呆呆珝
呆呆珝

NVIDIA-边缘计算产品

Jetson AGX Orin 模组

Jetson AGX Orin 开发者套件规格
Jetson AGX Orin 模组
AI 性能 275 TOPS
GPU 搭载 2048 个 NVIDIA® CUDA® 核心和 64 个 Tensor Core 的 NVIDIA Ampere 架构
CPU 12 核 Arm Cortex-A78AE v8.2 64 位 CPU
3MB L2 + 6MB L3
DL 加速器 2x NVDLA v2.0
视觉加速器 PVA v2.0
显存 32GB 256 位 LPDDR5
204.8GB/s
存储 64GB eMMC 5.1
视频编码 2x 4K60 | 4x 4K30 | 8x 1080p60 | 16x 1080p30 (H.265)
视频解码 1x 8K30 | 3x 4K60 | 7x 4K30 | 11x 1080p60 | 22x 1080p30 (H.265)
如要查看支持功能列表，请参阅新版 NVIDIA Jetson Linux 开发者指南的“Software Features”（软件功能）部分
参考载板
摄像头 16 通道 MIPI CSI-2 连接器
PCIe x16 PCIe 插槽：
更低延迟的 x8 PCIe 4.0
RJ45 高达 10 GbE
M.2 Key M x4 PCIe 4.0
M.2 Key E x1 PCIe 4.0，USB 2.0，UART，I2S
USB Type-C 2x USB 3.2 2.0，支持 USB-PD
USB Type-A 2x USB 3.2 2.0
2x USB 3.2 1.0
USB Micro-B USB 2.0
DisplayPort DisplayPort 1.4a (+MST)
microSD 插槽 UHS-1 卡最高支持 SDR104 模式
其他 40 针接头（I2C、GPIO、SPI、CAN、I2S、UART、DMIC）
12 针自动化接头
10 针音频面板接头
10 针 JTAG 接头
4 针风扇接头
2 针 RTC 电池备份连接器
直流电源插座
电源、强制恢复和重置按钮
尺寸 110 毫米 x 110 毫米 x 71.65 毫米
（高度包括支架、载板、模组和散热解决方案）

 Jetson Orin NX

Jetson Orin NX 8GB Jetson Orin NX 16GB
AI 性能 70 TOPS (INT8) 100 TOPS (INT8)
GPU NVIDIA Ampere 架构搭载 1024 个 NVIDIA® CUDA® 核心和 32 个 Tensor Core
GPU 最大频率 765 MHz 918 MHz
CPU 6 核 Arm® Cortex®-A78AE v8.2 64 位 CPU 8 核 Arm® Cortex®-A78AE v8.2 64 位 CPU
1.5MB L2 + 4MB L3 2MB L2 + 4MB L3
CPU 最大频率 2 GHz
DL 加速器 1x NVDLA v2.0 2x NVDLA v2.0
DLA 最大频率 614 MHz
视觉加速器 PVA v2.0
显存 8GB 128 位 LPDDR5 16GB 128 位 LPDDR5
102.4 GB/s 102.4 GB/s
存储 支持外部 NVMe
CSI 摄像头 最多 4 个摄像头（通过虚拟通道最多可支持 8 个*）
8 通道 MIPI CSI-2
D-PHY 1.2 (20 Gbps)
视频编码 1x 4K60 | 3x 4K30 | 6x 1080p60 |
12x 1080p30 (H.265)
H.264，H.265，AV1
视频解码 1x 8K30 | 2x 4K60 | 4x 4K30 | 9x 1080p60 |
18x 1080p30 (H.265)
H.264，H.265，VP9，AV1
UPHY 3 x1 + 1 x4 PCIe 4.0
3x USB 3.2 2.0
网络 1x GbE
显示器 1x 8K60 多模 DP 1.4a (+MST)/eDP 1.4a/HDMI 2.1
其他 I/O 3x USB 2.0
3x UART | 2x SPI | 4x I2C | 1x CAN | DMIC | DSPK | 2x I2S | 15x GPIO
功耗 10W | 15W | 20W 10W | 15W | 25W
规格尺寸 69.6 毫米 x 45 毫米
260 针 SO-DIMM 连接器
价格 399 美元（1KU 以上）
2022 年 12 月起售		 599 美元（1KU 以上）
2022 年 9 月起售

 Jetson AGX Orin 3

Jetson AGX Orin 32GB Jetson AGX Orin 64GB
AI 性能 200 TOPS (INT8) 275 TOPS (INT8)
GPU 搭载 1792 个 NVIDIA® CUDA® 核心和 56 个 Tensor Core 的 NVIDIA Ampere 架构 搭载 2048 个 NVIDIA® CUDA® 核心和 64 个 Tensor Core 的 NVIDIA Ampere 架构
