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本文系统梳理了大模型技术的学习路径，重点解析后训练和AI-Agent两大热门方向。作者结合实习经验和CS336课程，将知识体系划分为：Transformer原理、预训练技术、后训练方法（SFT/LoRA/RLHF）以及应用落地（RAG/Agent架构）。文章指出当前工业界最紧缺的是掌握模型微调和智能体开发的人才，并提供了包含提示工程、RAG系统、智能体开发等内容的学习资源包。通过90天系统学习，读
本文为Python新手提供了一条学习大模型技术的最简必学路线。首先，需要快速掌握Python基础。接着，重点学习大模型基础，包括LLM、提示词、RAG、Agent等概念，并学会调用大模型API。核心部分是学习LangChain，它能让写代码做任何大模型应用成为可能，是找AI开发工作的硬通货。此外，再学一个低代码平台Coze，能快速出产品、演示、落地项目。最后，可选学习Dify，适合未来想进公司做A
本文详细介绍了BERT预训练语言模型的核心概念、算法原理及实战应用。从预训练模型、双向编码器到Masked Language Model和Next Sentence Prediction，文章深入浅出地解析了BERT的工作机制。同时，提供了使用BERT进行文本分类的代码实例和最佳实践，帮助读者快速上手。BERT在文本分类、命名实体识别、情感分析等领域具有广泛应用，本文还推荐了Hugging Fac
摘要： API模糊测试面临语义边界的挑战，传统方法因随机输入导致覆盖率低、误报率高。智能模糊测试结合遗传算法（GA），通过模拟自然选择优化测试用例，有效突破语义边界。GA将输入编码为染色体，利用适应度函数（如代码覆盖率）评估用例，通过交叉、变异迭代进化，定向生成有效输入。实践案例显示，GA可将API测试覆盖率提升至95%，发现深层漏洞（如逻辑绕过）。尽管存在计算开销和技能门槛，但GA与AI（如LL
随着AI技术的兴起，集成工具如Jira（用于测试管理）和ChatGPT（用于智能分析）已成为变革性解决方案。示例prompt： “基于以下Jira缺陷数据，生成一份测试报告摘要：缺陷总数=50，严重缺陷占比20%，平均修复时间=2天。：过滤无效条目（如重复缺陷），并转换为结构化格式（如JSON或CSV）。：将数据导入数据库（如MySQL或MongoDB），设置定时任务（如cron job）实现实时
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让机器具有智能行为的科学。机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的一个子领域，它研究如何让机器通过数据学习规律，从而提高其智能程度。人类智能与机器学习的相互作用是指，人类智能和机器学习之间的相互作用，以提高机器学习的学习效率。在过去的几十年里，机器学习已经取得了巨大的进展，例...
解析（一），工具链 bootloader
将数据放入 CUDA 后，没有出现过拟合的原因可能在于 CUDA 的使用有助于提高计算效率和数据处理速度，从而使得模型训练过程更加高效。通过使用 CUDA，可以加速模型的训练过程，减少训练时间，这在某种程度上可能有助于避免过拟合。使用 CUDA 进行计算可以加快模型的训练速度，使得模型能够更快地收敛到一个较好的解决方案，这在一定程度上减少了模型在训练数据上过度拟合的风险。此外，
嵌入式技术需要编程，学习嵌入式技术可以提升你的编程能力。在嵌入式开发中，你需要熟练的运用C，linux等编程基础知识，解决各种复杂问题，编写高效、稳定的代码。嵌入式技术是未来科技发展的趋势之一。掌握嵌入式技术，你将更加了解未来科技的发展方向，能够更好地规划自己的职业发展。学习嵌入式技术，你将站在科技的前沿，不断探索未来的可能。学习嵌入式技术，可以为你的职业发展打开更多的门路，让你在不同领域有更多选
AlexNet网络详解、代码实现
在深度学习与岩土工程融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从基本物理模型的构建到岩土工程问题的复杂模拟，从数据驱动的分析到工程问题的智能解决，深度学习正以前所未有的动力推动岩土工程领域的革新。
