如果从Bootloader跳转到应用时，任务的上下文（包括堆栈）可能未正确恢复，或者堆栈空间不足以处理串口数据发送操作，导致栈溢出或堆栈指针失效。 堆空间管理：RTOS管理堆内存的分配与释放。...如果堆内存分配不当，可能导致在向串口发送数据时出现内存访问冲突。 解决方案： 检查堆栈和堆的分配：确认在RTOS应用中，堆栈和堆空间是否足够大，避免与其他内存区域发生冲突。...2 中断向量表的切换 在STM32中，中断向量表（IVT）存储了各个中断处理程序的地址。 在应用和Bootloader之间切换时，必须确保IVT正确切换到应用的中断表。...在跳转到应用时，中断向量表必须正确切换为应用的中断向量表。否则，当外设（如串口）触发中断时，系统会无法正确响应。...特别是，如果在跳转时没有重置一些外设的状态，可能会导致应用启动后，外设状态未恢复，从而触发HardFault。 问题点分析： 跳转地址：Bootloader和应用之间的跳转地址必须正确设置。
R中的SOM 训练 R可以创建SOM和可视化。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集（行是样本，列是变量 # 在这里，我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data[, c(3,4,5,8)] ＃...每个节点的权重向量代表/相似于映射到该节点的样本。通过可视化整个地图上的权重向量，我们可以看到样本和变量分布中的模型。...权重向量的默认可视化是一个“扇形图”，其中为每个节点显示了权重向量中每个变量的大小的各个扇形表示。 # 权重矢量视图 热图 热图是也许是自组织图中最重要的可能的可视化。...(seq(1,nrow(som_model$codes) %in% varunscaled$Node)) # 将它们添加到未标准化的数据框 var_unscaled <- rbind(var_unscaled
HDRP使用ANySNx格式，这意味着它在R中存储反照率调制，在B中存储平滑度调制，并在AG中存储细节法向矢量的XY分量。但是我们的贴图不会包含法线向量，因此我们仅使用RB通道。...（添加了反照率细节） 现在确认了细节数据已正确采样，但是我们还没有正确解释它。首先，值为0.5是中性的。较高的值应增加或变亮，而较低的值应减少或变暗。...将执行所有这些操作的功能添加到Common。 ? 接下来，在LitPass中将具有TANGENT语义的对象空间切向量添加到Attributes中并将世界空间切线添加到Varyings中。 ?...在LitPassFragment中分配法线向量。在这种情况下，我们通常可以跳过对向量的归一化处理，因为大多数网格的顶点法线没有每个三角形都弯曲得太多，以至于会对阴影偏差产生负面影响。 ?...而且，在使Mip贴图淡化时，Unity会忽略Alpha通道，因此该通道中的数据将不会正确变淡。因此，需要在Unity外部或使用脚本自行生成Mip映射。
R中的SOM 训练 R可以创建SOM和可视化。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集（行是样本，列是变量 # 在这里，我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data[, c(3,4,5,8)] ＃将带有训练数据的数据框更改为矩阵...通过可视化整个地图上的权重向量，我们可以看到样本和变量分布中的模型。权重向量的默认可视化是一个“扇形图”，其中为每个节点显示了权重向量中每个变量的大小的各个扇形表示。...(seq(1,nrow(som_model$codes) %in% varunscaled$Node)) # 将它们添加到未标准化的数据框 var_unscaled <- rbind(var_unscaled...将聚类映射回原始样本 当按照上面的代码示例应用聚类算法时，会将聚类分配给 SOM映射上的每个 节点，而不是 数据集中的原始 样本。
---- 1 之前的几款词向量介绍与训练帖子 glove： NLP︱高级词向量表达（一）——GloVe（理论、相关测评结果、R&python实现、相关应用） 极简使用︱Glove-python词向量训练与使用...---- 2.5 BERT预训练模型 BERT预训练笔者未尝试，给出几个开源项目： 1 brightmart/bert_language_understanding 该篇的一个新闻稿：预训练BERT...使用这个工具可以很快地利用未登录词中的字词片段来找到最相似的词是哪些，然后可以赋值。...笔者理解的大致意思就是，A词向量集合—>B词向量集合： 先找出A & B 词向量集合都拥有的词shared_words ； 找出 A - B，A中B没有的词missing_words ； A词向量集合中...在B词向量集合中，B（a） = B（b），B词向量集合中就有a词的向量了。