GPU 最大频率 939 MHz 1.3 GHz
CPU 8 核 Arm® Cortex®-A78AE v8.2 64 位 CPU 2MB L2 + 4MB L3 12 核 Arm® Cortex®-A78AE v8.2 64 位 CPU 3MB L2 + 6MB L3
CPU 最大频率 2.2 GHz
DL 加速器 2x NVDLA v2.0
DLA 最大频率 1.4 GHz 1.6 GHz
视觉加速器 PVA v2.0
显存 32GB 256 位 LPDDR5 204.8 GB/s 64GB 256 位 LPDDR5 204.8 GB/s
存储 64GB eMMC 5.1
CSI 摄像头 最多 6 个摄像头（通过虚拟通道最多可支持 16 个*）
16 通道 MIPI CSI-2
D-PHY 2.1（高达 40Gbps）| C-PHY 2.0（高达 164Gbps）
视频编码 1x 4K60 | 3x 4K30 | 6x 1080p60 | 1x 4K60 | 4x 4K30 | 8x 1080p60 |
12x 1080p30 (H.265) 16x 1080p30 (H.265)
H.264、AV1 H.264、AV1
视频编码 1x 8K30 | 2x 4K60 | 4x 4K30 | 9x 1x 8K30 | 3x 4K60 | 7x 4K30 | 11x
1080p60| 18x 1080p30 (H.265) 1080p60 | 22x 1080p30 (H.265)
H.264，VP9，AV1 H.264，VP9，AV1
UPHY 高达 2 x8，1 x4，2 x1（PCIe 4.0、根端口和端点）
3x USB 3.2
单通道 UFS
网络 1x GbE
4x 10GbE
显示器 1x 8K60 多模 DP 1.4a (+MST)/eDP 1.4a/HDMI 2.1
其他 I/O 4x USB 2.0
4x UART、3x SPI、4x I2S、8x I2C、2x CAN、DMIC 和 DSPK、GPIO
功耗 15W - 40W 15W - 60W
规格尺寸 100 毫米 x 87 毫米
699 针接口 Molex Mirror Mezz 连接器
集成导热板
价格 899 美元（1KU 以上）
2022 年 7 月起售		 1599 美元（1KU 以上）
2022 年 10 月起售

你可能感兴趣的:(闲时写写画画,边缘计算,人工智能,深度学习,计算机视觉,图像处理)

  • 基于图像处理的裂缝宽度检测系统-matlab 人工智能专属驿站 计算机视觉图像处理人工智能
    图像处理技术广泛地应用于桥梁、房屋、道路等工程施工中出现的表面裂缝,利用数字图像处理技术来测量结构物表面裂缝宽度是一种无损检测方法.基于图像处理的裂缝宽度检测系统需采用的图像处理算法有:（1）读取裂缝图像；（2）图像转化为灰度图像；（3）图像的增强；（4）平滑滤波；（5）阈值分割；（6）形态学去噪；（7）边缘检测(Canny算子)；（8）边缘坐标点的提取；结果见：源程序见：基于图像处理的裂缝宽度检
  • 边缘AI架构提升LLM应用的响应速度 AI天才研究院 计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    边缘AI架构提升LLM应用的响应速度关键词边缘计算、边缘AI、LLM、响应速度、模型压缩、分布式计算摘要本文探讨了如何通过边缘AI架构提升大型语言模型（LLM）应用的响应速度。文章首先介绍了边缘计算与边缘AI的基本概念、优势和应用场景，然后深入分析了边缘AI系统的架构设计与实现，以及提升LLM响应速度的关键技术。通过实际案例展示了边缘AI在LLM应用中的效果，并对未来发展趋势和潜在挑战进行了展望，
  • 计算机视觉中图像的基础认知 全栈你个大西瓜 人工智能计算机视觉人工智能图像基本属性RGB三通道彩色单通道灰度图像OpenCVMatplotlib
    第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中，图像和视频的本质是多维数值矩阵。图像或视频数据的一些基本属性。宽度（W）和高度（H）定义了图像的像素分辨率，单位通常是像素。例如，一张1920x1080的图像有1920列（
  • 深入了解与全面使用DeepSeek：从基础到高级应用 一位卑微的码农 人工智能大数据java-eespringboot
    引言随着AI技术的发展，DeepSeek作为一款先进的智能助手，为用户提供了强大的文本生成、代码分析、数学公式处理等能力。本文将详细介绍DeepSeek的基础知识、安装配置、API调用方法以及高级应用技巧，帮助你充分挖掘这一工具的潜力。一、认识DeepSeek1.1DeepSeek简介DeepSeek是由深度求索公司开发的人工智能平台，它支持三种主要模式：基础模型（V3）、深度思考（R1）和联网搜
