【MATLAB源码-第207期】基于matlab的单相光伏并网系统仿真，并网策略采用基于扰动观测法的MPPT模型和使用电压电流双闭环SPWM控制。
统的基本组成和工作原理；接着深入探讨MPPT技术，特别是扰动观测法的原理与应用；然后分析逆变器的并网控制技术，特别是电压电流双闭环SPWM控制策略；最后在Simulink中搭建整个单相光伏发电并网系统模型，并对系统性能进行评估和优化。 光伏发电系统概述 光伏发电系统主要由光伏阵列、控制器、逆变器和并网系统组成。光伏阵列将太阳能转换为直流电，逆变器则将直流电转换为交流电，并通过控制器管理电力的分配和使用...
AI大模型探索之路-训练篇18：大语言模型预训练-微调技术之Prompt Tuning
系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型Tra...
C++基础与深度解析 | 什么是C++ | C++开发环境与相关工具 | C++编译/链接模型
文章目录 一、什么是C++二、C++的开发环境与相关工具三、C++的编译/链接模型 一、什么是C++ C++是一门比较流行的编程语言（高级语言），同时也是一门复杂的语言。从TIOBE 编程社区指数中可以看出：在2024.04中，其编程语言受欢迎程度指标排名前三。 C++语言是C语言的扩展，其继承了一些C++的特性。 关注性能 与底层硬件紧密结合 “大端序”与“小端序”是硬件的概念。不同的计算...
大型语言模型的新挑战：AMR语义表示的神秘力量
DeepVisionary 每日深度学习前沿科技推送&顶会论文&数学建模与科技信息前沿资讯分享，与你一起了解前沿科技知识！ 引言：AMR在大型语言模型中的作用 在自然语言处理（NLP）的领域中，抽象意义表示（Abstract Meaning Representation，简称AMR）作为一种语义表示方法，旨在通过提炼句子中的关键信息（如实体、关系等），以简化语义任务的处理过程。AMR通过显式表示句子...
利用干扰源模型确定多通道盲源分离
特征 独立低秩矩阵分析（ILRMA）方法是一种重要的多通道盲音频源分离技术。它利用非负矩阵分解（NMF）和非负典型多元分解（NCPD）来模拟源参数。虽然它有效地捕捉低秩结构的来源，NMF模型忽略了通道间的依赖性。另一方面，NCPD保留了固有的结构，但缺乏可解释的潜在因素，使其具有挑战性，将先验信息作为约束。为了解决这些限制，我们引入了一个集群源模型的基础上非负块项分解（NBTD）。该模型...
深度解读《深度探索C++对象模型》之C++的临时对象（一）
次析构函数，也有可能采用更激进的优化手法，直接将c的地址传递给operator+函数，直接在函数里构造对象c，优化掉局部对象result和临时对象。第三种情形即是之前文章“深度解读《深度探索C++对象模型》之返回值优化”里讲过的，当类中有定义了拷贝构造函数时会触发编译器启用NRV优化。我们把优化选项打开，即把编译选项“-fno-elide-constructors”去掉，重新编译后输出： Object...
AI大模型探索之路-训练篇17：大语言模型预训练-微调技术之QLoRA
系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型Tra...
【大模型认识】警惕AI幻觉，利用插件+微调来增强GPT模型
文章目录 一. 大模型的局限1. 大模型不会计算2. 甚至明目张胆的欺骗 二. 使用插件和微调来增强GPT模型1. 模型的局限性2. 插件来增强大模型的能力3. 微调技术-提高特定任务的准确性 一. 大模型的局限 1. 大模型不会计算 LLM根据给定的输入提示词逐个预测下一个词（也就是标记），从而生成回答。在大多数情况下，模型的输出是与提问相关的，并且完全可用，但是在使用语言模型时需要小心，因为它们...
【深度学习实战（32）】模型结构之解耦头（de-coupled head）与耦合头（coupled head）
一、传统耦合头局限性 传统的检测模型，如YOLOv3和YOLOv4，使用的是单一的检测头，它同时预测目标类别和框的位置。然而，这种设计存在一些问题。首先，将类别预测和位置预测合并在一个头中，可能导致一个任务的误差对另一个任务的影响。其次，类别预测和位置预测的问题域不同，类别预测是一个多类分类问题，而位置预测是一个回归问题。这意味着它们需要不同的损失函数和网络层。 二、解耦头优势 解耦头的设计解决了上...
如何有效使用Tacotron系列语音合成模型
谷歌开发的Tacotron系列，主要用于文本到语音（TTS）的转换。模型基于端到端的序列到序列（Seq2Seq）架构，能够直接从文本中生成自然听起来的语音。Tacotron系列是基于神经网络的自回归语音合成模型，通过编码器-解码器结构，将文本转化为语音波形。Tacotron2引入了WaveNet作为解码器，提高了语音的自然度和质量。 1、技术原理及架构图 Tacotron模型的核心...