基本的思路是使用魔改显存8G的P104显卡作为算力，在Ubuntu上部署novelai服务，破解网关以允许ipv6访问实现内网穿透。安装显卡首先建议使用一张显存魔改为8G的P104显卡，P104的核心与1070相当，BIOS解锁后显存达到8g。但是价格只要150元上下，如此便宜是因为P104作为计算卡并没有HDMI输出，PCIE接口传输带宽也不高。然而这些限制对于运行ai模型的目的来说不仅不成问题，足够大的显存也很适合载入模型进行计算。显卡上机后，运行ubuntu-driversdevices如果可以看到返回的显卡参数和推荐驱动列表，那直接安装官方驱动就可以了。例如：sudoubuntu-dr

基本的思路是使用魔改显存8G的P104显卡作为算力，在Ubuntu上部署novelai服务，破解网关以允许ipv6访问实现内网穿透。安装显卡首先建议使用一张显存魔改为8G的P104显卡，P104的核心与1070相当，BIOS解锁后显存达到8g。但是价格只要150元上下，如此便宜是因为P104作为计算卡并没有HDMI输出，PCIE接口传输带宽也不高。然而这些限制对于运行ai模型的目的来说不仅不成问题，足够大的显存也很适合载入模型进行计算。显卡上机后，运行ubuntu-driversdevices如果可以看到返回的显卡参数和推荐驱动列表，那直接安装官方驱动就可以了。例如：sudoubuntu-dr

大家好，我是贺同学。一直以来密切关注ChatGPT的趋势，最近相关的话题可谓是热度不减，虽然从事互联网行业，但一直对LLM相关领域关注较少。最近的ChatGPT的火热，让我对LLM相关开源社区也关注了起来，相关的开源社区，也涌现了很多优秀的工作，吸引了很多人的关注。其中，大家比较关注的是Stanford基于LLaMA的 Alpaca 和随后出现的LoRA版本 Alpaca-LoRA。原因很简单，便宜。https://github.com/tloen/alpaca-lora Alpaca宣称只需要600$ 不到的成本（包括创建数据集），便可以让LLaMA7B达到近似text-davinci-00

假设我有一些经验数据:fromscipyimportstatssize=10000x=10*stats.expon.rvs(size=size)+0.2*np.random.uniform(size=size)它呈指数分布(带有一些噪声)，我想使用卡方拟合优度(GoF)测试来验证这一点。使用Python中的标准科学库(例如scipy或statsmodels)以最少的手动步骤和假设来执行此操作的最简单方法是什么？我可以为模型拟合:param=stats.expon.fit(x)plt.hist(x,normed=True,color='white',hatch='/')plt.plot(

假设我有一些经验数据:fromscipyimportstatssize=10000x=10*stats.expon.rvs(size=size)+0.2*np.random.uniform(size=size)它呈指数分布(带有一些噪声)，我想使用卡方拟合优度(GoF)测试来验证这一点。使用Python中的标准科学库(例如scipy或statsmodels)以最少的手动步骤和假设来执行此操作的最简单方法是什么？我可以为模型拟合:param=stats.expon.fit(x)plt.hist(x,normed=True,color='white',hatch='/')plt.plot(

        目前市面上大部分的IC卡（如门禁卡，门锁卡，水卡，校园卡，会员卡等）均属于Mifare1S50卡。该类卡片虽然在采购价格上较有优势，但同时也存在被批量破解、复制等安全性风险。如果更换为CPU卡，固然安全性会有大幅度地提高，但是CPU卡本身价格相较于Mifare卡要高出不少，这无疑会让用户的采购负担加重。        本文基于上述情况：提出一套以发卡器、发卡加密软件、读卡模块为载体的加密发卡/读卡方案。该方案通过卡片自身的唯一性卡号结合广州慧斯佳智能科技有限公司开发的特定加密算法得到对应的唯一密钥的方式，实现卡片一卡一密的加密操作，可有效降低卡片被批量破解、复制的风险。方案演示

首先我们需要准备PN532读卡器，PCR532软件，门禁卡和可复制的中介卡（中介卡必须提前格式化）。 软件下载地址：http://www.rfidfans.com/thread/9 最左侧为我在立创开源硬件平台上找的工程，并自行焊接的pn532读卡器，也可以在淘宝上购买。第一步我们安装PCR532软件，然后电脑接入pn532硬件，点击软件界面上的安装驱动。驱动安装成功后，在电脑设备管理器可以看到CH340的com口，同时在软件界面选择COM3端口。’ 第二步：把门禁卡放到PN532读卡器上，点击开始解卡。 第三步：点击软件手环/手机操作区的第二步读取门禁卡卡号第四步：把准备好的中介卡放到PN5

前两天测试了SPI方式读写SD卡的速度《SPI方式读写SD卡速度测试》，今天来测试一下SDIO方式的读写速度。测试条件：单片机：STM32F407VET6编译环境：MDK5.30+HAL库SD卡：闪迪32GB/64GBTF卡文件系统：FatFSR0.12c之前测试中说过了，非DMA方式速度和资源利用率都不如DMA方式，所以今天主要就测试SDIO+DMA方式的极限速度。SDIO采用的4线模式，理论上比1线的要快4倍。首先用STM32CubeMx配置SDIO，如下：4线模式，分频系数为0，即不分频，此时SDIO的时钟为48MHz（单片机主频配置的为168MHz）。使能SDIO的收发DMA：接下来需

TeslaP40计算卡+核显输出重点！该卡被动散热，且24G大显存，务必购买散热风扇并确定机箱能够安装下（长度、高度等）1、安装驱动官方驱动|NVIDIA2、修改注册表打开注册表编辑器，查看“计算机\HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Class{4d36e968-e325-11ce-bfc1-08002be10318}”依次查看0000，0001，0002等，根据DriverDesc找到计算卡编号修改：“AdapterType”，dword值，改为1修改：“FeatureScore”，dword值，从cf改为d1（十六进制）

VSCode+python+opencv+ESP32-CAM本项目仅作为学习记录，不定时更新。Arduino对于ESP32-CAM，我们使用Arduino来开发，首先需要准备一些硬件：ESP32-CAM，在淘宝大约30rmb一个；烧录底座或USB转TTL模块；杜邦线若干；由于我采用的是烧录底座，所以只需要一根micro-usb线即可。在使用Arduino之前，我们需要下载ESP32的库，其中也包含了ESP32-CAM，若还未配置完成，可以参照这篇博客进行配置。成功配置后，就可以在工具->开发板中找到“AIThinkerESP32-CAM”。由于安信可官方所提供的例程并不能在成功烧录后显示ip地