摘要：瓦斯涌出是煤矿安全生产的主要威胁之一，准确预测瓦斯浓度对于预防瓦斯灾害、保障矿工安全至关重要。本文提出一种基于阿基米德优化算法 (AOA) 优化宽度学习神经网络 (BLS) 的瓦斯浓度回归预测模型，旨在提高瓦斯浓度预测精度。首先，介绍了宽度学习神经网络的结构和原理，以及阿基米德优化算法的优化机制；然后，提出了基于AOA优化BLS的模型构建方法，并详细阐述了算法流程；最后，通过真实矿井瓦斯浓度
首先数据经过前向传播（经过隐藏层和输出层）得到一个预测结果，然后预测结果和数据标签做损失，然后损失通过反向传播算法来更新模型的参数，直至收敛。
我们使用 .tuning 子包中的 ParamGridBuilder() 对象，并使用 .addGrid(...) 方法向网格中添加参数：第一个参数是我们要优化的模型的参数对象（在我们的例子中，这些是 logistic.maxIter 和 logistic.regParam），第二个参数是我们想要遍历的值列表。这里应该谨慎说明：如果你定义了太多的参数要优化，或者这些参数的值太多，选择最佳模型可能需
设计一些任务，这些任务既可以生成标签，又可以通过模型来预测。例如，给定一个图片，可以创建旋转预测任务，模型需要预测图片被旋转的角度。
本文为初学者提供了神经网络的学习路线，从基础知识到实战应用，涵盖了数学、编程、神经网络基础概念、深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）、实战项目构建及优化调试技巧。文章逐步引导读者从零基础掌握神经网络的核心技术，并通过实战项目如MNIST数据集上的图像分类模型，帮助读者将理论知识应用于实际。此外，还分享了AI学习资源，包括课程、项目、论文和行业报告，以支持深入学习人工智能领域。
wps pdf右键的文字识别功能还需要开通会员才能使用，如何免费破解？
Claude系列从诞生之初就带着“安全优先、严谨可靠”的核心基因，彻底跳出了“堆参数、拼跑分”的同质化竞争，以宪法AI技术为核心，解决了大模型行业“安全与能力不可兼得”的核心痛点，成为法律、金融、咨询、高端研发等强合规行业的标杆性产品。本文将严格遵循系列日志的统一框架，所有核心信息均以Anthropic官方披露内容、技术论文与产品文档为唯一基准，从核心定义、发展历程、解决的行业痛点与落地场景、优劣
DTS综合体验第 1 章：实验背景1.1 注意事项注意：本实验涵盖两部分实验资源，请点击第一部分创建资源后，间隔3~5秒后再点击第二部分创建资源本实验涉及到本地自建MySQL数据库及RDS for MySQL数据库，最好对MySQL和RDS有基础的了解本实验的DTS相关链路已在创建资源时创建完成，实际操作时需要自行购买，请参考官方文档选择配置规格进行购买1.2 背景知识DTS简
dataSet = pd.read_csv(‘dataSet.csv’, header=None).values.T# 转置 5*15数组。return -np.sum([p * np.log2§ for p in probability_lst])# 返回信息熵。cnt = Counter(data)# 计数每个值出现的次数Counter({1: 8, 0: 5})cnt = Counter(d
C语言学习笔记分享
【持续更新】李宏毅深度学习课程学习笔记。
本文将介绍嵌入式竞赛实训平台（CT117E-M4）开发板上ADC的使用。
这篇博客来聊一聊Linux系统的休眠与唤醒。嵌入式驱动学习专栏将详细记录博主学习驱动的详细过程，未来预计四个月将高强度更新本专栏，喜欢的可以关注本博主并订阅本专栏，一起讨论一起学习。现在关注就是老粉啦！
2024年人工智能产业加速发展，规模预计突破9000亿元，但面临专业人才严重短缺的挑战。AI职业证书成为提升核心竞争力的有效途径，其价值体现在：提供能力认证、覆盖前沿技术、重塑知识体系。证书体系包含11个方向，涵盖算法研发、应用开发、数据交互三大类，满足不同职业需求。获取AI证书不仅是对专业能力的认证，更是把握时代机遇、实现职业跃迁的重要方式。
