FreeRtos实时系统:基础知识一.任务调度简介1.抢占式调度2.时间片调度二.任务状态1.FreeRtos中任务存在4种状态2.任务状态列表一.任务调度简介调度器就是使用相关的调度算法来决定当前需要执行的哪个任务FeeeRtos一共支持三种任务调度方式:抢占式调度:主要针对优

3.3自适应学习率当梯度大小不再下降时，并不代表梯度本身已经变得很小接近于0了，有可能是梯度在波谷之间来回震荡。原始的梯度下降在很简单的误差表面上都不一定能够达到临界点，因此引入自适应学习率。3.3.1AdaGrad传统的梯度下降更新参数\(\theta_t^i\)的过程是\[\theta_{t+

在本节提到线性模，我第一反应是我学过的线性代数。曾经学过的简单的数学概念如线性方程被演化成了复杂而强大的工具，用于解决现实世界中的预测问题。这里不仅解释了线性模型的基础原理，还探讨了如何通过添加非线性组件如ReLU函数或Sigmoid函数，将模型提升到一个新的层次。线性模型的局

引入上一篇文章中我们了解了机器学习中最基本的模型线性模型（Linearmodels），由于其过于简单（只能调整其斜率w与截距b）无法反映真实数据中多数折线或曲线情况这种限制称为模型偏差（modelbias）。下文介绍：如何构建更复杂，误差更小的函数解决问题。注：此处的bias与线性模型中的b不同。

Task2.1：《深度学习详解》-3.3&4&5自适应学习率的概念和方法，包括AdaGrad、RMSProp和Adam等优化器。-**训练网络时的梯度和损失变化**：训练网络时损失可能不再下降，但梯度范数不一定小，梯度可能在山谷壁间“震荡”，多数训练未到临界点就停止。-**不同学习率的影响**：学习率过大或过

一、阅读小结        yolo不仅要识别物体的种类还要识别物体的位置1.1、物体检测介绍：1.输入：照片可以利用opencv来提取照片的每一帧，在循环下对视频中每一帧的照片进行处理cap=cv2.VideoCapture(video_path)whileTrue:ret,frame=cap.read()

 一、学前概览        任务内容：criticalpoint并不一定是训练神经网络遇到的最大的阻碍，还有一种叫AdaptiveLearningRate的技术。        任务目的：了解掌握LearningRate和分类损失的计算。        本节出现术语：自适应学习率（rootmeansquare、RM

1线性模型的基本形式线性模型要做的有两类任务：分类任务、回归任务分类的核心就是求出一条直线w的参数，使得直线上方和直线下方分别属于两类不同的样本回归就是用来拟合尽可能多的点的分布的方法，我们可以通过拟合的直线知道一个新样本的相关数值线性模型：试图学得一个通过属性的

一、任务调度调度器就是使用相关的调度算法来决定当前需要执行的哪个任务FreeRTOS一共支持三种任务调度方式：抢占式调度主要是针对优先级不同的任务，每个任务都有一个优先级，优先级高的任务可以抢占优先级低的任务。时间片调度主要针对优先级相同的任务，当多个任务的优先

精读代码：baseline的代码主要分为以下几个部分：安装和卸载依赖包加载数据集数据预处理使用Data-Juicer进行数据处理数据整理与训练图像生成：设置正向提示词，反向提示词，执行次数，图片尺寸设置随机种子，控制图片是否可以重复生成，并将图像保存为jpg文件。合并图像

在大数据、大模型时代，随着大模型发展，互联网数据渐尽且需大量处理标注，为新模型训练高效合成优质数据成为新兴问题。“天池BetterSynth-多模态大模型数据合成挑战赛”应运而生，旨在探究合成数据对多模态大模型训练的影响及高效合成方法策略，推动多模态大模型数据合成创新。比赛关

   纯小白，自学！从零入门AI生图（AIGC方向）基于魔搭社区“可图Kolors-LoRA风格故事挑战赛”开展实践学习。#DatawhaleX魔搭AI夏令营#一、利用AI精读baseline学习代码   task2的目的是精读baseline，从代码层面理解AI生图，直播演示了用通义千问解析代码，我也用GPT-4o,文心

