大模型入门学习笔记.zip 大模型入门学习（主要基于DataWhale组织的学习任务） ## Task 01 梳理了语言模型的进化史。 ## Task 02 这一节主要是讲述大模型的能力，通过一些任务来探索，这里我整理了prompt的范式，包括一个范例，另外整理了langchain介绍，包括一些langchain示例。 ## Task 03 这一部分主要整理了ChatGPT的原理，包括ChatGPT训练的三个阶段，目前这部分仅是简单叙述，接下来会对具体的技术细节进行总结。 ## Task 04 这一部分主要梳理了GPT的进化史，从GPT-1到GPT-3，从数据、模型、训练方式有了一个大致的了解。 ## Task 05 这一部分整理了ChatGPT从零开始的训练流程，主要包括预训练、指令微调、奖励模型三个阶段。

带有MPPT功能的光伏阵列Matlab通用仿真模型pdf,基于光伏模块直流物理模型，在matlab仿真环境下，开发了光伏阵列通用仿真模型。利用该模型，可以模拟任意太阳辐射强度、环境温度、光伏模块参数、光伏阵列串并联方式组合下的光伏阵列I-V特性。此外，该模型还融合了光伏阵列的最大功率跟踪功能，可以用于光伏发电系统和风光复合发电系统的动态仿真。

永磁同步电机递推最小二乘法电机参数(电阻、电感、磁链、转动惯量和阻尼系数)辨识Simulink仿真模型，最小二乘法原理及参数辨识表示说明文档： 永磁同步电机参数辨识+最小二乘原理：https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/136848807

一个IFC模型文件（木架构实例）

视直接甲醇燃料电池DMFC(Direct Methanol Fuel Cell)为复杂的非线性系统,综合应用现代控制理论和模糊控制技术,建立状态空间模型,设计参数自适应模糊PID控制器,规定模糊控制规则,把多输入多输出系统转换为单输入单输出系统.采用Matlab软件,对以阴极空气进料速度为输入量,以电堆的输出功率为输出量的系统进行仿真.结果表明,所设计的控制方案能够有效提高DMFC系统的工作性能.

BRMM 类实现了用于模拟和估计有限混合模型参数的算法。 混合模型通常用于聚类分析，即将数据分组。 该模型专为包含异常值和/或缺失值的数据而设计。 BRMM 对象将每个原型建模为具有特定组件参数的重尾分布。 根据贝叶斯范式，参数配备了共轭先验分布。 该模型还包含表示数据中缺失值和数据质量的隐藏变量。 参数和隐藏变量的后验分布通过近似变分推理算法进行估计。 此提交包括一个测试函数，该函数生成一组合成数据并从这些数据中学习模型。 测试函数还绘制根据模型聚类的数据，以及每次迭代后数据的边际对数似然的变分下界。 如果您发现此提交对您的研究/工作有用，请引用我的 MathWorks 社区资料。 如果您有任何技术或应用相关问题，请随时直接与我联系。 指示： 下载此提交后，在您的 MatLab 工作目录中提取压缩文件并运行测试函数 (brmmtest.m) 进行演示。

yolov3-tiny训练模型，用pytorch框架搭建，让高配置的电脑，笔记本也能训练v3tiny模型，并且部署到树莓派等视觉实践项目中进行视频实时目标检测，优点在于检测速度快，模型体积小，方便部署和搭建，对于很多新手小白来说十分友好，该模型搭配我博客所讲的方法可以让你们快速入门进行目标检测项目，YOLOv3是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。而YOLOv3-tiny是YOLOv3的简化版。YOLOv3-tiny是YOLO系列中的一个目标检测模型。它是基于深度学习算法的目标检测模型，具有较快的检测速度和较低的计算资源要求。YOLOv3-tiny相对于YOLOv4-tiny在性能上有所下降，但仍然可以实现一定的目标检测准确率。yolov3-tiny 相对于其他版本的 yolo 网络有以下优势yolov3-tiny 具有更快的推理速度，适用于对实时性要求较高的应用场景。 yolov3-tiny 在保持较高检测精度的同时，具有更小的模型体积，占用更少的存储空间。 yolov3-tiny 适合于在计算资源有限的设备上进行目标检测任务。

内容概要：该资源介绍了使用机器学习方法对毒蘑菇进行分类的实现。主要包含了逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、决策树和人工神经网络等六种监督学习模型的应用。 适用人群：对机器学习和分类算法感兴趣的学习者、数据科学家、机器学习工程师等。 使用场景及目标：本资源可用于学习如何使用不同的监督学习模型对毒蘑菇进行分类，帮助用户理解各种模型的原理和应用场景，并能够根据实际需求选择合适的模型进行分类任务。 其他说明：资源中提供了详细的代码示例和实验结果，以及对比不同模型在毒蘑菇分类任务上的性能评估，帮助用户深入理解各个模型的优缺点和适用范围。

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辉芒微FMDIDE_Setup_V3.1.1.8.exe与编译器CompilerSetup2.0.6.exe，这两个同时安装后FMDIDE才能正常使用。