  • 人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程 m0_74824592 面试学习路线阿里巴巴人工智能架构
    文章目录一、架构介绍GPU算力平台概述优势与特点二、注册与登录账号注册流程GPU服务器类型配置选择指南内存和存储容量网络带宽CPU配置三、创建实例实例创建步骤镜像选择与设置四、连接实例SSH连接方法远程桌面配置一、架构介绍GPU算力平台概述一个专注于GPU加速计算的专业云服务平台，隶属于软件和信息技术服务业。主要面向高校、科研机构和企业用户。该平台提供多种NVIDIAGPU选择，适用于机器学习、人
  • 【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络） IT古董 深度学习人工智能深度学习计算机视觉分类
    ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1
  • 【深度学习基础】什么是注意力机制 我的青春不太冷 深度学习人工智能注意力机制
    文章目录一、注意力机制的核心地位：从补充到主导二、技术突破：从Transformer到多模态融合三、跨领域应用：从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制：深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中，注意力机制（AttentionMechanism）的引入堪称一场革命。它不仅解决了传统模型的根本性缺陷，更通过动态聚焦关键信息的能力，重塑了人工智能处理复杂任务的范式。本文
  • 【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】 再见孙悟空_ #【深度学习・探索智能核心奥秘】深度学习机器学习人工智能音视频自然语言处理量子深度学习量子学习未来
    一、开篇：为什么我们需要关注这场"量子+AI"的世纪联姻？各位技术爱好者们，今天我们要聊的这个话题，可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加，而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。想象这样一个场景：你现在训练一个GPT-5级别的模型，不需要耗费价值上亿美元的算力资源，不需要等待数周的训练时间，甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学
  • 【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】 再见孙悟空_ #【深度学习・探索智能核心奥秘】机器翻译自然语言处理计算机视觉量子计算人工智能深度学习机器学习
    想象一下，你正在用ChatGPT生成一篇小说，突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭，而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番，但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候，量子计算带着它的"超能力"登场了：1台50量子位的量子计算机，处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。
  • 语音与自然语言处理（NLP）：智能交互的核心技术 给生活加糖！ 热门知识自然语言处理交互人工智能
    随着人工智能（AI）技术的飞速发展，语音识别与自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）成为了智能交互系统的核心技术。它们不仅改变了人们与计算机、设备的交互方式，也推动了众多行业的革新。从智能助手（如苹果的Siri、亚马逊的Alexa）到机器翻译、自动客服系统，语音和NLP技术正逐步融入日常生活，改善我们与数字世界的沟通方式。一、什么是语音识别与自然语言处理（NLP
  • 基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码） 人工智能_SYBH 深度学习YOLO人工智能目标检测python
    引言：在现代制造业中，电子元件和PCB（印刷电路板）是非常重要的基础设施。PCB缺陷检测是生产过程中至关重要的一步。传统的缺陷检测方法主要依靠人工检查，这不仅效率低，而且容易受到人眼疲劳的影响。随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点，尤其是在计算机视觉领域。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法凭借其高速和高精度的优势，成为了目标检测领域的佼佼者。本文
  • DeepSeek 混合专家（MoE）架构技术原理剖析 计算机学长 通用大语言模型人工智能架构
