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keras 最初是一个独立的神经网络库，后来迅速转变为深度学习领域的重要参与者。如今，它被公认为 tensorflow 的高级api，为人工智能爱好者提供简化的界面。这种显着的转变很大程度上归功于其用户友好性，它填补了高复杂性库与开发人员的实际需求之间的差距。

在不断发展的人工智能世界中，开发人员在选择正确的深度学习框架时常常感到困惑。无论是由 google brain 团队力量支持的 tensorflow 丰富文档，还是由 facebook 人工智能研究实验室提供的 pytorch 动态计算图，选择都不是那么简单。有些框架在语义分割方面表现出色，而另一些框架则在 gpu 基准测试方面表现出色。

最近，在 chatgpt 和 bard 等公司的引领下，生成式 ai 掀起了热潮，企业越来越多地寻求了解该技术的用例。现在是围绕人工智能的力量展开对话的好时机，但生成式人工智能并不是什么新鲜事。十多年来，生成式建模(即生成式 ai)在幕后蓬勃发展，主要受到三个因素的推动：2015 年的 tensorflow 和 2016 年的 pytorch 等开源软件库的开发;神经网络架构和训练方面的创新;以及图形处理单元 (gpu) 和张量处理单元 (tpu) 等硬件改进，以促进大规模神经网络的训练和推理。

在人工智能 (ai) 的动态格局中，两项突破性技术—— 大型语言模型 (llm)和检索增强生成 (rag) ——因其在理解和生成类人文本方面的变革潜力而脱颖而出。本文对 llm 和 rag 进行了比较，阐明了它们的机制、应用以及它们为人工智能领域提供的独特优势。

在产品的 emc 设计中，除了元器件的选择和电路设计之外，良好的 pcb 设计也是一个非常重要的因素。

在某fpga系统中，对电源系统进行调试，在同样的测试条件下，发现其中有一块板相对其它的板功耗总偏大，进而对其进行调试分析。

dcdc输出电压纹波的介绍以及如何去改善。纹波电源输出交流纹波可以视为是直流输出叠加一个交流成份;从图中可以看出，纹波中包括了两个交流成份：一个是频率为两倍工频输入电压的正弦波，这是由交流输入整流电路引起的

如下是一个nmos的开关电路，阶跃信号vg1设置dc电平2v，方波(振幅2v，频率50hz)，t2的开启电压2v，所以mos管t2会以周期t=20ms进行开启和截止状态的切换。

在日新月异的多媒体时代，便携式电子产品，如智能电话、pda、mp3、pmp、dsc、dvc、nb等多媒体产品，对声音质量的要求越来越严格。

在现代人的生活中，断路器绝对是一种举足轻重的电路装置，而且是家用电路中最重要的安全机制之一。

断路器是指能够关合、承载和开断正常回路条件下的电流并能在规定的时间内关合、承载和开断异常回路条件下的电流的开关装置。

基于pi滤波器的mcu的纹波敏感电源设计

我们可能认为驱动螺线管或阀门执行器接缝非常简单。老实说，在大多数情况下确实如此。打开或关闭电流并不是很困难。但是，如果我们的应用程序需要非常快速地打开/关闭负载驱动怎么办?实现这一目标的最佳方法是什么?

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