ADC基准

Java 三路快排

其核心思想是将数组划分为三个区域：小于基准值、等于基准值和大于基准值，从而减少不必要的递归和交换三路快排原理分区逻辑：使用三个指针lt（lessthan）、current（当前遍历位置）、gt（greaterthan
18你磊哥·2025-03-11 20:27

DSP28335 ADC模块SOC触发机制详解（附完整代码）

[摘要]本文基于TITMS320F28335芯片，深入讲解其ADC模块的SOC（Start-of-Conversion）触发机制，涵盖软件触发、ePWM硬件触发等模式，并提供完整的配置代码与实验验证方法
DOMINICHZL·2025-03-11 17:38

从零手撕 LLaMa3 项目爆火（图解+代码）

一个月前，Meta发布了开源大模型llama3系列，在多个关键基准测试中优于业界SOTA模型，并在代码生成任务上全面领先。此后，开发
机器学习社区·2025-03-11 16:27

Towards Multimodal Large-Language Models for Parent-Child Interaction: A Focus on Joint Attention

这些标注识别出了共同注意程度高和低的片段，作为评估模型解释能力的基准。我们的研究结果显示，由于当前的多模态大语言模型对儿童发起的眼神交
UnknownBody·2025-03-11 14:41

OpenBayes 教程上新 | 性能比肩满血版 DeepSeek-R1，QwQ-32B 一键部署教程上线

在多个关键基准测试上，其以32B的参数量，超越了OpenAI-o1-mini，比肩671B参数的满血版DeepSeek-R1。
·2025-03-11 07:43

LLM Weekly（2025.02.17-02.23）

Grok3和Grok3mini在学术基准上取得了高分，其中Grok3在AIME’25上获得了93.3%的分数。Grok3的推理可通过“思考”按钮访问，
UnknownBody·2025-03-11 01:59

benchmark和baseline的联系与区别

在深度学习算法中，benchmark（基准）和baseline（基线）是两个常用的概念，用于评估算法的性能和进行比较。尽管它们有一些相似之处，但它们在定义和使用上有一些区别。
Lntano__y·2025-03-10 19:41

QwQ-32B通用能力测评的详细分析

QwQ-32B通用能力测评的详细分析一、测评框架与核心基准测试QwQ-32B的通用能力测评围绕三大核心评测体系展开，覆盖逻辑推理、多轮对话、复杂指令遵循、工具调用等综合能力：LiveBench（“最难LLMs
大势下的牛马·2025-03-10 16:57

Manus AI Agent 技术解读：架构、机制与竞品对比

2.1技术突破带来的震撼2.2完整交付的产品体验2.3生态与开源策略3.Manus与其他AIAgent的对比分析3.1技术架构3.2任务执行能力3.3工具调用能力3.4产品化进展3.5测试基准表现4.Manus
智想天开·2025-03-10 15:18

Deepseek-R1性能指标

目录Figure基准测试任务1.AIME2024(Pass@1)2.Codeforces(Percentile)3.GPQADiamond(Pass@1)4.MATH-500(Pass@1)5.MMLU
ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

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
笨笨561·2025-03-10 06:41

STM32 HAL库ADC+DMA采集详解

一、简介最近在用ADC采集电压时发现一个问题，就是一个adc如果开启多个通道，无法直接对指定通道利用HAL库函数对它进行采集。
taptaptap.jic·2025-03-10 00:31

面试时，如何回答好“你是怎么测试接口的？”

以最近测试的支付中台项目为例，核心围绕功能正确性、异常鲁棒性、安全防护、性能基线四个维度展开，下面详细说明各环节的关键动作……"二、分步骤技术解析（STAR法则）1.需求分析阶段-建立测试基准协议与文档解析
海姐软件测试·2025-03-09 23:17

Manus平替来了！CAMEL-AI开源OWL，开源框架中排名第一,上线一天获得3.3K stars！

OWL在GAIA基准测试中取得58.18平均分，在开源框架中排名第一！OWL是一个前沿的多智能体协作框架，推动任务自动化的边界，构建在CAMEL-AIFramework。
AIGC Studio·2025-03-09 20:49

