MPC模型预测控制第13页

android 接入google 登录

以下是详细的接入步骤和示例代码：步骤1：创建GoogleAPI项目访问GoogleAPI控制台，并使用你的Google账号登录。

遥不可及zzz·2025-03-22 15:22

[项目]基于FreeRTOS的STM32四轴飞行器: 十.检测遥控器

基于FreeRTOS的STM32四轴飞行器:十.检测遥控器一.检测遥控器连接逻辑二.遥控器的解锁情况三.遥控器控制飞机运转一.检测遥控器连接逻辑判断是否进入定高模式：根据返回值判断遥控器的连接情况：实现检测函数

嵌入式T90S·2025-03-22 15:51

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型，改进自DeepSeek-V2、Llama3结构，项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段，包含混合专家(MoE)模型。

三花AI·2025-03-22 15:49

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。

Echo_Wish·2025-03-22 15:19

【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法

我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响

音乐学家方大刚·2025-03-22 15:19

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！

概述MiniMind是一个开源的微型语言模型，它的设计目标是让个人GPU用户也能够快速推理甚至训练语言模型。它的体积仅为26M，大约是GPT3的1/7000，非常适合快速部署和实验。

哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

跟着黑马学MySQL基础篇笔记(1)-概述与SQL

03.安装与启动启动netstartmysql80netstopmysql80客户端连接mysql[-h127.0.0.1][-P3306]-uroot-p04.mysql数据模型关系型数据库RDBMS05

小杜不吃糖·2025-03-22 15:18

Stacking算法：集成学习的终极武器

1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来

civilpy·2025-03-22 14:16

Android 车联网——汽车系统介绍（附2）

ABS系统通过自动控制制动力，使得车轮在制动过程中仍然能够保持一定的转动，从而避免因车轮抱死

c小旭·2025-03-22 14:16

MiniMind

它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据：这是用于预训练模型的数据集，它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

集成学习（上）：Bagging集成方法

在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。

万事可爱^·2025-03-22 14:16

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树（GBDT）作为集成学习的代表算法，通过迭代构建决策树实现预测能力

万事可爱^·2025-03-22 14:14

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。

Geeksongs·2025-03-22 14:14

Python文件与格式化：编程世界的“读写之道“（技术深挖版）

Python的open()函数如同手持放大镜，让我们能精确控制阅读和书写：#经典打开模式组合withopen("data.txt","r+",encoding="utf-8")asf:#r+模式：可读可写

被窝妄想家·2025-03-22 14:44

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化

一个处女座的程序猿·2025-03-22 14:43

(BS ISO 11898-1:2015）CAN_FD 总线协议详解5- MAC子层描述4

为了限制可用于同步的最大边沿（即信号波形的上升沿或下降沿）间距，帧的不同部分如起始边界（SOF,StartofFrame）、仲裁字段、控制字段、数据字段以及CRC序列应当采用比特填充的方法进行编码。

s多情公子s·2025-03-22 14:13

模型部署后的版本回滚策略，如何确保服务降级的平滑性？

模型部署版本回滚策略与平滑服务降级技术体系（2025版）一、核心设计原则与架构模型部署回滚的平滑性需建立在版本隔离性、流量可控性、数据兼容性三大支柱上，结合2025年前沿技术实现多维保障：

百态老人·2025-03-22 14:39

easyswoole学习记录

的工作方式php-fpm就是php-fastcgi进程管理器主要工作的就是mastr进程，主要和linux进行一个协调，当请求从nginx到fpm的时候，master会把请求交给自己下面管理的子进程一个池模型

