深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心思想是通过多层次的神经网络来模拟人脑的神经元之间的连接。深度学习的特点是可以通过大规模的数据来训练模型，并且可以自动学习到数据的特征表示。上图就是一个神经网络的基本结构图，X1到Xn是输入，O1到Oj是输出，圆圈是神经元(也称感知机)，连线带权重参与计算生成下一个神经元。隐层在实际的神经网络中可能会多层，并且都是全连接，所以计算量巨大，所以需要A

敏捷开发，非常强调效率。如果只顾着效率，代码质量必须很低，未来的维护成本必定大增，会得不偿失。那么敏捷开发中，CodeReview和单元测试是保证代码质量的重要手段。1. 问题如下代码，通过宏开关来控制桩函数，虽然功能上能够达到打桩的效果，但是对待测代码增加了大量的宏，影响代码的可读性。int Fun1(){return 12;}int Fun(){#ifdef STUB_...

主要针对嵌入式C/C++，性能优化编程技巧，参数传递、函数返回、循环展开、查表、位域、尾递归、位运算、0数组、分支预测、异步计算、事件驱动架构、AI。其他性能负优化的示例。

上面的列举也不全，生物的结构蛋白、化学的合成材料，早期的这些都是靠烧钱不停地实验来进行。我们可以看到这个函数是关于a和b的一个三维曲面，这里我们可以分别对a和b求偏导，再设置偏导为0即可以得出两个a和b的方程，然后即可求出最小误差平方和对应的a和b，即得到这线性拟合方程的完整表达式。人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量， [26

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心思想是通过多层次的神经网络来模拟人脑的神经元之间的连接。深度学习的特点是可以通过大规模的数据来训练模型，并且可以自动学习到数据的特征表示。上图就是一个神经网络的基本结构图，X1到Xn是输入，O1到Oj是输出，圆圈是神经元(也称感知机)，连线带权重参与计算生成下一个神经元。隐层在实际的神经网络中可能会多层，并且都是全连接，所以计算量巨大，所以需要A

一千行代码实现一个完整的可训练和推理的60亿参数的大语言模型，去魅人工智能，去魅大语言模型。本文重在介绍机器学习和大语言模型的基本原理。在科学研究上，机器学习和大语言模型的每一个环节都可以优化研究。如何提升训练的效率，降低训练过程中的过拟合是大语言模型的关键，Transformer的出现为大语言模型的可行性提供了技术支持，OpenAI的chatgpt的出现，证明了加大模型参数可以让模型的能力出现质

差分线的好处是，如果传输的信号受干扰，那么两个差分线就同时受干扰，两个信号会同时变化，那么两个信号的幅值差就会近似不变的，利用幅值差来表示信号就可降低干扰。电流表是串联接入电路的，电流表的内阻很小，一般为几mΩ，这样电流表接入电路对电源的外部负载影响很小，所以测量的电流近似于真实值。Vdd，IC的设备电压，在NAND Flash中，与Vccq等同，用于数据传输存储，为了降低功耗，其电压从早期的5V

驱动能力、负载能力、逻辑电平、三态输出、推挽输出、开漏输出、上拉电阻、下拉电阻、高通波滤、低通波滤、电源去耦电路、阻抗匹配、差分信号、MOS管与继电器、RS232和RS485、译码器、UART/IIC/SPI、模拟信号和数字信号眼图、真实U盘电路讲解。

不同的压缩算法，有不同的应用场景。1. 高压缩率，压缩速度慢，但是解压速度快的算法，适用于Bootloader。高压缩率，可以节省ROM空间，高解压速度对Boot速度影响小。因为是外部工具压缩，压缩速度不影响Bootloader的功能。适用于此场景的压缩算法有lzo、lz4hc。2. 追求压缩率，且算力和内存资源充足，并且压缩和解压均不错的算法，选择DEFLATE。3. 有一定的压缩率(50%)，

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心思想是通过多层次的神经网络来模拟人脑的神经元之间的连接。深度学习的特点是可以通过大规模的数据来训练模型，并且可以自动学习到数据的特征表示。上图就是一个神经网络的基本结构图，X1到Xn是输入，O1到Oj是输出，圆圈是神经元(也称感知机)，连线带权重参与计算生成下一个神经元。隐层在实际的神经网络中可能会多层，并且都是全连接，所以计算量巨大，所以需要A