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2022年5月16日 · 1. 被浏览. 2,932. 1 个回答. 默认排序. FliqFamily. 人民有信仰,民族有希望,国家有力量。 6 人赞同了该回答. 1. intel chipset block diagram. 在intel官网直接检索 Z690 Chipset Block Diagram. 也可以检索 Z690 Chipset Product Brief. （红框部分所属类别是产品信息，但是如何从网站的标签里面找到产品信息标签呢？ 点击PDF按钮. 就会出现文档了. 2. AMD chipset block diagram. AMD官网找不到类似intel 芯片组 的block diagram的图，但是可以从主板厂商的说明书中找到类似的图，例如MSI微星X570主板的说明手册就有.
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视 ...
二、解决方案 1、供电不足 检查所有的电源电压是否正确 2、晶振问题 比如晶振接反了之类的，地和时钟信号引脚短接，均会导致晶振不起振，然后无法烧录程序。. 猜测是短路导致的内部电压降低。. 飞线解决…. 一、前言 仿真的时候，simulink报错： 二、原因 ...
EMTP和Simulink的关系？. Simulink是PSB（power system block） ？. 如题，在阅读文献中经常出现的EMTP和PSB与现在接触的Simulink的关系？. 关注者. 1. 被浏览. 98. 暂时还没有回答，开始. 写第一个回答.
a. 首先AUC代表的是模型把全部样本放在一起排序的能力，但是你要的其实是每个用户在每一刷里面，把更好的内容排在前面的这样一个模型。 所以很简单，不要光用AUC来评估，用UAUC（把每个用户所有的样本分别算个AUC再加权平均）或者PageAUC（把每一刷的10条样本算个AUC再平均）来看，新的模型是不是比原有的模型更好。 这两个指标是更有个性化判断能力的 离线指标 。 b. 检查线上线下的数据是否计算一致，比如线上打分器打出来的分数和你离线模型用 离线log 数据打出来的是不是一样。 这是相当一部分模型错误的主要原因。 2. userId和 feeds 下拉深度是否是一个好的特征，该怎么用. 当然是好的特征，因为他们含有信号，不知道你的 ctr 模型是用在广告还是推荐。
阿里巴巴 从业人员. 82 人赞同了该回答. 我觉得这两个方向并不冲突，都是很重要的研究方向！ ”以LLMs为核心“，针对的场景还是类GPT4的，Input可以是各个模态的，Output是文本的，主要两类，第一类以LLM作为核心模块，其他模态来对齐的端到端的模型，我们的mPLUG-Owl ，miniGPT4；LLM作为中枢的系统模型，比如HFGPT，VisualChatGPT； ”以Image为核心“，针对的场景，我认为还是backbone，各模态的Encoder，最经典的就是meta的Image-Bind，和CLIP，其实都是为了各个模态相互帮助，以及更加General，减少Transfer的成本！
1.导读. Scaling laws在nlp，cv领域的模型改进方面起着重要作用，但是目前推荐模型并没有表现出类似于在大型语言模型领域观察到的规律，作者认为一个是模型本身结构问题，因此提出了一种基于堆叠的因子分解机（FM）的网络架构，以及协同扩展策略，称为Wukong，以在推荐领域建立一个缩放定律。 2. 方法. 2.1 embedding层. embedding层生成的所有嵌入的维度都是 d。 对于类别特征，为了适应不同特征的不同重要性，为重要的特征生成多个emb。 相反，不太重要的特征被分配较小的底层维度，然后这些较小的emb被集体分组、拼接，并使用MLP转换为d维emb。 对于dense特征，通过mlp得到d维的emb。
