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【分享】如何使用coresight作为MPSoC的标准输入输出？

standalone/freerto应用程序使用coresight作为MPSoC的标准输入输出 对于standalone/freerto应用程序， 在BSP工程的Board Support Package...Setting里，可以配置STDOUT/STDIN的物理设备。...在standalone或者freertos标签窗口的STDOUT/STDIN的选项下，有none, uart0, uart1, psu_coresight_0等选项。...然后运行工程，打开Xilinx xsct，连接单板，选择“Cortex-A53 #0”，执行jtagterminal，就会启动一个窗口，显示通过psu_coresight_0打印的字符串。...U-Boot/Linux下，要选择和使能对应的驱动，使用的比较少使用coresight作为zynq的标准输入输出 U-Boot/Linux下，要选择和使能对应的驱动，也可以使用，但是使用的比较少。

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    作为知识嵌入的语言模型

    现有的方法主要是基于结构或基于描述的。基于结构的方法学习保留 KG 固有结构的表示。它们不能很好地代表结构信息有限的现实世界 KG 中丰富的长尾实体。基于描述的方法利用文本信息和语言模型。...在这个方向上的先前方法几乎没有优于基于结构的方法，并且受到诸如昂贵的负采样和限制性描述需求等问题的困扰。...在本文中，作者提出了LMKE，它采用语言模型来导出知识嵌入，旨在丰富长尾实体的表示并解决先前基于描述的方法的问题。作者使用对比学习框架制定基于描述的 KE 学习，以提高培训和评估的效率。...实验结果表明，LMKE 在链接预测和三重分类的 KE 基准上实现了最先进的性能，尤其是对于长尾实体。

    44310

    今天的 AI 模型，已经不再是简单的输入-输出映射器

    尽管论文明确指出，这距离人类所拥有的“现象意识”（phenomenal consciousness）仍有本质差距，但它仍揭示了一个关键事实：今天的 AI 模型，已经不再是简单的输入-输出映射器，而是在某种程度上具备了...首先，模型的输出不再完全可信。即使是最先进的模型，也可能在“自信地胡说八道”——它给出的理由听起来逻辑严密，却可能建立在虚构的内部状态之上。其次，不同模型在“自我一致性”和“诚实度”上的表现差异巨大。...这就带来一个严峻的工程挑战：在多模型并存的现实下，我们如何判断一个 AI 回答是基于事实、推理，还是模型在“自圆其说”？过去，开发者往往依赖单一模型，或仅凭直觉切换模型。...当某模型对同一问题连续三次给出逻辑自洽但彼此矛盾的回答，系统能否标记其“内部状态不稳定”，并自动降级使用或触发人工审核？...Anthropic 的研究提醒我们：AI 正变得越来越“像人”——不仅会思考，还会“找借口”。而作为构建 AI 应用的人，我们不能被这种拟人化表象迷惑。

    16710

    Python捕获一个函数的输出并将其作为变量使用

    以下是两种情况的解决方案：1、问题背景如果您有一个函数包含大量 print 语句，您希望该函数的执行结果存储在变量中，以便稍后使用，而不是直接输出到控制台。...然后调用要捕获输出的函数，最后再将标准输出重定向回原来的位置。这样，就可以捕获函数的输出并将其作为字符串返回。...例如，以下是如何使用 cStringIO 模块捕获函数输出的示例：import cStringIOimport sys​def getPrint(thefun, *a, **k): savstdout...以下是如何使用 cStringIO 模块捕获函数的标准错误输出的示例：import cStringIOimport sys​def getPrintError(thefun, *a, **k): savstderror...然后使用 with 语句进入上下文管理器，并在该块中调用要捕获输出的函数。最后将标准输出重定向回原来的位置，并将 StringIO 对象的内容作为字符串返回。

