超大核

【北京迅为】iTOP-RK3568OpenHarmony系统南向驱动开发-第5章 UART接口运作机制

瑞芯微RK3568芯片是一款定位中高端的通用型SOC，采用22nm制程工艺，搭载一颗四核Cortex-A55处理器和MaliG522EE图形处理器。
北京迅为·2025-03-01 14:19

liunx基本操作

查看当前用户环境变量envcat/proc/cpuinfo查看有几个逻辑cpu,包括cpu型号cat/proc/cpuinfo|grepname|cut-f2-d:|uniq-c查看有几颗cpu,每颗分别是几核cat
峰过林·2025-03-01 05:35

瑞芯微RK安卓Android主板GPIO按键配置方法，触觉智能嵌入式开发

由触觉智能PurplePiOH鸿蒙开发板演示，搭载了瑞芯微RK3566四核处理器，树莓派卡片电脑设计，支持安卓Android、开源鸿蒙OpenHarmony、Linux多系统，适合嵌入式开发入门学习。
Industio_触觉智能·2025-03-01 04:25

【deepseek】deepseek-r1本地部署-第三步：下载模型

其中1.5B轻量级，适合无独显的环境；8B适合带独显的环境；32B的超大杯适合专业开发环境，其推算准度比gpt弱10%。
Evenurs·2025-03-01 02:45

DeepSeek入门：安装与配置

3.1系统要求硬件要求DeepSeek的硬件要求因模型版本而异，以下是不同版本的硬件要求：DeepSeek-R1-1.5B：CPU：最低4核（推荐Intel/AMD多核处理器）内存：8GB+硬盘：3GB
梦落青云·2025-03-01 01:08

联核CPD10平衡重型无人AGV叉车产品介绍/参数/优势/应用场景

产品介绍联核科技CPD10无人AGV叉车以其高精度导航与定位、强大的负载能力、灵活的行驶性能以及持久续航能力脱颖而出。
m0_66581510·2025-02-28 18:23

vite构建打包性能优化

目录1、清除console和debugger二、gzip静态资源压缩第一步：客户端打包开启第二步：部署服务端开启三、静态文件按类型分包四、超大静态资源拆分(代码分割)第一种：提高静态资源的容量大小第二种
富朝阳·2025-02-28 03:19

大模型替代程序猿？不可能，绝对不可能！进化路线来了来！！！

二、核心目标建立大模型后端开发技术认知图谱构建可验证的工程项目实践体系形成持续跟踪技术演进的方法论三、持续关注的核
XiaoDuofCSDN·2025-02-28 03:48

ZeRO分布式训练策略

ZeRO通过三级分片策略消除内存冗余，实现超大规模模型训练。其核心演进路线分为三个阶段：1.1ZeRO-1：优化器状态分片分片对象：优化器参数（如Ad
AIGC_ZY·2025-02-28 02:13

在 Ubuntu 22.04 上搭建 Dify 应用的完整指南

一、环境准备1.系统要求Ubuntu22.04LTS最低配置：2核CPU/4GB内存/20GB硬盘推荐配置：4核CPU/8GB内存/40GB硬盘2.更新系统sudoaptupdate&&sudoaptupgrade-ysudoap
jdfklaakjsdf·2025-02-27 23:16

pytorch阶段性总结2

importtorchimporttorch.nn.functionalasF#数据input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1],[1,2,1,0,0],[5,2,3,1,1],[2,1,0,1,1]])#卷积核kernel
Colinnian·2025-02-27 23:41

【模块】AKConv卷积模块

ConvolutionalKernelwithArbitrarySampledShapesandArbitraryNumberofParameters》1、作用AKConv旨在解决深度学习中标准卷积操作的两个固有限制：限定在局部窗口内，限制了从其他位置捕获信息的能力；卷积核固定大小
dearr__·2025-02-27 22:10

【解读】核密度图

def：what核密度估计（KernelDensityEstimation，简称KDE）是一种用来估计随机变量概率密度函数的非参数方法实现：（库函数）howimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt
dearr__·2025-02-27 22:09

