平衡小车调车保姆式教程

前言

（1）硬件选型注意点：电机转速、轮子大小

（2）车模硬件结构注意点：车模整体的重量要分布均匀，利于平衡

（3）硬件主要模块：陀螺仪、编码器电机、显示屏、驱动、主控、电源

（4）软件主要模块：陀螺仪、编码器、直立环、速度环、转向环

硬件选型

电机的选择

电机的关键参数：电压、转速

参数标的电压不能理解为电机最大供电电压，电机安全的工作状态主要是由于通过电机的电流决定的，只有电流才会损坏电机，电流小的话不会损坏电机，所以额定电流才是关键值。

重要的是转速的选择：转得越快，电机输出的力矩就越小，即电机产生的力量越小，电机转的越快，那劲肯定越小，电机转的越慢，电机的劲就越大。

平衡车需要电机的力矩大一点好。建议建议6V 150r/min的电机。

轮子的选择

平衡车需要摩擦力较大的轮子，同时车轮的半径要足够大，否则车体的重心太高或太低都不利于平衡。

软件模块

陀螺仪

这里我用钱来解决了麻烦的问题，重金入手了一个性能较好的六轴陀螺仪jy62。只需要使用单片机的一个串口，这个模块对数据的处理已经做的很成功了。

imu.c

//
// Created by fazhehy on 2023/7/17.
//
#include "platform/platform.h"static uint8_t buffer[11];
imu_data_t acceleration, gyroscope, angle;// uart1
void imu_init()
{SysCtlPeripheralEnable(SYSCTL_PERIPH_GPIOB);SysCtlPeripheralEnable(SYSCTL_PERIPH_UART1);GPIOPinConfigure(GPIO_PB0_U1RX);GPIOPinConfigure(GPIO_PB1_U1TX);GPIOPinTypeUART(GPIO_PORTB_BASE, GPIO_PIN_0);GPIOPinTypeUART(GPIO_PORTB_BASE, GPIO_PIN_1);UARTConfigSetExpClk(UART1_BASE, SysCtlClockGet(), 115200, UART_CONFIG_WLEN_8|UART_CONFIG_STOP_ONE|UART_CONFIG_PAR_NONE);UARTFIFOEnable(UART1_BASE);UARTFIFOLevelSet(UART1_BASE, UART_FIFO_TX2_8, UART_FIFO_RX2_8);UARTIntEnable(UART1_BASE, UART_INT_RX|UART_INT_RT);void imu_handler(void);UARTIntRegister(UART1_BASE, imu_handler);IntPrioritySet(INT_UART1, USER_INT2);IntEnable(INT_UART1);IntMasterEnable();UARTEnable(UART1_BASE);
}static uint8_t get_verify_code()
{uint32_t sum = 0;for (uint8_t i = 0; i < 10; ++i) {sum += buffer[i];}return sum&0xff;
}int32_t k = 0;
void imu_analysis()
{static float last_angle_z = 0, angle_z = 0;switch (buffer[1]) {case 0x51:acceleration.x = (float )((int16_t)(buffer[2]|(buffer[3]<<8)))/32768*16;acceleration.y = (float )((int16_t)(buffer[4]|(buffer[5]<<8)))/32768*16;acceleration.z = (float )((int16_t)(buffer[6]|(buffer[7]<<8)))/32768*16;break;case 0x52:gyroscope.x = (float )((int16_t)(buffer[2]|(buffer[3]<<8)))/32768*2000;gyroscope.y = (float )((int16_t)(buffer[4]|(buffer[5]<<8)))/32768*2000;gyroscope.z = (float )((int16_t)(buffer[6]|(buffer[7]<<8)))/32768*2000;break;case 0x53:angle.x = (float )((int16_t)(buffer[2]|(buffer[3]<<8)))/32768*180;angle.y = (float )((int16_t)(buffer[4]|(buffer[5]<<8)))/32768*180;angle_z = (float )((int16_t)(buffer[6]|(buffer[7]<<8)))/32768*180;break;}if (last_angle_z < -90 && angle_z > 90)k --;if (last_angle_z > 90 && angle_z < -90)k ++;last_angle_z = angle_z;
//    printf("k:%ld\n", k);angle.z = angle_z + (float )k*360;
}#define ERROR   0
#define DOING   1
#define SUCCESS 2
static uint8_t n = 0, state = 0;
void imu_handler()
{uint32_t data;uint32_t status=UARTIntStatus(UART1_BASE, true);UARTIntClear(UART1_BASE, status);while(UARTCharsAvail(UART1_BASE)){data = UARTCharGetNonBlocking(UART1_BASE)&0xff;//	data = UARTCharGet(UART1_BASE)&0xff;//	UARTCharPutNonBlocking(UART0_BASE, data);//	printf("data:%d\n", data);if (state == ERROR){n = 0;}buffer[n] = (uint8_t)data;if (n == 0){if (buffer[0] == 0x55){state = DOING;} else{state = ERROR;}} else if (n == 10){if (buffer[10] == get_verify_code()){state = SUCCESS;} else{state = ERROR;}}n += 1;if (state == SUCCESS){
//			printf("OK\n");imu_analysis();state = ERROR;}}
}