『大模型笔记』强烈推荐OpenAI官方：推理模型最佳实践！

vs.GPT模型选择指南二.何时使用我们的推理模型1.处理模糊不清的任务2.从海量信息中精准提取关键信息3.在海量数据集中发现关系和细微差别4.多步骤自主规划5.视觉推理6.代码审查、调试与质量提升7.评估与基准测试其他模型的响应如何有效提示推理模型其他资源一
AI大模型前沿研究·2025-03-09 18:56

Manus，昨天还是国产AI的新爆款，今天就被冷嘲热讽，为什么？

这款由中国团队开发的产品宣称能够解决各类复杂多变的任务，并在GAIA基准测试中表现出色，超越了OpenAI最新的DeepResearch模型。
几道之旅·2025-03-09 14:29

高速PCB设计(布局规划)

核心器件定位：聚焦FPGA、DSP、高速ADC/DAC、时钟芯片等，优先布局以缩短关键信号路径。2.设计要求确认电源
四代目 水门·2025-03-09 09:42

深度解析SSD2351核心板：硬核视频处理+工业级可靠性设计

音频处理：3通道ADC（
明远智睿嵌入式方案商·2025-03-09 05:16

关于无感方波启动预定位阶段

预定位通过施加固定方向磁场，强制转子对齐至预定角度（通常0°或60°电角度），建立初始位置基准。
蓑衣客VS索尼克·2025-03-09 01:34

中国团队发布通用型AI Agent产品Manus；GPT-4.5正式面向Plus用户推出；阿里发布并开源推理模型通义千问QwQ-32B...|游戏智眼日报

据团队介绍，Manus在GAIA基准测试中取得了SOTA（State-of-the-Art）的成绩，显示其性能超越OpenAI的同层次大模型。
游戏智眼·2025-03-08 22:11

医图论文 CVPR‘24 | OmniMedVQA：用于医学大型视觉语言模型的新型大规模综合评估基准

OmniMedVQA:ANewLarge-ScaleComprehensiveEvaluationBenchmarkforMedicalLVLMOmniMedVQA：用于医学大型视觉语言模型的新型大规模综合评估基准作者
小白学视觉·2025-03-08 21:49

LLMs：LLMs大语言模型评估的简介(两标+六性+九维，大模型排行榜多种)，两类基准—通用任务的基准(单任务【BLEU/ROUGE-MT-Bench/Chatbot Arena】、多任务【Super

+生成性{PPL}+多样性+泛化性+能耗性+可解释性)+九维(2大能力域【理解/生成】+3性【丰富性/多样性/适应性】+4大子任务【逻辑推理/问题解决/对和聊天/情感分析】)，大模型排行榜多种)，两类基准
一个处女座的程序猿·2025-03-08 19:54

全球首款通用型自主智能体（Manus)

在GAIA基准测试中创下新纪录，性能远超OpenAI的同类产品。其自主任务执行能力覆盖金融分析、教育课件生成、工业设计等场景，单任务平均调用5.3个专业工具，复杂项目首次完成率突破78%。
deepdata_cn·2025-03-08 09:24

图像采集卡的核心组成与功能

**模数转换（ADC）：**仅模拟采集卡需此模块，将模拟信号数
qq_52609913·2025-03-08 08:20

双目立体视觉（6.1）测距

视差图是以图像对中任一幅图像为基准生成的，其大
2501_90596733·2025-03-08 08:01

T31ZL 君正SOC芯片 应用于移动摄像机、安全监控、视频通话和视频分析等领域 提供软硬件资料+样品测试

硬件加速单元包含IEEE754兼容的浮点运算器，支持单/双精度浮点运算，实测SPECint2000基准测试成绩达2.4DMIPS/MHz5。指令集扩展芯片引入
li15817260414·2025-03-08 05:32

