现在，大语言模型迎来了「无所不能」的时代，其中在执行复杂多步推理方面的能力也有了很大提高。不过，即使是最先进的大模型也会产生逻辑错误，通常称为幻觉。因此，减轻幻觉是构建对齐 AGI 的关键一步。为了训练更可靠的模型，目前可以选择两种不同的方法来训练奖励模型，一种是结果监督，另一种是过程监督。结果监督奖励模型（ORMs）仅使用模型思维链的最终结果来训练，而过程监督奖励模型（PRMs）则接受思维链中每
目录0. 背景1. 模型转化1.1 基础环境1.2 创建python环境1.3 将yolov5s.pt转为yolov5s.onnx1.4 将yolov5s.onnx转为yolov5s.rknn2. 开发板部署2.1. c版本2.1. python版本（必须是python 3.9）3. 性能测试 0. 背景全面国产化，用瑞芯微rk3588开发板替代jetson nano开发板。1. 模型转化模型转
1 Quartus波形仿真的仿真工具Simulation Tool里面，有一个选项是Overwrite simulation input file with simulation result，这一项前面的很容易被误操作勾掉，结果观察不到仿真输出的波形。2 使用VHDL时，两个process里面不能改变相同的信号，这样的信号不能别确定。3 一个process里面只能出现一个时钟，不能引入多余的时钟
这是高级体系结构课程布置的论文阅读，论文题目是《IBM POWER8 processor core microarchitecture》，是用印象笔记写的链接
可以查看。或者，主体内容如下：IBM POWER8 processor core microarchitecture目录IBM POWER8 processor core microarchitectureIntroductionOrgan
本文将以变化检测为例，介绍利用ENVI Modeler构建工作流的过程。首先，我们确定变化检测处理流程如下：下面开始介绍建模过程。1) 启动ENVI Modeler有两种方式：工具箱：/Task Processing/ENVI Modeler主菜单：Display > ENVI Modeler2) 在左侧Basic Node
文章目录1 安装1-1 前置软件安装1-2 开启OpenCL1-3 cmake配置1-4 可能遇到的问题 1 安装1-1 前置软件安装安装过程最好参考官网安装说明。说明上会写清楚哪些是必须安装，哪些是可选项，参考其他文章往往会忽略这点。比如用惯了ubuntu的人并不知道opencv能解码rtsp，其实是依赖了ffmpeg。而在很多文章里的前置软件中使用ubuntu的apt-get一键全部装完了，
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2024-07-09 11:40:30
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我们身处一个真实的物理世界，包含许多复杂的物理过程，一般难以对其进行完整的物理建模。然而纵观整个科学发展史，即使再复杂的物理过程也存在其所对应的简洁控制方程组。甚至针对局部时空的物理状态，有时仅由方程中的某些关键项或参数所构成的平衡决定。因此，在很多情况下，学界和业界可将复杂的物理建模过程化繁为简，只需识别与之最紧密相关的主导平衡模型，从而解决核心问题。本篇与大家分享一篇刊于Nature Comm
在计算机领域，一般可以将问题分为可解问题和不可解问题。不可解问题也可以分为两类：一类如停机问题，的确无解；另一类虽然有解，但时间复杂度很高,计算机往往不能承受。可解问题也分为多项式问题(Polynomial Problem，P问题)和非确定性多项式问题(Nondeterministic Polynomial Problem，NP问题)。P问题：Polynomial-time问题，可以在多项式时间内
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2024-09-18 06:39:17
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作者： JeffDing 基础概念什么是Ascend CAscend C是CANN针对算子开发场景推出的编程语言,原生支持C和C++标准规范，最大化匹配用户开发习惯；通过多层接口抽象、自动并行计算、孪生调试等关键技术，极大提高算子开发效率，助力AI开发者低成本完成算子开发和模型调优部署。使用Ascend C开发自定义算子的优势C/C++原语编程，最大化匹配用户的开发习惯编程模型
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2024-07-08 16:45:13
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一、文件读写python的文件操作和C是兼容的1.读文本文件 读文件操作如下： f = open("F:/1.txt", "r")
data = f.read()
print(data) 其中"r"表示read，读文件，再使用read()方法就把文件内容读取出来了 和Java一样，操作文件需要close掉，并且强烈建议在finally中close，代码如下： try:
f = op
本文章基于yolov5-6.2版本。主要讲解的是yolov5是怎么在最终的特征图上得出物体边框、置信度、物体分类的。 一。总体框架首先贴出总体框架，直接就拿官方文档的图了，本文就是接着右侧的那三层输出开始讨论。Backbone: New CSP-Darknet53
Neck: SPPF, New CSP-PAN
Head: YOLOv3 Head
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2024-09-05 11:00:23
