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AI大语言模型与知识图谱的融合:未来展望

1.背景介绍1.1AI大语言模型的崛起近年来,随着深度学习技术的快速发展,AI大语言模型逐渐成为了人工智能领域的研究热点。从OpenAI的GPT系列模型,到Google的BERT、T5等模型,这些大型预训练模型在自然语言处理任务上取得了显著的成果,甚至在某些任务上超越了人类的表现。1.2知识图谱的重要性知识图谱作为一种结构化的知识表示方法,可以有效地存储和管理大量的实体、属性和关系信息。知识图谱在很多领域都有广泛的应用,如智能问答、推荐系统、知识管理等。然而,知识图谱的构建和维护通常需要大量的人工劳动,这限制了知识图谱的规模和实时性。1.3融合的必要性AI大语言模型和知识图谱各自在自然语言处理

蓝桥杯嵌入式STM32G431RBT6知识点(主观题部分)

目录1 前置准备1.1Keil1.1.1 编译器版本及微库1.1.2 添加官方提供的LCD及I2C文件1.2 CubeMX1.2.1  时钟树1.2.2  其他1.2.3 明确CubeMX路径,放置芯片包2 GPIO2.1 实验1:LED1-LED8循环亮灭​编辑2.2 实验2:按键控制LED亮灭(检测电平法)2.3 实验3:按键控制LED亮灭(外部中断法) 2.4 实验4:蜂鸣器2.5 实验5:按键消抖2.6 实验6:长按短按2.7 实验7:双击2.8 实验8:长按双击综合3 ADC/DAC3.1 实验1:获取电位器引脚的电压 3.2 实验2:设定双引脚电压并读取4 I2CEEPROM4.1

Xilinx 7系列 FPGA硬件知识系列(三)—— Bank划分及引脚定义

目录用户Bank BANK0(配置BANK)BANK14(HRBANK)BANK116/117/118(GTXBANK) 7系列的FPGA开始才有HPBANK和HRBANK,UltraScaleFPGA有HPBANK、HRBANK和HDBANK,但并不是一个FPGA中会同时包含HP/HR/HDBANK。HP:HighPerformance,应用于高速场景,比如DDR或其他高速差分线(不是GTX)HR:HighRange,应用于宽范围I/0,最高能够支持到3.3V的电压。HD:HighDensity,应用于低速I/O的场景,最高速率限制在250M以内,最高电压也是支持到3.3V.用户Bank  

区块链基础知识(上):区块链基本原理、加密哈希、公钥加密

目录 基本原理加密哈希:公钥加密:希望有人向你发送只有你才能打开的加密文档/消息时使用PKC希望向其他人发送加密文档/消息并证明它确实由你发送时使用PKC使用PKC和加密哈希对文档/消息进行数字签名 交易哈希链使用数字签名转让数字资产所有权;每个交易记录都保留有对哈希链中上一个交易的加密反向链接Merkle树: 基本原理区块链的基本原理理解起来并不复杂。首先来看三个基本概念:交易(Transaction):一次对账本的操作,导致账本状态的一次改变,如添加一条转账记录;区块(Block):记录一段时间内发生的所有交易和状态结果等,是对当前账本状态的一次共识;链(Chain):由区块按照发生顺序串

【 深度学习相关的线性代数知识点】

深度学习相关的线性代数知识点在机器学习和深度学习中,线性代数的知识点主要包括标量、向量、矩阵和张量。线性代数在机器学习和深度学习中扮演着基础且关键的角色。它不仅涉及到算法的设计和优化,而且对于数据的表示、处理和分析都至关重要。例如,在机器学习的分类或回归问题中,我们经常需要将数据向量化,并利用线性代数的知识来最小化实际值与预测值之间的差异。深度学习中的神经网络权重更新和反向传播算法更是离不开矩阵运算,如矩阵乘法和转置等操作。线性代数的核心原理在于通过矩阵和向量的操作来表达和解决线性方程组。在机器学习中,这通常体现在线性回归、PCA(主成分分析)、以及推荐系统中的矩阵分解等方面。深度学习则更加侧

