深度神经网络(DNN)技术演进与应用解析 深度神经网络(DNN)作为人工智能的核心技术，经历了从感知机到深度学习的重大演进。本文系统介绍了DNN的基本原理、网络架构和训练算法，包括： 神经元模型和多层感知机(MLP)的基本结构 常用激活函数(如ReLU、Sigmoid等)的特性比较 深度学习网络从输入层到输出层的完整处理流程 通过代码示例展示了神经网络的实现方式，并分析了DNN在图像识别、自然语言

Linux下，文件I/O是操作系统与文件系统之间进行数据传输的关键部分。文件I/O操作允许程序读取和写入文件，管理文件的打开、关闭、创建和删除等操作。

是 Meta 推出的开源大模型（如LLama-2-7B/13B/70B），由于其性能优异且开源，成为LoRA微调的热门对象。LoRA 并非独立模型，而是一种 “微调插件”，通常嵌入在 Transformer 架构的注意力模块中（这是大模型学习任务信息的核心区域）LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩自适应）是由微软研究院在2021年提出的一种大模型参数高效微调技术，相关论文。研究表

GPIO是微控制器或处理器上可配置的数字信号引脚，可以用作输入或输出。它们通常用于控制LED、读取开关状态等简单设备。I2C是一种串行通信协议，允许多个设备通过两根线（SDA和SCL）进行通信，适合短距离、低速的数据传输。SPI是一种高速的串行通信协议，支持全双工通信，通常用于连接传感器、存储器等外设。UART是一种异步串行通信协议，常用于与计算机或其他设备的串行通信。USB是一种广泛使用的接口标

PWM即脉宽调制，是一种常用的信号调制技术，广泛应用于嵌入式系统中，尤其是在控制电机、调节亮度、音频信号生成等场景。PWM的基本原理是通过改变信号的占空比即高电平时间与总周期时间的比例来控制输出的平均电压或功率。

内存泄露是指程序在动态分配内存后未能释放这部分内存，导致这些内存块无法被再次使用。内存泄露会导致可用内存逐渐减少，最终可能导致系统崩溃或性能显著下降。内存碎片化指的是在动态内存分配过程中，由于多次分配和释放内存，导致内存块之间出现小的、不可用的空闲区域。这些空闲区域无法被有效利用，导致可用内存的实际大小减少。

设计一个高并发服务器需要有效地处理大量同时连接的客户端请求。结合线程池和epoll可以实现高效的I/O多路复用和任务并发处理。