因此，将其添加到LitPass中的“Attributes”中。 ? 照明是按每个片段计算的，因此我们也必须将法向矢量添加到Varyings中。...（不正确和正确的法线转换） 为了验证是否在LitPassFragment中获得正确的法线向量，我们可以将其用作颜色看看。 ? ? （世界空间的法线向量） 负值无法显示，因此将其限制为零。...这样，你最终得到一个直角三角形，其底边的长度是点积的结果。而且，如果两个向量均为单位长度，则为它们角度的余弦值。 ? 但这仅在表面朝光源时才是正确的。...我们将视角方向视为表面数据的一部分，因此将其添加到Surface。 ? 在LitPassFragment中分配它。它等于相机位置减去片段位置（归一化）。 ?...，其中r 是粗糙度，所有点积都应应用饱和。此外 ? ，N是表面法线，L是光的方向，H = L + V归一化，这是光和视角方向之间的中途向量。
1.维基百科json版(wiki2019zh) 104万个词条(1,043,224条; 原始文件大小1.6G，压缩文件519M；数据更新时间：2019.2.7) 可以做为通用中文语料，做预训练的语料或构建词向量...可能的用途： 可以做为通用中文语料，训练词向量或做为预训练的语料；也可以用于构建百科类问答；其中类别信息比较有用，可以用于做监督训练，从而构建 更好句子表示的模型、句子相似性任务等。...验证集上的成绩依然可以被显示出来，但会被标记为未验证。...4）做为通用中文语料，做大模型预训练的语料或训练词向量。其中类别信息也比较有用，可以用于做监督训练，从而构建更好句子表示的模型、句子相似性任务等。...可能的用途： 可以用于训练中英文翻译系统，从中文翻译到英文，或从英文翻译到中文； 由于有上百万的中文句子，可以只抽取中文的句子，做为通用中文语料，训练词向量或做为预训练的语料。
R中的SOM 训练 R可以创建SOM和可视化。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集（行是样本，列是变量 # 在这里，我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data\[, c(3,4,5,8)\] ＃将带有训练数据的数据框更改为矩阵...每个节点的权重向量代表/相似于映射到该节点的样本。通过可视化整个地图上的权重向量，我们可以看到样本和变量分布中的模型。...权重向量的默认可视化是一个“扇形图”，其中为每个节点显示了权重向量中每个变量的大小的各个扇形表示。 # 权重矢量视图 热图 **热**图是也许是自组织图中最重要的可能的可视化。...(seq(1,nrow(som_model$codes) %in% varunscaled$Node)) # 将它们添加到未标准化的数据框 var\_unscaled <- rbind(var\
，从标题上就吸引了我的注意，不同于Fine-Tuning、Adapter-Tuning、Prompt-Tuning，这篇文章的创新之处在于，不调整输入文本特征与大规模预训练模型的参数，仅通过学习标签的特征...当然，除了标签外，我们还需要将任务相关的信息映射为向量，例如情感分析任务，我们会在最前面添加一个SA标志 这其实有点像mBART，在做机器翻译的时候将该语言对应的标志（例如ZH、JP、EN等）添加到句子前面...中，N=M；如果在cross-attention中，N代表输入句子的长度，M代表标签输入的长度 在cross-attention中 其中，\mathbf{X}是输入句子通过PTMs后的高维向量...{\top}\mathbf{h}_{c^{\star}} + \alpha]_{+}\tag{8} 其中，c^{\star}代表正确标签对应的索引 Model Analysis 假设我们有一个L层的预训练模型...因为在\mathcal{Y}-tuning中我们是固定预训练模型参数不训练的，因此预训练模型的部分不会占用计算资源（尤其是反向传播过程） Result 从实验结果上来看，效果算是「很有竞争力」，我们当然不能拿它与传统的
详细信息如下： 论文链接：https://arxiv.org/abs/2112.04478 项目链接：https://github.com/ju-chen/Efficient-Prompt 导言： 视觉语言预训练在从大型...具体而言，作者提出优化一些随机向量，称为“连续提示向量（continuous prompt vectors）”，将新任务转换为与预训练目标相同的格式。...训练目标是通过最大化N个正确的 (图像，文本) 关联对之间的相似性，同时通过对称的交叉熵最小化N × (N-1) 个不正确对的相似性，共同优化图像和文本编码器密集矩阵上的熵，即噪声对比学习。...指的是生成的用于 “archery” 动作的分类句子 。这里，提示向量对于所有动作类别都是共享的。 Action Localisation 动作定位考虑对未修剪视频中的动作进行定位和分类。...为了表示时间顺序，作者还将可学习的时间位置编码添加到图像特征上。表示T帧的密集特征嵌入。