void printStr(char s[][10],int row) //注意需要传行数，因为操作多个字符串。//如果想在当前文件使用别的文件中的 全局变量 ，//相当于，把别的文件中的变量作用域扩展到当前文件。//表示 此时这个a 不是在当前文件中定义的 ，//指针变量 p 指向 了 int型变量a。//这个是一个自动变量 --- 栈上开辟的变量。
1.ADC（Analog-Digital Converter）模拟-数字转换器2.ADC可以将引脚上连续变化的模拟电压转换为内存中存储的数字变量，建立模拟电路到数字电路的桥梁3.12位逐次逼近型ADC，1us转换时间4.输入电压范围：0~3.3V，转换结果范围：0~4095 18个输入通道，可测量16个外部和2个内部信号源5.规则组和注入组两个转换单元6.模拟看门狗自动监测输入电压范围 STM32
本文提供了一份全面的AI学习路线图，旨在帮助不同背景的人有效地学习和应用AI技术。文章首先强调摆正心态，将AI视为基础设施而非威胁，并提供五个核心学习心法：动手为先、场景驱动、溯源学习、功利学习、输出与沉淀。接着，文章介绍了如何选择合适的AI工具，从对话类、创作类和搜索类工具中进行选择，并根据个人场景进行应用。文章还深入探讨了AI的底层逻辑、提示词进阶、工作流搭建、Vibe Coding以及如何建
自然语言处理（NLP）是人工智能的重要分支，致力于让计算机理解、生成和处理人类语言。它结合了计算机科学、语言学和统计学，广泛应用于文本分析、情感分析、机器翻译和语音识别等领域。NLP的核心任务包括文本处理（如分词、词性标注）、语法与语义分析、情感分析、机器翻译和文本生成。入门NLP需要掌握编程（如Python）、数学基础（如线性代数、概率论），并学习经典算法（如TF-IDF、Word2Vec）和深
如何学习Python机器学习 +深度学习 【唐宇迪老师】一份很好的学习资料！包含：python 机器学习全套教程 包含源代码➕PPT旨在帮助在机器学习领域打下坚实基础。注重算法原理讲解与数学公式推导并基于Python语言给出完整的代码实现，从零开始实现每一模块功能（非调用工具包）通过代码实例演示算法工作流程与实现方法。建议在学习过程中先掌握算法原理，基于数学推导公式进行代码复现与实战演练。
串口，一般也指COM接口，传输速度较慢，适合远距离传输。这里用于主机与嵌入式版之间的数据通信，一般用于指令下发等。按照协议标准还分为RS-232-C、RS-422、RS485等。其中RS-232也是最常用的串口，称为标准串口。下面仅介绍RS-232的的接线图。RS232串口为9针接口，分为公头与母头，PC机上的串口一般为公头，如下图。各个针孔功能如下：最简单的串行接口需要的信号线是。
Component@Autowired@Tool(description = "根据订单ID查询订单详细状态")public String checkOrderStatus(@ToolParam("订单编号，如ORD-2024001") String orderId) {if (order == null) return "未找到该订单";return "订单状态：" + order.getSta
假设震动传感器DO口接的是PB8，那么当PB8收到的是低电平时，触发PA1口输出低电平，使LED灯亮1s，然后熄灭。接线上，震动传感器VCC接3.3V，GND接GND，DO接PB8；继电器VCC接3.3V，GND接GND，IN接PA0，COM口接VCC，NO口接LED灯VCC；正常工作时，DO口输出高电平，震动瞬间，DO口输出低电平。打开keil工程文件，USER导入shake.c，添加stm32
本文是Christopher M. Bishop与Hugh Bishop新书《Deep Learning: Foundations and Concepts》的读书笔记，主要探讨深度学习的基础理论与核心概念。书中首先介绍了深度学习在医学诊断、蛋白质结构预测、图像生成和大语言模型等领域的重大影响。通过正弦函数拟合示例，引出机器学习的关键概念如模型复杂度、正则化和模型选择问题。作者梳理了深度学习的发展
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