    DeepSeek混合专家（MoE）架构技术原理剖析在人工智能快速发展的当下，大规模语言模型不断突破创新，DeepSeek混合专家（MoE）架构脱颖而出，成为业内关注焦点。本文将深入剖析其技术原理，为大家揭开它的神秘面纱。一、MoE架构概述（一）基本概念混合专家（MixtureofExperts，MoE）架构，简单来说，就像是一个专家团队。在这个团队里，每个专家都是一个小型神经网络，各自擅长处理特定
  • 【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略 X_taiyang18 人工智能
    【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations）被誉为“深度学习的顶级会议”。自2013年由深度学习三巨头中的YoshuaBengio和YannLeCun创办以来，ICLR迅速崛起，成为全球科研人员争相投稿的学术盛会。那么，ICLR
  • 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强 数行天下 人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
    在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而，现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态（如文本或图像），在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献，填补了
  • 《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类 GoAI 深入浅出LLM深入浅出AI自然语言处理NLP大模型LLM人工智能transformerchatgpt
    AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介
  • 深入理解TensorFlow中的形状处理函数 SEVEN-YEARS tensorflow人工智能python
    摘要在深度学习模型的构建过程中，张量（Tensor）的形状管理是一项至关重要的任务。特别是在使用TensorFlow等框架时，确保张量的形状符合预期是保证模型正确运行的基础。本文将详细介绍几个常用的形状处理函数，包括get_shape_list、reshape_to_matrix、reshape_from_matrix和assert_rank，并通过具体的代码示例来展示它们的使用方法。1.引言在深
  • 本地部署 DeepSeek：环境准备 + 详细步骤 + 高级部署方案 + 可视化工具集成 + 故障排除手册 + 性能优化建议 Katie。 人工智能技术发展aideepseek人工智能人工智能大模型
    前言随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）在多个行业中的应用日益广泛，从自然语言处理、内容生成到智能客服、医疗诊断等领域，AI正在深刻改变传统的工作方式和业务流程。DeepSeek作为一家新兴的AI公司，凭借其高效的AI模型和开源的优势，迅速在竞争激烈的AI市场中脱颖而出。其模型不仅在性能上表现出色，还通过开源策略吸引了大量开发者和企业的关注，形成了一个活跃的社区生态。然而，随着AI技术
  • 数字内容体验未来趋势：五大平台横向对比与深度解析 清风徐徐de来 其他
    内容概要当前，企业数字化转型的核心战场正逐步向数字内容体验的精细化运营转移。随着用户行为碎片化与需求多元化趋势加剧，AI驱动的智能推荐系统、基于数据决策的动态优化能力，以及跨渠道的品牌一致性维护，已成为衡量内容平台竞争力的三大核心维度。本文将围绕这三大支柱，通过横向对比主流平台的技术架构与落地实践，揭示未来数字内容体验的演进方向。首先，AI驱动不仅改变了内容分发的效率，更通过深度学习算法实现用户行
  • DeepSeek底层揭秘——多头潜在注意力MLA 9命怪猫 AIai人工智能大模型
    目录1.多头潜在注意力（MLA）2.核心功能3.技术要素4.难点挑战暨含解决方案5.技术路径6.应用场景7.实际案例：DeepSeek8.最新研究与技术进展9.未来趋势猫哥说1.多头潜在注意力（MLA）(1)定义“多头潜在注意力（Multi-HeadLatentAttention,MLA）”是一种基于注意力机制的深度学习方法，旨在通过多个注意力头（Multi-HeadAttention）对潜在空间
  • 全面解析：AI大模型入门教程，让你的学习之路不再迷茫，这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了！ AGI大模型老王 人工智能学习大模型AI大模型大模型学习大模型教程大模型入门
