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电力设备局部放电监测与诊断技术深度调研报告(2026)

电力设备局部放电监测与诊断技术调研摘要 随着特高压电网发展,电力设备绝缘可靠性面临更高要求。局部放电(PD)是绝缘劣化的主要征兆,也是引发故障的重要因素。本报告系统分析了PD的物理机制、检测标准、传感技术及智能诊断方法。 核心发现: 标准体系:IEC 60270和GB/T 7354等标准规定了PD测量方法及限值,GIS等设备要求严苛(≤5 pC)。 传感技术:HFCT、UHF、TEV及超声波等多模

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DeepLabCut 完全入门指南:从零开始实现小鼠行为追踪

根据你要追踪的目标,定义需要追踪的关键点。bodyparts:- snout # 鼻尖- leftear # 左耳- rightear # 右耳- neck # 颈部- spine1 # 脊柱点1- spine2 # 脊柱点2- spine3 # 脊柱点3- tailbase # 尾根- tail1 # 尾部中点- tailtip # 尾尖命名建议使用简洁、有意义的英文名称避免使用空格和特殊字符保

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#python
MCP 入门指南:让 AI 连接真实世界

MCP 入门指南:让 AI 连接真实世界 MCP(Model Context Protocol)是 Anthropic 开源的协议标准,旨在解决大语言模型与外部系统交互的标准化问题。本文介绍了 MCP 的核心概念和实现方法: 核心架构:采用 Host-Client-Server 三层结构,通过 JSON-RPC 2.0 通信 三种能力: Tools:AI主动调用的功能(如执行命令、查询数据) Re

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#人工智能
Ray 分布式训练的多智能体路径规划强化学习踩坑记录

本文基于本仓库代码(等),介绍如何用训练一个带的去中心化多智能体路径规划(MAPF)策略,并总结工程实现中的关键点与常见问题。MAPF多智能体强化学习DQNRay分布式训练通信注意力PyTorchdtype/AMP。

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#分布式
Debian与Ubuntu:深入解读两大Linux发行版的历史与联系

在开源操作系统的领域中,Debian和Ubuntu是两款备受瞩目的Linux发行版。它们不仅在技术上有着密切的联系,而且各自的发展历程和理念也对开源社区产生了深远的影响。本文将详细介绍这两大发行版的历史、联系与区别,以及它们对开源生态系统的贡献。

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#linux#debian#ubuntu
Rust Tokio vs Go net/http:云原生与嵌入式生态选型指南

摘要:本文对比了Rust(Tokio/Axum/Tonic)与Go(net/http/Chi/gRPC-Go)在云原生服务和嵌入式场景下的生态差异。测试显示,Rust在性能(152k QPS vs 138k)和内存(58MB vs 96MB)占优,但Go开发效率更高(启动快50%)。嵌入式领域Rust(Embassy)固件更小(182KB vs 256KB),而TinyGo更适合快速原型。建议高频

#rust#golang#开发语言
SQLite与MySQL:嵌入式与客户端-服务器数据库的权衡

SQLite与MySQL数据库对比摘要: SQLite是轻量级嵌入式数据库,以单一文件存储数据,无需服务器,适合移动应用和小型项目,具有零配置、低资源占用优势,但并发写入性能有限。MySQL采用客户端-服务器架构,支持多用户高并发访问,提供丰富功能和完善安全管理,适合Web应用等需要高性能、可扩展性的场景。选择依据应基于应用规模、并发需求、资源限制等因素:小型/单机应用优先SQLite,中大型/网

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#数据库#sqlite#mysql
Ray 分布式训练的多智能体路径规划强化学习踩坑记录

本文基于本仓库代码(等),介绍如何用训练一个带的去中心化多智能体路径规划(MAPF)策略,并总结工程实现中的关键点与常见问题。MAPF多智能体强化学习DQNRay分布式训练通信注意力PyTorchdtype/AMP。

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#分布式
LSTM-KNN融合模型:让AI既有记忆又会“查字典“

LSTM-KNN融合模型:AI预测新思路 摘要:本文提出了一种创新的LSTM-KNN融合模型,通过结合深度学习的时间序列分析能力和传统机器学习的历史相似性匹配,提升预测准确率。LSTM模块作为"记忆大师",通过遗忘门、输入门和输出门机制学习长期规律;KNN模块则作为"相似度搜索引擎",从历史数据中找到最匹配的案例。两种模型优势互补:LSTM擅长捕捉趋势,KN

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#人工智能#lstm#rnn
DeepSeek-V3.2:一个“会偷懒“的超级大脑是如何炼成的?

DeepSeek-V3.2:高效智能的突破 DeepSeek-V3.2是中国AI公司2025年发布的超级大脑模型,拥有6710亿参数,媲美GPT-5但更高效。其核心技术包括: MoE混合专家:256个专家中每次仅激活8个,降低95%计算量 MLA记忆压缩:将KV缓存减少93.3%,提升5.76倍速度 DSA稀疏注意力:专注关键内容,使长文本处理成本几乎不增长 GRPO强化学习:三合一训练提升综合能

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#人工智能
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