数学推理问题是语言模型绕不过的痛点，在各种黑科技的加持下，开源模型的推理性能依然不够看。最近，滑铁卢大学、俄亥俄州立大学、香港科技大学、爱丁堡大学的研究人员联合开源了一个专为「通用数学问题」定制的大模型MAmmoTH和一个指令调优数据集MathInstruct.论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.05653.pdf项目链接：https://tiger-ai-lab.github.io/MAmmoTH/MathInstruct由13个具有中间原理的数学数据集编译而成，其中6个为新数据集，混合了思想链（CoT）和思想程序（PoT），并确保覆盖了广泛的数学领域。CoT和P

近期忙于写论文，分享一下论文中表格数据的计算方法。目录一、FLOPS、FLOPs和GFLOPs的概念二、计算VGG16的GFLOPs和参数量三、计算DETR的GFLOPs和参数量四、整理数据表格一、FLOPS、FLOPs和GFLOPs的概念FLOPS：注意S是大写，是 “每秒所执行的浮点运算次数”（floating-pointoperationspersecond）的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正因为FLOPS字尾的那个S，代表秒，而不是复数，所以不能省略掉。FLOPs：注意s小写，是floatingpointoperations的缩写（s表

了解过HarmonyOS开发的朋友，可能都听说过“九弓子”这个名字，他受邀参与过华为HDC演讲，又在B站上发布了许多HarmonyOS相关的视频，累计播放量两百多万，帮助了众多开发者入门，Cocos成为全球第一个支持HarmonyOS游戏开发引擎之际，九弓子第一时间加入测试，发布了编译视频，超十万人围观。作为一名编程UP主、授课讲师，你也许难以想象，九弓子本人没有接受过任何计算机系统的科班教育，是完全通过自学的方式，将自己进化成Web技术栈的专家。九弓子吃鸿蒙螃蟹的人，自由职业者，90后野生程序员。也许这次人物志专访能给你带来有趣、有意思的分享。非科班出身撸码自学做前端「大概在初中的时候，学校

​前端树形表格展示通过使用umyui组件​参考umyui官网的一个基于vue的PC端表格UI库，解决万级数据渲染卡顿问题，过万数据点击全选卡顿等等问题。博主也查阅过资料，也有使用过elementui中的table来实现，但是最后发现因为我的数据有几千条，使用elementui的table会造成浏览器的卡顿，不论是展示数据还是搜索都会使得页面非常卡顿，经过几次试错后，找到了umyui这个在vue基础上的table组件。umyui链接👇官网页面如下：我们可以看到基本的分布，这里我使用的是ux-grid这个组件，因为这边需要涉及到复选框，这个属性对有复选框的需求会比较好。推荐有复选框需求的可以使用这

模拟信号的读取是我们在做很多项目是都要用到的，而模拟量的读取就要依赖于ADC数模转换器。对于初学者，学习使用ADC可以很大的帮助以后的STM32学习。目录ADC简介：DMA简介： 工程开始：STM32CubeMX配置区：配置外部时钟：配置调试：配置ADC：配置DMA：配置串口：配置工程文件：  KEIL编程： 开启MicroLIB：添加库函数： 串口重定向：定义变量：while： 回调函数：成果展示： 总结：ADC简介：    ADC可以将模拟信号转换为数字信号，用于采集和处理模拟信号。ADC在嵌入式系统中应用广泛，应用场景包括但不限于电池电量检测、音频数据采集、波形捕获。DMA简介：    

pythonscipy.optimize.minimize多变量多参数优化x是一维变量，无超参数x是二维变量，无超参数,带boundsx是二维变量，有一个超参数,带boundsx是二维变量，有多个超参数,带bounds自己在用python求解多变量带多超参数输入的最小化问题时，遇到一些问题，在网上找了一下发现也没有特别详细的教程，自己试错之后整理了下minimize的使用说明。话不多说，直接上代码。x是一维变量，无超参数y为优化目标函数，x为待优化的变量。优化前给定x的初始值x_ini，因为现在只有一个待优化的变量，所以先不说明待优化变量的初值给定时必须为什么类型。fromscipy.opti

静月园20220801一： 量量：liang （文字释义绳略）量，是自然界的一种存在状态。当这种状态具有界限或者范围属性，它表现为空间。当量的存在状态单位可以明确的界定，那么会产生数量。即你可以知道量是有限的可以计量多少的。量是属于自然的存在状态。量和数是不同的两个概念。量是物体自然的存在状态，

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。我们提出了一种基于点云柱坐标三视角表示的高效3D语义占有预测方法PointOcc，通过在nuScenes公开数据集上进行大量实验，验证了PointOcc在3D语义占有预测和点云分割任务上可以取得最佳的性能，同时大幅降低计算量。PointOcc仅使用点云数据作为输入，在mIoU和IoU两种指标上大幅超越了OpenOccupancybenchmark中的多模态方法。论文：https://arxiv.org/abs/2308.16896代码：https://github.com/wzzheng/PointOcc1. 提出的背景当前自动驾驶领域中的语义

目录前言并发量限制因素(五元组)准备测试并发量思考局限如何打破超时连接问题何在connectiontimeout的解决办法实际开发中的处理方案文章小结前言本文纯粹就是小杰学习后端服务器开发的一个学习笔记系列.小杰会尽量地将其梳理清楚,大家一起学习，共同进步,知识不分高低,计算机的学习小杰认为也是一个  量变 ---> 质变  的过程天道酬勤,水滴石穿,在不同的阶段就干好自己当前阶段力所能及之事, 至少是没有在寝室的床上瘫着消磨时光                        -------- 愿大家都学有所成,所获并发量限制因素(五元组)五元组:(srcip,dstip,srcport,ds

flinkcdc同步完全量数据就不同步增量数据了使用flinkcdc同步mysql数据，使用的是全量采集模型startupOptions(StartupOptions.earliest())全量阶段同步完成之后，发现并不开始同步增量数据，原因有以下两个：原因1：1.mysql中对应的数据库没有开启binlog在/etc/my.cnf配置文件中，在[mysqld]添加以下内容[mysqld]#数据库idserver-id=1##启动Binlog，该参数的值会作为binlog的文件名前缀log-bin=mysql-bin##binlog类型，maxwell要求为row类型binlog_format