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本研究基于STM32微控制器和OpenCV图像处理库，构建了一种高效的车载智能导航系统，旨在实现实时交通标志和信号的识别。通过结合STM32的强大处理能力与OpenCV的图像分析算法，该系统能够快速、准确地识别速度限制、停车标志及其他交通信号，从而为驾驶者提供实时反馈，显著提升行驶安全性与效率。此外，系统通过集成GPS模块和IMU传感器，实现对车辆运动状态的全面监控，进一步优化导航路径。
本项目旨在开发一款基于STM32微控制器的物理循迹小车，具备二维码识别能力，并能够将物品送到指定的物流位置。通过传感器和算法的结合，小车将实现自主导航和路径规划，从而提高物流效率和准确性。项目的目标是为智能物流提供一种新颖的解决方案，适用于仓库、工厂等场景。在本项目中，我们使用了以下几种算法来实现小车的自主导航和路径规划：用于控制小车的速度和方向。通过调整比例（P）、积分（I）和微分（D）参数，可
随着校园生活的日益便利，宿舍用电管理成为了一个重要的课题。本项目旨在开发一个宿舍用电管理系统，通过STM32单片机实现对宿舍用电功率的监管，实时监测用电量，并计算费用。系统还具备远程控制功能，可以对每个宿舍的用电进行管理，包括开关控制、统一断电等。此外，系统集成了烟雾和火灾传感器，当监测到火灾时会自动断电并启动备用电源，确保宿舍的安全。本项目成功实现了宿舍用电管理系统，具备了以下主要功能：实时电流
随着城市基础设施的发展，管道的检修与维护变得越来越重要。传统的人工检修方式不仅效率低下，还存在安全隐患。本项目旨在设计一款基于ESP32单片机的物联网管道检修机器人，集成先进的传感器、无线通信和人工智能技术，实现对管道的实时监测和故障检测。该机器人能够在复杂的管道环境中自主导航，进行视频监控，检测有害气体，并实时采集环境数据，从而提高检修效率和安全性，降低人力成本。SLAM 技术结合了传感器数据（
直接插入排序算法的详细讲解，还含有动图有助于理解
733.图形渲染，200.岛屿数量，695.岛屿的最大面积，130.被围绕的区域
通过整合华为云OBS和CDN服务，U-Class智慧课堂系统成功解决了存储和网络两大关键问题。
C/C++实现植物大战僵尸(PVZ)(打地鼠版)
本学习路线详细分解了人工智能学习过程中涉及的各个知识点，并通过具体案例对其进行了深入解析。学习者应从基础知识入手，逐步深入到机器学习和深度学习领域，再到高级应用、项目实践和前沿研究，持续学习和实践，不断提升自己的能力。
在机器学习中，分类和回归是两大核心算法。它们广泛应用于不同类型的预测问题。分类用于离散的输出，如预测图像中的对象类型，而回归则用于连续输出，如预测房价。本文将深入探讨分类与回归的区别，并通过代码示例展示它们在实际问题中的应用。
二分查找思路+代码实现+动画演示，绝对详细！
import randomimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.animation as animation随机产生50个坐标点points = []for i in range(50):point = [random.randint(0, 100), random.randint(0, 100)]...
三体问题（Three-Body Problem）是经典力学中的一个著名问题，它研究的是三个质量相似的天体在相互引力作用下的运动规律。这个问题最早由艾萨克·牛顿（Isaac Newton）在1687年的《自然哲学的数学原理》中提出，随后在数学和物理学中成为一个重要的研究课题三体问题可以简单地定义为：在相互引力作用下，三个天体如何运动？每个天体对其他两个天体施加引力，同时也受其他两个天体的引力作用。由
需要注意的是，这是在开启 DLSS/FSR/XESS 技术的情况下的测试配置，实际游玩时可能会因网络状况、电脑其他硬件性能等因素有所不同。如果电脑配置稍低于最低要求，可能可以通过调整游戏内的图形设置（如降低分辨率、关闭抗锯齿等）来提升流畅度 4。但如果配置过低，可能无法正常运行游戏或体验较差。
2018年立项，经历6年半的“磨难”，被誉为中国第一款3A大作游戏——《黑神话：悟空》终于面世。目前，该游戏预售就已经破4亿元，IGN中国甚至给这款游戏打出了10分的满分评价。无论是悟空褶皱清晰的服装，花纹精美的金箍棒，还是还原度极高的古建筑……《黑神话：悟空》的美术风格和场景建模着实让玩家眼前一亮。多名玩家和游戏从业者表示《黑神话：悟空》制作精美，可玩性很高，属于中国游戏的里程碑之作。《黑神话：
TF-IDF向量会对文档中词项的准确拼写形式进行计数。因此，如果表达相同含义的文本使用词的不同拼写形式或使用不同的词，将会得到完全不同的TF-IDF向量表示。这会使依赖词条计数的搜索引擎和文档相似性的比较变得乱七八糟。...
