前段时间赋闲, 于是花了近一个月的时间作了一些尝试, 感觉效果还不错, 只是工作量太大(对一个人而言), 基于时间和精力的缘故, 暂告一个段落, 非常遗憾. 力有不逮啊. 可能有些朋友比较好奇, 我先在这里作一些陈述. 做这个事情的出于以下几个目的:     1. 个人刚经历过一个手游项目, 做服务端, 对客户端的技术一直比较好奇, 因此想感受一下开发客户端时要用到的技术和编程模式,

简介 接触ADC或DAC时您一定会碰到这个经常被引用的公式，用于计算转换器理论信噪比 (SNR)。与其盲目地相信表象，不如从根本上了解其来源，因为该公式蕴含着一些微妙之 处，如果不深入探究，可能导致对数据手册技术规格和转换器性能的误解。记住，该公式 代表的是完美N位ADC的理论性能。您可以比较ADC的实际SNR与理论SNR，看看二者有 何异同。 本教程首先推导N位模数转换器(ADC)的理论量化噪

家人们，GPT-4的参数可能还真不止1万亿！ 近来，美国知名骇客George Hotz在接受采访时透露，GPT-4由8个220B模型组成。 这么算来，8 x 220B = 1.76万亿。 就连PyTorch的创建者Soumith Chintala对此也深信不疑。 GPT-4：8 x 220B专家模型用不同的数据/任务分布和16-iter推理进行训练。 如果真是这样