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内容概要：本文提出了一个新的激活函数dReLU，用于提高大语言模型（LLM）的稀疏激活水平。dReLU可以显著减少模型推理过程中激活的参数数量，从而实现高效的模型推理。通过在Mistral-7B和Mixtral-47B模型上的实验，验证了dReLU的有效性。结果表明，使用dReLU的模型在性能上与原始模型相当甚至更好，同时减少了计算资源的需求，达到了2-5倍的推理加速。 适合人群：对深度学习、大语言模型和模型优化感兴趣的机器学习研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效推理的大语言模型应用场景，特别是资源受限的设备，如移动电话。目标是减少模型的计算资源消耗，提高推理速度。 其他说明：本文详细探讨了dReLU的设计和实验验证，提供了大量的实验数据和对比结果，展示了dReLU在多种任务上的优越表现。
最近参加一个农业机器人的比赛，由于今年的题目是蔬菜幼苗自动搬运，因此搬运部分需要用到一个三轴运动的装置，我们参考了3D打印机的原理，上面通过步进电机控制丝杆和皮带从而带动我们的抓手来抓举幼苗。因为比赛的幼苗和幼苗的基质比较小，这个过程需要精度比较高，查询了一些资料后，我想到了用dma来给STM32单片机的定时器寄存器ARR发送数据来精准控制输出pwm的数量，从而可以精准控制步进电机转动的度数，可以十分方便的计算出到某个位置需要的脉冲。
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2023-04-06-项目笔记-第三百五十八阶段-课前小分享_小分享1.坚持提交gitee 小分享2.作业中提交代码 小分享3.写代码注意代码风格 4.3.1变量的使用 4.4变量的作用域与生命周期 4.4.1局部变量的作用域 4.4.2全局变量的作用域 4.4.2.1全局变量的作用域_1 4.4.2.356局变量的作用域_356- 2024-12-25
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1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于计算机科学与技术等相关专业，更为适合；
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内容概要：本文详细介绍了网络热点采集系统的开发过程，包括网页抓取、数据去重、清洗、分类和可视化的各个环节。系统使用 Python 的 requests 和 BeautifulSoup 库抓取指定关键词相关的网页内容，通过集合数据结构去重，利用正则表达式清洗数据，根据关键词匹配进行分类，最后通过 matplotlib 和 wordcloud 库进行数据可视化，展示热点信息。此外，文章还介绍了多线程抓取、数据缓存、异常处理等性能优化方法，以及系统的部署和运行步骤。 适合人群：具有 Python 编程基础的开发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：该系统适用于需要实时监控网络热点话题的个人或企业，帮助他们快速了解和分析热点信息的趋势和分布，辅助决策。 阅读建议：在学习本文时，建议读者跟随每一步代码实现，理解各个模块的设计思路和技术细节，并尝试在自己的环境中搭建和运行整个系统，以便更好地掌握网络热点采集系统的开发流程。
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【要点】：本文提出LLM-Select方法，利用大型语言模型（LLM）在仅提供输入特征名称和预测任务描述的情况下，实现特征选择，其性能可媲美传统数据科学工具，并具有跨查询机制和提示策略的一致性。 【方法】：通过零样本提示（zero-shot prompt）LLM输出特征的重要性分数，实现特征选择。 【实验】：在真实世界数据集上进行广泛实验，结果表明基于LLM的特征选择在性能上与LASSO等数据驱动方法相当，且无需查看下游训练数据。
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最近参加一个农业机器人的比赛，由于今年的题目是蔬菜幼苗自动搬运，因此搬运部分需要用到一个三轴运动的装置，我们参考了3D打印机的原理，上面通过步进电机控制丝杆和皮带从而带动我们的抓手来抓举幼苗。因为比赛的幼苗和幼苗的基质比较小，这个过程需要精度比较高，查询了一些资料后，我想到了用dma来给STM32单片机的定时器寄存器ARR发送数据来精准控制输出pwm的数量，从而可以精准控制步进电机转动的度数，可以十分方便的计算出到某个位置需要的脉冲。
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内容概要：本文详细介绍了网络热点采集系统的开发过程，包括网页抓取、数据去重、清洗、分类和可视化的各个环节。系统使用 Python 的 requests 和 BeautifulSoup 库抓取指定关键词相关的网页内容，通过集合数据结构去重，利用正则表达式清洗数据，根据关键词匹配进行分类，最后通过 matplotlib 和 wordcloud 库进行数据可视化，展示热点信息。此外，文章还介绍了多线程抓取、数据缓存、异常处理等性能优化方法，以及系统的部署和运行步骤。 适合人群：具有 Python 编程基础的开发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：该系统适用于需要实时监控网络热点话题的个人或企业，帮助他们快速了解和分析热点信息的趋势和分布，辅助决策。 阅读建议：在学习本文时，建议读者跟随每一步代码实现，理解各个模块的设计思路和技术细节，并尝试在自己的环境中搭建和运行整个系统，以便更好地掌握网络热点采集系统的开发流程。
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【要点】：本文提出LLM-Select方法，利用大型语言模型（LLM）在仅提供输入特征名称和预测任务描述的情况下，实现特征选择，其性能可媲美传统数据科学工具，并具有跨查询机制和提示策略的一致性。 【方法】：通过零样本提示（zero-shot prompt）LLM输出特征的重要性分数，实现特征选择。 【实验】：在真实世界数据集上进行广泛实验，结果表明基于LLM的特征选择在性能上与LASSO等数据驱动方法相当，且无需查看下游训练数据。