司江龙·2025-03-22 14:39

Django系列教程（15）——上传文件

目录Django文件上传需要考虑的重要事项Django文件上传的3种常见方式项目创建与设置创建模型URLConf配置使用一般表单上传文件使用ModelForm上传文件Django文件上传需要考虑的重要事项文件或图片一般通过表单进行

l软件定制开发工作室·2025-03-22 14:05

原子操作和锁在并发控制中各有什么优缺点？

原子操作和锁是并发编程中常用的两种同步机制，它们各自有优缺点，适用于不同的场景。以下是对原子操作和锁的详细对比：原子操作优点无锁机制：避免线程阻塞：原子操作不需要锁，因此不会导致线程阻塞，提高了程序的响应性。减少上下文切换：由于没有锁的开销，线程不会频繁地进入和退出阻塞状态，减少了上下文切换的开销。高性能：硬件支持：原子操作通常由硬件指令直接实现，性能较高。适用于简单操作：对于简单的数据类型（如i

·2025-03-22 13:46

C# 的 bool 关键字

:中的控制条件表达式。初始化可以使用true或者false文本（不是字符串）来初始化bool变量或传递bool值：boolZD=t

·2025-03-22 13:46

DeepSpeed-Chat：Reward Model【奖励模型】

第二阶段：奖励模型微调奖励模型(RM)微调类似于第一阶段有监督微调(SFT)。

u013250861·2025-03-22 13:31

基于 Redis 的分布式锁实现与优化

在分布式系统中，锁机制是保障数据一致性和并发控制的关键技术之一。Redis作为一种高性能的内存数据库，常被用于实现分布式锁。

Blossom.118·2025-03-22 13:00

【二、DeepSeek应用场景与案例】10.农业智能化：DeepSeek如何助力精准种植与养殖？

代码世界的浪客·2025-03-22 13:59

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型（LLM）的“幻觉”问题，即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容，是限制其广泛应用的关键挑战之一。

蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

Yolo系列之Yolo的基本理解

它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位

是十一月末·2025-03-22 13:58

汇编 - 基础知识

文章目录前言1.组成2.指令和数据3.存储器读写4.地址总线5.数据总线6.控制总线7.计算机组成7.1存储器芯片8.内存地址空间总结前言汇编语言是直接在硬件之上工作的编程语言,首先了解硬件系统的结构

雨过濯缨·2025-03-22 13:56

高效利用AI处理大型编程任务

一、任务分解的核心策略模块化功能拆分通过分层架构设计将系统拆分为独立模块（如用户认证、支付接口、数据存储），每个模块的代码量控制在AI模型的上下文窗口内（如ClaudeMax的200k窗口可处理约2万行代码

大囚长·2025-03-22 13:55

从原理到实践：Go 语言内存优化策略深度解析

目录一、引言二、Go语言内存管理基础原理2.1栈与堆内存分配2.2垃圾回收机制剖析三、内存优化策略与实践3.1合理使用指针传递3.2避免不必要的内存分配3.3优化切片与映射的使用3.4控制变量作用域3.5

叶间清风1998·2025-03-22 13:25

深入解析 Redis 实现分布式锁的最佳实践

在单机环境下，我们可以使用synchronized、Lock等方式来控制并发

煜bart·2025-03-22 12:54

黑客攻击deepseek服务原理解析

黑客可通过操纵大模型的连续对话上下文回顾机制，构造恶意请求以触发模型进入无限思考循环或超长上下文处理，从而形成对对话服务的DoS攻击（拒绝服务攻击）。

大囚长·2025-03-22 12:23

ESP32 智能猫喂水开发日志（RICE/MoSCoW/Kano三种产品路线规划）

RICE/MoSCoW/Kano三种产品路线的差异分析一、核心定位与适用场景差异1.RICE模型-核心逻辑：通过量化指标（Reach接触量、Impact影响程度、Confidence信心指数、Effort

天瑜创客·2025-03-22 12:23

【软件架构系列：一文读懂数据流体系结构风格】

数据流体系结构风格的特点（一）数据驱动一切（二）模块化与可复用性强（三）易于并行处理四、数据流体系结构风格的优势（一）维护轻松（二）扩展容易（三）性能优化空间大五、数据流体系结构风格的局限性（一）复杂控制逻辑实现困难

youngerwang·2025-03-22 12:52

从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练

前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。多机多卡训练主要介绍两种实现方式，一种是通过horovod库，一种是DDP方式。单机单卡训练前面我们已经介绍了一个完整的训练流程，但这里由于要介绍单机多卡和多机多卡训练的代码，为了能更好地理解它们之间的区别，这里先放一个单机单卡也就是一般情况下的代码流程。impo

