没想到开个摄像头开了我两天时间 ... reset 后,计算机识别不了设备 启动 sensor sensor.run() 后大概率崩掉 写入不了 main.py 调用摄像头程序Bug 直接用官方的案例测试 Camera 功能 import time, os, sys from media.sensor import * from media.display import * from media.media import * sensor = Sensor() sensor.reset() sensor.set_fr...
试了十几种方法,图片都没能靠左,哈气了 唯一真神! div块 + 设置 float + clear: both </div...
首次在Transformer中引入MoE架构的研究 Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic Sharding 600b parameters model be trained on 2048 TPU v3 accelerators in 4 days 首次推出600b的大模型(deepseek-v3 671b,虽然架构有些不同),但在当时没受到多少关注 文章重点在分布式并行训练框架上(google经典推自己框架) 当...
原本计划在6月整个智能网关, 正巧,收到了嘉楠的 K230 K230 官方社区 基础参数 参数表 集成了 KPU 和 VPU,看来定位是CV方向的AI板,突然有不少 idea 想尝试一下. 外观 ...
MoE在自然语言处理中的开端 (Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer)[https://arxiv.org/abs/1701.06538] 背景: 学术界都在卷RNN,当时比较火的应该是LSTM,google这篇论文首次将参数规模扩大到137B这个级别,在当时也是十分惊人的 文中提出的挑战: GPU不擅长逻辑运算,需要在gate上有所设计 (lstm也不是if...else实现啊) 条件计算减少了网络中条件活动块的批量大小 网络带宽问题 需要...
摘要: https://github.com/chenzomi12/AISystem
学习: https://github.com/chenzomi12/AISystem 没想到最早在90年代就提出了 核心思想: 设计多个独立(Experts)网络模块,处理数据中不同的子集 由门控网络选择模块 2017年,最早使用MoE思想结合LSTM设计了当时最大的模型 (确实能和GRU、LSTM联系) 当时还是 RNN 时代,将MoE用在了双层RNN上 核心思想: 通过路由只激活少数的 Exper...
在一些离线环境中,可能无法直接使用 pip 安装 Python 包。为了解决这个问题,可以通过 pip download 在联网环境中预先下载所需的包,并将这些包转移到目标离线环境进行安装。本文将介绍如何使用 pip download 下载 Python 包,并将其存储到指定目录,以便在离线环境中使用。 1. pypi下载whl 只安装特定版本的 Python 包,且依赖较少 (pypi)[https://pypi.org/ ] 2. 使用 pip download 下载包 推荐方法 `pip downl...
在文本信息提取的领域,正则表达式长期以来都是精准匹配结构化数据的强大工具,而LLM(大语言模型)的崛起为非结构化文本解析带来了更灵活的可能性。本文将围绕正则匹配与 LLM 提取展开探讨,并结合Prompt 调用的细节,分析不同模型在文本解析中的表现。 任务描述 从自然语言中提取时间与提醒事项 [2025-10-05 11:25 周日] 三天后早上8点通知我检查邮件 ---> {"time": "2025-10-08 08:00", "Remind": "检查邮件"} [2025-08-30 09:30 周六] 周一上午10点叫我去银行 ---> {"time":...
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一、查找元素 1. 基本查找 .find(name, attrs, recursive, text) 查找第一个符合条件的标签。 参数: name: 标签名(字符串、列表或正则表达式)。 attrs: 属性字典。 recursive: 是否递归查找,默认为 True。 text: 标签内的文字内容。 示例:soup.find('a', {'class': 'link'}) **.find_all(name, attrs, recursive, text)...