解读专题
MCU7.keil中build产生的hex文件解读
1.hex文件大致解读 闲来无事,查看了MCU6.用keil新建项目的hex文件 用FlexHex打开 给我的第一印象是:经过软件的解释之后,发现这些数据排列地十分整齐 :02000F0080FE71:03000000020003F8:0C000300787FE4F6D8FD75810702000F3D:00000001FF 把解释后的数据当作十六进制来观察 1.每一行数据
Java ArrayList扩容机制 （源码解读）
结论：初始长度为10，若所需长度小于1.5倍原长度，则按照1.5倍扩容。若不够用则按照所需长度扩容。 一. 明确类内部重要变量含义 1：数组默认长度 2:这是一个共享的空数组实例，用于明确创建长度为0时的ArrayList ，比如通过 new ArrayList<>(0)，ArrayList 内部的数组 elementData 会指向这个 EMPTY_EL
Spring 源码解读：自定义实现Bean定义的注册与解析
引言 在Spring框架中，Bean的注册与解析是整个依赖注入流程的核心步骤。通过Bean定义，Spring容器知道如何创建、配置和管理每个Bean实例。本篇文章将通过实现一个简化版的Bean定义注册与解析机制，帮助你理解Spring框架背后的设计逻辑。我们还将对比Spring中的BeanDefinition和BeanDefinitionRegistry，以全面掌握Bean注册和解析的核心原理。
GPT系列之：GPT-1，GPT-2，GPT-3详细解读
一、GPT1 论文：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 链接：https://cdn.openai.com/research-covers/languageunsupervised/language_understanding_paper.pdf 启发点：生成loss和微调loss同时作用，让下游任务来适应预训
LLM系列 | 38：解读阿里开源语音多模态模型Qwen2-Audio
引言 模型概述 模型架构 训练方法 性能评估 实战演示 总结 引言 金山挂月窥禅径，沙鸟听经恋法门。 小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖铁观音的小男孩，今天这篇小作文主要是介绍阿里巴巴的语音多模态大模型Qwen2-Audio。近日，阿里巴巴Qwen团队发布了最新的大规模音频-语言模型Qwen2-Audio及其技术报告。该模型在音频理解和多模态交互
文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《考虑燃料电池和电解槽虚拟惯量支撑的电力系统优化调度方法》
本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》 论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html 电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python
速通GPT-3：Language Models are Few-Shot Learners全文解读
文章目录 论文实验总览1. 任务设置与测试策略2. 任务类别3. 关键实验结果4. 数据污染与实验局限性5. 总结与贡献 Abstract1. 概括2. 具体分析3. 摘要全文翻译4. 为什么不需要梯度更新或微调⭐ Introduction1. 概括2. 具体分析3. 进一步分析 Approach1. 概括2. 具体分析3. 进一步分析 Results1. 概括2. 具体分析2.1 语言模型
Open-Sora代码详细解读(1)：解读DiT结构
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战 前言：目前开源的DiT视频生成模型不是很多，Open-Sora是开发者生态最好的一个，涵盖了DiT、时空DiT、3D VAE、Rectified Flow、因果卷积等Diffusion视频生成的经典知识点。本篇博客从Open-Sora的代码出发，深入解读背后的原理。 目录 DiT相比于Unet的关键改进点 Token化方
Transformer从零详细解读