imu.h

//
// Created by fazhehy on 2023/7/17.
//
#ifndef IMU_H
#define IMU_Htypedef struct {float x;float y;float z;
}imu_data_t;void imu_init(void);
extern imu_data_t acceleration, gyroscope, angle;
#endif /* IMU_H */

代码分析

按函数分析

void imu_init()； //imu初始化

陀螺仪的初始化，初始化引脚，注册串口中断函数，打开中断。

void imu_init()
{SysCtlPeripheralEnable(SYSCTL_PERIPH_GPIOB);SysCtlPeripheralEnable(SYSCTL_PERIPH_UART1);GPIOPinConfigure(GPIO_PB0_U1RX);GPIOPinConfigure(GPIO_PB1_U1TX);GPIOPinTypeUART(GPIO_PORTB_BASE, GPIO_PIN_0);GPIOPinTypeUART(GPIO_PORTB_BASE, GPIO_PIN_1);UARTConfigSetExpClk(UART1_BASE, SysCtlClockGet(), 115200, UART_CONFIG_WLEN_8|UART_CONFIG_STOP_ONE|UART_CONFIG_PAR_NONE);UARTFIFOEnable(UART1_BASE);UARTFIFOLevelSet(UART1_BASE, UART_FIFO_TX2_8, UART_FIFO_RX2_8);UARTIntEnable(UART1_BASE, UART_INT_RX|UART_INT_RT);void imu_handler(void);UARTIntRegister(UART1_BASE, imu_handler);IntPrioritySet(INT_UART1, USER_INT2);IntEnable(INT_UART1);IntMasterEnable();UARTEnable(UART1_BASE);
}
static uint8_t get_verify_code()；//数据校准

10个为一组，对串口获取到的 buffer[i]数据进行求和。

static uint8_t get_verify_code()
{uint32_t sum = 0;for (uint8_t i = 0; i < 10; ++i) {sum += buffer[i];}return sum&0xff;
}
void imu_analysis()； //数据分析

对陀螺仪获取到的数据进行处理，得到角速度和角度。

其中有一个对角度的巧妙处理，是的偏航角以z轴作为0度分界，解决陀螺仪自身得到角度的不连续性。

    if (last_angle_z < -90 && angle_z > 90)k --;if (last_angle_z > 90 && angle_z < -90)k ++;last_angle_z = angle_z;
//    printf("k:%ld\n", k);angle.z = angle_z + (float )k*360;

int32_t k = 0;
void imu_analysis()
{static float last_angle_z = 0, angle_z = 0;switch (buffer[1]) {case 0x51:acceleration.x = (float )((int16_t)(buffer[2]|(buffer[3]<<8)))/32768*16;acceleration.y = (float )((int16_t)(buffer[4]|(buffer[5]<<8)))/32768*16;acceleration.z = (float )((int16_t)(buffer[6]|(buffer[7]<<8)))/32768*16;break;case 0x52:gyroscope.x = (float )((int16_t)(buffer[2]|(buffer[3]<<8)))/32768*2000;gyroscope.y = (float )((int16_t)(buffer[4]|(buffer[5]<<8)))/32768*2000;gyroscope.z = (float )((int16_t)(buffer[6]|(buffer[7]<<8)))/32768*2000;break;case 0x53:angle.x = (float )((int16_t)(buffer[2]|(buffer[3]<<8)))/32768*180;angle.y = (float )((int16_t)(buffer[4]|(buffer[5]<<8)))/32768*180;angle_z = (float )((int16_t)(buffer[6]|(buffer[7]<<8)))/32768*180;break;}if (last_angle_z < -90 && angle_z > 90)k --;if (last_angle_z > 90 && angle_z < -90)k ++;last_angle_z = angle_z;
//    printf("k:%ld\n", k);angle.z = angle_z + (float )k*360;
}
void imu_handler()； //中断回调函数