在本项目中，我们推出了VLE (Vision-Language Encoder)，一种基于预训练文本和图像编码器的图像-文本多模态理解模型，可应用于如视觉问答、图像-文本检索等多模态判别任务。...在VLE-large中，跨模态融合模块的隐层维度增加至1024，以增加模型的容量。 在精调阶段，VLE引入了额外的token类型向量表示。 2.预训练 VLE使用图文对数据进行预训练。...3.2 视觉常识推理 (VCR) 我们将VCR格式化为一个类似于RACE的选择题任务，并对于每张图像中的对象，将覆盖该对象的patch的表示的平均池化值添加到融合模块之前的图像特征序列中。...特定任务的预测层的参数量未计入。...图片 (a) VQA: 这是使用判别模型执行VQA任务的标准方式。输入问题和图像到多模态模型中，训练模型预测正确的答案标签。
一个重要的区别是，在生成图像时，少数不正确的标记会导致图像中的小的错误或噪声。相比之下，本方法中一个错误的token将意味着推荐系统预测一个不同的或不存在的item。 使用这些语义ID有很多好处。...在本文中用于聚类的特定版本是 SimHash，它使用随机超平面创建二进制向量，这些向量用作项目的散列。由于它具有低计算复杂度和可伸缩性，作者将其用作向量量化的基线技术。...此外，假设能够访问预训练的内容编码器以生成语义embedding。例如，通用预训练文本编码器，如句子-T5 和BERT，可用于将项目的文本描述转换为embedding。...例如，与元组 (7, 1, 4) 相关联的两个项目分别分配为 (7, 1, 4, 0) 和 (7, 1, 4, 1)（如果没有冲突，将 0 作为第四个码字进行分配）。...我们使用开源的 T5X 框架实现基于 Transformer 的编码器-解码器架构。为了让模型能够处理序列推荐任务的输入，我们将语义码字添加到序列到序列模型的词汇表中。
他们的方法冻结预训练模型的所有参数，并将新的可训练参数嵌入到transformer架构中的特定模块中，如注意力模块(查询、键、值，但也适用于其他模块)。...矩阵B和A的维数分别为(d × r)和(r × k)，且r << min(d, k)。 也就是说在不使训练过程复杂化的情况下，将新的密集层添加到现有的层上。...lora_module_names.add(names[0] if len(names) == 1 else names[-1]) 然后就是将“初始化”适配器添加到预训练模型中。...量化参数的完整性会导致性能下降，而在矩阵乘法过程中使用量化，结合混合精度分解和向量量化。在矩阵乘法过程中，从权重矩阵中提取包含异常值（高于阈值）的向量，从而产生两次乘法。...本文的目标是提供一个深入而简单的视图，利用的现有技术，以便在你的项目中微调自己的llm。 作者：Jeremy Arancio
： 可以做为通用中文语料，做预训练的语料或构建词向量，也可以用于构建知识问答。...·赛伊在1803年将经济学从公共政策里独立出来，并定义其为对于财富之生产、分配、和消费的学问。...可能的用途： 可以做为【通用中文语料】，训练【词向量】或做为【预训练】的语料； 也可以用于训练【标题生成】模型，或训练【关键词生成】模型（选关键词内容不同于标题的数据）； 亦可以通过新闻渠道区分出新闻的类型...可能的用途： 可以做为通用中文语料，训练词向量或做为预训练的语料；也可以用于构建百科类问答；其中类别信息比较有用，可以用于做监督训练，从而构建 更好句子表示的模型、句子相似性任务等。...验证集上的成绩依然可以被显示出来，但会被标记为未验证。
减少内存分配和释放减少动态内存分配：尽量使用栈上的局部变量，减少堆上的动态内存分配。对象池：使用对象池来重用对象，减少频繁的内存分配和释放。4....SIMD 指令：利用 SIMD（Single Instruction Multiple Data）指令集，如 SSE、AVX，进行向量化计算。...{ for (size_t i = r.begin(); i !...缓存优化数据局部性：确保数据访问具有良好的局部性，减少缓存未命中。预取：使用预取指令（如 _mm_prefetch）提前加载数据到缓存中。.../myprogram gmon.out > profile.txt总结编译器优化：选择合适的编译器和优化选项。算法和数据结构：选择高效的算法和数据结构。内存管理：减少动态内存分配，避免不必要的拷贝。
