大型语言模型（LLM）是深度学习领域的重要组成部分，专门设计用于处理自然语言处理（NLP）任务。这些模型基于深度神经网络，尤其是转换器架构，能够理解和生成文本，涵盖了从简单的语言识别到复杂的语义理解等多个方面。在本文中，我们将深入探讨LLM的定义、工作原理、训练过程及其广泛应用。 大型语言模型是通过海量数据训练出的超大规模深度学习模型。它们使用多层的转换器模型，这些模型由编码器和解码器构成，具备自注意力机制，能捕捉到文本中的上下文信息和词汇关系。与传统的循环神经网络（RNN）不同，转换器可以并行处理输入序列，提高了训练效率，尤其在利用GPU加速时效果显著。 LLM的运作依赖于单词的向量化表示，即单词嵌入，使得具有相似意义或上下文关系的单词在高维空间中靠近，便于模型理解。在训练阶段，模型通过无监督学习，学习词汇的意义和上下文，然后通过微调适应特定任务，如翻译、问答等。微调和提示调优是两种策略，前者针对特定任务优化模型性能，后者则可能在无样本或少量样本的情况下让模型理解任务指令。 训练大型语言模型通常涉及两个主要阶段：训练和推理。训练时，模型会经历前向传播和反向传播，以更新权重和偏差；而在推理阶段，仅进行前向传播以生成预测。模型的参数数量巨大，代表了模型学习到的知识库，这使得它们能够在医疗、金融、娱乐等领域实现多种NLP应用，如翻译、聊天机器人、AI助手等。 训练大型语言模型通常需要庞大的文本数据集，如维基百科或GitHub上的内容，包含数以万亿计的单词。这些数据的质量直接影响模型的性能。训练过程中，模型会自我学习，理解词汇的含义和语境，例如学会区分“right”作为“正确”和“右”的含义。微调阶段，模型会针对特定任务（如情感分析）进行调整，通过示例或无示例的提示来教会模型执行任务。 总结来说，大型语言模型是深度学习在自然语言处理领域的革命性成果，它们通过大规模训练和微调，能够理解并生成复杂的文本，为众多应用场景提供了强大的支持。随着技术的发展，我们可以期待未来LLM在更多领域展现出更智能的表现。

"ISO-PAS 5112 标准解读——从审核视角解析汽车网络安全管理体系（CSMS）" ISO-PAS 5112 标准是国际标准化组织（ISO）发布的一份审核指南，旨在指导汽车网络安全管理体系（CSMS）的建设和审核。该标准于2022年3月31日正式发布，由道路交通ISO/TC22技术委员会-电气电子部件及通用系统SC 32分委会筹备编写。ISO-PAS 5112紧密衔接《ISO/SAE 21434 道路交通—网络安全工程》（以下简称“ISO/SAE 21434”）标准相关要求，以支撑指导其审核工作，而后者是全球首个汽车网络安全管理体系的国际标准。 ISO-PAS 5112 的重要性在于，它为汽车行业提供了一个系统的审核指南，帮助从业者从审核的角度理解汽车网络安全管理体系，从而更好地构建思路，开展实践。该标准的发布对汽车行业的网络安全管理体系建设产生了深远的影响。 ISO-PAS 5112 的适用范围包括汽車产业链中实施汽車网络安全工程的企业及开展相关审核工作的组织。但是，该标准仅针对组织层面的网络安全活动，项目及产品层面的工作成果可以作为实施网络安全管理体系的证明，但并不是在ISO-PAS 5112的讨论范围内。 ISO-PAS 5112 标准的内容结构与ISO 19011基本相同，充分体现了ISO 标准体系的协调性和规范性。在标准各项条文中，均提出应首先遵守ISO 19011相应条款要求。同时，ISO-PAS 5112也规定了审核人员/团队应具备的知识和技能，其中包括充分掌握ISO/SAE 21434标准所规定的网络安全活动。 ISO-PAS 5112 与其他相关文件的关系也很重要。例如，ISO-PAS 5112与ISO 19011的关系体现在它们的内容结构基本相同，充分体现了ISO 标准体系的协调性和规范性。ISO-PAS 5112与ISO/SAE 21434的关系则体现在它们紧密的关联性上，ISO-PAS 5112作为支撑ISO/SAE 21434审核的标准，其与ISO/SAE 21434的紧密关联性是不言而喻的。 此外，ISO-PAS 5112与VDA红皮书汽車网络安全管理体系审核指南的关系也很重要。VDA红皮书定位于对R155法规CSMS认证部分的审核操作指南，与ISO-PAS 5112具有很强的关联性但侧重有所不同。总体来看，ISO-PAS 5112更强调审核体系下程序规则的完整性与规范化；VDA红皮书侧重于对R155法规中在审核实操方面未尽内容的补充及细化。 ISO-PAS 5112 标准是汽车行业网络安全管理体系建设的重要指南。该标准的发布对汽车行业的网络安全管理体系建设产生了深远的影响。同时，ISO-PAS 5112 标准也为汽车行业提供了一个系统的审核指南，帮助从业者从审核的角度理解汽车网络安全管理体系，从而更好地构建思路，开展实践。