C++ Webserver从零开始:基础知识(一)——Linux网络编程基础API

目录前言   一.socket地址API    1.主机字节序和网络字节序    2.通用socket地址    3.专用socket地址二.创建socket三.绑定socket(命名socket)四.监听socket五.接受连接(服务端)六.发起连接(客户端)七.关闭连接八.数据读写九.一些废话前言           本专栏将从零开始制作一个C++Webserver,用以记录笔者学习的过程       如果你想要跟着我这个专栏制作一个C++Webserver,你需要掌握以下前置基础课程知识:            1.C/C++的语法(在Leetcode刷100~200题的程度即可)   

计算机视觉基础知识(十三)--推理和训练

有监督学习SupervisiedLearning输入的数据为训练数据;模型在训练过程中进行预期判断;判断错误的话进行修正;直到模型判断预期达到要求的精确性;关键方法为分类和回归逻辑回归(LogisticRegression)BP神经网络(BackPropagationNeuralNetwork)无监督学习UnsupervisiedLearning没有训练数据;模型基于无标记数据进行判断;关键方法为关联规则学习和聚合;训练Training;通过训练优化自身网络参数;让模型更为准确;这个过程称为训练;推理Inference;训练好的模型,在训练集上表现良好;我们希望其对未见过的数据(现场数据)能够

零拷贝知识点,性能优化必争之地!

DMA直接内存访问(DirectMemoryAccess)什么是DMA?在进行数据传输的时候,数据搬运的工作全部交给DMA控制器,而CPU不再参与,可以去干别的事情。传统I/O在没有DMA技术前,全程数据拷贝都需要CPU来做,严重消耗CPU。利用DMA的IO利用DMA之后:4次数据拷贝,其中DMA和CPU分别拷贝2次(CPU的时间多宝贵啊)2次系统调用导致的4次用户态与内核态的上下文切换DMA控制器进行数据传输的过程:用户进程调用read方法,向操作系统发出I/O请求,请求读取数据到自己的用户缓冲区中,进程进入阻塞状态,用户态切换至内核态;操作系统收到请求后,进一步将I/O请求发送DMA,然后

探索MATLAB世界:掌握基础知识与实用技能(1. MATLAB环境与基本操作 2. 数据类型与变量 3. 条件与循环,1. 数据分析与统计 2. 图像处理与计算机视觉 3. 信号处理与控制系统)

目录一、MATLAB的基础知识1.MATLAB环境与基本操作2.数据类型与变量3.条件与循环二、MATLAB的实用技能1.数据分析与统计2.图像处理与计算机视觉3.信号处理与控制系统设计三、MATLAB的重要性与应用场景结语欢迎阅读本篇博客,我们将深入探讨MATLAB语言的基础知识与实用技能,旨在帮助初学者、初中级MATLAB程序员以及在校大学生系统地掌握这门强大的科学计算与数据可视化工具。一、MATLAB的基础知识1.MATLAB环境与基本操作%矩阵操作A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];B=ones(3,3);%函数调用x=linspace(0,2*pi,100);y=sin(x)

有哪些AI写作软件?安利这5款,轻松拿捏写作王 #学习方法#媒体#知识分享

你是否因为写作困顿而感到沮丧?是不是希望能够找到一个能给你提供无限灵感和提高创作效率的利器?AI写作助手就是你的绝佳选择!现在我向大家推荐几款好用的AI写作助手,它们将让你的创作之旅更加流畅、富有创意。1.飞鸟写作这是一个微信公众号面向专业写作领域的ai写作工具,写作助手包括,ai论文,ai开题报告、ai公文写作、ai商业计划书、文献综述、ai生成、ai文献推荐、AI论文摘要,帮助用户在线快速生成。写作主打简单、易操作,200+写作模板,小白也能快速上手。只要输入简单的要求和描述,就能自动生成各种高质量文稿内容。写作功能特色:多场景写作模板,不限于某个领域,12+种职位的100+工作场景,10