图 1.3 对 LLM 进行预训练包括对大型未标记文本语料库（原始文本）进行下一个词预测。然后，可以使用较小的标记数据集对预训练的 LLM 进行微调。...从在未标记文本上训练的预训练LLM 中获得之后，我们可以进一步在标记数据上训练 LLM，也称为微调。 用于微调 LLM 的两个最流行的类别包括指导微调和用于分类任务的微调。...在指导微调中，标记的数据集包括指导和答案对，例如需要翻译文本的查询和正确翻译文本。在分类微调中，标记的数据集包括文本和相关的类别标签，例如与垃圾邮件和非垃圾邮件标签相关联的电子邮件。...例如，第一个标记将具有特定的位置嵌入，第二个标记是另一个不同的嵌入，依此类推，如图 2.18 所示。 图 2.18 位置嵌入被添加到标记嵌入向量中，用于创建 LLM 的输入嵌入。...我们现在可以直接将它们添加到令牌嵌入中，PyTorch 将会将 4x256 维的pos_embeddings张量添加到 8 个批次中每个 4x256 维的令牌嵌入张量中： input_embeddings
第一行：在每个增量学习步骤中，模型识别未知对象（用“？”表示），这些对象被逐步标记（蓝色圆圈）并添加到现有知识库（绿色圆圈）中。...每个已知类别会维护一个向量是检测器中间层生成的特征向量，假设已知类别数为，则特征向量表征为，其中代表未知类的特征向量。然后再建立一个用来存储训练过程中的临时特征向量，每个类的特征向量存在其对应位置。...对比损失被添加到Faster R-CNN 损失中，整个网络被端到端的训练。...因此，在 Faster R-CNN管道中RoI Head中的残差块之前和包括网络的所有部分都将使用来自对比聚类损失的梯度进行更新。 ? 在学习任务1后，桌子顶部笔记本电脑旁边的几个项目被识别为未知。...一个未识别的类实例仍然存在，ORE成功地将其检测为未知。 下期我们来好好说说何凯明他们团队又做出来重大贡献的思路，有兴趣的你请持续关注，谢谢！ ?
表示），这些对象被逐步标记（蓝色圆圈）并添加到现有知识库（绿色圆圈）中。 第二行：开放世界目标检测模型使用基于能量的分类头和未知感知RPN识别潜在的未知对象。...然后再建立一个用来存储训练过程中的临时特征向量，每个类的特征向量存在其对应位置。 最后在常规损失函数上再叠加一个对比聚类损失来达到强制降低类内差，增大类间差的效果。...对比损失被添加到Faster R-CNN 损失中，整个网络被端到端的训练。...因此，在 Faster R-CNN管道中RoI Head中的残差块之前和包括网络的所有部分都将使用来自对比聚类损失的梯度进行更新。 在学习任务1后，桌子顶部笔记本电脑旁边的几个项目被识别为未知。...由于没有引入Task 3类，如apple和Orange，ORE识别出来并正确标注为unknown。在学习Task 3之后，这些实例在上图(b)中被正确标记。
使用预训练的 CNN 从输入图片或视频中密集采样局部区域，将采样的区域进行聚类，将聚类中心的候选作为代表性候选，将候选的视觉特征向量记为 V。...作者构建了三种非线性映射网络来为对象、关系和属性这三类概念标签软分配（soft-assign）视觉特征向量。概念标签的真实值通过对真实描述使用词类标注工具得到。 ?...图 1.3 C-R reasoning 迭代执行示意图 2. 常识推理模块 将视觉特征向量 V 和知识向量 K 作为输入，使用非线性映射函数 si=φ(vi,ki) 将候选表示为语义特征 S。...Table2 展示了在 MSCOCO 图像数据集上的结果，与未利用语义信息的方法相比（第一行）更高，与使用了预训练检测器的方法相比，作者提出的方法也是能够与之相提并论的。...作者同样展示了他们的方法使用预训练的 Faster R-CNN 检测器用于从图像中提取初始区域的结果。此外，针对各部分的消融实验证实了各模块的有效性，如 Table3 所示。 ? ? ?
因为最终是要有一个稳定的执行指令的环境的，就是PC指针开始工作，CPU开始工作。 一开始的堆栈初始化就是：为 SP（栈指针）和 malloc() 分配 RAM。...引导加载程序和用户应用程序应作为两个单独的 µVision 项目或目标进行编写和构建，从而产生两个单独的可执行映像/应用程序。...中断向量表中的第一个条目是初始堆栈指针（SP）的值，第二个条目是复位向量（Reset Handler）的地址。...MSR MSP, r0：将传入的参数（addr，存储在寄存器 r0 中）赋值给主堆栈指针（MSP）。 BX r14：跳转到链接寄存器（r14，即 LR）中存储的地址，用于返回到调用函数。...data 存在 Flash 中，运行时需要复制到 RAM。 清空 .bss 段（未初始化变量） .bss（未初始化全局变量）在 RAM，需要全部清零。
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