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信号频率和信号采样率

物理意义:表示信号每秒完成10,000次周期性变化(周期为0.1ms),与数据点数无关。示例:10kHz正弦波每秒振荡10k次,在未采样时不存在“数据点”。定义:每秒从信号中采集的独立数据点数量,直接决定数据量。1 MSPS = 每秒1,000,000个数据点。1 kSPS = 每秒1,000个数据点。1 SPS = 每秒1个数据点。

#嵌入式硬件
拿系统论理解世界模型

如果说大语言模型是在概率空间里token接龙,那么世界模型就是在空间中推演因果(有点佛学这个词,可以用时间前后理解)。让AI从“看着当下做反应”进化到了“在虚拟的未来中寻找一个好的解(就像复联4里博士在上千种可能找到的那一个)”,也是一种另类的控制论吧。

#语言模型
CodeBuddy的 SKILLS 应用实践

SKILLS是技能描述文件和资源包的组合体系类比MCP协议理解SKILLS,anthropic既发布llm调用工具的接口协议后,又发布了prompt的标准加载流——SKILLS在SKILLS之前,我使用多轮对话(Craft+ask)完成目标任务,从开始到顺利踩了不少坑历史对话记录不能随便删除,不然llm一秒变傻对prompt敏感,同样的任务目标,不同的prompt作用于不同的对象,结果区别大。

CodeBuddy AI IDE :Skills 模式

标准开发流程环境准备:安装Git、Node.js、CodeBuddy IDE或CLI工具结构创建:遵循标准文件夹结构,必须包含SKILL.md文件三层设计:按元数据层、核心指令层、资源层分层设计内容测试验证:单元测试、集成测试、E2E测试质量保证要求Prompt = Code原则:Skills必须可测试、可回滚明确的输入输出契约和标准JSON响应格式参考官方Skills模板案例,确保向后兼容的稳定

#人工智能#ide
螺栓松动的计算机视觉检测算法路线

检测环境:存在油污、振动、不恒定光照的生产现场目标特性:螺栓尺寸:M6-M20规格松动表现:2-15°的旋转偏移或0.5-2mm的轴向位移系统要求:检测精度:角度误差≤0.5°,位移误差≤0.2mm响应速度:单点检测≤100ms适用距离:0.5-3m拍摄范围。

#视觉检测#算法#人工智能
部件缺陷检测的计算机视觉算法技术路线

MCA(掩模比较法):基于U-Net分割路障生成掩膜,连续帧间差分检测缺失部件,指数平滑更新参考模板。标准图差值法:实时图与标准模板做差值,通过阈值分割提取缺失区域(如轴承滚珠缺失)。

#计算机视觉#算法#人工智能
大模型Agent评测数据集建设:从冷启动到持续优化的全流程

数据空白期:无真实用户交互记录,需人工或合成数据填补场景覆盖优先:需人工定义核心业务场景及边界质量不稳定:初期依赖生成数据,需多次迭代优化。

#人工智能
从云原生到CNB实践:云原生开发与云原生构建的使用姿势

云原生开发:本地出问题?直接连CNB的云端环境,继续写代码、调功能,不用等修电脑;云原生构建:代码定版后,用CNB的构建能力搭CI/CD,自动打包、测代码、发镜像,解决“手动流程慢”的问题;关键技巧:利用缓存进行云原生构建,把重复工作交给云端,聚焦业务本身。云原生的本质,是让开发者“不用管底层”,专注业务实现,此为云原生的“落地感”。

#云原生#腾讯云
华为云学堂-云原生开发者认证课程列表

华为云学堂-云原生认证云原生开发者认证的前5个课程

#华为云#云原生
深度学习中的卷积和反卷积

f∗gn∑k−∞∞fkgn−kf∗gnk−∞∑∞​fkgn−k翻转平移:卷积核先水平/垂直翻转再进行滑动计算积分变换本质:表征函数f与g重叠部分的乘积积分滑动平均推广:当g为区间指示函数时,卷积即滑动平均数学理论深化:从离散卷积到群上卷积的泛化硬件协同优化:TensorCore对3×3卷积的特殊加速跨领域融合:在药物动力学IVIVC模型中的应用创新“卷积是特征提取的基石,反卷积是想象力的翅膀” —

#深度学习#人工智能
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