    1.1K10

    【AI大模型】深入Transformer架构：输入和输出部分的实现与解析

    : # 输入x是一个使用Variable封装的长整型张量, 形状是2 x 4 x = Variable(torch.LongTensor([[100,2,421,508],[491,998,1,221]...# 首先使用arange获得一个自然数矩阵， 但是细心的同学们会发现， 我们这里并没有按照预计的一样初始化一个1xd_model的矩阵， # 而是有了一个跳跃，只初始化了一半即...，要想和embedding的输出（一个三维张量）相加， # 就必须拓展一个维度，所以这里使用unsqueeze拓展维度....: # 输入x是上一层网络的输出, 我们使用来自解码器层的输出 x = de_result 调用: gen = Generator(d_model, vocab_size) gen_result =...在forward函数中, 将输入x传入到Embedding的实例化对象中, 然后乘以一个根号下d_model进行缩放, 控制数值大小. 它的输出是文本嵌入后的结果.

    62910

    自回归模型PixelCNN是如何处理多维输入的

    在之前的文章中，我们建立自回归模型处理灰度图像，灰度图像只有一个通道。在这篇文章中，我们将讨论如何用多个通道建模图像，比如RGB图像。让我们开始!...模型的第一层不应该访问输入图像的目标像素，因此我们将掩码中的中心像素归零（我们称之为Mask A）。...但是在后面的层中，mask中的中心像素已经忽略了输入图像的感兴趣像素，所以不应该归零，所以我们使用了一个Mask B。当处理多通道的图像时， 例如具有三个颜色通道的彩色图像，我们应该使用哪些掩码？...在接下来的卷积层中，前一个卷积层的中心像素还没有“看到”输入的中心像素。因此，不需要将中心子像素归零。这意味着在 Mask B 中，R 通道可以访问上下文和前一层的 R 通道。...黑色方块显示了 A 和 B 的掩码的共同值（所有变化都是中央红色方块）。 在这里，我们展示了如何为具有多个通道的图像构建掩码的一个片段。

    95510

    一个小问题：深度学习模型如何处理大小可变的输入

    对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？ 前几天在学习花书的时候，和小伙伴们讨论了“CNN如何处理可变大小的输入”这个问题。进一步引申到“对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？”这个更大的问题。...因此，这里我想总结一下这个问题： 究竟什么样的模型结构可以处理可变大小的输入？ 若模型可处理，那该如何处理？ 若模型不可处理，那该如何处理？ 一、什么样的网络结构可以处理可变大小的输入？...无论输入的长度怎么变，RNN层都是使用同一个RNN单元。往往我们也会在RNN后面接上Dense层，然后再通过softmax输出，这里的Dense会有影响吗？...后来发现这不是普通的Dense，而是point-wise的，相当于一个recurrent的Dense层，所以自然可以处理变化的长度。 二、若模型可处理大小变化的输入，那如何训练和预测？...在预测时，如果我们想进行批量预测，那也是必须通过padding来补齐，而如果是单条的预测，我们则可以使用各种长度。 三、若模型不可处理大小变化的输入，那如何训练与预测？

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    不要相信模型输出的概率打分......

    如何解决校准性差的问题，让模型输出可信的概率值呢？业内的主要方法包括后处理和在模型中联合优化校准损失两个方向，下面给大家分别进行介绍。...在获得基础预估结果后，以此作为输入，训练一个逻辑回归模型，拟合校准后的结果，也是在一个单独的验证集上进行训练。这个方法的问题在于对校准前的预测值和真实值之间的关系做了比较强分布假设。...Temperature scaling的实现方式很简单，把模型最后一层输出的logits（softmax的输入）除以一个常数项。...loss，作为一个辅助loss在模型中和交叉熵loss联合学习。...Mixup方法的扩展，随机选择两个图像和label后，对每个patch随机选择是否使用另一个图像相应的patch进行替换，也起到了和Mixup类似的效果。

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    如何用python做一个简单的输入输出交互界面?

