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千歌叹尽执夏

FPGA: UltraScale+ bitslip实现（ISERDESE3）一晃五年~ 五年前那个夏夜，我对着泛蓝的屏幕敲下《给十年后的自己》，在2020年的疫情迷雾中编织着对未来的想象。此刻回望，第四届集创赛的参赛编号仍清晰如昨，而那个在家熬夜焊电路板的"不眠者"，现在也渐渐熬不动夜了😹😹 如果遇见五年前的自己，我想告诉他：当年在博客里追问的"职业门路"，答案就藏在每个调试通宵的星光里；那些担心被时代抛下的焦虑，终会熔铸成攀登技术栈的勇气。🙆🙆 十年之约才过半程，职业的时钟域仍在扩展，就像我们永远年轻的技术信仰。下一个五年，愿芯片上的每一个逻辑门都通往星辰，愿每个深夜的

Training for Stable Diffusion笔记来源： 1.Denoising Diffusion Probabilistic Models 2.最大似然估计(Maximum likelihood estimation) 3.Understanding Maximum Likelihood Estimation 4.How to Solve ‘CUDA out of memory’ in PyTorch

千歌叹尽执夏

Litedram仿真验证（五）：training机制研究接上一篇文章：Litedram仿真验证（四）：AXI接口完成板级DDR3读写测试（FPGA-Artix7），完成了板级测试，没有问题。接下来就该好好研究一下控制器的结构了。预告：接下来会着重研究一下DDR3控制器的training训练机制，有兴趣的朋友，可以关注，互相交流学习一下。

详解Hugging Face Transformers的TrainingArgumentsTrainingArguments是Hugging Face Transformers库中用于训练模型时需要用到的一组参数，用于控制训练的流程和效果。