sentence embedding framework），即简单的对比句向量表征框架。SimCSE共包含了无监督和有监督的两种方法。无监督方法，采用dropout技术，对原始文本进行数据增强，从而构造出正样本，用于后续对比学习训练；监督学习方法，借助于文本蕴含（自然语言推理）数据集，将蕴涵-pair作为正例，矛盾-pair作为难负例，用于后续对比学习训练。并且通过对比学习解决了预训练Embedd
文本摘要是一种从一个或多个信息源中抽取关键信息的方法，它帮助用户节省了大量时间，用户可以从摘要获取到文本的所有关键信息点而无需阅读整个文档。16.2.1 文本摘要介绍及相关算法文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要方法是指针对单个文档，对其内容进行抽取总结生成摘要；多文档摘要方法是指从包含多份文档的文档集合中生成一份能够概括这些文档中心内容的摘要。按照输出类型可分为抽取式摘要
算法分析正向最大匹配法，对于输入的一段文本从左至右、以贪心的方式切分出当前位置上长度最大的词。正向最大匹配法是基于词典的分词方法，其分词原理是:单词的颗粒度越大，所能表示的含义越确切。该算法主要分两个步骤:该算法主要分为两个步骤：1、一般从一个字符串的开始位置，选择一个最大长度的词长的片段，如果序列不足最大词长，则选择全部序列。2、首先看该片段是否在词典中，如果是，则算为一个分出来的词，如果不是，
【配套新书教材】《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】新书特色：本书从自然语言处理基础开始，逐步深入各种NLP热点前沿技术，使用了Java和Python两门语言精心编排了大量代码实例，契合公司实际工作场景技能，侧重实战。
• 第一，我们不能预先指定矩阵的秩，需要动态更新增量矩阵的R，因为权重矩阵的重要性在不同模块和层之间存在显著差异。• 第二，需要找到更加重要的矩阵，分配更多的参数，裁剪不重要的矩阵。找到重要的矩阵，可以提升模型效果；而裁剪不重要的矩阵，可以降低参数计算量，降低模型效果差的风险。为了弥补这一差距，作者提出了AdaLoRA，它根据权重矩阵的重要性得分，在权重矩阵之间自适应地分配参数预算。
点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号EasyOCR 中的 CRAFT 模型（用于文本检测的字符区域感知）用于检测图像内文本的边界框。然后，这些边界框被发送到 EasyOCR 的文本识别器模块，以读取每个图像中的文本。CRAFT 模块和文本识别器共同构成了 EasyOCR 的管道。在上一篇文章中，我向我们展示了如何微调文本识别器模块，而本文将重点介绍如何微调 EasyOCR 的 CRAF
首先我们看一下论文摘要，快速理解论文的核心内容问题与一样，都是以任务为中心的思路解决问题。以任务为中心：它们都在试图解决FFT针对不同的下游任务都需产生一个新的微调后大模型而导致的成本效率问题。解决方案：论文提出的，也是一种使用Soft Prompt(软提示)进行迁移学习的方法。统一不同下游任务的训练数据格式，并将这些不同下游任务的训练数据汇总成一个乱序的数据集，微调预训练模型，最终获得一个能处理
众所周知，大语言模型(LLM)正在飞速发展，各行业都有了自己的大模型。其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。那么，今天这篇文章就带大家深入了解大模型微调。其中主要包括什么是大模型微调、什么时候需要大模型微调、大模型微调方法总结、大模型微调最佳实践等。在介绍大模型微调方法之前，首先带大家了解一下大语言模型的项目
高质量的关键原则包括一致的标注、无错误、无错误标记的数据、无噪声的输入/输出，以及与总体人群相比具有代表性的分布。在微调更通用的下游任务时，例如多语言适应，使用多样化的数据集已被证明可以改善在学习新能力和遗忘原模型能力之间的权衡。SQLCoder2通过去除生成的SQL中的空格，让模型专注于学习重要的SQL概念，而不是如空格和缩进之类的技巧。通常的共识是，当LLM的基础性能不够强时，可能“从RAG开
一般在经过显微镜的不断调焦下才能够看清物体，看清与看不清物体主要是通过人眼主观进行判定的，这里总结几种评价图像清晰度的算法指标。
1. 需要外部知识吗？对于以前摘要的风格进行摘要的任务，主要数据源将是以前的摘要本身。如果这些摘要包含在静态数据集中，就不太需要持续外部数据检索。但是，如果有一个频繁更新的摘要动态数据库，目标是不断与最新条目对齐的话，RAG可能在这个场景更好发挥作用。\2. 需要模型适配吗？这个用例的核心是适应专业领域或特定的写作风格。微调特别擅长捕捉风格细微差异、语调变化和特定领域的词汇，因此对于这个维度来说，
模型的大小是指模型参数的数量。大型的预训练模型如Bert、GPT等通常有数亿到数十亿个参数，而较小的模型可能只有数百万到数千万个参数。综上所述，全参数微调所需的显存量取决于模型的大小、批量大小、训练数据的维度以及训练设备的显存限制。在进行全参数微调之前，建议先评估所需的显存量，并确保训练设备具备足够的显存来支持训练过程。如果输入数据具有较高的维度，例如图像数据，那么所需的显存量可能会更大。较大的批
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