STM32单片机采用了ARM Cortex-M架构，这是一个专为嵌入式应用设计的高效架构。学习的第一步就是了解这个架构的基本特点，如中断机制、低功耗模式、以及各个寄存器的功能。掌握这些基础知识对后续的编程和开发至关重要。ARM Cortex-M架构是ARM公司设计的一系列高能效、低成本的32位RISC处理器核心，广泛应用于嵌入式系统和微控制器领域。Cortex-M系列以其高性能、低功耗和易于开发的特点，成为了物联网(IoT)设备、汽车电子、工业控制等应用的首选微处理器架构。

AI Agent，或称为人工智能代理，我更愿意称为AI智能体。它是一种模拟人类智能行为的人工智能系统，以大型语言模型（LLM）作为其核心引擎。它们能够感知其环境，做出决策，并执行任务以实现特定的目标。AI Agent的设计理念是赋予机器自主性、适应性和交互性，使其能够在复杂多变的环境中独立运作。本文全面探讨了AI Agent的基本概念、类型、架构和关键技术对比。AI Agent作为人工智能领域的活跃分支，已经展现出其在多个行业中的实用性和变革潜力。

什么是GPT？GPT模型，全称为Generative Pre-trained Transformer，是由OpenAI团队开发的一种基于深度学习的自然语言处理（NLP）模型。GPT-1：这是GPT系列的第一个版本，发布于2018年。**GPT-1具有1.17亿个参数，使用Transformer的Decoder结构作为基础，并采用了预训练的语言模型。**它在多项自然语言处理任务上取得了很好的表现，如文本生成、机器翻译和阅读理解等。GPT-2：GPT-2是GPT系列的第二个版本，发布于2019年。

DeepSeek是由中国初创公司DeepSeek所开发的一款大型语言模型。该公司成立于2023年，并通过开源的方式快速吸引了开发者和研究者的关注。DeepSeek的首个版本——DeepSeek-R1，自发布以来便在业内引发了广泛讨论。其最大特点之一是能够在逻辑推理、数学推理以及实时问题解决方面展现出独特的优势。相较于其他同类模型，DeepSeek的设计目标是让人工智能能够更高效地处理结构化数据与知识密集型任务，尤其是在需要复杂推理和精准计算的场景下。这使得DeepSeek成为一种更为通用的推理工具。

本文聚焦 Hive 数据仓库，开篇回顾 Impala 成果后深入阐述 Hive 起源发展、与传统数据库差异，深度剖析其架构核心组件（元数据存储与运行时引擎）及多种数据存储格式（Parquet、ORC），结合多行业案例展示应用，提供代码示例，结尾设互动并预告后续内容，为 Hive 数据仓库应用提供全面专业参考。

可以看到其实就是指定了配置文件,kubernetes的版本和kubesphere的版本。可以看到我们有三台机器,并且内部互通.点击复制标志可以复制它的内网的ip地址。进行一键部署的,现在我们准备3台机器,用kubekey,部署k8s集群.上一节我们在一个单节点上部署了kubesphere,使用kubekey。可以看官网,有all in one 就是所有的都装在一个机器上.也是首先执行上面的这两个命令,下载配置文件。可以看到安装步骤,跟着做就可以了.然后可以看到有个多节点安装,打开。连接上三台机器,首先。

DeepSeek 在动画视频制作领域展现出了独特的价值和潜力。通过与其他 AI 工具和传统软件的协同工作，它为动画视频制作提供了从脚本生成到画面设计，再到视频合成与后期处理的全流程支持。在训练动画视频方面，从明确目标与类型，到创意与脚本生成、分镜与视觉设计，再到动画制作工具选择和音效与合成，DeepSeek 都能发挥重要作用，帮助创作者提高制作效率和质量。

以一名lol资深玩家和全栈开发工程师的的视角，结合分布式系统架构理论与大模型辅助，解析lpl饭圈生态及其带给开发工程师的启发。

CLOS Networking 是指使用 Clos 网络拓扑结构（Clos Network Topology）进行网络设计的一种方法。该方法是由贝尔实验室的工程师 Charles Clos 在1950年代提出的，以解决电路交换网络的可扩展性和性能问题。随着现代计算和网络技术的发展，Clos 网络拓扑被广泛应用于数据中心网络架构，特别是在大规模数据中心中。

在机械电子工程产业中，人工智能的加持可用于故障诊断、生产流程优化、产品设计辅助等方面，比如通过分析设备数据预测故障，或优化生产线调度提高效率，提高生成效率、降低人员作业的安全风险。对于人工智能大模型当下的发展阶段，如何落地，并在横向领域发挥出作用成为越来越被关注的话题，笔者的朋友提出了几个问题：DeepSeek的用处除了在信息库里提取提问者需要的有效信息外还有别的功能吗？在车身焊接环节，基于深度学习的视觉系统（如YOLOv5）检测焊点质量，误检率低于0.5%，较传统光学检测效率提升5倍。