处理中断工作。在这里面调用imu_analysis()函数。

#define ERROR   0
#define DOING   1
#define SUCCESS 2
static uint8_t n = 0, state = 0;
void imu_handler()
{uint32_t data;uint32_t status=UARTIntStatus(UART1_BASE, true);UARTIntClear(UART1_BASE, status);while(UARTCharsAvail(UART1_BASE)){data = UARTCharGetNonBlocking(UART1_BASE)&0xff;//	data = UARTCharGet(UART1_BASE)&0xff;//	UARTCharPutNonBlocking(UART0_BASE, data);//	printf("data:%d\n", data);if (state == ERROR){n = 0;}buffer[n] = (uint8_t)data;if (n == 0){if (buffer[0] == 0x55){state = DOING;} else{state = ERROR;}} else if (n == 10){if (buffer[10] == get_verify_code()){state = SUCCESS;} else{state = ERROR;}}n += 1;if (state == SUCCESS){
//			printf("OK\n");imu_analysis();state = ERROR;}}
}

直立环

作用：使小车保持直立。

//****************平衡小车机械零点***************
float Car_zero = 1.0f;    
//直立环 
float zhili_Kp=95.5f*0.6f;  //出现大幅度低频振荡 95.5f
float zhili_Kd=-10.0f*0.6f;    //出现小幅度高频振荡  *0.6f
int zhili_out=0;       //直立环输出//***********平衡车控制******************************************
//函数功能：控制小车保持直立
//Angle：采集到的实际角度值  angle.x
//Gyro： 采集到的实际角速度值  gyroscope.x
int zhili(float Angle,float Gyro)
{  float err;int pwm_zhili;err=Car_zero-Angle;    //期望值-实际值，这里期望小车平衡，因此期望值就是机械中值       pwm_zhili=zhili_Kp*err+Gyro*zhili_Kd;//计算平衡控制的电机PWMreturn pwm_zhili;
}

速度环

作用：使小车平衡得更加稳定，平衡效果更好。

void speed_control_100hz(void)
{//平衡车直立环上的速度环，为与直立环处理速度一致，把下面两行代码注释掉
//	static uint16_t _cnt=0;
//	_cnt++;	if(_cnt<2)	return;	_cnt=0;//10ms控制一次 100hz是0.005s，两个100hz就是10msspeed_feedback[0]=smartcar_imu.left_motor_speed_cmps;//获取左轮实际值  speed_error[0]=v_target_l-speed_feedback[0];speed_error[0]=constrain_float(speed_error[0],-speed_err_max,speed_err_max);speed_integral[0]+=speed_ki*speed_error[0];speed_integral[0]=constrain_float(speed_integral[0],-speed_integral_max,speed_integral_max);speed_output[0]=speed_integral[0]+speed_kp*speed_error[0];speed_output[0]=constrain_float(speed_output[0],-speed_ctrl_output_max,speed_ctrl_output_max);
//	UART_printf(UART0_BASE,"%d\n",(int)smartcar_imu.left_motor_speed_cmps);speed_feedback[1]=smartcar_imu.right_motor_speed_cmps;//右轮speed_error[1]=v_target_r-speed_feedback[1];//期望速度减去实际速度得到速度误差speed_error[1]=constrain_float(speed_error[1],-speed_err_max,speed_err_max);//对速度误差做约束speed_integral[1]+=speed_ki*speed_error[1]; //速度积分speed_integral[1]=constrain_float(speed_integral[1],-speed_integral_max,speed_integral_max);//对得到的速度积分做约束speed_output[1]=speed_integral[1]+speed_kp*speed_error[1];//pid得到输出speed_output[1]=constrain_float(speed_output[1],-speed_ctrl_output_max,speed_ctrl_output_max);//对输出做约束//UART_printf(UART0_BASE,"%d\n",(int)smartcar_imu.right_motor_speed_cmps);
}

