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AI大模型开发——transformer模型超全完整版（0基础可懂) 为了更深入的了解transformer模型，我们首先从transformer的诞生聊起吧。transformer在2017年由Vaswani等人首次提出，它摒弃了之前流行的循环神经网络和卷积神经网络的架构，引入了自注意力机制( Self-Attention)，显著提高了处理序列数据的能力和效率。transformer模型的这种设计使其在处理长距离依赖问题时， 相比于传统的循环神经网络和长短期记忆网络(LSTM)表现得更加出色，至此， 开启了NLP技术的新篇章。 阅读详情
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STM32CUBEMX 使用教程5 — DMA配置 & 串口结合DMA实现数据搬运 DMA（Direct Memory Access），直接存储器访问（或数据搬运），是STM32中很实用的一个外设。DMA 传输数据方式不需要 CPU 参与控制传输，也不用中断处理的方式进行数据搬运处理，纯粹通过硬件为 RAM 与 I/O 设备之间开辟一条直接传送数据的通路，使 CPU 的效率大大提高。 阅读详情

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