模型预测控制第7页

IIC通信卡死的两种情况和解决方案

IMU作为GPS惯导实现的重要器件，也是哨兵模式功能实现的基础，在座舱、tBOX等控制器中大量应用。GPS惯导和哨兵模式本身并不是体验感非常明显的功能，甚至很多驾驶人实际不怎

三块石头101·2025-03-10 09:01

Deepseek-R1性能指标

Pass@1)4.MATH-500(Pass@1)5.MMLU(Pass@1)6.SWE-benchVerified(Resolved)Figure基准测试任务1.AIME2024(Pass@1)主要衡量模型在数学竞赛题目上的解题能力

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

Vue 生态中路由与状态管理的变迁：Vue-Router、Vuex 及 Pinia 解析

引入方式变化,routes属性加入强制判断如果页面上没有对应的命名式路由,如果像推送到路由上去,原先的做法会默认导航到默认路径(‘/’)现在4.x以上版本不会有这个行为,而是去加载一个空的组件,且在控制台抛出异常不会再给默认路径添加

大麦大麦·2025-03-10 08:30

每天五分钟深度学习pytorch：基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块

残差块我们分析一下这个残差块，x经过两个卷积层得到F(x)，然后F(x)+x作为残差块的输出，此时就有一个问题，这个问题就是F(x)+x的维度问题，如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小（height和weight变小）或者通道数发生了变化，那么此时F(x)是没有办法和x相加的，当然我们可以学习前面的GoogLeNet的方式，也就是说卷积之后的F(x)和x一样，大小不变，或者对x变道和F(x)

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-10 08:59

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

信号处理应用：控制系统中的信号处理_（2）.控制系统的数学建模

控制系统的数学建模在控制系统的设计和分析中，数学建模是基础且至关重要的步骤。数学模型可以描述系统的动态行为，帮助我们理解和预测系统的响应。

kkchenkx·2025-03-10 08:57

ARM Cortex-M 内存映射详解:如何基于寄存器直接读写寄存器映射方式编码程序直接操作硬件寄存器来控制 MCU

的系统映射空间在STM32等ARMCortex-M系列MCU中，内存地址空间按照存储功能进行了严格划分，包括Flash（程序存储）、RAM（数据存储）、外设寄存器（GPIO、UART、SPI等）以及系统控制寄存器

电科周杰伦·2025-03-10 08:25

物理层与数据链路层：网络通信的基石

引言在上一篇中，我们介绍了计算机网络的基础概念和OSI模型的整体结构。今天，我们将深入探讨OSI模型的最底层——物理层和数据链路层。这两层是网络通信的基础，它们直接负责数据的物理传输和帧的封装与传输。

Evaporator Core·2025-03-10 07:52

[arxiv论文解读]LlamaFactory：100+语言模型统一高效微调

该文档是一篇关于LLAMAFACTORY的学术论文，这是一个用于高效微调大型语言模型（LLMs）的统一框架。

强化学习曾小健·2025-03-10 07:22

crewai框架出现SSLError

使用crewai框架（0.102.0）的时候，控制台突然会出现很多报错信息，但是并不影响程序的实际输出ERROR:opentelemetry.sdk.trace.export:ExceptionwhileexportingSpanbatch.Traceback

Otto_1027·2025-03-10 07:21

Ubuntu-22.04安装MegaCLI并查看MegaRAID的配置

Ubuntu-20.044.CentOS-75.其它发行版三、使用MegaCLI1.查看所有适配器信息2.查看所有物理磁盘信息四、方便的脚本五、配置方法1.BIOS方式2.MegaCLI方式1.查看RAID控制器管控的所有

洛克希德马丁·2025-03-10 07:20

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

2)模型：层构成的网络。3)损失函数：参数学习的目标函

Wis4e·2025-03-10 07:49

python可應用在金融分析的那一個方面，如何部署在linux server上面。

**機器學習與預測**-使用**scikit-learn**、**TensorFlow**或**PyTorch**建立模型進行股票價格預測、信用風險評估

蠟筆小新工程師·2025-03-10 07:48

Prompt Engineering 指南

但是大预言模型（LLM）的作用不仅于此，使用它构建业务系统或者给业务系统赋能的能力现阶段还未完全开发出来，我相信在不久之后，尤其是国产LLM成熟、相关监管法规落实之后，