转向环

作用：优化小车的平衡效果，小车不会左拐和右拐，只在正前方与正后方调整车身来平衡车体。

//转向环
float zhuan_Kp=0.0f;   //期望小车转向，正反馈
float zhuan_Kd=-10.0f;    //抑制小车转向，负反馈//*************************************************************
//函数功能：控制小车转向
//Set_turn：目标旋转角速度
//Gyro_Z:陀螺仪Z轴的角速度
//不是一个严格的PD控制器，为小车的叠加控制
int zhuan(float Set_turn,float Gyro_Z)
{int PWM_Out=0; if(Set_turn==0){PWM_Out=zhuan_Kd*Gyro_Z; //没有转向需求，Kd约束小车转向}if(Set_turn!=0){PWM_Out=zhuan_Kp*Set_turn; //有转向需求，Kp为期望小车转向 }return PWM_Out;
}

调参保姆级教程

1 机械中值的确定

（1）机械中值就是小车直立状态下的绕x轴的俯仰角pitch，对这个机械中值的要求不是特别高，因为在速度环的作用下，小车在一定范围内的机械中值下都能保持平衡（加入速度环后，机械中值的影响不是很大），没必要按网上那种两边倒下的值加起来取平均值的方法来取机械中值。

（2）我们除了要用到绕x轴方向的俯仰角外，还需要绕z轴方向的偏航角来使小车的平衡性能更好。

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

2 直立环调参

     err=Car_zero-Angle;    //期望值-实际值，这里期望小车平衡，因此期望值就是机械中值       pwm_zhili=zhili_Kp*err+Gyro*zhili_Kd;//计算平衡控制的电机PWM

2.1 直立环Kp极性的确定

直立的要求是小车往哪边倒，小车就往哪边加速前进，使小车得以平衡。

先给一个大的P值，例如P=100，在单独的直立环作用下，倾倒小车，观察小车的运动状态，正确Kp极性下，运动状态是小车往哪边倒，轮子就往哪边转，改变P值的正负使小车的运动状态达到要求。

2.2 直立环Kp大小的调节

（1）先把Kp设成一个小的值，若发现轮子不转，则是Kp的值过小。

（2）将Kp的值增大，小车向前倾斜，小车会向前运动；小车向后倾斜，小车会向后运动，但是直立不起来，是因为小车反应得太慢了，原因还是Kp过小。

（3）继续增大Kp，可以看到小车有接近平衡的趋势，但是还是平衡不起来，原因是Kp的值还是小了些。

（4）继续增大Kp，可以看到小车有明显的平衡趋势，平衡效果不错。

（5）根据工程经验，我们要继续增大Kp，直到松手让小车直立时出现低频振荡。

（6）小车出现低频振荡后，根据工程经验，在增大一点Kp后可以引入Kd分量。这里再增大一点Kp，小车出现明显低频振荡，效果符合，此时应快速关闭电源，不能让低频振荡持续太久。

2.3 直立环Kd极性的确定

Kd作用是辅助Kp的效果，使小车反应更迅速，达到好的直立效果。

先将直立环Kp置为0，将Kd给一个稍微大一点的值，例如;Kd=100;正确Kd极性下，运动状态是小车往哪边倒，轮子就往哪边转。

2.4 直立环Kd大小的调节

（1）恢复Kp的值，先将Kd设成一个较小的值，例如Kd=1；可以看到小车的平衡效果其实比较好，可以做到稳定平衡。但是按照工程实践，我们需要继续增大Kd寻找Kd的临界值，直到小车出现高频振荡。

（2）小车出现高频振荡时，需要迅速关闭电源，避免因为反馈电流过大导致电机驱动或者电池烧毁。

（3）小车出现小范围的高频振荡时，再增大Kd，可以看到小车出现明显的高频振荡。此时，可以停止调节直立环了。

按照工程实践，给直立环的Kp和Kd都乘上0.6（因为我们是按振荡的现象来调的，所以直这里乘以0.6可以让小车平衡）。

单独直立环效果

小车可以较长时间直立，但是需要手动去干预小车的运动状态，使他维持平衡。但是没有速度环的加持，小车不能够自己在大范围空间内保持长时间直立。

3 速度环调参

	speed_feedback[0]=smartcar_imu.left_motor_speed_cmps;//获取左轮实际值  speed_error[0]=v_target_l-speed_feedback[0];speed_error[0]=constrain_float(speed_error[0],-speed_err_max,speed_err_max);speed_integral[0]+=speed_ki*speed_error[0];speed_integral[0]=constrain_float(speed_integral[0],-speed_integral_max,speed_integral_max);speed_output[0]=speed_integral[0]+speed_kp*speed_error[0];speed_output[0]=constrain_float(speed_output[0],-speed_ctrl_output_max,speed_ctrl_output_max);

