C语言-STM32:介绍PWM,并使用PWM实现呼吸灯

        1、什么是PWM         PWM,全称为Pulse Width Modulation,中文名为脉冲宽度调制。这是一种模拟控制技术,通过改变脉冲信号的宽度来表征一个连续变量的平均值,通常用于对模拟信号的数字化控制,特别是在功率转换和信号处理中非常常见。以下是PWM的一些关键特性:         综上所述,PWM是一种广泛应用的数字调制技术,通过简单的数字信号实现对模拟信号的控制...

NLP自然语言处理和应用场景介绍

【A】NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)是计算机科学与人工智能领域的一个分支,旨在让机器能够理解、解释、生成人类语言。它涵盖了语言文本的语法、语义、语用、语境等方面的处理。 NLP的具体应用场景包括但不限于以下几个方面: 机器翻译:将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的文本。信息检索与问答系统:帮助用户快速准确地检索到所需信息,或通过自然语言进行问题提问并...

聚类分析:使用R语言对Iris数据集进行K均值聚类

种常用的无监督学习技术,旨在将数据集中的样本分成具有相似特征的组。K均值聚类是其中一种常见的方法,它通过将数据点划分为K个簇,并使每个数据点与其所属簇的中心点距离最小化来实现聚类。本文将介绍如何使用R语言执行K均值聚类,并以鸢尾花(Iris)数据集为例进行说明。 数据集介绍 鸢尾花数据集是一个经典的多变量数据集,由英国统计学家罗纳德·费舍尔于1936年收集。该数据集包含了150个样本,每个样本代表一种...

AI大模型探索之路-训练篇11:大语言模型Transformer库-Model组件实践

系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1:大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2:大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3:大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4:大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5:大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6:大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7:大语言模型Tra...

C语言 计数控制循环

今天 我们来说 计数控制的循环 对于循环次数 我们已知的循环 我们称之为 计数控制的循环 这种情况 我们一般选择 for来实现 更为方便 先看一个案例 求 1 到 N 的累加合 我们代码可以这样写 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS//禁用安全函数警告#pragma warning(disable:6031)//禁用 6031 的安全警告#include <stdio...

语言模型与词向量表示

       大语言模型(Large Language Models, LLMs)与词向量表示之间的关系是紧密相连的。以下是几个关键点,说明了它们之间的联系: 1. 高质量词向量的生成        大语言模型能够生成高质量的词向量表示。这些模型通过在大量文本数据上的预训练学习到单词和短语的丰富语义特征。大语言模型之所以能够生成高质量的词向量表示,主要得益于以下几个方面: 大规模数据预训练: 这些模型...

【计算机毕业设计】springboot编程语言在线学习平台的设计与实现

伴随着我国社会的发展,人民生活质量日益提高。于是对编程语言在线学习管理进行规范而严格是十分有必要的,所以许许多多的信息管理系统应运而生。此时单靠人力应对这些事务就显得有些力不从心了。所以本论文将设计一套编程语言在线学习平台,帮助学校进行编程题目、在线测试等繁琐又重复的工作,提高工作效率的同时,也减轻了管理者的压力。 本论文的主要内容包括: 第一,研究分析当下主流的web技术,结合学校日常管理方式,进...

PyTorch与NLP:自然语言处理的深度学习实践

如何看待AIGC技术? 目录 如何看待AIGC技术? 一、引言 二、PyTorch与深度学习基础 2.1 PyTorch概述 2.2 深度学习基础 三、自然语言处理基础 3.1 文本表示 3.2 常见NLP任务 四、PyTorch在NLP中的应用 4.1 文本预处理 4.2 模型搭建 4.3 模型训练与评估 五、案例实践 5.1 情感分析 5.2 命名实体识别 六、进阶与扩展 6.1 模型优化 6.2...

AI大模型探索之路-训练篇6:大语言模型预训练数据准备-预处理

系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1:大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2:大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3:大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4:大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5:大语言模型预训练数据准备-词元化 目录 系列篇章💥前言一、数据准备1、通用文本数据2、专业文本数据 二、数据质量过滤1、基于启发式规则2、基于分...

语言模型在人类层面预测未来的研究与应用

概述 这项研究将探讨语言模型(LM)能否预测未来事件。在这项研究中,将开发一个系统来自动收集信息、生成和汇总预测结果。将从一个竞争性预测平台收集有关问题的数据,以评估 LM 的预测能力。结果表明,LM 可以与具有竞争力的人类预测人员相媲美,甚至超过他们。研究表明,使用 LM 预测未来有可能为组织决策提供有用的信息。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2402.18563.pdf ...
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