1、物联网的诞生美国计算机巨头微软(Microsoft)创办人、世界首富比尔盖茨，在1995年出版的《未来之路》一书中，提及“物物互联”。1998年麻省理工学院提出，当时被称作EPC系统的物联网构想。2005年11月，国际电信联盟发布《ITU互联网报告2005：物联网》，正式提出物联网时代来临。物联网（IoT）一词是由KevinAshton于1999年在Proctor＆Gamble的一次演讲中创造的。他是麻省理工学院Auto-ID实验室的联合创始人。他率先将RFID（用于条形码检测器）用于供应链管理领域。他还创立了Zensi，一家生产能量传感和监测技术的公司。所以，让我首先向您介绍KevinA

前言本文主要参照线程池ThreadPoolExecutor的实现方式自己写一个线程池，主要是因为ThreadPoolExecutor的源码读起来还是挺费劲，想通过自己仿写的方式加深理解首先要了解ThreadPoolExecutor线程池的工作机制，不明白的看这里初步思路需要解决的问题线程池的主要作用是保存限制数量的线程，当有执行任务时，从中选择某个线程去执行，而不是来个任务就new一个Thread，鉴于thread.start()执行完成之后就会销毁，所以如何保持线程不销毁是个关键，解决思路有很多，比如可以给线程这样一个长期运行任务：当用用户任务到达时执行用户任务，没有用户任务时wait，用户

知识点：什么是掌控板？掌控板是一块普及STEAM创客教育、人工智能教育、机器人编程教育的开源智能硬件。它集成ESP-32高性能双核芯片，支持WiFi和蓝牙双模通信，可作为物联网节点，实现物联网应用。同时掌控板上集成了OLED显示屏、RGB灯、加速度计、麦克风、光线传感器、蜂鸣器、按键开关、触摸开关、金手指外部拓展接口，支持图形化及MicroPython代码编程，可实现智能机器人、创客智造作品等智能控制类应用。1、物联网（InternetofThings，缩写：IoT）是基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。其应用领域主要包括运输和物流、工业制造、

文章目录1.为什么用多头注意力机制2.什么是多头注意力机制3.多头注意力机制模型和理论计算4.动手实现多头注意力机制层小结练习1.为什么用多头注意力机制所谓自注意力机制就是通过某种运算来直接计算得到句子在编码过程中每个位置上的注意力权重；然后再以权重和的形式来计算得到整个句子的隐含向量表示。自注意力机制的缺陷就是：模型在对当前位置的信息进行编码时，会过度的将注意力集中于自身的位置，因此作者提出了通过多头注意力机制来解决这一问题。2.什么是多头注意力机制  在实践中，当给定相同的查询、键和值的集合时，我们希望模型可以基于相同的注意力机制学习到不同的行为，然后将不同的行为作为知识组合起来，例如捕获

webrtc(WebReal-TimeCommunications)是一个实时通讯技术，也是实时音视频技术的标准和框架。大白话讲，webrtc是一个集大成的实时音视频技术集，包含了各种客户端api、音视频编/解码lib、流媒体传输协议、回声消除、安全传输等。对于开发者来说可以借助webrtc非常方便的实现低延时视频通话能力。现在主流的直播系统、会议系统基本都是基于webrtc来实现。一、webrtc三种架构我们先大概了解下webrtc的几种架构及各自适用场景。【Mesh】Mesh架构，需要所有参与连接的peer建立与所有其他peer的媒体连接。该架构需要n-1个上下行，以此带来的带宽消耗（流量

AI学习目录汇总1、图像增强图像增强可以扩展训练样本数量、减小对某个属性的依赖。比如，裁剪图像，可以减少模型对对象出现位置的依赖；调整亮度、颜色等因素来降低模型对颜色的敏感度等1.1、准备工作头文件%matplotlibinline：图表直接嵌入到Notebook中，本人使用的jupyter-lab%matplotlibinlineimporttorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l显示图片d2l.set_figsize(

文本向量的应用one-hot文本向量!pipinstalljiebaimportjieba#中文分词包text='''6月27日，世界经济论坛发布了《2023年10大新兴技术》报告。重点介绍了在未来3—5年对全球经济、工作、生活、医疗等产生积极影响的创新技术。其中，生成式AI首次入选并排名第2位。世界经济论坛的10大新兴技术报告已发布了11年。本次世界论坛联合前沿媒体、20个国家的90多名专家共同创作了该报告，为全球多数国家了解最新创新技术提供了帮助。这10大技术分别是柔性电池、生成式AI、可持续航空燃料、设计噬菌体、心理健康元宇宙、可穿戴植物传感器、空间组学、柔性神经电子学、可持续计算和人工

最近使用深度学习进行时间序列预测而不是经典方法涌现出诸多创新。本文将为大家演示一个基于HuggingFaceTransformers包构建的概率时间序列预测的案例。概率预测通常，经典方法针对数据集中的每个时间序列单独拟合。然而，当处理大量时间序列时，在所有可用时间序列上训练一个“全局”模型是有益的，这使模型能够从许多不同的来源学习潜在的表示。深度学习非常适合训练全局概率模型，而不是训练局部点预测模型，因为神经网络可以从几个相关的时间序列中学习表示，并对数据的不确定性进行建模。在概率设定中学习某些选定参数分布的未来参数很常见，例如高斯分布或Student-T，或者学习条件分位数函数，或使用适应时

37款传感器与执行器的提法，在网络上广泛流传，其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止这37种的。鉴于本人手头积累了一些传感器和执行器模块，依照实践出真知（一定要动手做）的理念，以学习和交流为目的，这里准备逐一动手尝试系列实验，不管成功（程序走通）与否，都会记录下来—小小的进步或是搞不掂的问题，希望能够抛砖引玉。【Arduino】168种传感器模块系列实验（资料代码+仿真编程+图形编程）实验一百二十一：夏普SHARPPM2.5灰尘/粉尘传感器GP2Y1014AU0F带线知识点：PM2.5细颗粒物又称细粒、细颗粒、PM2.5。细颗粒物指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒

一、需求背景在资本退去后，现如今的互联网行情很差劲，很多创新业务都不得不砍除。再加上国内互联网时代进入到了一个增量犹显疲态，增量杀红了眼！阶段，各大互联网公司均有一种断臂求生的态势！各位互联网同行，大力发展第二职业已然变成了必要的生产力！我们既要辩证的看待事物，也要符合规定去看待！作为法律门外汉的我们，从零去学习庞大的法律知识已然是不切实际！单独去聘专业的法律专家或许又流程繁琐！所以，就让我们拿起ChatGPT,做一个AI版的法律质询顾问，解答你的全部法律问题！二、项目原理及架构2.1实现原理将CahtGPT的角色设置为专业法律顾问，让他根据我们所提供的实际案例来产生相应的专业法律内容的回复，