写在前面：我们没有讲UART驱动，不过我们认为，只要系统学习了第2期，应该具备分析UART驱动的能力，小编做答疑几年以来，陆陆续续有不少人问到UART驱动怎么写，所以今天就分享一篇深度长文(17000字，阅读时间43分钟)，作者是我们的答疑助手lizuobin，涉及很多数据结构，为了看懂本文，特意打开sourceinsight跟踪了代码，你也应

Android框架层Android深入四大组件categories:Android框架层本文首发于微信公众号「后厂技术官」前言在此前的文章中，我讲过了Android系统启动流程和Android应用进程启动过程，这一篇顺理成章来学习Android7.0的应用程序的启动过程。分析应用程序的启动过程其实就是分析根Activity的启动过程。<!more1

好不容易在某电商平台抢到了一块3080显卡，高高兴兴的装机准备大搞游戏开始深度学习，却遇到了很多麻烦，当然经过多方探索，终于也是解决了linux和Windows双平台的兼容性问题，目前Pytorch和TensorFlow都能使用。首先是linux平台最快方法：去NVIDIA官网下载cuda11.1，从这个版本才开始支持30系列显卡。同时记得把cud

当下AI算法大多基于深度学习算法模型，通常在模型训练和验证阶段会采用Python语言快速处理。而在实际应用阶段，则会采用C来调用模型和性能优化，从而提高算法运行效率。所以未来想要深耕AI算法领域，成为资深算法工程师，C是必须掌握的。很多同学一听学C没个23年啃不动，立马条件反射式地放弃。但C真的难学吗？说

Node.js学习路线图从零开始nodejs系列文章(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fblog.fens.me%2Fseriesnodejs%2F)，将介绍如何利Javascript做为服务端脚本，通过Nodejs框架web开发。Nodejs

BatchNorm可谓深度学习中非常重要的技术，不仅可以使训练更深的网络变容易，加速收敛，还有一定正则化的效果，可以防止模型过拟合。在很多基于CNN的分类任务中，被大量使用。但我最近在图像超分辨率和图像生成方面做了一些实践，发现在这类任务中，BatchNorm的表现并不好，加入了BatchNorm，反而使得训练速度缓慢，不稳定，甚至最后发散。

为了方便广大AI技术爱好者与从业者快速上手学习与使用大语言模型技术，天翼云基于开源的MetaLlama38BInstruct模型以及textgenerationwebui框架,搭建了一键部署、开箱即用的云主机镜像。同时，天翼云CPU/GPU云主机近期即将上线Llama3大模型学习机，期望能够成为帮助用户打开大模型领域之门的第一把钥匙，让更多用户从此了解大模型、学习使用大模型，并利用大模型创造更多可能。