打赏

相关文章

物联网实战--驱动篇之(一)EEPROM存储器(AT24C64)

目录 一、驱动概述 二、AT24C64简介 三、驱动编写 四、驱动应用 一、驱动概述 这是驱动篇的第一篇,所以先说明下驱动篇的作用和书写计划。之前的净化器项目已有提及,向ESP8266、SHT30这些都属于驱动设备,主芯片STM32是核心,相…

Redis 缓存雪崩、穿透、击穿、预热

在实际工程中,Redis 缓存问题常伴随高并发场景出现。例如,电商大促、活动报名、突发新闻时,由于缓存失效导致大量请求访问数据库,导致雪崩、击穿、穿透等问题。因此,新系统上线前需预热缓存,以应对高并发&a…

ASCII码表

在C语言中,ASCII(美国信息交换标准代码)表是一个包含128个字符的编码标准,用于表示英文字符、数字、标点符号等。下面是完整的ASCII码表,包括控制字符和可打印字符: ASCII码: 0 1 2 3 4 5 6 …

Three.js真实相机模拟

有没有想过如何在 3D Web 应用程序中模拟物理相机? 在这篇博文中,我将向你展示如何使用 Three.js和 OpenCV 来完成此操作。 我们将从模拟针孔相机模型开始,然后添加真实的镜头畸变。 具体来说,我们将仔细研究 OpenCV 的两个失真模…

趋势跟踪-笔记

在金融市场中,趋势,或者说动量效应,已被当成一种典型化事实。大量实证研究表明,趋势几乎存在于全球所有市场。 虽然参与者知道动量有效,却无法避免按照情绪化、非理性化的方式进行交易,从而使得动量效应能…

检索增强微调(RAFT)---使语言模型适应特定领域的 RAG

原文地址:retrieval-augmented-fine-tuning-raft 2024 年 3 月 29 日 摘要(Abstract) 论文介绍了一种名为Retrieval Augmented Fine Tuning(RAFT)的训练方法,旨在提升模型在特定领域“开卷”环境下回答问题的能力。RAFT通过训练模型忽略那些对回答问题没有帮助的文档(称为…

分类预测 | Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测

分类预测 | Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测分类效果基本介绍模型描述程序设计参考资料…

手机版浏览

扫一扫体验

微信公众账号

微信扫一扫加关注

返回
顶部