Prompt最佳实践：提示词示例 （上） 千帆社区
每个神经元接收输入信号，并通过计算得出输出信号。这些输出信号又传递给下一个神经元，直到最终输出结果。 神经网络通常被用于解决分类、回归、聚类等问题。它们的优点在于可以通过学习从数据中自动提取特征，从而具备一定的自适应能力和鲁棒性。因此，神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域得到了广泛应用。 生物神经网络主要指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。
接口定义说明 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
如需配置为3.3V或者5V串口须更改硬件跳线电阻 3 RS232_TX-3 UART_TX-3 输出 缺省为RS232_TX-3信号，如需配置为3.3V或者5V串口须更改硬件跳线电阻 4 RS232_RX-1 UART_RX-1 输入 缺省为RS232_RX-1信号，如需配置为3.3V或者5V串口须更改硬件跳线电阻 5 RS232_TX-1 UART_TX-1 输出 缺省为RS232_TX-1信号
Blackhole 1.0.0 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
本文使用Blackhole中随机森林算法对希格斯玻色子的信号进行预测，并采用准确率评估指标对模型性能进行评估。参考kaggle竞赛-希格斯玻色子机器学习挑战，HIGGS数据集由加利福尼亚大学机器学习与智能系统中心提供，用于预测希格斯玻色子的信号。 训练数据集点击 这里 下载。 单机训练（计算节点数为1），示例代码如下： # Blackhole train demo #!
硬件说明文档 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
1 GND 2 B 3 A 扩展接口 引脚 信号定义 1 GND 2 GPIO17_4_ALM_OUT2_3V3 3 GPIO17_5_ALM_OUT1_3V3 外观说明
FPGA示例工程说明 - FPGA云服务器 | 百度智能云文档
CU 命令处理单元，static_bd输出的AXI-lite接口连接到PE中的CU模块，CU模块解析从AXI lite收到的命令，并产生符合ap_ctrl总线的请求信号与Vector Add模块相连。ap_ctrl是通过HLS综合出的逻辑模块采用的一种标准状态控制总线。有关其详细介绍可以参考Xilinx ug902文档。
FZ5C硬件说明 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
BANK 24：PL 高密度 BANK, 24Pin (12对差分信号) BANK 25：PL 高密度 BANK, 24Pin (12对差分信号) BANK 26：PL 高密度 BANK, 24Pin (12对差分信号) BANK 44：PL 高密度 BANK, 24Pin (12对差分信号) BANK 64：PL 高性能 BANK, 52Pin (26对差分信号) BANK 65：PL高性能 BANK
FZ5D硬件说明 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
BANK 24：PL 高密度 BANK, 24Pin (12对差分信号) BANK 25：PL 高密度 BANK, 24Pin (12对差分信号) BANK 26：PL 高密度 BANK, 24Pin (12对差分信号) BANK 44：PL 高密度 BANK, 24Pin (12对差分信号) BANK 64：PL 高性能 BANK, 52Pin (26对差分信号) BANK 65：PL高性能 BANK
新闻摘要 - 语言与知识 | 百度智能云文档
无人机接收从远程RFID读取器发送的信号，然后转发它读取附近的标签。" }
千帆大模型平台的初体验——SFT、RLHF训练 千帆社区
它是一种基于分层结构的强化学习算法，旨在解决传统强化学习中面临的稀疏奖励信号、高维状态空间和复杂任务等问题。 RLHF算法采用了分层的策略结构，即将任务分解成多个子任务，每个子任务都有自己的奖励信号和策略。同时，RLHF算法还引入了一种称为 层次反馈 的机制，即在每个子任务完成后，将任务的反馈信息传递给上一层任务，以便它可以更好地指导下一层任务的行动。
千帆大模型平台的初体验——SFT、RLHF训练 千帆社区
它是一种基于分层结构的强化学习算法，旨在解决传统强化学习中面临的稀疏奖励信号、高维状态空间和复杂任务等问题。 RLHF算法采用了分层的策略结构，即将任务分解成多个子任务，每个子任务都有自己的奖励信号和策略。同时，RLHF算法还引入了一种称为 层次反馈 的机制，即在每个子任务完成后，将任务的反馈信息传递给上一层任务，以便它可以更好地指导下一层任务的行动。
