Kategorie: Allgemein

Das Cynthion USB Tool ist ein vielseitiges Instrument zur Entwicklung, Prüfung, Überwachung und Simulation von USB-Geräten. Es basiert auf einer FPGA-Architektur, die es ermöglicht, das Cynthion USB Tool vollständig an die jeweilige Anwendung anzupassen. Es arbeitet mit der Open-Source-Analyse-Software Packetry sowie den LUNA-Gateware- und Facedancer-Bibliotheken zusammen. Cynthion ist ein praktisches Werkzeug für alle, die USB-Geräte entwickeln oder Analysieren. Cynthion Installation Voraussetzung für die Installation von Cynthion ist Python v3.8 oder besser. Ist diese Voraussetzung erfüllt, kann man mit dem folgenden Befehl die nötigen Python Pakete installieren. pip install –user cynthion Nach der erfolgten Installation kann man mit dem folgenden Befehl prüfen, ob Cynthion installiert wurde. > pip show cynthionName: cynthionVersion: 0.1.6Summary: Python package and utilities for the Great Scott Gadgets…

Wow, das habe ich auch noch nicht erlebt. Keine Tickets mehr für den Donnerstag, den Freitag und den Samstag. Bleibt also nur der Sonntag. Also schnell Karten besorgt … aber ich befürchte, es wird sehr voll. Schon 2023 besuchten 193.000 Besucher die SPIEL 2023, was der zweitbeste Wert nach 2019 ist und dieses Jahr werden es wohl über 200.000 Besucher erwartet. https://www1.wdr.de/nachrichten/ruhrgebiet/spiel-essen-2024-startet-100.html …….

Das openai/whisper-large-v3-turbo Modell von OpenAI ist eine optimierte Version des Whisper large-v3 Modells. Es wurde entwickelt, um die Geschwindigkeit der Transkription erheblich zu verbessern, ohne dabei die Genauigkeit wesentlich zu beeinträchtigen. Im Gegensatz zu seinem Vorgänger verfügt das Turbo-Modell über nur vier Decoder-Schichten, was es deutlich effizienter macht. Dieses Modell ist besonders nützlich für Anwendungen, die schnelle und präzise Spracherkennung erfordern, und es unterstützt eine Vielzahl von Sprachen und Dialekten. Durch die Feinabstimmung auf umfangreiche mehrsprachige Transkriptionsdaten bietet das Whisper-large-v3-turbo Modell eine hervorragende Balance zwischen Leistung und Genauigkeit. So steht es jedenfalls auf der Huggingface Webseite. Grund genug, das Model mal zu testen und zu prüfen, ob das wirklich so ein Game-Changer ist? Laut der Webseite unterstütz whisper-large-v3-turbo 99 Sprachen.…

Die Vorstellung von Large Language Models (LLMs) als eine neue Form von Datenbank ist mir beim Schauen des Videos „Neural and Non-Neural AI, Reasoning, Transformers, and LSTMs“ gekommen und sie lässt mich irgendwie nicht mehr los. Hier also meine Gedanken dazu. Ist der Latent Space in den LLMS nur ein versteckter Datenspeicher? Der Latent Space ist eine abstrakte Repräsentation, in dem das Modell die „Bedeutungen“ von Wörtern, Konzepten und Zusammenhängen darstellt. Kann der Latent Space als eine Art Datenspeicher betrachtet werden, der dem Speicherkonzept in traditionellen Datenbanken ähnlich ist? Wenn ein LLM trainiert wird, lernt es, ähnliche Konzepte in der Nähe voneinander im Latent Space zu platzieren. Zum Beispiel könnten die Wörter „Hund“ und „Katze“ nahe beieinander liegen, da sie…