AI大模型探索者·2025-03-22 12:50

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型

苏雨流丰·2025-03-22 12:20

GPU计算的历史与CUDA编程入门

本文将探讨GPU计算的发展史，重点分析《ComputerGraphics:PrinciplesandPractice》等关键文献，以及CUDAC编程模型的引入及其对现代软件开发的影响。

己见明·2025-03-22 12:49

机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场（MarkovRandomField）2.2条件随机场（ConditionalRandomField

AI天才研究院·2025-03-22 12:18

yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）

基于pyqt5-yolov8实现车牌识别系统，包括图片车牌识别，视频车牌识别，视频流车牌识别。效果展示（图片检测，检测到的内容添加到历史记录）：效果展示（视频检测，视频车辆只会添加一条记录，下文更多实际应用中的优化策略）：新增功能：批量图片检测（2024/5/7更新代码）

学术菜鸟小晨·2025-03-22 11:48

MATLAB程序代编液压系统电机非线性滑膜伺服模糊控制simulink仿真

在MATLAB中设计和仿真一个液压系统电机的非线性滑模伺服模糊控制系统，可以通过Simulink来实现。以下是一个大致的步骤指南，帮助你完成这个任务。

matlabgoodboy·2025-03-22 11:48

本地运行Claude 3.7：成本与灵活性的双重优势

您可能会问：为什么要像Claude3.7这样的专有模型在本地运行，尤其是当我的数据仍需发送到Anthropic的服务器时？为什么还要费劲地将其集成到本地？其实，有两个主要原因。第一，成本。

真智AI·2025-03-22 11:46

云计算赛题私有云服务搭建题目

【任务1】私有云服务搭建[5分]【题目1】1.1.1基础环境配置[0.2分]1.控制节点主机名为controller，设置计算节点主机名为compute；2.hosts文件将IP地址映射为主机名。

春生黎至1005·2025-03-22 11:43

用 pytorch 从零开始创建大语言模型（零）：汇总

用pytorch从零开始创建大语言模型（零）：汇总本系列官方代码库：https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main官方书籍：BuildaLargeLanguageModel

墨绿色的摆渡人·2025-03-22 11:12

企业微信机器人与DeepSeek结合实现交互的应用案例

以下是一个结合企业微信机器人与深度求索（Deepseek）AIGC模型的交互式应用实现示例，包含完整代码及逐行注释：1.实现架构用户消息->企业微信服务器->自建服务端->DeepseekAPI->处理响应

老胖闲聊·2025-03-22 11:11

机器臂运动控制算法工程师面试

正解：已知机器臂各关节的角度（或位移），通过运动学模型计算出机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的位置和姿态。

道亦无名·2025-03-22 11:11

TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势

在运行模型之前，需要先构建完整的计算图，然后通过会话（Session）运行图。优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。

Honeysea_70·2025-03-22 10:09

【ROS实战】02-ROS架构介绍

2.移动案例假设我们要编写一个能够控制机器人移动的程序。随着程序的增多，我们需要进行模块

卓有成效的程序员·2025-03-22 10:39

AI进化论：从图灵测试到智能革命的临界点

1956年达特茅斯会议上，麦卡锡正式提出"人工智能"概念，当时学界乐观预测"二十年内机器将完成人类所有工作"。神经网络的发展轨迹充满戏剧性：1958年罗森布拉特发明

A达峰绮·2025-03-22 10:38

AI时代个人财富增长实战指南：从零基础到精通变现的完整路径

结合互联网经济底层逻辑，为普通从业者构建系统性AI应用框架）一、建立AI认知基础：技术理解与工具掌握技术分类认知人工智能工具分为四大功能模块：自然语言处理（文本生成、对话交互）、计算机视觉（图像视频处理）、数据分析（预测建模