3.1 速度环Kp极性的确定

（1）关闭直立环

（2）给速度环Kp先设立一个比较大的值，给速度环一个目标值，正确的Kp极性下，轮子是正常快速转动的，否则，小车轮子不转。

3.2 速度环Ki极性的确定

根据工程实践，速度环的Ki = 1/200*Kp，所以后面我们速度环的Kp与Ki可以一起调。

给Kp一个较小的值，Ki一个更小的值，比Kp小一个数量级，更改Ki的极性观察轮子转动情况，正确的转动情况是，用手将轮子往一个方向转动，小车会按这个方向慢慢增大到最大转速，会出现小范围的振荡属于正常现象,错误极性下，轮子会按手转动的反方向转动，不会按原方向转动到最大。

3.3 速度环Kp、Kd大小的调节

速度环的Ki = 1/200*Kp，我们只需要调节Kp即可。

（1）打开直立环，在直立环基础上调速度环，以小车的平衡效果为调参的基准。

（2）先将Kp设成一个小的值，可以看到在速度环的加持下，小车的直立效果更好。

（3）但是反馈的效果依旧很慢，所以我们要继续增大速度环Kp。

（4）调节到合适的Kp，小车可以很好保持平衡，同时还具备一定抗击打能力，可以较长时间直立。

（5）但是小车在自己的平衡之中会出现旋转，同时在原地平衡时也会出现短期振荡现象。

直立环加速度环现象

（1）小车可以很好保持平衡，同时还具备一定抗击打能力，可以较长时间直立。

（2）原地平衡时也会出现短期振荡现象可以通过增大直立环的Kd和减小速度环的Kp来抵消这个情况，慢慢调整可以达到一个好的效果，这个比较麻烦，需要长时间的耐心。

（3）旋转的情况我们可以通过加入转向环来抑制。

4 转向环调参

转向环若是为了让小车保持一个方向上的原地静止，所以不需要Kp，仅加入Kd即可。

	if(Set_turn==0){PWM_Out=zhuan_Kd*Gyro_Z; //没有转向需求，Kd约束小车转向}if(Set_turn!=0){PWM_Out=zhuan_Kp*Set_turn; //有转向需求，Kp为期望小车转向 }

4.1 转向环Kd极性的确定

将直立环和速度环关闭，将Kd设为100。正确Kp极性下小车的运动状态是，顺时针转动小车，轮子产生的作用可以抵抗小车顺时针转动，产生对抗旋转的扭矩。

4.2 转向环Kd大小的确定

（1）开启直立环和速度环

（2）从小到大调整Kd的值，合适的Kd可以使小车在平衡过程中不发生水平方向的转动

（3）若有平衡过程中小车有旋转趋势，说明Kd的值还是过小，则需要继续增大Kd的值。

（4）若小车出现明显的高频振荡，说明Kd过大了。

5 拿起与放下小车检测

拿起检测思路是当轮子以较大速度旋转一段时间后，关闭电机；

放下检测思路是当俯仰角过大时关闭电机。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.hqwc.cn/news/129098.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

保姆级微服务部署教程

保姆级微服务部署教程

大家好&#xff0c;我是鱼皮。 项目上线是每位学编程同学必须掌握的基本技能。之前我已经给大家分享过很多种上线单体项目的方法了&#xff0c;今天再出一期微服务项目的部署教程&#xff0c;用一种最简单的方法&#xff0c;带大家轻松部署微服务项目。 开始之前&#xff0c;…
阅读更多...
R实现地图相关图形绘制

R实现地图相关图形绘制

大家好&#xff0c;我是带我去滑雪&#xff01; 地图相关图形绘制具有许多优点&#xff0c;这些优点使其在各种领域和应用中非常有用。例如&#xff1a;地图相关图形提供了一种直观的方式来可视化数据&#xff0c;使数据更容易理解和分析。通过地图&#xff0c;可以看到数据的空…
阅读更多...
视觉效果绝佳的制作电子宣传册的网站

