DAC 简介: DAC顾名思义即数模转换，DAC模块由三个部分组成，分别为“触发选择”“控制逻辑” ‘数模转换器’。其中“触发选择”和“数模转化器”是DAC转换的必要模块，“控制逻辑”模块中包含有噪声发生器需要的LFSR寄存器，以及三角波发生器需要的计数器。 DAC可以将数字信号转换为模拟信号，在常见的数字信号系统中大部分传感器信号被转换为电压信号，而ADC把电压模拟信号转换成易于计算机存储、处理
AIGC大模型的功能架构和代码示例
在人工智能领域，AIGC（Artificial Intelligence General Classifier）大模型是一个功能强大的算法模型，用于进行图像识别、语音识别等任务。它的功能架构包括数据预处理、模型训练和推理三个主要模块。
## 数据预处理模块
数据预处理模块是AIGC大模型的第一个步骤，它用于对原始数据进行清洗、归一化和特征提取等处理，以便让
原创
2024-01-16 21:29:05
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# AIGC大模型功能架构实现指南
## 引言
在本篇文章中，我将向你介绍如何实现"AIGC大模型的功能架构"。作为一位经验丰富的开发者，我将指导你完成整个过程，并提供每个步骤所需的代码及其解释。让我们开始吧！
## 整体流程
下面的表格展示了整个实现过程的步骤以及对应的操作：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 第一步 | 设计类结构 |
| 第二步 | 实
原创
2024-01-17 21:07:35
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# AIGC大模型的功能架构
在人工智能领域，AIGC（Artificial Intelligence General Control）大模型是一种能够实现多功能的人工智能系统。它的功能架构包含多个模块，每个模块都有其特定的功能和任务。本文将介绍AIGC大模型的功能架构，并通过代码示例来解释其工作原理。
## 模块一：数据处理模块
AIGC大模型首先需要对输入的数据进行处理和清洗，以便将其转
原创
2024-01-18 16:50:25
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Google趋势显示，这个带着奇怪的“＆”符号的缩略语——ATT＆CK非常受欢迎。但是，MITRE ATT＆CK™的内涵是什么呢？为什么网络安全专家应该关注ATT＆CK呢？过去12个月中，对MITRE ATT＆CK的搜索热度显着增长一、ATT&CK框架背景介绍MITRE是美国政府资助的一家研究机构，该公司于1958年从MIT分离出来，并参与了许多商业和最高机密项目。其中包括开发FAA空中交
MVC 架构引用自 WiKi: MVC模式（Model–view–controller）是软件工程中的一种软件架构模式，把软件系统分为三个基本部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。结构示意图通过下图可以看到，视图（View）层: 一般指可视化界面模型（Model）层: 指业务逻辑控制器（Controller）层: 用来调度View层和Model层,起到桥接的作
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2024-07-04 20:23:00
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模型是对业务问题的抽象和解决方案。模块是对业务问题的分解，是模型的边界。本文基于多模块系统讨论，不适用于单模块系统。特定的模型只需要关注特定的业务问题，因此应该呆在模块内。但是现实中，有时模型会穿越边界进入另一个模块，并带来问题。假设我们在开发一个网上商店，首先，为了实现身份认证，我们创建了User类，用于认证身份，其API形如： public class UserController {
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2024-08-08 10:59:41
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Caffe-数据层@[DeepLearning] 本节介绍如何设置数据层(Data Layer)及其参数。 数据层是一个模型的最底层，它是模型的入口，它不仅提供数据的输入，也提供数据从Blobs转换成别的格式进行保存和输出，通常数据预处理操作也会在这一层实现。数据可接受以下几个来源： 1. 数据库(LevelDB和LMDB) 2. 内存 3. hdf5 4. 图片格式文件layer {
# 大模型的双塔架构实现指南
在现代深度学习中，双塔（Dual-Tower）架构是一种常用于推荐系统和自然语言处理的模型结构，它通过两个独立的网络共同学习不同的信息，再将其结合以进行预测。在本文中，我将为您详细介绍如何实现大模型的双塔架构，以帮助新手开发者从零开始逐步完成这个项目。
## 流程概述
在实现双塔架构之前，我们首先要明确整个流程，以下是实现步骤的简要总结：
| 步骤 | 描述
AI模型风险评估 第2部分：核心内容MapMeasureManageGovern 人工智能风险管理框架核心提供了能够进行对话、理解和管理人工智能风险的活动的结果和行动。核心由三个元素组成：功能、类别和子类别。如图5所示，职能部门在其最高级别组织人工智能风险管理活动，以映射、测量、管理和治理人工智能风险。在每个职能中，有类别和子类别将职能细分为具体的结果和行动。MapMap函数建立上下文并应用AI
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2024-07-18 21:09:23
171阅读