1. Installation von LinuxCIFS utils (https://wiki.samba.org/index.php/LinuxCIFS) 2. Mounten des Laufwerkes Mein Synology Nas ist unter der IP 192.168.178.165 zu erreichen. Die IP Adresse der Synology kann man in der Fritz Box oder in der Synology Web Oberfläche nachsehen. Nun ist der Ordner gitea auf der Synlology Nas unter Ubuntu im Ordner /mnt/synology/ zu erreichen. Damit nach einem Neustart das Laufwerk automatisch wieder gemountet wird, muss man in der /etc/fstab Datei einen Eintrag machen. Der Benutzername und das Passwort wird in der Datei /etc/.synologycredentials gespeichert. Dadurch wird das Verzeichnis nach jedem Reboot automatisch gemountet und ist immer verfügbar. In meinem konkreten Fall möchte ich dieses Laufwerk verwenden, um ein bestimmtes Verzeichnis hier in regelmäßigen Abständen zu sichern. Dazu erstelle ich noch…

Klingt komisch, ist aber so. Die folgenden 3 Gründe beweisen, dass ich Recht habe. Alles in allem ein sehr merkwürdiger Zufall. Ist das alles evtl. doch nur eine Simulation? 😉

Das Buch „Reinforcement Learning: Aktuelle Ansätze verstehen – mit Beispielen in Java und Greenfoot“ von Uwe Lorenz bietet eine Einführung in das Feld des Reinforcement Learnings (RL), einem forgeschrittenen Thema der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. In dem Buch zielt Uwe Lorenz darauf ab, das Reinforcement Learning einem breiten Publikum verständlich zu machen, was ihm mit dem Buch gut gelungen ist. In dem Buch werden dem Leser anhand praktischer Beispiele in der Programmiersprache Java und der Entwicklungsumgebung Greenfoot die Grundlagen des Reinforcement Learnings nahe gebracht. Dieser Ansatz ist besonders bemerkenswert, da die meisten Bücher in diesem Bereich üblicherweise Python als Programmiersprache verwenden. Die Entscheidung für Java macht das Buch besonders interessant für mich, da Java meine bevorzugte Programmiersprache ist…

Ich versuche das Meta-Llama-3-70B-Instruct-Q4_K_M.gguf als Programmier-Assistent zu verwenden. Es scheint aber ein Problem zu geben, denn wenn ich folgenden Befehl ausführe, fängt das Meta-Llama-3-70B-Instruct-Q4_K_M.gguf zwar an eine sinnvolle Antwort zu generieren, aber es hört einfach nicht mehr auf und antwortet sich immer wieder selbst – sehr merkwürdig??? Hier die Ausgebe. Diverse male wiederholt sich das Token „assistant“ im Text. Irgendwann wechselt Meta-Llama-3-70B-Instruct-Q4_K_M.gguf dann zu englisch und verliert sich dann in einer Endlosschleife mit den Token „Exactly!assistant“. Ein Blick in die Logdatei zeigt dann, dass Llama-3 als EOS Token-ID die 128009 verwendet. In der GGUF Datei ist aber 128001 eingetragen. Das kann also nicht funktionieren. Zum Glück hat llama.cpp ein kleines Skript, mit dem man die EOS-Token-Id andern kann. Der folgende…

Jeff Prosise’s book „Applied Machine Learning and AI for Engineers“ bietet eine gute Einführung und praktische Anleitung zur Anwendung von maschinellem Lernen und KI. Das Buch beschreibt die Grundlagen zeigt aber auch komplexere Konzepte wie die Erkennung von Objekten auf Fotos, Echtzeit-Sprachübersetzung und den Einsatz von Computern zur Kunst- und Musikgenerierung. Das Buch ist insgesamt gut geschrieben und lässt sich gut lesen, kann aber auch als Nachschlagewerk für konkrete Anwendungsfälle genutzt werden, denn die Hauptstärke des Buches liegt in seiner Praxisorientierung. Es enthält zahlreiche Codebeispiele in Python und nutzt populäre Open-Source-Bibliotheken wie Scikit-Learn, Keras und TensorFlow, um Konzepte zu demonstrieren und zu verstärken. Viele der Beispiele können auch auf typischen PCs oder Laptops ohne spezielle Hardware wie GPUs ausgeführt werden,…