视觉效果绝佳的制作电子宣传册的网站

随着数字技术与设计理念的融合&#xff0c;电子宣传册不再是平面的文字与图片堆砌&#xff0c;而是通过多媒体元素、动画效果和交互性功能营造出沉浸式的阅读体验。小编向大家推荐一款名为FLBOOK的制作电子宣传册的网站。 首先&#xff0c;打开FLBOOK电子杂志制作网站然后点击模…
阅读更多...
机器学习笔记 - 基于pytorch、grad-cam的计算机视觉的高级可解释人工智能

机器学习笔记 - 基于pytorch、grad-cam的计算机视觉的高级可解释人工智能

一、pytorch-gradcam简介 ​Grad-CAM是常见的神经网络可视化的工具，用于探索模型的可解释性，广泛出现在各大顶会论文中，以详细具体地描述模型的效果。Grad-CAM的好处是，可以在不额外训练的情况下，只使用训练好的权重即可获得热力图。 1、CAM是什么？ CAM全称Class Activa…
阅读更多...
【已解决】多种方式最新解决Invalid Host header(无效的主机头)服务器域名访问出现的错误

【已解决】多种方式最新解决Invalid Host header(无效的主机头)服务器域名访问出现的错误

&#x1f431; 个人主页&#xff1a;不叫猫先生&#xff0c;公众号&#xff1a;前端舵手 &#x1f64b;‍♂️ 作者简介&#xff1a;CSDN博客专家、内容合伙人&#xff0c;2023新星计划导师&#xff0c;前端领域优质创作者&#xff0c;共同学习共同进步&#xff0c;一起加油呀&…
阅读更多...
NPDP和PMP，产品经理应该考哪个？

NPDP和PMP，产品经理应该考哪个？

PMP教的是如何做一个项目&#xff0c;NPDP教的是如何做一个产品。 而在一个产品开发过程中&#xff0c;PMP知识体系讲述的是如何给出一个“产品”&#xff0c;NPDP知识体系讲述的是产品开始到结束的过程。虽然产品的生命周期比项目的生命周期长&#xff0c;但从知识体系看&…
阅读更多...
gitlab登录出现的Invalid login or password问题

gitlab登录出现的Invalid login or password问题

前提 我是在一个项目里创建的gitlab账号&#xff0c;想在别的项目里登录或者官网登录发现怎么都登陆不上 原因 在GitLab中&#xff0c;有两种不同的账号类型&#xff1a;项目账号和个人账号&#xff08;官网账号&#xff09;。 项目账号&#xff1a;项目账号是在特定GitLab…
阅读更多...
微信小程序使用路由传参和传对象的方法

微信小程序使用路由传参和传对象的方法

近期在做微信小程序开发&#xff0c;在页面跳转时&#xff0c;需要携带参数到下一个页面&#xff0c;尤其是将对象传入页面。为了方便重温&#xff0c;特此记录。 路由传字符串参数 原始页面 传递字符串参数比较简单。路由跳转有两种方式&#xff0c;一种是通过navigator组件…
阅读更多...
好看的机制示意图绘制教程汇总

好看的机制示意图绘制教程汇总

好看的机制示意图绘制教程汇总 蛋白翻译过程示意图&#xff0c;特别是其中的核糖体&#xff0c;需要很多绘制技巧。主要使用椭圆工具绘制两个椭圆&#xff0c;二者组合后使外形接近核糖体。接着通过路径查找器的合并功能&#xff08;并集&#xff09;将两个椭圆合并在一起。使…
阅读更多...
网络安全：六种常见的网络攻击手段

网络安全：六种常见的网络攻击手段

1、什么是VPN服务&#xff1f; 虚拟专用网络&#xff08;或VPN&#xff09;是您的设备与另一台计算机之间通过互联网的安全连接。VPN服务可用于在离开办公室时安全地访问工作计算机系统。但它们也常用于规避政府审查制度&#xff0c;或者在电影流媒体网站上阻止位置封锁&#…
阅读更多...
OpenAI更新不会代码也可进行模型微调

OpenAI更新不会代码也可进行模型微调

OpenAI已经更新了他们的微调功能&#xff0c;提供了一个直观的用户界面&#xff0c;使用户能够在不编写任何代码的情况下进行模型的微调。 01 通过微调截图可以看到 1. Fine-tuning&#xff1a;这是微调功能的主页面。您可以看到选项卡&#xff0c;如"All", &quo…
阅读更多...
Computer Architecture Subtitle:Engineering And Technology

Computer Architecture Subtitle:Engineering And Technology

原文链接&#xff1a;https://www.cs.umd.edu/~meesh/411/CA-online/index.html
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023