陈小龙丶呐喊·2025-03-10 06:16

开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Docker-OpenResty（三）

一、前言目前，大语言模型已升级至Qwen2.5版本。无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。

开源技术探险家·2025-03-10 06:43

支持向量机——SVM

支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此，支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。

big_matster·2025-03-10 06:42

【OpenAI官方课程】第一课：GPT-Prompt 的构建原则指南

本课程将教您如何通过OpenAIAPI有效地利用大型语言模型（LLM）来创建强大的应用程序。

euffylee·2025-03-10 06:12

Spring Cloud Gateway微服务网关鉴权

一网关鉴权1问题当我们在未登录状态下点击“购买课程”按钮时，会显示“未知错误”，查看trade微服务控制台，发现，JWT为空，无法鉴权。

chengqiuming·2025-03-10 06:11

LangChain大模型应用开发：消息管理与聊天历史存储

而聊天历史存储则赋予模型“记忆”，多轮对话时能参考过往记录，理解意图更精准，回复更连贯。二者相辅相成，为构建智能对话应用筑牢基础。希望大家能通过我本次的分享，对它们有更清晰的认知。消息存储在内存

老赵爱学习·2025-03-10 06:41

从XX项目软件上机调试对接案例看项目管理运用

这个案例为我提供了以下管理经验的思考：一、明确进度基准与风险管控关键动作：拒绝"模糊介入"，坚持要求电气团队明确电气调试的剩余时间，资源以及相关依赖项，并将相关信息记录到软件电气上机调试的CheckList，涉及到项目范围管理和进度控制强调进度评估是基于原

笨笨561·2025-03-10 06:41

Java直通车系列20【Spring MVC】（拦截器）

目录拦截器概述拦截器的工作原理拦截器的使用步骤拦截器接口方法解释场景示例1.创建拦截器类2.配置拦截器3.创建控制器4.测试拦截器其他常见场景拦截器概述在SpringMVC中，拦截器（Interceptor

浪九天·2025-03-10 06:11

MR30分布式IO携手PLC实现手工作业产线自动化升级

明达技术通过引入MR30分布式IO模块配合可编程逻辑控制器（PLC），能够对手工作业产线进行有效的自动化升级，从而显著提升产线的整体性能与竞争力。

明达技术·2025-03-10 06:40

Java直通车系列15【Spring MVC】（ModelAndView 使用）

：使用ModelAndView处理列表数据示例3：使用ModelAndView处理异常情况1.ModelAndView概述在SpringMVC中，ModelAndView是一个非常重要的类，它用于封装模型数据和视图信息

浪九天·2025-03-10 05:08

基于STM32的低功耗遥控器设计详解与实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本设计聚焦于电子工程领域中，通过应用STM32微控制器技术、无线通信技术和电源管理策略，实现一个高效、可靠的低功耗远程控制解决方案。

红钻头机·2025-03-10 05:36

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

如果你与我们志同道合，对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣，我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职，工作地点：北京中关村。

·2025-03-10 05:37

物联网通过数字孪生技术实现设备状态的实时仿真和优化

数字孪生（DigitalTwin）是一种通过虚拟模型实时映射和仿真物理设备状态的技术。它结合了物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）和仿真技术，能够实现对设备状态的实时监控、预测和优化。

小赖同学啊·2025-03-10 05:36

STM32CubeIDE和STM32CubeMX区别

STM32CubeIDE和STM32CubeMX都是意法半导体（STMicroelectronics）提供的开发工具，用于STM32微控制器的开发，但它们的功能和用途有所不同。

白总Server·2025-03-10 05:35

【vLLM 教程】使用 TPU 安装

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

·2025-03-10 05:07

使用LangChain实现最新NLP研究成果

技术背景介绍LangChain作为一个强大且灵活的开源工具，旨在简化大语言模型（LLMs）的开发与应用。通过对最新研究的集成，

eahba·2025-03-10 05:33

python openai 关于会话管理问题（一）

一旦消息的大小超过了模型的上下文窗口，线程将尝试聪明地截断消息，然后再完全删除它认为最不重要的消息。

哦里哦里哦里给·2025-03-10 05:03

Python使用OpenAI的API（附大模型资源）

提供了一系列不同能力级别的模型，适用于不同任务的，并且能够微调自己的自定义模型。

闯江湖50年·2025-03-10 05:02

领域驱动设计（DDD）与CQRS架构实践：Eric Evans DDDSample项目深入分析

该项目通过将复杂业务逻辑映射为领域模型，展示了DDD在实际软件开发中的应用。项目还融合了命令查询职责分离（CQRS）架构和领域特定语言（DSL），并采用Java语言实现，以提升软件性能和可维护性。

