色度校正： $$ R = Y + 1.403(V - 128) $$ $$ G = Y - 0.344(U - 128) - 0.714(V - 128) $$ $$ B = Y + 1.773(U - 128) $$亮度分量： $$ Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B $$ 色度分量： $$ U = 0.564(B - Y) + 128 $$ $$ V = 0.713(R

将任务加入事件队列但不阻塞当前流程，适合在 FPGA 仿真中并行执行多个耗时操作（如时钟生成、信号监测等）。是 Cocotb 中用于异步启动协程任务的核心方法，其底层基于 Python 的。的异同：两者均实现异步调度，但 Cocotb 对仿真时间轴有额外控制逻辑。任务可能同时修改同一信号（如复位控制），需引入锁机制或状态标志。任务动态更新该信号，可在波形中直观匹配任务执行时序。等待，需显式关联仿真

在Java生态中，Spring AI和Agents-Flex是两个主要的LLM开发框架。Spring AI是Spring官方推出的项目，专注于与OpenAI、Azure OpenAI等服务的集成。Agents-Flex是一个轻量级框架，强调灵活性和可扩展性，支持本地模型和云端服务。Spring AI提供了一套完整的API，简化了与LLM的交互。通过Spring Boot的自动化配置，开发者可以快速

推荐配置对于16GB RAM机器：设置MilvusGB，使用轻量模型（如），并分批处理查询。对于32GB+ RAM机器：可增大缓存到20-25GB，支持更大模型。一般原则优先优化Milvus缓存，因为它直接影响搜索性能。嵌入模型加载应“按需、轻量”，避免内存峰值。测试：使用基准工具（如Milvus的示例）验证内存使用，确保$peak_memory \leq 0.9 \times total_ram

假设视频帧分辨率为$1920 \times 1080$，每帧数据量约为： $$ \text{data_size} = \text{width} \times \text{height} \times \text{bytes_per_pixel} $$ 例如，RGB格式下$ \text{bytes_per_pixel} = 3 $，则单帧数据约6.2MB。频繁上传导致CPU-GPU带宽饱和，实测在鸿

混合策略实现 $$ \text{显存} \times 0.6 $$ 压缩比。：实际部署需结合量化技术进一步压缩显存，推荐采用。

Llama-2-7b 是 Meta 推出的开源大语言模型，参数量为 70 亿，属于轻量级但性能均衡的模型。其设计注重推理效率与资源消耗的平衡，适合边缘计算、端侧部署等场景。昇腾 NPU（如 Ascend 910B）通过异构计算架构和定制化算子优化，可显著提升该模型的推理与训练性能。

在金融领域，人工智能（AI）技术如长短期记忆网络（LSTM）已被广泛应用于股票预测和风险管理。LSTM 是一种递归神经网络（RNN），擅长处理时间序列数据，能捕捉股票价格的长期依赖关系。结合风险评估，该模型不仅能预测未来价格走势，还能量化投资风险，例如波动性和潜在损失。预测股票价格时，我们使用历史数据（如开盘价、收盘价、成交量）作为输入序列。基于预测结果，我们添加风险评估模块，计算风险指标如价值风