在Ubuntu系统上部署Dify（开源大语言模型应用开发平台）

系统上部署Dify（开源大语言模型应用开发平台）环境准备Dify部署接入本地模型（如Ollama）安装Ollama运行模型并接入Dify环境准备系统要求Ubuntu20.04/22.04，建议CPU≥2核，
[shenhonglei]·2025-02-27 22:09

VIT（Vision Transformer）【超详细 pytorch实现

CNN的局限性：传统的CNN通过局部卷积核提取特征，虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野，但仍然依赖于局部信息的逐步聚合，难以直接建模全局依赖关系。
周玄九·2025-02-27 17:54

HarmonyOS教程指南—如何通过ArkTS使用多线程并发-TaskPool

系统默认会启动一个任务工作线程，当任务较多时会扩容，工作线程数量上限跟当前设备的物理核数相关，具体数量内部管理，
不停留的码牛·2025-02-27 08:22

第二章：基础概念精讲 - 第一节 - Tailwind CSS 响应式设计系统

theme:{screens:{'sm':'640px',//小屏幕，如手机横屏'md':'768px',//中等屏幕，如平板'lg':'1024px',//大屏幕，如笔记本'xl':'1280px',//超大屏幕
·2025-02-27 08:51

Python常见面试题的详解10

要点1.创建超大列表或字典：当我们一次性创建规模极为庞大的列表或字典时，会瞬间占用大量的内存资源。
ylfhpy·2025-02-27 07:17

彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例

待处理的平面数字图像可被看做一个大矩阵,图像的每个像素对应着矩阵的每个元素,假设我们平面的分辨率是1024*768,那么对应的大矩阵的行数=1024,列数=768.用于滤波的是一个滤波器小矩阵(也叫卷积核)
守得云开现月明·2025-02-27 07:39

【最全福利】全套清华大学DeepSeek教程

它不仅详细介绍了DeepSeek的核
大模型入门学习·2025-02-27 03:39

核货宝多语言门店订货系统在菲律宾批发贸易企业中的应用

在这一过程中，核货宝多语言门店订货系统成为了菲律宾批发贸易企业提升竞争力和管理效率的重要工具。本文将探讨核货宝多语言门店订货系统在菲律宾批发贸易企业中的应用及其带来的诸多益处。
shangtao168·2025-02-26 23:38

STM32MP157 Linux系统移植开发篇3：设备树详解

stm32mp157是ARM双核，2个A7核，1个M4核，A7核上可以跑Linux操作系统，M4核上可以跑FreeRTOS、RT-Thread等实时操作系统，STM32MP157开发板所以既可以学嵌入式
华清远见IT开放实验室·2025-02-26 16:18

新能源+“数字双胞胎“：特斯拉中国工厂背后的技术暗战

NO.1阿里云：城市级数字孪生的“基建先锋”阿里云的“城市大脑・数字孪生平台”以超大规模建模能力见长
Zlssszls·2025-02-26 16:11

【Python爬虫(37)】解锁分布式爬虫：原理与架构全解析

目录一、走进分布式系统1.1分布式系统的定义与特点1.2分布式系统的核
奔跑吧邓邓子·2025-02-26 14:57

解读 DeepSeek 关键 RL 算法 GRPO

DeepSeekGRPO：面向超大规模RLHF的梯度正则化策略优化算法引言在当下人工智能蓬勃发展的浪潮里，DeepSeek无疑是一颗耀眼的明星，频繁出现在各类科技前沿讨论中，热度持续攀升。
进一步有进一步的欢喜·2025-02-26 08:16

分享一款支持二次开发的多语言订货系统

核货宝多语言订货系统，正是这样一款能全方位满足企业国际化发展需求的优质解决方案，它凭借一系列强大且实用的功能，为企业在国际市场的角逐中筑牢根基。预翻译后人工确认机制智能高效预翻译：核货宝运用
多用户商城系统·2025-02-26 00:51