Transformer从零详细解读 一、从全局角度概况Transformer 我们把TRM想象为一个黑盒，我们的任务是一个翻译任务，那么我们的输入是中文的“我爱你”，输入经过TRM得到的结果为英文的“I LOVE YOU” 接下来我们对TRM进行细化，我们将TRM分为两个部分，分别为Encoders（编码器）和Decoders（解码器） 在此基础上我们再进一步细化TRM的
过滤器：活性碳过滤器的技术参数详细解读
活性碳过滤器是一种罐体的机械过滤器，外壳一般为不锈钢或者玻璃钢，内部填充活性炭，用来过滤水中的游离物、微生物、部分重金属离子，并能有效降低水的色度。活性炭过滤器是一种较常用的水处理设备，作为水处理脱盐系统前处理能够吸附前级过滤中无法去除的余氯,可有效保证后级设备使用寿命，提高出水水质，防止污染，特别是防止后级反渗透膜，离子交换树脂等的游离态余氧中毒污染。同时还吸附从前级泄漏过来的小分子有机物等
Redis 缓存深度解析：穿透、击穿、雪崩与预热的全面解读
Redis 缓存深度解析：穿透、击穿、雪崩与预热的全面解读 一 . 什么是缓存 ?二 . 使用 Redis 作为缓存三 . 缓存的更新策略3.1 定期生成3.2 实时生成 四 . 缓存预热、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿4.1 缓存预热4.2 缓存穿透4.3 缓存雪崩4.4 缓存击穿 Hello , 大家好 , 这个专栏给大家带来的是 Redis 系列 ! 本篇文章给大家讲解的是
轻量级模型解读——ShuffleNet系列
和MobileNet一样，shuffleNet也是常用的轻量级模型，由旷视科技2017年首次提出 文章目录 1、ShuffleNetv12、ShuffleNetv2 首先上一张ShuffleNetv1和ShuffleNetv2两者参数量及ImageNet数据集上表现情况对比： 1、ShuffleNetv1 2017年，旷视科技提出ShuffleNet，该网络结构专
这应该是全网最详细的Vue3.5版本解读
版本号 这次的版本号是天元突破红莲螺岩，这是07年出的一个二次元动漫，作者是没看过的。在此之前我一直以为这次的版本号会叫黑神话：悟空，可能悟空不够二次元吧。 响应式 响应式相关的内容主要分为：重构响应式、响应式props支持解构、新增onEffectCleanup函数、新增base watch函数、新增onWatcherCleanup函数、新增pause和resume方法。
如何从SEO角度解读“地摊经济”？
如果你是一名SEO人员，经常我们需要做的第一件事就是做关键词挖掘与分析，特别是当我们试图去做热点新闻事件排名的时候。 我们只有深刻的理解目标关键词背后真正潜在的搜索需求，我们才可以根据关键词的属性，撰写高质量的相关性文章，比如：地摊经济，依然成为各地市广为热议的话题。 那么，如何从SEO角度解读“地摊经济”？ 根据以往关键词优化的经验，曾庆平将通过如下内容阐述： 1、关键词拓展 通常
轻量级模型解读——EfficientNet系列
EfficientNet自2019年谷歌提出以来，经历了三个版本，2019EfficientNet ——> 2020EfficientNet-Lite——> 2021EfficientNetv2 文章目录 1、EfficientNet2、EfficientNetv23、EfficientNet-Lite 对于EfficientNet和EfficientNetv2的解读可
技术掌舵人齐聚Gdevops峰会，解读数据库、智慧运维、Fintech转型精要
2020年，Gdevops全球敏捷运维峰会开启了传播前沿技术、助力技术人成长进阶、促进跨界交流合作的第五个年头。依托迄今成功举办的17场大会在分享议题上的精心打磨、在技术圈子里的口碑传播，Gdevops在展开新一年技术巡演中邀请到更顶级的嘉宾阵容，将带来更重磅的科技成果与独家实践。 2020 Gdevops全球敏捷运维峰会 时间：2020年9月11日 地点：北京新世纪日航饭店（北京市海淀区首都
HBase的系统架构全视角解读
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”资源“获取更多资源 大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ HBase的构成 物理上来说，HBase是由三种类型的服务器以主从模式构成的。这三种服务器分别是：Region server，HBase HMaster，ZooKeeper。 其中Region server负责数据的读写服务。
Convolutional Neural Networks for Sentence Classification论文解读