    大家好，我是一行 想问下你写的程序怎么分享给别人使用？ 直接发代码！那不会代码的人岂不是得抓瞎 那做成网站或者微信小程序！...就算像这样的“互联网乞讨”玩法收益不高，但是总比没有好呀 那用Python做一个GUI最简单的方式是什么？...故名思义，easygui必须榜上有名 1easygui easygui作为简单的龟，下载还是如往常一样平淡 pip install easygui 这个GUI简单到什么程度，三行代码就能实现一个简单的输入输出界面...show(user, computer) competition(user, computer) 除了这两个最常用的方法，还有其他框可以使用，可以参考官网(http://easygui.sourceforge.net...，你不知道的就越多 当你知道有个easygui可以很简单的做出一个GUI程序出来，你就会发现还有这么多包可以实现更多的GUI功能 我是一行，技术永不眠，我们下期见～

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    如何用python做一个简单的输入输出交互界面?

    看到知乎上有人在问，如何使用Python做一个简单的输入输出交互界面？ 交互界面就涉及到GUI编程。 Python有很多GUI框架，功能大同小异。...其中比较出名的有「PyQT」、**wxPython、tkinter，**前两个是第三方库，tkinter是Python内置的标准GUI模块，特点是简单快捷，Python自带的IDLE就是它开发的。...为了简易说明Python GUI开发，就用「tkinter」演示两个常见的交互界面，「计算器和日历」。 1、简易计算器 用tkinter编写用于加减乘除的简易计算器界面，大约六七十行代码。...the expression by using set method equation.set(expression) ...... ...... ...... 2、导出日历 这个小工具可以根据你输入的年份显示当年的完整日历...查询窗口： 显示的日历效果： 示例代码（篇幅原因，不显示全部） # 导入tkinter的所有方法 from tkinter import * # 导入日历模块 import calendar #

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    Redis的事件驱动模型，文件事件处理客户端连接的输入输出

    事件驱动模型的基本原理如下：事件循环（Event Loop）：Redis的事件循环是一个不断循环监听事件的过程。它会从事件驱动器接收到未完成的事件，并尽可能处理这些事件。...使用事件驱动模型可以提高性能和并发处理能力的原因如下：高效的I/O管理：事件驱动模型使用底层的I/O多路复用技术，可以同时监听和处理多个事件源，避免了传统线程/进程模型中频繁创建、销毁线程/进程的开销，...非阻塞操作：事件驱动模型中的事件处理器通常使用非阻塞操作，可以异步地处理多个事件，不需要等待一个事件的完成才能处理下一个事件，提高了系统的并发能力。...Redis利用文件事件处理客户端连接的输入输出的流程如下：Redis启动后，创建一个事件循环（event loop）用于监听文件事件。...通过利用文件事件处理客户端连接的输入输出，Redis能够实现高效的事件驱动模型，提供高吞吐量和低延迟的性能。同时，Redis使用单线程的方式处理所有的请求和事件，避免了多线程的竞争和同步开销。

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    特征工程实战：如何为模型准备高质量的输入？

    特征工程的核心价值与理论基础1.1 特征工程的重要性特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程，它直接影响模型的性能上限。...设置中文字体plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False1.2 特征工程与模型性能的关系项目阶段时间投入比例对模型性能影响关键活动数据收集与清洗...高级特征工程技术详解3.1 特征构建与变换特征构建是特征工程的核心，通过创建新特征来提升模型的表达能力。...特征工程效果验证与模型性能对比4.1 特征工程效果评估框架为了验证特征工程的效果，我们需要建立系统的评估框架。...label=model) plt.xlabel('评估指标') plt.ylabel('性能提升 (%)') plt.title('特征工程对模型性能的提升

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    如何使用“LoRa”的方式加载ONNX模型：StableDiffusion相关模型 的C++推理

    如何使用“LoRa”的方式加载Onnx模型：StableDiffusion相关模型的C++推理 本文主要干了以下几个事： 1.基于 onnxruntime，将 StableDiffusionInpaintPipeline...借助作者之前开源的一个开源工具AiDB（rep地址），只需要简单配置，直接可以使用 C++加载并推理 onnx 模型。...先看一下 controlNet 的整体架构，controlNet 和 Unet 的耦合比较深，如果我们分开导出，两个模型的输出和输入数量都会非常多，比入 Unet 部分有 down_block_res_sample...但这样也有有另一个问题，比如我首先使用 controlNet-canny 导出了 onnx 模型，同时又想使用 controlNet-hed，那 unet 部分是不是要重复导出？...其实 onnx 模型中已经储存了对应的对应关系，我们使用以下代码先观察下 onnx 模型中村了什么信息(这里只输出了 lora 相关的): onnx_model = onnx.load("unet.onnx

