NumPy 教程 之 NumPy 排序、条件筛选函数 3
本教程详细介绍了NumPy中的排序方法及条件筛选函数。NumPy提供了包括快速排序、归并排序和堆排序在内的多种排序算法，每种算法各有特点。此外，还介绍了`numpy.lexsort()`函数，它能对多个序列进行排序，适用于如小升初考试录取等场景。通过示例展示了如何使用该函数对姓名和年级数据进行排序。
DC-DC产品设计PCB注意事项
DC-DC的电路比LDO会复杂很多，噪声也更大，布局和layout要求更高，layout的好坏直接影响DC-DC的性能，所以了解DC-DC的layout至关重要。
一、Bad Layout
EMI，DC-DC的SW管脚上面会有较高的dv/dt， 比较高的dv/dt会引起比较大的EMI干扰；
地线噪声，地走线不好，会在地线上面会产生比较大的开关噪声，而这些噪声会影响到其它部分的电路；
布线上产生电压降，走线太长，会使走线上产生压降，而降低整个DC-DC的效率；
二、一般原则
开关大电流回路尽量短；
信号地和大电流地（功率地）单独走线，并在芯片GND处单点连接；
① 开关回路短
阿里云SSL证书价格多少钱一年？单域名和通配符收费明细整理
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基于重要性加权的LLM自我改进：考虑分布偏移的新框架
本文提出一种新的大型语言模型（LLM）自我改进框架——基于重要性加权的自我改进（IWSI），旨在优化自动生成数据的质量。通过引入DS权重指标衡量数据的分布偏移程度（DSE），该方法不仅能确保答案正确性，还能过滤掉那些虽正确但分布上偏离较大的样本，以提升自我训练的效果。IWSI使用一个小的有效数据集来估算每个自生成样本的DS权重，并据此进行筛选。实验结果显示，相比于仅依赖答案正确性的传统方法，IWSI能更有效地提高LLM在多种任务上的表现。特别是在数学问题解答任务上，相较于基线方法，IWSI带来了显著的性能提升，证实了过滤高DSE样本的重要性及该方法的有效性。