Speeduino —— 基于 Arduino 的发动机管理系统
Speeduino 是一个基于低成本和开源 Arduino 平台的灵活、功能齐全的发动机管理系统(EMS)。它提供构成发动机管理系统的硬件、固件和软件组件,所有这些组件均在开放许可下提供。
构成系统的各种组件:
- Speeduino 板:这是 Speeduino ECU 的主体,包含所有驱动程序和 IO 电路。
- Arduino:这是 Speeduino 的大脑,包含处理器、内存和存储。它插入 Speeduino 板以与车辆接线连接,通常是 Arduino Mega 2560。
- 固件:这是在 Arduino 板上运行并为其操作提供动力的系统软件。

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“真正开放”大模型 Falcon 登陆 Hugging Face 生态
引言 Falcon 是由位于阿布扎比的 技术创新研究院 (Technology Innovation Institute, TII) 创建的一系列的新语言模型,其基于 Apache 2.0 许可发布。值得注意的是,Falcon-40B 是首个“真正开放”的模型,其能力可与当前许多闭源模型相媲美。这对从业者、爱好者和行业来说都是个好消息,因为“真开源”使大家可以毫无顾忌地基于它们探索百花齐放的应用。 本文,我们将深入探讨 Falcon 模型: 首先探讨它们的独特之处,然后 展示如何基于 Hugging Face 生态提供的工具轻松构建基于 Falcon 模型的多种应用 (如推理、量化、微调等) 。 目录 Falcon 模型 演示 推理 评估 用 PEFT 微调模型 总结 Falcon 模型 Falcon 家族有两个基础模型: Falcon-40B 及其小兄弟 Falcon-7B。40B 参数模型目前在 Open LLM 排行榜 中名列前茅,而 7B 模型在同等参数量的模型中表现最佳。 运行 Falcon-40B 需要约 90GB 的 GPU 显存 —— 虽然还是挺多的,但比 LLaMA-...
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Meta 宣布推出一个全新的AI 模型 Image Joint Embedding Predictive Architecture (I-JEPA),可通过对图像的自我监督学习来学习世界的抽象表征,实现比现有模型更准确地分析和完成未完成的图像。目前相关的训练代码和模型已开源,I-JEPA 论文则计划在下周的 CVPR 2023 上发表。 根据介绍,I-JEPA 结合了Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun所提倡的类人推理方式,帮助避免 AI 生成图像常见的一些错误,比如多出的手指。I-JEPA 在多项计算机视觉任务上表现出色,且计算效率比其他广泛使用的计算机视觉模型高得多。 I-JEPA 学习的表示也可以用于许多不同的应用程序,而无需进行大量微调。例如,项目团队在 72 小时内使用 16 个 A100 GPU 训练了一个 632M 参数的视觉转换器模型,I-JEPA 在 ImageNet 上的 low-shot分类中性能表现最优,每个类只有 12 个标记示例。其他方法通常需要 2 到 10 倍的 GPU 时间,并且在用相同数量的数据进行训练时错误率更高。 I-JEPA 背后...
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