背景从零入门AI生图原理&实践是Datawhale2024年AI夏令营第四期的学习活动（“AIGC”方向），基于魔搭社区“可图Kolors-LoRA风格故事挑战赛”开展的实践学习——适合想入门并实践AIGC文生图、工作流搭建、LoRA微调的学习者参与学习内容提要：从文生图实现方案逐渐进阶，教程

代码逐行解析先记录一下baseline代码通义千问生成的逐行解析：#安装Data-Juicer和DiffSynth-Studio!pipinstallsimple-aesthetics-predictor#安装simple-aesthetics-predictor!pipinstall-v-edata-juicer#安装data-juicer!pipuninstallpytorch-lightning-y#

学习目标：-无名侠的课，看二进制培训（第二集和第三集）（https://space.bilibili.com/7761039/video）-会反汇编-会字符串搜索(f12)-会简单异或解密了解一下操作系统linux系统的可执行文件的后缀windows系统的可执行文件的后缀了解安装die(DetectItEasy)

RTOS概念‌‌‌‌‌‌RTOS全称是RealTimeOperatingSystem，中文名就是实时操作系统，提供了任务调度、内存管理、中断处理等功能。‌1.任务调度：裸机编程需要手动调度任务，而RTOS提供自动的任务调度器。2.硬件管理：裸机编程需要开发者手动管理硬件资源，RTOS提供了

写在前面这个是datawhale夏令营2024年第三期的第二次Task的笔记，由于Task2要求的是精读代码，而我在第一篇文章中已经精读的差不多了，这篇文章我就总结升华一下上篇文章的内容，并且补充说明一下上一篇文章说的不太完善的__main__函数后面的部分内容。好了，我们开始今天的探索之旅

前言DatawhaleAI的夏令营（线上的），这期夏令营是基于天池平台“第二届世界科学智能大赛物质科学赛道：催化反应预测”开展的从零入门AIforScience。上篇文章完成Task1教程后，继续给大家干Task2的教程，话不多说，开整！正文第一步：1.打开魔塔社区：链接如下：魔搭社区汇聚各领域最先进的

 一、了解机器翻译在运行task1时，我仅仅只是按照教程一步步走下去，不理解每一步的意义，也不懂什么叫做机器翻译。于是在task2中碰了壁。1.机器翻译的含义机器翻译（MT）是自然语言处理领域的一个重要分支，其目标是将一种语言的文本自动转换为另一种语言的文本。机器翻译的发展经历

    Task2的任务是组队+寻找灵感，这里不作阐述；Task3的任务是实现RAG应用，阅读文档并观看卢哥的直播后，结合个人经验做个分享。    运行大语言模型，对LLM使用的加深，我们发现，在使用过程中，大模型会有很多幻觉出现。为了解决幻觉，科研人员提出了各种各样的方案

基于Seq2Seq的Baseline详解先就是安装基础包环境在这里多用上了几个库：torchtext：是一个用于自然语言处理（NLP）任务的库，它提供了丰富的功能，包括数据预处理、词汇构建、序列化和批处理等，特别适合于文本分类、情感分析、机器翻译等任务『Torch分离的NLP库』jieba：是一个中文

一、实先准备importnumpyasnpimportpandasaspdimportlightgbmaslgbfromsklearn.metricsimportmean_squared_log_error,mean_absolute_error,mean_squared_errorimporttqdmimportsysimportosimportgcimportargparseimportwarningswarnings.filter

数天未见，进步如何？距第一篇笔记发布已过多日，在笔记中立下的flag推动下再次打开CSDN创作中心来记录学习进展。首先让我来对竞赛项目和datawhale提供的baseline做一个简单的梳理：balseline网址：https://www.kaggle.com/code/littlejian/deepfake-ffdv-baseline项目要求：判断一

Task2：从baseline代码详解入门深度学习准备工作数据集数据集被划分为三种，分别是：训练集，开发集测试集。训练集数量最多，用于训练模型，开发集用于在训练中不断调整模型的参数，架构，测试集用于测试模型模型基于seq2seq模型主要由encoderdecoder两部分构成使用GRU模型大致可以理

Task1的baseline我们是基于经验模型（使用均值作为结果数据）来解决的问题，Task2版本教程将使用机器学习模型解决本次问题，模型使用简单，数据不需要过多预处理；使用机器学习方法一般主要需要从获取数据&增强、特征提取和模型三个方面下手。一般的使用机器学习模型解决问题的主要步骤