    前言AI大模型，作为当前人工智能领域的热点，凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力，受到广泛的关注和应用。无论你是技术小白还是有一定基础的开发者，本教程都将带你从入门到实践，逐步掌握AI大模型的核心技术。基础知识大模型概述定义：AI大模型是一种拥有海量参数和强大计算能力的神经网络模型，能够处理复杂的数据和任务。应用：广泛应用于自然语言处理、图像识别、生成等领域。学习大模型的意义提升技术能力：掌握大模
  • SaaS+AI工具推荐：最适合智能化转型的解决方案 saas
    不论是传统软件还是SaaS，其核心目标始终如一——帮助企业解决问题、提升效率。然而，随着技术的飞速发展，SaaS正在超越传统模式，尤其是在与AI（人工智能）的深度融合中展现出了强大的潜力。这种“智能化”的转型不仅让企业获得了更具针对性和效率的服务，还让解决问题的方式更加灵活和高效。下面我们将从“更好的解决方案”和“智能化技术应用”两个层面，探讨SaaS在企业问题解决中的新路径。SaaS+AI：智能
  • 第2节课：深度学习基础python代码 Lips611 李哥深度学习python深度学习神经网络
    目录编译环境：代码：文件：ds_0.py小结：python声明不需要定义，整型和浮点型都是直接给予值，字符串的[-2]代表是列表倒数的某值;同一列表里面可以有各种类型的变量;哈希表的键值对在打印时是调用字典[key]，然后输出对应的value文件：judge_0.py小结：python相对于c语言，是将（）换成空格和“：”，与此同时判断语句if和else的缩进不同对应着不同层次的判定条件，约等于“
  • 深度学习在蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）领域的研究进展（2022-2025） AndrewHZ 深度学习人工智能transformer算法科技
    一、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的定义与生物学意义蛋白质-蛋白质相互作用（Protein-ProteinInteraction,PPI）是指两个或多个蛋白质通过物理结合形成复合物，进而调控细胞信号传导、代谢、免疫应答等生命活动的过程。PPI是生物体内复杂功能网络的核心，例如酶与底物的结合、抗体与抗原的识别、受体与配体的信号传递等均依赖于此。据估计，人类蛋白质组中约80%的功能通过PPI实现，其
  • DeepSeek 引领的 AI 范式转变与存储架构的演进 星辰@Sea 人工智能其他人工智能
    引言在过去的几十年中，人工智能（AI）技术经历了翻天覆地的变化，从最初的符号主义到连接主义，再到现在的深度学习，每一次技术革新都推动了AI能力的显著提升。而在这场变革中，DeepSeek作为一股不可忽视的力量，正在引领AI范式的转变，并深刻影响着存储架构的发展。在这篇博客中，我们将深入探讨DeepSeek如何推动AI范式的转变，以及这种转变对存储架构带来的深远影响。通过分析当前AI技术的发展趋势，
  • 高级前端工程师Vue面试题 盼盼盼 面试题前端前端
    HTML/CSS1.解释HTML5中的元素及其用途。元素用于通过JavaScript绘制图形，比如图表、图像处理等。它提供了一个图形上下文，可以进行2D图形绘制。2.CSS中display:none和visibility:hidden有什么区别？display:none会将元素从文档流中完全移除，不占据空间。而visibility:hidden则元素依然占据空间，只是变得不可见。3.描述CSSFl
  • 第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现 计算机真好丸 pytorch人工智能python
    文章目录一、前期准备1.搭建语言类2.文本处理函数3.文件读取函数二、Seq2Seq模型1.编码器（encoder）2.解码器（decoder）三、训练1.数据预处理2.训练函数3.评估四、评估与训练1.Loss图2.可视化注意力五、总结本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、前期准备from__future__importunicode_literals,print_fu
  • 第N5周：Pytorch文本分类入门 计算机真好丸 pytorch分类人工智能
    文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、前期准备1.环境安装确保安装了torchtext与portalocker库2.加载数据importtorch#强制使用CPUdevice=torch.devi
  • 第TR5周：Transformer实战：文本分类 计算机真好丸 transformer分类深度学习