核货宝：支持二次开发的移动订货系统分享

核货宝移动订货系统凭借其强大的功能和灵活的二次开发特性，成为众多企业优化订货流程、提升业务效率的得力助手。
核货宝订货系统·2025-02-25 23:15

支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)

SVM不仅可以处理线性可分问题，也能够通过核技巧（KernelTrick）处理非线性可分问题。1.基本概念超平面：在特征空间中，S
数维学长986·2025-02-25 22:38

【PyTorch】torch.nn.Conv1d 类：一维卷积层（处理一维数据的卷积运算）

与二维卷积(Conv2d)和三维卷积(Conv3d)类似，Conv1d通过在输入数据的一个维度（通常是时间或空间）上滑动卷积核来提取特征。
彬彬侠·2025-02-25 13:00

从入门到放弃之生产环境基于Kubernetes V1.21.10搭建高可用集群

1.资源规划名称系统配置IP组件k8s-master01CentOS7.94核8G500G存储172.16.97.27kube-apiserverkube-controller-managerkube-scheduleretcdk8s-master02CentOS7.94
收破烂的小白·2025-02-25 12:25

2025年2月科技热点深度解析：AI竞赛、量子突破与开源革命

一、AI大模型竞争：开源与闭源的博弈与创新OpenAI的算力基建布局OpenAI的“星际之门”项目持续推进，得克萨斯州阿比林数据中心已动工，旨在通过超大规模算力
lzq603·2025-02-25 09:35

Redis

传统项目网站访问量一般不大，单机版数据库就很不错，随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在处理web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，出现了很多难以克服的问题
VVVVVxVVVVV·2025-02-25 06:43

微信发红包测试用例

/最大值/格式校验├─支付方式：零钱/银行卡/生物识别├─发送流程：留言/封面选择/接收人└─接收流程：拆红包/到账通知/退款逻辑##异常测试├─网络异常：断网重试/数据一致性├─金额异常：0/负数/超大值
是北欢吆·2025-02-25 05:36

算力网架构数字经济高质量发展引擎

算力应用场景核
智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

DeepSeek高能AI：低成本高效应用突破

核
智能计算研究中心·2025-02-25 03:25

pythonmatplotlib绘图小提琴,Matplotlib提琴图

在该箱图上叠加的是核密度估计。与箱形图一样，小提琴图用于表示跨不同“类别”的可变分布(或样本分布)的比较。小提琴图形比
极品小神蛋·2025-02-24 14:24

Python 绘图进阶之小提琴图：探索数据分布与多样性

除了常用的箱线图外，小提琴图（ViolinPlot）提供了一种更具信息量的可视化方法，它结合了箱线图和核密度估计图的优点，能够展示数据分布的形状、集中趋势以及数据的多样性。
AIDD Learning·2025-02-24 14:22

python绘图之二维核密度图

二维核密度图能够直观地呈现两个变量之间的联合分布情况。通过平滑的密度曲线，可以观察数据的集中趋势、离散程度以及是否存在多峰等特征。
pianmian1·2025-02-24 14:21

什么是Grok-3？技术特点，场景，潜在问题与挑战

Grok-3的技术特点与优势1.超大算力与训练规模算力投入：Grok-3使用了20万块英伟达H100GPU，分两个阶段训练（第一阶段10万GPU训练144天，第二阶段20万GPU训练92天），总计算量是前代
AndrewHZ·2025-02-24 13:46

python制图之小提琴图

提琴图（ViolinPlot）是一种结合了箱线图（BoxPlot）和核密度估计（KernelDensityEstimation,KDE）的可视化工具，用于展示数据的分布情况和概率密度。
pianmian1·2025-02-24 13:13