如何在本地部署开源通用智能体OpenManus？技术方案全解析

背景近期，中国团队推出的通用型AIAgent产品Manus因在GAIA基准测试中刷新性能记录引发行业关注，其"手脑协同"能力可完成简历筛选、旅行规划等复杂任务，内测邀请码一度被炒至数万元。
猫头虎·2025-03-08 00:21

机器学习基础（4）

超越基于常识的基准除了不同的评估方法，还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。
yyc_audio·2025-03-07 23:42

JDBC（超详细）

JDBC提供了一种基准，据此可以构建更高级的工具和接口，使数据库开发人员能够编写数据库应用程序Java具有坚固、安全、易于使用、易于理解和可从网络上自动下载等特性，是编写数据库应用程序的杰出语言。
肉肉的小白·2025-03-07 20:11

驭码CodeRider 闪电适配阿里QwQ-32B：8小时全栈集成，AI编程效率飞跃！

今日凌晨，国产大模型领域迎来重大突破：阿里正式发布32B推理模型QwQ-32B，根据Qwen公布的基准测试数据，QwQ-32B整体性能可媲美DeepSeek-R1，在数学推理、编程能力和通用能力等关键测试中展现出卓越性能
极小狐·2025-03-07 20:10

Manus：通用型AI智能体的全面剖析与前景展望

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究方法与数据来源二、Manus产品概述2.1Manus的定义与定位2.2核心技术与架构2.3功能特点与应用场景三、技术实力与性能表现3.1GAIA基准测试结果3.2
萧十一郎@·2025-03-07 11:08

Go 1.24 新特性一览

可借助os.Root实现安全文件系统操作，运用testing.B.Loop优化基准测试，利用runtime.AddCleanup完善资源管理，还有weak包优化内存、crypto包保障FIPS140-3
·2025-03-06 23:16

驭码CodeRider 闪电适配阿里QwQ-32B：8小时全栈集成，AI编程效率飞跃！

今日凌晨，国产大模型领域迎来重大突破：阿里正式发布32B推理模型QwQ-32B，根据Qwen公布的基准测试数据，QwQ-32B整体性能可媲美DeepSeek-R1，在数学推理、编程能力和通用能力等关键测试中展现出卓越性能
·2025-03-06 22:12

《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》

▍章节回顾：攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现：逻辑回归：搭建分类基线（LogisticRegression，准确率基准）支持向量机：对比线性核与RBF核性能差异（F1-score提升12%）K近邻
庸俗今天不摸鱼·2025-03-06 21:11

STM32F103C8T6主流性能系列，ARM Cortex-M3 MCU，带64k字节闪存

所有器件都提供两个12位ADC、三个通用16位定时器和一个PWM定时器，以及标准和高级通信接口:最多两个I2C和SPI、三个USARTs、一个USB和一个CAN。这些器
li15817260414·2025-03-06 17:02

STM32F103RBT6 mcu芯片

所有器件都提供两个12位ADC、三个通用16位定时器和一个P
li15817260414·2025-03-06 17:02

对“预训练”的理解

在平常的任务或者项目中，我们可能并没有大量数据，只有少量数据，在这时我们就可以通过“借用”有大数据支持的模型的参数，作为基准，这样就能提高效率和准确率。
衣衣困·2025-03-05 18:59

Celia智能助手2.0架构演进与性能突破

-05作者：智能系统架构师一、架构演进路线1.1架构对比分析问题问题问题方案方案方案1.0版本单点CLIP服务MySQL全量存储静态资源分配2.0版本CLIP模型蒸馏向量分层存储动态资源调度1.2性能基准测试指标
大霸王龙·2025-03-05 17:43

【AI论文】DeepSolution：通过基于树的探索和双点思维促进复杂的工程解决方案设计

为了填补这一空白，我们引入了一个新的基准，SolutionBench，来评估一个系统为具有多个复杂约束的工程问题生成完整和可行解决方案的能力。
东临碣石82·2025-03-05 17:07