该资源详细解读可关注博主免费专栏《论文与完整程序》21号博文 大量电动汽车投入运营，其充放电将对电力系统产生很大影响。针对电动汽车分层分区域控制模式，重点分析底层控制中心接收到上级调度指令后如何协调与控制本区域内电动汽车的充放电行为。考虑电动汽车充放电地点的分散性和时间的随机性，提出了一种区域内电动汽车充放电控制策略。通过仿真计算，得到了该控制方式下区域内电动汽车充放电对负荷曲线的影响。电动汽车充电负荷作为可调度负荷，可减小负荷高峰期的供电压力，提高负荷低谷时的机组利用率，提高电网的经济运行水平，其优化调度对电网意义重大。基于部分电动汽车用户实际中不接受电网调度的事实，以所有电动汽车用户的充电成本之和最小、电网负荷方差最小为目标，以用户充电需求等为约束，建立了电动汽车负荷的多目标优化调度模型。模型在保证用户充电获益的同时优化电网运行。采用改进粒子群算法求解模型，仿真结果表明，用户充电选择将影响充电调度方案、用户经济性和电网运行安全。在充电调度中，需要考虑用户的充电选择。

Agent的起源 Agent的概念来自于哲学领域，在哲学中，"Agent"（代理人）通常指的是能够主动行动、具有意识或意愿、有能力做出决策和选择的实体。这个概念涵盖了人类、动物和可能的人工实体（比如机器人或计算机程序）。Agent的定义和性质在不同的哲学学派和文化背景下可能有所不同，但通常都涉及到有目的地行动和意识的存在。 自1980年代中期以来，计算机和人工智能领域对Agent的研究显著增加，Wooldridge等人首次将Agent引入到人工智能，并以此为基础来定义人工智能：它是计算机科学的一个子领域，旨在设计和构建表现出智能行为方面的计算机化代理人。在这个人工智能的定义中，比较模糊的词就是“智能行为”，我个人理解智能行为基本上可以等同于哲学领域所提出的主动行动、具有意识或意愿、有能力做决策和选择，区别在于哲学领域的Agent可以是人类、动物，而计算领域则是计算实体。引述的理解：实质上，人工智能Agent并不等同于哲学上的 Agent；相反，它是在人工智能背景下哲学 Agent概念的具体化。在对AI Agent的研究中，将人工智能Agent视为能够使用传感器感知其环境、做出决策，然

卡尔曼滤波

OSI七层协议大白话解读.docx

DETR（DEtection TRansformer）是一种基于Transformer架构的端到端目标检测模型，其主要流程包括： 1. 特征提取：通过卷积神经网络提取输入图像的特征。 2. Transformer编码器：将特征图输入Transformer编码器，利用自注意力机制和全连接层获取位置的上下文信息。 3. 对象查询：引入特殊的“对象”查询向量，指导模型在每个位置关注的对象类别。 4. 解码器：将Transformer编码器的输出作为解码器的输入，通过多层自注意力计算和全连接层计算生成每个位置的对象特征。 5. 对象匹配：将对象特征与所有可能的目标类别进行匹配，产生候选框和得分。 6. 位置预测：为每个候选框产生精确的位置预测。 DETR简化了目标检测流程，无需使用锚框或非极大值抑制，直接输出目标检测结果

帕德博恩数据集详细解读（一看就懂）

与传统的Transformer相比，Swin Transformer通过采用分层结构和窗口内注意力机制，实现了更高效的计算和更好的适用性于图像识别、目标检测和语义分割等任务 1. 层次化特征表示 Swin Transformer通过构建层次化的特征表示，使模型能够捕获从细粒度到粗粒度的不同层次的视觉信息，这对于处理图像中的多尺度对象至关重要 2. 移动窗口的注意力机制 不同于传统Transformer中的全局自注意力机制，Swin Transformer采用了局部窗口内的自注意力计算。通过这种方式，它显著降低了计算复杂度，并且通过窗口间的移动操作保持了全局上下文的连续性 3.动态调整的窗口 Swin Transformer设计了一种机制来动态调整注意力窗口的大小，这种灵活性允许模型根据不同层次的特征和任务需求调整其感受野，从而更有效地处理图像信息 4. 跨窗口连接 为了解决局部窗口限制内的信息孤岛问题，Swin Transformer引入了跨窗口的连接方式，通过这种方式可以在不增加计算负担的情况下，有效地整合全局信息

嵌入式主控模块采用了基于ARM7TDMI-S内核的微控制器LPC2148，集成度非常高。内嵌40kB的片内静态RAM和512kB的片内Flash存储器，片内集成ADC、DAC转换器，看门狗，实时时钟RTC，2个UART，2个I2C还有SPI等多个总线接口，及USB2.0全速接口。