Kudu自身的架构，部分借鉴了Bigtable/HBase/Spanner的设计思想。论文的作者列表中，有几位是HBase社区的Committer/PBC成员，因此，在论文中也能很深刻的感受到HBase对Kudu设计的一些影响Kudu的底层数据文件的存储，未采用HDFS这样的较高抽象层次的分布式文件系统，而是自行开发了一套可基于Table/Tablet/Replica视图级别的底层存储
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2024-10-24 10:00:48
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专家指南：大数据数据建模的常见问题我最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知，大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低，但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言，建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题，并对此做出回应。1. 在大数据环境中，是否可以使用任何建模技术来提
在MT4安装后，默认会给用户提供几个例子程序，这些程序对于新学习EA开发过程中有很大的帮助，下面我们就来对MACD Sample这个例子EA来做个解读，来看看别人是如何开发一个EA的。 首先是注释，在MQL语言中所有//的这一行就是注释行，系统本身不会去执行它，它只是用来解释当前代码的含义的，我们在代码中加入这些注释为了是让我们能够清楚的阅读代码的含义，在程序中加入详细的注
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2023-11-20 13:12:35
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云计算在带来便利的同时，也带来了新的安全技术风险、政策风险和安全合规风险。那么，如何设计云计算安全架构、如何保障云计算平台的安全合规、如何有效提升安全防护能力是需要研究的重要课题。本文就先来介绍一下ATT&CK云安全攻击模型。01ATT&CK定义ATT&CK（Adversarial Tactics, Techniques, and Common Knowled
© 作者｜陈昱硕本文分为三部分介绍了大模型高效训练所需要的主要技术，并展示当前较为流行的训练加速库的统计。引言：随着BERT、GPT等预训练模型取得成功，预训-微调范式已经被运用在自然语言处理、计算机视觉、多模态语言模型等多种场景，越来越多的预训练模型取得了优异的效果。为了提高预训练模型的泛化能力，近年来预训练模型的一个趋势是参数量在快速增大，目前已经到达万亿规模。但如此大的参数量会使得
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2024-05-21 19:11:48
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在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer 架构。它是模型的底座，但 Transformer 不等于大模型，但大模型的架构可以基于 Transformer；第二，GPT。严格意义上讲，GPT 可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于 Transformer，但 GPT 引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。之后，在大量的数据上进
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2024-01-22 12:50:05
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在当今快速发展的城市规划和建筑设计领域，三维建模已成为一个不可或缺的工具。它不仅帮助我们以更直观的方式理解和展示城市空间，还能在设计和决策过程中发挥关键作用。本文将探讨如何基于GIS数据，通过CityEngine软件快速构建富有细节的城市三维建模模型。我们将从GIS数据的获取和处理开始，逐步介绍如何将其转换为CityEngine中的参数化模型。数据获取本文介绍的数据获取方法是通过QGIS软件获取G
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2024-08-09 14:25:52
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title: 【CUDA 基础】4.1 内存模型概述
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- CUDA
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- CUDA内存模型
- CUDA内存层次结构
- 寄存器
- 共享内存
- 本地内存
- 常量内存
- 纹理内存
- 全局内存
toc: true
date: 2018-04-28 22:28:08Abstract: 本文介绍CUDA编程的内存模型个概述，主要讲解CUDA
DAC简介 DAC为数字/模拟转换模块，故名思议，它的作用就是把输入的数字编码，转换成对应的模拟电压输出，它的功能与ADC相反。 在常见的数字信号系统中，大部分传感器信号被化成电压信号，而ADC把电压模拟信号转换成易于计算机存储、处理的数字编码， 由计算机处理完成后，再由DAC输出电压模拟信号，该电压模拟信号常常用来驱动某些执行器件，使人类易于感知。如音频信号的采集及还原就是这样一个过程。STM3
