测试散分

humanity 2011-07-28 05:54:10
如题。
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噢噢噢噢 2011-07-28
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哈哈，我的头像好猥琐
噢噢噢噢 2011-07-28
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lyhmy 2011-07-28
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我们测试接分
Acesidonu 2011-07-28
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淡定淡定。。。
_jerrytiger 2011-07-28
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测试接分。
飞跃颠峰 2011-07-28
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果断接
liuyuhua0066 2011-07-28
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前3……
剑神一笑 2011-07-28
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我们测试接分
soli11722984 2011-07-28
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我们测试接分
呵呵。我的论坛被我弄得漂亮多了。散分！顺便请大家帮忙测试一下速度。
博主将自己的论坛风格优化为蓝色，命名为Coder，虽不擅长美工但仍有成就感，希望大家帮忙测试论坛速度。
大模型知识蒸馏（Qwen2.5系列模型KL散度蒸馏）
本文聚焦Qwen2.5系列模型的KL散度知识蒸馏。介绍蒸馏原理，即让学生模型学习教师模型概率分布。阐述蒸馏方法，包括黑盒和白盒知识蒸馏，白盒又分多种KL散度使用方式。还进行了测试，并对前向KL散度和训练代码进行解析。
变分推理(Variational Inference)
该博客探讨了在给定网络参数和训练数据集的情况下，如何利用贝叶斯推断进行预测。由于网络参数被视为随机变量而非固定值，因此在面对测试数据时，通过积分求解预测概率变得复杂。为了解决这一问题，文章介绍了变分推理的概念，使用近似分布q(ω)来逼近真实后验分布p(ω∣X,Y)。通过最小化Kullback-Leibler散度（KL散度）来优化这一过程，目标是最大化证据下界（ELBO）。博客深入讨论了KL散度的数学表达式，并展示了如何将其转化为优化目标。
《统计学习方法》啃书手册｜第20章 潜在狄利克雷分配（教材全解 + 公式推导 + Python实现）- 2
本文围绕LDA的变分EM算法展开，先介绍变分推理，通过最小化KL散度找到近似分布，引入平均场简化问题。接着详细推导算法中的多个公式，最后总结算法步骤，包括初始化、EM迭代（E步估计变分参数，M步估计模型参数），还提及了sklearn实现及测试。
2021.11.25 – 测量CSE-PA load对应关系
部分CSE指标差是因PA本体发射杂散信号强，且随load位置变化明显。性能差的PA需带天线负载调至合适相位。介绍了调试流程，包括网分校准、测试S11参数、调节tuner使图像一致、记录不同相位图像及设置值，最后测试信令下性能，得到CSE - PA load对应关系。
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