深度講(jiang)解AI大(da)模型原理(li)，它到底是(shi)如何工(gong)作的(de)
人(ren)工(gong)智能(neng)大(da)模型已成(cheng)為當(dang)今科技領域最令人(ren)矚目(mu)的(de)(de)突(tu)破(po)之一(yi)，從(cong)ChatGPT到文心一(yi)言，這些(xie)強大(da)的(de)(de)AI系統正在改(gai)變(bian)我們獲取(qu)信息、創作內容和解決問題的(de)(de)方式。本文將深入解析AI大(da)模型的(de)(de)運作原(yuan)理，揭示這些(xie)數字大(da)腦背后的(de)(de)技術奧秘。 一(yi)、AI大(da)模型的(de)(de)基本概念 人(ren)工(gong)智能(neng)大(da)模型(簡稱大(da)模型)是指由人(ren)工(gong)神經(jing)網絡構建(jian)的(de)(de)…
什么是(shi)人工(gong)智能神經網絡(luo)
你(ni)是否曾好奇，ChatGPT為何(he)能(neng)像人(ren)類一(yi)樣對(dui)話？手機(ji)相冊為何(he)能(neng)自(zi)動識別(bie)照片(pian)中的人(ren)物？自(zi)動駕駛汽車如何(he)「看見」道路？這(zhe)一(yi)切的背后，都(dou)離不開(kai)一(yi)個核(he)心概念人(ren)工智能(neng)神經(jing)(jing)網絡(luo)。 神經(jing)(jing)網絡(luo)是什么？一(yi)個簡單的比喻 想象一(yi)下教孩子(zi)識別(bie)貓的過程：你(ni)給孩子(zi)看很多(duo)貓的圖片(pian)，并(bing)告訴他「這(zhe)是貓」。經(jing)(jing)過多(duo)次學習，…
神經網絡模型的壓縮與量化技術
一(yi)、概述(shu) 嵌入(ru)式系統中的(de)任務調(diao)度算(suan)法(fa)是(shi)實(shi)時(shi)(shi)操作系統（RTOS）的(de)核(he)心(xin)功能之一(yi)，負責決定何(he)時(shi)(shi)執行(xing)哪個任務，以確保系統資源的(de)高效利用(yong)和實(shi)時(shi)(shi)性(xing)需求的(de)滿足。而(er)現如今常用(yong)的(de)實(shi)時(shi)(shi)調(diao)度算(suan)法(fa)有三種：單(dan)調(diao)速率(lv)調(diao)度（RMS），最早截止時(shi)(shi)間(jian)優先（EDF），最低松弛時(shi)(shi)間(jian)優先（LLF）。這也是(shi)本篇文章要詳細講(jiang)(jiang)一(yi)講(jiang)(jiang)的(de)東西…
嵌入式設備的外設驅動優化(hua)
一(yi)(yi)、為(wei)什(shen)么要(yao)優化(hua)外設驅(qu)動(dong)？ 想(xiang)象一(yi)(yi)下，你的(de)(de)(de)嵌入式設備就(jiu)像一(yi)(yi)個忙碌(liu)的(de)(de)(de)快遞中轉站： l 原始驅(qu)動(dong)：快遞員(yuan)（CPU）需要(yao)親自處理每一(yi)(yi)個包(bao)裹（數據）從貨車（外設）上搬下來，登記，再搬上另一(yi)(yi)輛貨車。效率低，CPU 累(lei)得滿(man)頭(tou)大(da)汗，其他(ta)工作(zuo)都被耽誤(wu)了(le)。 l 優化(hua)后(hou)的(de)(de)(de)驅(qu)動(dong)：引入了(le)自動(dong)化(hua)分揀線（DMA）、更智能的(de)(de)(de)…
嵌入(ru)式系統中定時器的應用實例
一(yi)、嵌(qian)(qian)(qian)入(ru)式 1.1嵌(qian)(qian)(qian)入(ru)式是什么 嵌(qian)(qian)(qian)入(ru)式： 通常把嵌(qian)(qian)(qian)入(ru)式系(xi)(xi)統定義為(wei)一(yi)種以(yi)應用為(wei)中心，以(yi)計(ji)算機(ji)為(wei)基礎，軟硬件可以(yi)剪裁，適(shi)用于系(xi)(xi)統對功能、可靠性、成(cheng)本、體積、功耗(hao)有(you)嚴格要求(qiu)的(de)專用計(ji)算機(ji)系(xi)(xi)統。 其實(shi)在我們看來嵌(qian)(qian)(qian)入(ru)式系(xi)(xi)統其實(shi)就是計(ji)算機(ji)技術的(de)一(yi)種應用表現形式，也可以(yi)理解為(wei)在電子(zi)產品中嵌(qian)(qian)(qian)入(ru)一(yi)個(ge)微(wei)型大…
強化學習中的獎(jiang)勵設計技巧
在人工智能的世界里(li)，強化(hua)學習就像是讓機器學會做決策的游(you)戲。機器通過不斷嘗(chang)試，學會如何(he)獲得(de)更多的獎勵，從(cong)而掌握完成任務的訣(jue)竅。獎勵設(she)(she)計(ji)是強化(hua)學習中的關(guan)鍵，它決定了機器學習的快慢和好(hao)壞。接(jie)下(xia)來，讓我們探(tan)討如何(he)巧妙地設(she)(she)計(ji)獎勵機制(zhi)。 1. 明確(que)目標(biao)導向 想象一下(xia)，如果你給機器設(she)(she)定的目標(biao)是找到…
嵌入式(shi)設備低(di)功(gong)耗模(mo)式(shi)切(qie)換技(ji)巧詳解
在物聯網、可穿戴(dai)設(she)(she)備(bei)、智能家居(ju)等應用場景中，低功耗設(she)(she)計是(shi)嵌入(ru)式(shi)開發的(de)(de)核心要素之一。合(he)理運用低功耗模(mo)式(shi)，不僅可以(yi)顯著延(yan)長設(she)(she)備(bei)的(de)(de)續(xu)航時間，也可以(yi)降(jiang)低系統(tong)的(de)(de)發熱和穩定性風險。 本文將從低功耗模(mo)式(shi)種類、切(qie)換(huan)時機、常見技巧三個維度，系統(tong)性介(jie)紹嵌入(ru)式(shi)設(she)(she)備(bei)如何高效(xiao)切(qie)換(huan)低功耗模(mo)式(shi)，以(yi) STM32 系列 M…