混合专家（Mixture of Experts，简称 MoE）模型，是一种利用多个不同的子模型（或“专家”）来提升大语言模型（LLM）质量的技术。模型中的每个专家都是一个独立的神经网络，专门处理输入数据的特定子集或特定任务。例如，在自然语言处理任务中，一个专家可能专注于处理与语言语法相关的内容，而另一个专家可能专注于语义理解。门控网络的作用是决定每个输入样本应该由哪个专家或哪些专家来处理。它根据输入样本的特征计算出每个专家的权重或重要性，然后根据这些权重将输入样本分配给相应的专家。

本文深入且全面地剖析了 Hive 数据仓库的星型与雪花型架构，从结构、性能、数据冗余、维护成本及适用场景等多维度展开对比分析，结合详实的电商、金融案例及精准的 Hive SQL 代码示例，为架构选择提供专业且实用的参考，助力读者在大数据领域的探索与实践。

在 AIGC 发展浪潮中，推理效率与准确性一直是大家关注的重点。《QWQ-32B 于蓝耘 MaaS 平台：基于 Transformer 架构的 AIGC 推理优化策略》这篇文章，深入探讨了在蓝耘 MaaS 平台上，运用 Transformer 架构对 QWQ-32B 模型开展推理优化的相关内容。对于正在探索提升模型性能方法的开发者，或是寻求更高效 AIGC 解决方案的企业而言，文中思路也许能为您带来一些启发，助力您在 AIGC 领域探索前行，不妨一读。

本文将深入探讨 Uniswap 的自动做市商（AMM）模型的数学推导，并详细解析其智能合约架构设计。

为了进一步探讨 SIMD/SIMT 与 AI 芯片之间的关系，本文将详细介绍 SIMD 单指令多数据和 SIMT 单指令多线程的计算本质，以及对 NVIDIA CUDA 底层实现 SIMD/SIMT 的原理进行讲解。

面向：拿、找对象：能干活的东西面向对象编程：拿东西过来做对应的事情//面向对象，导入一个随机数 Random r = new Random();//面向对象，输入一个随机数 System . out . println(data);// 面向对象，输出一个数 System . out . println("请输入一个数：");} }//面向对象，导入一个随机数 Random r = new Random();

近年来，卷积神经网络（CNN）在医学图像分析领域取得了重要进展。尤其是基于U形架构和跳跃连接的深度神经网络广泛应用于各种医学图像任务。然而，尽管CNN表现优异，但由于卷积操作的局部性，其难以很好地学习全局和长距离语义信息的交互。在本文中，我们提出了Swin-Unet，一种用于医学图像分割的类Unet纯Transformer模型。被切分为Token的图像块输入到基于Transformer的U形编码器-解码器架构中，通过跳跃连接实现局部和全局语义特征的学习。

通过游戏对象与组件的设计、渲染系统的多种选择、物理系统的真实模拟、音频系统的丰富功能以及输入系统的灵活处理，Unity为开发者提供了强大的工具和功能。MonoBehaviour生命周期方法包括Awake、Start、Update、FixedUpdate、LateUpdate、OnDisable和OnDestroy等，它们在不同的时间点被调用，以实现游戏逻辑的控制。Unity是一款跨平台的游戏开发引擎，其强大的功能和灵活的架构使得它成为众多游戏开发者的首选。Unity的音频系统负责管理和播放游戏中的音频。

腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek满血版能源大模型的深度融合，标志着能源行业从经验驱动向认知智能驱动的范式跃迁。决策智能化：将能源系统响应速度从小时级压缩至秒级，决策准确率提升40%运营精细化：设备利用率从行业平均65%提升至89%，运维成本降低35%服务普惠化：偏远地区能源服务覆盖率从58%跃升至92%，价格可负担性指数改善28%

动态异构计算是DeepSeek架构的核心。传统的计算框架通常将任务固定分配到特定的硬件设备上，而DeepSeek则通过智能调度算法，动态地将任务分配到最适合的设备上。这种灵活性不仅提高了计算效率，还降低了能耗。DeepSeek架构通过动态异构计算、万亿参数稀疏化训练和多模态认知引擎，为大规模AI模型的训练和推理提供了全新的解决方案。本文详细介绍了这些技术的设计理念和实现细节，并通过丰富的Java示例展示了如何在实际项目中应用这些技术。希望本文能为读者提供有价值的参考，推动AI技术的进一步发展。