MUSA SDK rc3.1.0中的驱动安装问题

weixin_43863948 2025-07-20 16:51:34

发现SDK rc3.1.0中的2.7.0驱动安装后，通过mthreads-gmi查看，看到显示的driver version不是2.7.0，而是1.0.0。这个是什么问题？如下图

...全文

19 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

新手上路 ubantu 20.04 安装摩尔线程S80 MUSA Toolkit 安装避坑指南

LLM RAG（Retrieval-Augmented Generation with Large Language Models）是一种结合大语言模型（LLM）和信息检索（IR）技术的生成方法，专门用于增强语言模型的上下文感知和准确性。在这种方法中，检索模块从一个外部知识库（例如文档、数据库或向量数据库）中获取相关信息，然后将这些检索到的内容与 LLM 结合，使得生成结果更加精准和信息丰富。Ollama是一个工具和平台，专注于简化和优化大语言模型（LLM）的管理和部署。

llama.cpp是一个纯 C/C++ 实现的项目，旨在简化大语言模型 (LLM) 的推理过程，并在多种硬件环境下提供最先进的性能支持，无论是本地部署还是云端运行。其主要目标是以最小的设置和依赖，让用户在广泛的硬件平台上轻松进行 LLaMA 等大模型的推理。

内容概要：本文介绍了利用MATLAB GUI设计平台构建的一个多算法雷达一维恒虚警检测(CFAR)可视化界面。该界面允许用户选择不同的噪声类型（如高斯白噪声、瑞利噪声）、目标类型（如点目标、扩展目标），并选择多种CFAR算法（如OS-CFAR、CA-CFAR）。用户还可以手动输入关键参数，如噪声功率、目标回波功率和门限值。系统能够实时生成并显示噪声波形和目标检测的回波-检测门限波形图，帮助用户直观地评估不同算法在各种噪声条件下的表现。适合人群：从事雷达信号处理研究的专业人士、高校师生及相关领域的科研工作者。使用场景及目标：适用于需要对比和优化雷达系统中CFAR算法性能的研究项目，旨在提升雷达系统的检测精度和适应能力。其他说明：通过这个可视化工具，研究人员可以更加便捷地探索不同参数配置下各CFAR算法的效果，为实际工程应用提供理论支持和技术指导。

【49页PPT】AI赋能制造业_250624165915.pptx

174

社区成员

90

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

企业社区

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章