红钻头机·2025-03-10 04:31

信息安全技术——渗透攻击

2.2远程控制入侵2.3.木马入侵2.4电子邮件入侵2.5网络监听入侵2.6SQL注入攻击三、操作演示一、渗透攻击的介绍1.1渗透攻击是什么意思渗透攻击（Penetration，也称“渗透测试”）是一种在授权的情况下

降江酱姜·2025-03-10 04:30

如何高效使用LangChain实现复杂任务：全面功能指南

LangChain是一个强大的工具集，它为开发基于大语言模型(LLM)的应用提供了丰富的组件和功能支持。

shuoac·2025-03-10 04:00

什么是MCP协议？AI Agent时代如何选择MCP协议？

摘要在人工智能（AI）迅猛发展的今天，如何让大型语言模型（LLM）充分利用外部数据和工具已成为关键问题。

猫头虎·2025-03-10 04:29

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型 VIT （vision transformer）图像分类

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型VIT（visiontransformer）图像分类根据提供的截图内容，我们可以看到一个名为VitNet的视觉Transformer（VisionTransformer

Jackie_AI·2025-03-10 04:29

使用LangChain构建大语言模型(LLM)应用程序: 基础入门

使用LangChain构建大语言模型(LLM)应用程序:基础入门在这个教程中，我们将了解如何使用LangChain快速上手并构建一个基本的大语言模型(LLM)应用。

bavDHAUO·2025-03-10 04:57

【技术白皮书】开放充电协议标准OCPP

控制系统是与电动汽车充电站进行数据交换的主要系统之一。与其他受益方（例如计费系统，预定系统和车队管理系统）不同，SCADA系统具有实时监控，远程控制以及（远程）诊断

PcVue_China·2025-03-10 04:27

Spring层次架构和VO\DTO\DO\PO

一，MVC和三层架构二，Spring项目基本架构层次架构层次常见包名说明表现层controller存放控制器类，处理用户请求和返回响应。

五块钱三个·2025-03-10 04:24

开放充电点协议（OCPP）技术解析：架构演进与通信机制 - 慧知开源充电桩平台

本文将从协议演进、消息模型、通信机制及安全性设计四个维度，深入探讨OCPP的技术细节。1.OCPP协议版本演进与技术特性对比OCPP协议历经多个版

文慧的科技江湖·2025-03-10 04:24

构建基于ASP.NET的教务管理系统

系统支持权限控制和数据管理，以确保信息安全和操作便捷。

黃昱儒·2025-03-10 03:52

Windows下的PaddleOCR本地部署

anaconda（网上教程很多很详细）2.创建环境3.激活环境并在该环境下安装PaddlePaddle框架4.下载requirments.txt中的库（二）PaddleOCR安装【非重点】二、在自己的数据集上训练模型

wangkun_cl·2025-03-10 03:22

YOLOv7-Tiny：轻量化实时目标检测的革新实践

一、模型定位与核心优势YOLOv7-Tiny作为YOLOv7系列的轻量级版本，专为边缘计算设备和实时检测场景设计。

追寻向上·2025-03-10 03:21

Jmeter脚本录制与编写

一、Jmeter录制脚本和编写脚本Jmeter运行方式：图像界面和命令行方式1.流程先通过jmeter在浏览器上录制请求，再通过jmeter回放(发送)请求2.配置Jmeter(1).配置录制控制器路径

Coast1222·2025-03-10 03:21

Ollama Modelfile详解及验证

Modelfile2.2查看Modelfile2.2.1llama3.2Modelfile2.2.2Deepseek-r1:1.5bModelfile3指令3.1FROM(Required)3.1.1从现有模型构建

Karl_zhujt·2025-03-10 03:50

Ollama Template 详解

文章目录OllamaTemplate详解1基本模板结构1.1示例2为模型添加模板3变量4提示和最佳实践5示例5.1示例消息5.1.1ChatML5.2示例工具5.2.1Mistral5.3示例：中间填充