中涉及到的各个流程与其在systrace上的体现对应起来，期望最终能够让读者对Android系统下的画面显示流程有一个宏观的认识。上图为Android的图形显示系统框架图，首先上层应用通过ViewRoot的scheduleTraversals函数发起绘制任务，并通过HWUI调用OpenGL接口将绘制数据传递给GPU处理；SF会接收所有应用更新的绘制数据，并根据Z-Order、透明度、大小、位置等参数计算出每个应用图层在最终合成图像中的位置；

更多信息请关注WX搜索GZH：XiaoBaiGPTPython数据分析简介本教程将介绍如何使用Python进行大数据分析。Python是一种功能强大且易于使用的编程语言，具备丰富的数据分析库和工具。在本教程中，我们将涵盖以下主题：数据分析准备工作导入数据数据清洗和预处理数据探索与可视化数据分析与建模1.数据分析准备工作在开始数据分析之前，我们需要确保正确安装了所需的Python库。以下是一些常用的库：Pandas：用于数据处理和分析的核心库。NumPy：提供高性能的数值计算功能。Matplotlib：用于数据可视化和绘图的库。Seaborn：基于Matplotlib的高级数据可视化库。Scik

一、陀螺仪简介实验室常用的两种陀螺仪：mpu6050icm20602不管是ICM还是MPU，精度都能达到要求。陀螺仪是感受空间姿态的传感器，是控制小车平衡，判断和调节姿态的核心元件。六轴陀螺仪结合了三轴陀螺仪和三轴加速度计，其“六轴”分别为加速度xyz轴，角速度xyz轴，即既能感知角度变化，也能感知加速度变化，这六个量经过运算，可以返回三个姿态角：俯仰角（车头绕Y轴翘起角度），航向角（车身绕Z轴旋转角度），翻滚角（侧轮绕X轴抬起角度）。陀螺仪在竞速智能车中的主要作用有以下几点：与转向环串级使用，与Z轴角速度关联，增加转向力度；调整平衡车姿态，使车身平衡且能正常转向和前进角度环闭环控制的输入，比