macbook使用方法
Macbook使用笔记 左右分屏：按住Option键拖移窗口，或将指针放在左上角的绿色图标上 分屏幕：三指往上推然后再在顶部把两个软件单指结合到一起 delete键按：fn+删除键，可以删除光标后面的字符 直接到达桌面：四个指头放大然后手拿开 切换输入法：control空格 删除文件：command+delete Safari新建标签页打开：command+左键 截图大全 全屏截图并保存到剪切板：Control + Command + Shift + 3 选择区域截图并保存到剪切板：按下Control + Command + Shift + 4 全屏截图：com➕shift➕3（ipad标注同步） 矩形截图：com➕shift➕4...
swift笔记
0326看到了集合 siwft笔记 引言-写给我自己在学习swift成为苹果开发者之前的猜想 怎么学习swift？如何制作并发布一个由swift制作的软件并发布到ios商店，首先我在知乎等渠道已经知道开发者的一些内容，并且知道了swift和c-sharp的选择问题。重点是怎么学？我这里想的是可以先从国内别人整理好的教程先速通一遍，然后在苹果开发者网站学习新的swift特性。 我的目标是什么？我的时间可太宝贵了，做这个事一定事出有因并且有所成就，我的目标很简单，就是完成一个成品软件，在竞争的时候可以展出，可以顶替一个实习经历。 学习链接： apple开发者的官方教程 apple的官方中文教程 菜鸟教程 swift编程语言中文教程 [youtube上一个声音很好听的教学up](https://www.youtube.com/ChaoCode 博主) 如何阅读Apple developer网站 这是主页 首页的讲座、WWDC、开发者你好（其实指向新闻hello）、开发者见面（其实指向events，是苹果最近的闲暇过从）是单独一个网页 顶部探索 和 首页pathway...
证券投资
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MindNLP模型微调超级笔记
MindNLP模型微调超级笔记 乱七八糟的学习参考 已完成的bloom模型微调 pull链接这里面只有训练的部分结果，然后讲的是实现了bloom-3b在databricks-dolly-15k数据集上面的lora微调，不知道这个pytorch的训练过程是从哪来的，然后发现lora微调是一种微调方法，然后这里能够找到他fork的仓库，在mindNLP仓库是看不到改动的，需要去他提交pullrequst的fork的仓库，然后在这里点击可以到他fork的仓库，fork的仓库，同时可以看到这里fork后的仓库重新创建的分支叫做intern，然后查看commit改冲在哪里，找到发现在这里mindnlp/llm/finetune/bloom/bloom-3b-qlora，也就是说任务是微调的话就把代码放在llm/finetune这个目录下，然后对比官方的mindspore的仓库发现确实这里pull...
NLP任务微调笔记
NLP任务微调笔记 NLP数据集没有像CV一样大量标号的数据集，所以NLP一般是自监督的，有两种自监督的模型： LM：语言模型，预测下一个词 MLM：带掩码的语言模型，完形填空 每种预训练模型基于不同的技术也分为两种： Word embddings： LSTM之类的传统的 Transformer based pretrained model： Bert：基于encoder，针对Bert的微调，把最后一层重新设计随机初始化，做分类只需要拿出一个然后训练，做QA只需要输出答案的位置 GPT：基于decoder T5：基于encoder和decode 如何做分词 数据集一般是用Unicode进行编码，是对世界所有语言的一种编码，但是我们需要将这些文字变成数字编码的向量，就需要分词 1"我是一个用于测试输出unicode编码的文字".encode('utf-8')#可以看到每个字对应的unicode编码...
mindNLP使用方法以及NLP模型的使用
mindNLP API reference 另一个API reference，这个全 介绍这是什么 MindNLP是基于MindSpore的开源NLP库。这个是个package，类似于huggingface的transformer库，有 250+ 预训练模型支持类似 huggingface transformers 的 API。您可以通过以下代码片段轻松使用，这样可以直接使用已经定义好的模型并且还有模型的权重：支持的模型 123import mindnlp.transformers import AutoModelmodel = AutoModel.from_pretrained（'bert-base-cased'） 全面的数据处理：将多个经典的 NLP 数据集打包成友好的模块，以便于使用，例如 Multi30k、SQuAD、CoNLL 等。 友好的 NLP 模型工具集：MindNLP 提供了各种可配置的组件。使用 MindNLP 自定义模型很友好。 易于使用的引擎：MindNLP 简化了 MindSpore 中复杂的训练过程。它支持...
zed相机使用
Zed相机的驱动安装和图像视频获取 和众多的深度相机一样，下载SDK，然后SDK里有个上位机可以用来快速的获取视频和可视化，然后还有一套ROS，C++，python的API可以编写一些定制程序。 型号 型号 ZED mini垃圾 ZED 2 黑色的 ZED白色的 最垃圾 ZED 2I 想要的 特点 不写了自己看 帧率 陀螺仪 驱动安装 ZED SDK-Python 的环境后面装 我的cuda环境：cuda12.4 参考官网的下载方式是SDK，针对不同硬件平台和cuda版本下载不同的SDK版本，这里下载的SDK版本号是4.2。 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041$ sh ./ZED_SDK_Ubuntu22_cuda12.1_v4.2.5.zstd.runVerifying archive integrity... 100% MD5 checksums are OK. All...
FPV ESC学习笔记
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LLVM tablegen
LLVM和LLVM tablegen学习笔记 LLVM介绍 LLVM 是一个跨平台（可在 Linux、Windows 和 Mac 上使用）C/C++ 编译器工具集，像 GCC一样。 LLVM 可以编译用 C、C++ 和 Objective-C 编写的代码。 LLVM 通过 libc++ 和 libc++ ABI 项目支持 C++11、C++14 和 C++17。 LLVM 还部分支持最新的 C++20 和 C++2b 标准。LLVM之所以优秀，在于以下几点： LLVM的中间表达（IR）是可以阅读的文本形式的，其他很多编译器却只有内存中的数据结构，使得学习调试难度大增。 LLVM 工具集提供的 Clang 可以比 GCC 更快地编译 C 和 C++ 代码。与 GCC 相比，LLVM 调试器 LLDB...
大恒相机硬触发
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