    文章目录1.准备环境1.1环境安装1.2加载数据2.数据预处理2.1构建词典2.2生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型3.4定义训练函数3.5定义评估函数4.训练模型4.1模型训练5.总结：本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊1.准备环境1.1环境安装这是一个使用PyTorch通过Tran
  • 大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm 2301_76348014 程序员深度学习大数据知识图谱
    文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介Django技术介绍Neo4j数据库Bootstrap4框架Echarts简介NavicatPremium15简介Layui简介Python语言介绍MySQL数据库深度学习六、核心理论贪心算法A
  • DeepSeek进阶开发与应用1：DeepSeek框架概述与基础应用 Evaporator Core #DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用spring自然语言处理
    引言在当今的人工智能领域，深度学习技术已经成为了推动技术进步的核心动力之一。DeepSeek作为一个先进的深度学习框架，旨在为开发者和研究人员提供一个高效、灵活且易于扩展的平台，以便于他们能够快速地实现和部署各种深度学习模型。本文将深入探讨DeepSeek框架的核心架构、基础应用以及如何通过代码实现一个简单的深度学习模型。DeepSeek框架概述DeepSeek框架的设计理念是简洁而强大。它提供了
  • springmvc 下 freemarker页面枚举的遍历输出 杨白白 enumfreemarker
    spring mvc freemarker 中遍历枚举 1枚举类型有一个本地方法叫values（），这个方法可以直接返回枚举数组。所以可以利用这个遍历。 enum public enum BooleanEnum { TRUE(Boolean.TRUE, "是"), FALSE(Boolean.FALSE, "否");
  • 实习简要总结 byalias 工作
    来白虹不知不觉中已经一个多月了，因为项目还在需求分析及项目架构阶段，自己在这段 时间都是在学习相关技术知识，现在对这段时间的工作及学习情况做一个总结： （1）工作技能方面 大体分为两个阶段，Java Web 基础阶段和Java EE阶段 1）Java Web阶段 在这个阶段，自己主要着重学习了 JSP, Servlet, JDBC, MySQL，这些知识的核心点都过 了一遍，也
  • Quartz——DateIntervalTrigger触发器 eksliang quartz
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208559 一.概述 simpleTrigger 内部实现机制是通过计算间隔时间来计算下次的执行时间，这就导致他有不适合调度的定时任务。例如我们想每天的 1：00AM 执行任务，如果使用 SimpleTrigger，间隔时间就是一天。注意这里就会有一个问题，即当有 misfired 的任务并且恢复执行时，该执行时间
  • Unix快捷键 18289753290 unixUnix；快捷键;
    复制，删除，粘贴： dd:删除光标所在的行                             &nbs
  • 获取Android设备屏幕的相关参数 酷的飞上天空 android
    包含屏幕的分辨率  以及 屏幕宽度的最大dp 高度最大dp   TextView text = (TextView)findViewById(R.id.text); DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics(); text.append("getResources().ge
  • 要做物联网？先保护好你的数据 蓝儿唯美 数据
    根据Beecham Research的说法，那些在行业中希望利用物联网的关键领域需要提供更好的安全性。 在Beecham的物联网安全威胁图谱上，展示了那些可能产生内外部攻击并且需要通过快速发展的物联网行业加以解决的关键领域。 Beecham Research的技术主管Jon Howes说：“之所以我们目前还没有看到与物联网相关的严重安全事件，是因为目前还没有在大型客户和企业应用中进行部署，也就
  • Java取模（求余）运算 随便小屋 java
            整数之间的取模求余运算很好求，但几乎没有遇到过对负数进行取模求余，直接看下面代码： /** * * @author Logic * */ public class Test { public static void main(String[] args) { // TODO A
  • SQL注入介绍 aijuans sql注入
