目录 前言 1. 不同蒸馏算法资源占用 2. 不动态调整蒸馏损失 2.1 训练定量化结果 2.1 训练结果可视化结果 3. 动态调整蒸馏损失权重及实验分析 3.1 余弦衰减和指数衰减 3.2 CWD蒸馏损失 3.3 MGD蒸馏损失 3.4 AT蒸馏损失 3.5 SKD和PKD蒸馏损失 4. 调权重心得总结 5…

一.Modbus基本概念 历史背景：由Modicon公司（现施耐德电气）于1979年推出，最初用于PLC通信，现已成为开放标准。 核心作用：实现主从设备间简单高效的数据传输，如读取传感器数据或控制执行器。 主…

使用 Python 库中自带的数据集来实现上述 50 个数据分析和数据可视化程序的示例代码 摘要：由于 sample_data.csv 是一个占位符文件，用于代表任意数据集，我将使用 Python 库中自带的数据集来实现上述 50 个数据分析和数据可视化程序的示例代码…

概述 主要介绍在rockchip rk3588 buildroot中 运行QT程序。需要结合之前的文档：认识DRM显示系统、buildroot中QT开发指导、以及如何集成QT库到3588板子上。 场景：在linux开发中，需要使用QT开发程序，做OSD显示。（如下图显示，显示器播放视频，QT页面悬浮于视频上方，显示…

一、架构层隔离：构建VIP专属资源护城河 1.1 物理资源隔离：专属集群与独立部署 1.1.1 Kubernetes集群隔离 标签化资源分配 通过节点标签将VIP服务固定在高性能实例组，避免与普通服务混部：# VIP服务部署清单 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata:name

内存分段机制 在冯诺依曼机中，内存是一整块。数据放在数据段，代码放在代码段，二者之间不能混合。假设内存分布如下。 JVM的实现 CodeSection类 为了模拟内存中的这种机制，首先定义了CodeSection类。该类用于描述段。 不考虑重定…

完成目标： 学习java下半段课程 知识点： 1.创造异常对象 创建异常对象,只是为了后面学习如何处理异常,其他的暂时没有意义。 public class Demo03Exception {public static void main(String[] args) {String s "a.tx1t";method(s);}public…

目录 PP-OCRv5官方效果如下 C封装、C#调用效果 项目 代码 下载 PP-OCRv5官方效果如下 C封装、C#调用效果 项目 代码 using Newtonsoft.Json; using OpenCvSharp; using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.Drawing; usi…

文章目录 前言一、./build/ci下的文件结构二、基于驱动进行仿真过程牵扯的文件2.1 blackbox.sh文件2.2 demo文件2.3 额外牵扯到的ramulator2.3.1 ramulator简单介绍2.3.2 ramulator使用方法2.3.3 ramulator的输出2.3.4 ramulator的复现2.3.4.1 调试与验证2.3.4.2 与其他模拟器的…

技术术语： 流量观察口：就是我们常说的镜像口，被观察的流量的引流目的端口 流量源端口：企业生产端口，作为观察口观察对象。 命令介绍： [核心交换机]observe-port [观察端口ID或编号（数字&am…

功能 内存空间的分配与回收 地址转换（地址映射）——逻辑地址转换为物理地址，实现内存的访问和管理 内存空间的扩充，即虚拟内存 存储保护 管理内存的方式 连续分配 单一连续分配 内存分为系统区和用户区 简单但内存利用率…

1、创建一个合成（合成1），右键创建形状图层，使用椭圆工具，长按shift键拖动鼠标左键画出圆形，同时按ctrlalthome三个键使圆形中心锚点对齐圆心，关闭描边，圆形图层填充白色。 2、选择形…

一、逻辑回归（Logistic Regression） 与线性回归的区别： 问题类型输出类型举例回归问题连续实数房价预测、气温预测分类问题离散类别（0 或 1）是否患病、是否点击广告、是否合格 我们希望构建一个模型，根据…

方法一：通过软件源安装（推荐） 如果您可以使用 EPEL 或其他第三方仓库，可以尝试这些仓库是否提供了更新版本的 GLIBC。 1. 启用 EPEL 仓库 sudo yum install epel-release -y 2. 搜索可用的 GLIBC 版本： yum list av…

一、神经网络复习与目标 神经网络是多个神经元层层叠加的模型，核心是通过调节权重参数 Θ \Theta Θ，让网络输出逼近目标结果。 输入层：接收特征 x x x隐藏层：通过激活函数 g g g 变换输入，增加模型表达能力输出层…

市场需求文档撰写 一、MRD 的核心定位与价值二、MRD 的核心框架与内容详解2.1 文档基本信息 2.2 市场分析 2.2.1 行业趋势 2.2.2 竞争分析 2.2.3 机会点洞察 2.3 用户画像与需求分析 2.3.1 核心用户画像 2.3.2 需求优先级矩阵 2.4 产品目标与功能规划 2.4.1 商业目标 2.4.2 功…

2025北京理工大学保研上机真题 2024北京理工大学保研上机真题 2023北京理工大学保研上机真题 在线测评链接：https://pgcode.cn/problem?classification1 判断身份证校验位是否正确 题目描述 给定一个身份证号码，判断其最后一位校验位是否正确。 如果…

HTTP 与 HTTPS 有哪些区别？ HTTP 与 HTTPS 是两种常用的网络通信协议，虽然它们的名字只有一个字母之差，但在安全性、数据传输方式、端口号等方面有本质区别。下面是它们的对比与解释： 🔐 一句话区别： HTTP…

一、 为什么要用神经网络？ 逻辑回归只能处理线性可分问题。例如，经典的 XOR 异或问题无法用单层逻辑回归准确分类。神经网络通过多层结构和非线性激活函数，能学习复杂的决策边界，解决非线性问题。 二、神经网络的基本组成 神经网…

LLM 使用本地模型 提取新生成 文本 的token ID序列 这段代码用于从模型输出中提取并解码生成的文本内容，下面为你详细解释： 提取生成的token ID序列generated_ids = output[0][input_ids.shape[1]:]