Keil 定制文件名输出Hex文件，可抓取文件定义的软件版本、编译日期、时间

本博客将介绍一种新的时间序列预测模型——FNet它通过使用傅里叶变换代替自注意力机制，旨在解决传统Transformer模型中的效率问题。FNet模型通过简单的线性变换，包括非参数化的傅里叶变换，来“混合”输入令牌，从而实现了快速且高效的处理方式。这种创新的方法在保持了相对较高的准确性的同时，显著提高了训练速度，特别是在处理长序列数据时更显优势。FNet的工作原理，并通过一个实战案例展示如何实现基于FNet的可视化结果和滚动长期预测。预测类型->多元预测、单元预测、长期预测。适用对象->受硬件所限制的时候，FNet是一种基于Transformer编码器架构的模型，通过替换自注意力子层为简单的线性变换，特别是傅里叶变换，来加速处理过程。FNet架构中的每一层由一个傅里叶混合子层和一个前馈子层组成(下图中的白色框)。傅里叶子层应用2D离散傅里叶变换(DFT)到其输入，一维DFT沿序列维度和隐藏维度。总结：FNet相对于传统的Transformer的改进其实就一点就是将注意力机制替换为傅里叶变换,所以其精度并没有提升(我觉得反而有下降,但是论文内相等，但是从我的实验角度结果分析精度是有下降的

基于Matlab的锅炉内胆水温定制控制系统设计及仿真。假设K = 10，滞后时间t = 40s ，采样时间Dt = 10s，给定温度为90℃。 利用Smith算法编写MATLAB程序。

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一、那为啥最近突然Agent那么火 有很多人或许会疑惑，Agent这个东西看起来跟LLM也没差得那么远，那为啥最近突然Agent那么火，而不称之为LLM-Application或者其他的词呢？这就得从agent的来历上说起了。 从哲学意义上讲，“Agent”是指具有意图和行动能力的实体（包括物理世界和虚拟世界中的其他实体）；而“Agency”一词则表示这种能力的行使或体现。 在 20 世纪 80 年代中后期之后，当“Agent”这一概念被引入人工智能领域时，其含义发生了一些变化。在哲学领域，Agent可以是人、动物，甚至是具有自主性的概念或实；然而，在人工智能领域，Agent是一个计算实体（这种计算实体的表现形式有很多种，例如接入真实世界的机器人，对话接口，沙盒环境里的游戏NPC等），它们能够使用传感器感知周围环境，自主做出决策，然后使用执行器采取行动。

本文介绍如何用STM32定时器实现PWM输出波形等定制波形，以STM32F334 Nucleo开发板验证，说明利用定时器的比较输出切换模式，结合DMA外设，可以灵活地输出各种自定义波形。

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