探秘Malhar：实时流处理应用的利器！

除了核心库，项目还包括基准测试、贡献模块、演示示例以及网页版
柏赢安Simona·2025-03-05 10:43

基于STM32的ADC多通道DMA数据采集实战指南为什么选择STM32？CubeMX关键配置步骤定义全局缓冲区提升采样精度

本人外号：神秘小峯山峯转载说明：务必注明来源（注明：作者：王文峰哦）基于STM32的ADC多通道DMA数据采集实战指南为什么选择STM32？CubeMX关键配置步骤定义全局缓冲区提升采样精度学习教
王大师王文峰·2025-03-05 10:11

aws aurora vs mysql_GitHub - NageNalock/aws-AuroraVsMySQL: Aurora 与 MySQL 对比试验

RDS-Aurora与RDS-MySQL性能对比实验实验目的使用Sysbench对Aurora与MySQL进行基准测试,对比二者的读写性能.本实验大约耗时30分钟,实验区域为俄勒冈(您也可以根据实际情况自行更改
俠之大者·2025-03-05 05:35

【FMC165】基于 VITA57.1 标准的 2 路 1GSPS 14 位 AD 采集、4 路 2.5G 16 位 DA 回放 FMC 子卡（100%国产化）

该模块可直接与符合VITA57.1标准的FPGA载卡配合使用，板卡ADC器件采用ADI公司的AD9680国产替代品，该芯片具有两个模拟输入通道和4个JESD204B输出数据通道，可用于对高达2GHz的宽带模拟信号进行采样
北京青翼科技·2025-03-04 11:09

测量纹波是否合格的标准是什么?

100mVpp高速数字电路（DDR/FPGA）：<50mVpp处理器核心供电（如CPU/GPU）：<30mVpp注：高频噪声需额外控制在10mV以下模拟电路运算放大器电源轨：<10mVpp音频电路（DAC/ADC
CircuitWizard·2025-03-04 11:07

LLaMA（Meta开源的AI模型）与Ollama（本地运行和管理大模型的工具）简介（注意这俩虽然名字相似但没有直接联系）

-**性能优势**:在NLP基准测试中表现优异，例如代码生成任
Dontla·2025-03-04 04:54

DeepSeek-R1：重新定义推理性能的开源人工智能

目录重新定义卓越的基准变革性应用案例技术创新后训练优化冷启动数据以提高可用性可扩展性蒸馏模型API集成：为开发者而生竞争定价：可及的高级人工智能开源优势DeepSeek代表的引用推动开放人工智能的边界推动边界意味着什么
知识小报童·2025-03-03 08:11

超越GPT-4o！开源大模型DeepSeek满血版部署实战指南

自2024年12月DeepSeek发布对标GPT-4o的v3版本以来，其数学与代码推理能力已实现显著超越；而2025年1月推出的r1版本更是在多项基准测试中与GPT-4o的o1版本平分秋色。
剑圣土豆·2025-03-03 07:34

《AI大模型开发笔记》DeepSeek技术创新点

最新开源的DeepSeekV3模型不仅以顶尖基准测试成绩比肩业界SOTA模型，更以惊人的训练效率引发行业震动——仅耗费280万H800GPU小时（对应4e24FLOP@40%MFU）即达成巅峰性能。
Richard Chijq·2025-03-03 03:57

STMicroelectronics 系列：STM32G4 系列_（2）.STM32G4系列核心架构

该系列微控制器集成了多种高级功能，如高精度ADC、高速DAC、低功耗定时器等，适用于各种工业和消费类应用。本节将详细介绍STM32G4系列的核心架构，包括其内核、存储器、外设和系统配置等方面。
kkchenkx·2025-03-02 12:58

从零到一：利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析

DeepSeek作为国产自研的深度学习框架，凭借其高效计算优化和灵活架构设计，在ImageNet等基准测试中展现出与PyTorch、TensorFlow等主流框架相媲美的性能。
一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-02 06:03
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