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进程进程模型进程的创建进程的终止进程的层次结构进程的状态进程的实现多道程序设计模型 当启动系统时，会秘密启动很多进程，在任何多道程序设计系统中，CPU由一个进程快速切换至另一个进程，使每个进程各运行几十或几百毫秒。在某一瞬间，CPU只能运行一个进程。（伪并行）。进程模型一个 进程（process） 就是一个正在执行程序的实例，包括程序计数器、寄存器和变量的当前值。从概念上来说，每个进程都拥有自己的
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2024-07-08 21:04:01
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概述深度学习模型中费时的算子是往往是卷积操作，而卷积的本质是矩阵的乘加计算，所以通过硬件加速矩阵的乘加运算就能达到加速深度学习训练与推理的目标；本文旨在形象化的解释Google TPU与Nvidia TensorCore对矩阵乘加的加速过程 Nvidia TensorCore NV TensorCore 加速矩阵乘加运算示意图
Nvidia官方给出的TensorCore
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2024-03-23 10:09:23
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作用：SSM框架是spring MVC ，spring和mybatis框架的整合，是标准的MVC模式，将整个系统划分为表现层，controller层，service层，DAO层四层使用spring MVC负责请求的转发和视图管理spring实现业务对象管理，mybatis作为数据对象的持久化引擎 原理：SpringMVC：1.客户端发送请求到DispacherServlet（分发器）2.
Process concept：为了描述程序在并发执行时对系统资源的共享，我们需要一个描述程序执行时动态特征的概念，这就是进程（A program in execution)
Allow multiple programs to be loaded into memory and to be executed concurrentlyThe basic characteristics of
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2024-03-23 16:40:47
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论文获取地址: https://arxiv.org/abs/1806.01810 (ECCV 2018) 作者: Xiaolong Wang, Abhinav Gupta (CMU)之所以看到该论文，是在前不久收听中科院B站上的录播内容，就是胡瀚研究员介绍自己的swin transformer的工作时指出这篇论文也很早的尝试了对相对关系建模的实现。可以发现现今计算机视觉邻域大火
=================目录======================一、流程图、框图 1.1 ProcessOn 1.2 draw.io 1.2.1 使用方法 1.2.2 作品展示 1.3 diagram designer二、时序图、 2.1 TimeGen三、函数图、 3.1&
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2024-06-17 22:30:20
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原理：假设我们需要解决这样一个问题：一个列表记录需要处理的任务。一个线程往此列表添加任务，一个线程processTask处理此列表中的任务。这个问题的一个关键点在于processTask怎么判断任务列表不为空。一般有两种方法:
**一. processTask线程不断查询任务列表是否为空。**
**二. 当列表不为空的时候，通知processTask处理相关任务。**
第一种
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2024-09-12 13:54:06
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低比特量化一、 什么是量化所谓的模型量化就是将浮点存储（运算）转换为整型存储（运算）的一种模型压缩技术。简单直白点讲，即原来表示一个权重需要使用float32表示，量化后只需要使用int8来表示就可以啦，仅仅这一个操作，我们就可以获得接近4倍的网络加速 量化并不是什么新知识，我们在对图像做预处理时就用到了量化。回想一下，我们通常会将一张 uint8 类型、数值范围在 0~255 的图片归一成 fl
1、Linux环境下查看CPU信息1.1、查看CPU详细信息通过cat /proc/cpuinfo命令，可以查看CPU相关的信息[root@rh ~]$ cat /proc/cpuinfo
processor : 0
vendor_id : GenuineIntel
cpu family : 6
model : 44
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU
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2024-10-18 19:09:38
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