    1.4K10

    AI 大模型企业应用实战(08)-LangChain用prompts模板调教LLM的输入输出

    超越chatGPT:学习使用prompts模板来调教LLM的输入输出，打造自己版本的"贾维斯" 1 Model I/O：LLM的交互接口 任何语言模型应用程序的核心要素都是......模型。...2 基于prompts模板的输入工程 prompts模板：更加高级和灵活的提示词工程。...from langchain.prompts import StringPromptTemplate # 定义一个简单的函数作为示例效果 def hello_world(abc): print...return abc PROMPT = """\ 你是一个非常有经验和天赋的程序员，现在给你如下函数名称，你会按照如下格式，输出这段代码的名称、源代码、中文解释。...", prohibit_list="1.你不可以说自己是一个人工智能助手或者机器人 \n 2.当你不知道答案的时候，可以说让我再想想. " ) print(pm) 执行结果： 2.4 序列化：使用文件管理提示词模板

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    使用Kinect2作为Oculus游戏应用的输入设备

    这么一来, 首先键鼠或手柄就被排除掉了, 我们只好针对市面上的一些输入设备, 挨个进行评估实验: - Wiimote: 只能检测运动和方向, 无法准确定位双手的位置 - Leap Motion:..., 还没有比较完美的VR输入设备可以用....XboxOne体感游戏中的UI交互经验, 把抓住拖动之类的手势利用起来 实现细节 双手肢体的绘制 因为Kinect API已经提供了人体骨骼的变换信息, 那自然而然的我们就想在游戏中绑定到一个蒙皮模型上...打飞机小游戏: 这个是使用体感操作的, 虽然是一个2D平面的游戏, 但是爆炸后的碎片会落到地板上, 视觉效果还不错 ?...模型查看器: 主要是用于演示在3D空间怎么用双手比较直观地观察一个三维物体, 可以说这才是VR交互的亮点所在, 你可以从各个角度和任意大小去观察一个物体的每一个细节 ?

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    在Python中将函数作为另一个函数的参数传入并调用的方法

    在Python中，函数本身也是对象，所以可以将函数作为参数传入另一函数并进行调用在旧版本中，可以使用apply(function, *args, **kwargs)进行调用，但是在新版本中已经移除，以function...(*args, **kwargs)进行替代，所以也不应该再使用apply方法示例代码：def func_a(func, *args, **kwargs): print(func(*args, **kwargs...func_a的参数传入，将函数func_b的参数以元组args传入，并在调用func_b时，作为func_b的参数。...但是这里存在一个问题，但func_a和func_b需要同名的参数时，就会出现异常，如：def func_a(arg_a, func, **kwargs): print(arg_a) print(func...换句话说，如果已经提前知道需要调用什么函数，那完全不必要把函数作为参数传入另一个函数并调用，直接调用函数即可。

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    如何构建一个更好的云安全模型

    IT安全团队如何使其组织能够利用云计算的灵活性和几乎无限的规模，同时保持对企业IT和数据的控制?...Bracket解决方案的执行机制是一个称为Metavisor的轻量级虚拟化层，不仅提供对网络，存储和计算的精细控制，而且可以透明地插入和审核这些保护服务，而不会对开发人员或数据中心运营团队产生任何影响。...标签已经在AWS和其他云平台上使用，因此使用Bracket标签适合现有的云工作流程。 如果这些标签被复制或移动，它们将保留资产。...写在标签上的策略的一个例子可能是 标记为‘dev’的环境只能与标记为‘dev’的其他环境进行通信。 这样写，策略可以像上述一样，也可以是非常细微的，用于控制特定端口，数据库主机或卷。...(4)安全性是跨环境一致实现的 IT组织不会异构配置本地环境，例如，在一个数据中心中独占使用Cisco防火墙，另外两个数据中心使用Check Point和Palo Alto Networks产品。

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