支持向量机SVM原理详解

.拉格朗日乘子法3.拉格朗日函数分析4.求解对www和bbb的极值5.构造对偶问题对偶问题的约束条件：6、通过支持向量求解bbb支持向量的条件7.对偶问题的解法4、非线性如何划分1.非线性数据问题2.核技巧的核心思想
handsomeboysk·2025-02-24 02:57

pythonmatplotlib绘图小提琴_Matplotlib提琴图

在该箱图上叠加的是核密度估计。与箱形图一样，小提琴图用于表示跨不同“类别”的可变分布(或样本分布)的比较。小提琴图形比普通图形更具信息性。
weixin_39797393·2025-02-24 01:20

【登月计划】 DAY3 中期（2-5）：供应商协同与采购--《供应商管理的 “核按钮”！揭秘美的 / 格力如何用 SRM 系统遥控千家工厂》

目录四、乐高教学：SRM系统深度拆解（家电行业版）1.SRM系统：制造业的“供应商遥控器”2.SRM系统核心模块拆解模块1：供应商档案管理（制造业的“供应商微信通讯录”）模块2：供应商绩效评估（制造业的“大众点评”）模块3：供应风险管理（制造业的“天气预报”）3.SRM系统数据流（家电行业协同网络）4.SRM系统避坑指南5.家电行业SRM术语对照表四、乐高教学：SRM系统深度拆解（家电行业版）1.
泛泛不谈·2025-02-23 21:54

DMA IP核的详解与实现

一，DMAIP核使用详解1，时钟DMA具有4个时钟输入，分别是m_axi_mm2s_aclk：MM2S接口m_axi_s2mm_aclk：S2MM接口s_axi_lite_aclk：AXI4-Lite控制接口
寒听雪落·2025-02-23 21:53

基于腾讯 tRPC-Go 单体化改造怎么节省上万核 CPU

微服务一直以来是服务治理的基本盘之一，落地到云原生上，往往是每个K8spods部署一个服务，独立迭代、独立运维。但是在快速部署的时候，有时候，我们可能需要一些宏服务的优势。有没有一种方法，能够“既要又要”呢？本文基于tRPC-Go服务，提出并最终实践了一种经验证可行的方法。本文原文发布在腾讯内网，随着腾讯tRPC框架正式开源,笔者决定将敏感信息脱敏后发布至外网，也助力tRPC的推广。微服务的优劣微
·2025-02-23 21:39

软开的过程

运行环境硬件平台：STM32MP157D（Cortex-A7+M4双核）操作系统：Linux（A核）+FreeRTOS（M核）屏幕规格：10.1寸电容触控屏（1280×800）功能清单-实时振动信号采集
m0_55576290·2025-02-23 19:37

大语言模型：从开发到运行的深度解构

一、LLM开发训练的全流程解析1.数据工程的炼金术数据采集：构建涵盖网页文本（CommonCrawl）、书籍、论文、代码等领域的超大规模语料库，典型规模可达数十TB。
nbsaas-boot·2025-02-23 15:38

基于启扬嵌入式硬件的智能桌子解决方案

智能桌与一般桌子最大的不同在于安装了类似于平板电脑的超大触摸屏，结合信息技术、触控技术，内置应用软件；不仅具备普通桌子的置物功能，还能够根据桌子的不同应用场合，配置娱乐游戏、音乐播放、无线充电、高度调节等功能
浙江启扬智能科技有限公司·2025-02-23 08:45

deepseek-r1系列模型私有化部署分别需要的最低硬件配置

‌DeepSeek-R1系列模型部署所需的最低硬件配置如下‌：‌DeepSeek-R1-1.5B‌‌CPU‌：最低4核（推荐多核处理器）‌内存‌：8GB+‌硬盘‌：3GB+存储空间（模型文件约1.5-2GB
Sophie'sCookingLab·2025-02-23 05:21

初识dpdk-原理、编译

传统协议栈交互模型2.2.dpdk交互模型3.dpdk基本原理4.编译dpdk4.1.源码4.2.环境准备4.3.编译4.4.打包生成动态库5.dpdk性能优化5.1.轮询驱动5.2.大页内存5.3.CPU核亲缘性和独占
努力的CV战士·2025-02-23 04:13
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