基本信息 作者Yoon Kimdoi发表时间2014期刊EMNLP网址https://doi.org/10.48550/arXiv.1408.5882 研究背景 1. What’s known 既往研究已证实 CV领域著名的CNN。 2. What’s new 创新点 将CNN应用于NLP，打破了传统NLP任务主要依赖循环神经网络（RNN）及其变体的局面。 用预训练的词向量（如word2v
【计算机组成原理】详细解读无符号整数的表示与运算
定点数的编码表示与运算 导读一、无符号整数1.1 无符号整型的取值范围1.2 数据在内存中的存储1.3 小结 二、无符号整数的运算2.1 无符号整数的加法2.2 无符号整数的减法2.3 小结 结语 导读 大家好，很高兴又和大家见面啦！！！ 在上一篇内容中我们介绍了BCD码的相关内容： BCD码是用二进制编码的十进制数，通常用4位二进制数表示一位十进制数码；8421码是一种
解读：以RTC为基，AI为脑的“超拟人”AI实时互动解决方案
我们打造了一款满足想象与应用的智能体——AI实时互动。 谈谈AI智能体 当AI变得足够聪明时，用户与AI的交互将变得真实自然。于是，构建高拟真AI与用户的实时交互，已经成为企业提升数智化生产力的新思路。 在这个交互过程中，存在一个极具活力的对象，就是智能体（AIAgent）。 顾名思义，“智能体”利用人工智能，能够基于内部状态、感知到的信息或外部输入，来做出决策并执行动作。它具有
20天吃掉那只pytorch——学习解读2
1-2,图片数据建模流程范例 🔥🔥 项目github地址：https://github.com/lyhue1991/eat_pytorch_in_20_days 🐳🐳 项目和鲸专栏地址：https://www.kesci.com/home/column/5f2ac5d8af3980002cb1bc08 *新建一个后续需要使用的方法，matplotlib要在mac和jupyter上
Docker核心原理解读：深度剖析Docker Daemon，掌控容器背后的引擎
容器技术已经成为现代应用程序开发和部署中的核心工具，而在Docker生态系统中，Docker Daemon 扮演着至关重要的角色。它不仅是Docker架构的核心，还负责容器的管理、镜像的操作、资源的分配等复杂任务。本文将深入解读Docker Daemon的工作原理，探讨它在Docker系统中如何高效运行，以及它如何与其他组件协同工作。 一、Docker架构回顾 在深入了解Docker Daem
【代码解读】LLGC
对象创建： model = LLGC(description.size(1), label.max().item()+1, args.drop_out, args.use_bias).to(device) 模型使用： output = model(train_features) LLGC： # Lorentzian MODELclass LLGC(nn.Module):def __
MaPLe(论文解读): Multi-modal Prompt Learning
Comment: Accepted at CVPR2023 摘要 预训练的视觉语言模型（VL-PTMs）（比如CLIP）在下游任务中已经表现出不错的泛化能力。但是它们对输入文本提示模板的选择很敏感，需要仔细选择提示模板才能表现良好。 受到NLP领域的启发，最近的CLIP的自适应性方法开始学习提示作为文本输入，来微调CLIP以适应下游任务。本文能注意到，在CLIP的单个分支（语言或图像分支）中
解读seo熊掌号指数2.0的三种快速提升技巧
解读SEO熊掌号指数2.0的三种快速提升技巧 熊掌号指数2.0是什么？ 熊掌号指数是根据账号在平台的整体表现而综合计算分析得出的分数，用于判断熊掌号的内容运营、服务运营以及用户运营等能力。 本文来自：IT技术 本文原网址：https://zzzjtd.com/1245.html 熊掌号指数2.0主要由内容价值分、用户价值分和平台任务分三部分组成，能够帮助你更有效地进行熊掌号运营
JVM源码分析之SystemGC完全解读
概述 JVM的GC一般情况下是JVM本身根据一定的条件触发的，不过我们还是可以做一些人为的触发，比如通过jvmti做强制GC，通过System.gc触发，还可以通过jmap来触发等，针对每个场景其实我们都可以写篇文章来做一个介绍，本文重点介绍下System.gc的原理 或许大家已经知道如下相关的知识 system.gc其实是做一次full gcsystem.gc会暂停整个进程syste