    二、SQL注入范例 这里我们根据用户登录页面 <form action="" > 用户名：<input type="text" name="username"><br/> 密 码：<input type="password" name="passwor
  • 优雅代码风格 aoyouzi 代码
    总结了几点关于优雅代码风格的描述： 代码简单：不隐藏设计者的意图，抽象干净利落，控制语句直截了当。 接口清晰：类型接口表现力直白，字面表达含义，API 相互呼应以增强可测试性。 依赖项少：依赖关系越少越好，依赖少证明内聚程度高，低耦合利于自动测试，便于重构。 没有重复：重复代码意味着某些概念或想法没有在代码中良好的体现，及时重构消除重复。 战术分层：代码分层清晰，隔离明确，
  • 布尔数组 百合不是茶 java布尔数组
      androi中提到了布尔数组;   布尔数组默认的是false,  并且只会打印false或者是true   布尔数组的例子;  根据字符数组创建布尔数组 char[] c = {'p','u','b','l','i','c'}; //根据字符数组的长度创建布尔数组的个数 boolean[] b = new bool
  • web.xml之welcome-file-list、error-page bijian1013 javaweb.xmlservleterror-page
    welcome-file-list 1.定义： <welcome-file-list> <welcome-file>login.jsp</welcome> </welcome-file-list>  2.作用：用来指定WEB应用首页名称。   error-page1.定义： <error-page&g
  • richfaces 4 fileUpload组件删除上传的文件 sunjing clearRichfaces 4fileupload
     页面代码               <h:form id="fileForm">            <rich:
  • 技术文章备忘 bit1129 技术文章
    Zookeeper http://wenku.baidu.com/view/bab171ffaef8941ea76e05b8.html http://wenku.baidu.com/link?url=8thAIwFTnPh2KL2b0p1V7XSgmF9ZEFgw4V_MkIpA9j8BX2rDQMPgK5l3wcs9oBTxeekOnm5P3BK8c6K2DWynq9nfUCkRlTt9uV
  • org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException: unexpected token: on near line 1解决方案 白糖_ Hibernate
    文章摘自：http://blog.csdn.net/yangwawa19870921/article/details/7553181   在编写HQL时，可能会出现这种代码： select a.name,b.age from TableA a left join TableB b on a.id=b.id  如果这是HQL，那么这段代码就是错误的，因为HQL不支持
  • sqlserver按照字段内容进行排序 bozch 按照内容排序
    在做项目的时候，遇到了这样的一个需求：           从数据库中取出的数据集，首先要将某个数据或者多个数据按照地段内容放到前面显示，例如:从学生表中取出姓李的放到数据集的前面；          select * fro
  • 编程珠玑-第一章-位图排序 bylijinnan java编程珠玑
    import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.io.Writer; import java.util.Random; public class BitMapSearch {
  • Java关于==和equals chenbowen00 java
    关于==和equals概念其实很简单，一个是比较内存地址是否相同，一个比较的是值内容是否相同。虽然理解上不难，但是有时存在一些理解误区，如下情况： 1、 String a = "aaa"; a=="aaa"; ==> true 2、 new String("aaa")==new String("aaa
  • [IT与资本]软件行业需对外界投资热情保持警惕 comsci it
          我还是那个看法,软件行业需要增强内生动力,尽量依靠自有资金和营业收入来进行经营,避免在资本市场上经受各种不同类型的风险,为企业自主研发核心技术和产品提供稳定,温和的外部环境...       如果我们在自己尚未掌握核心技术之前,企图依靠上市来筹集资金,然后使劲往某个领域砸钱,然
  • oracle 数据块结构 daizj oracle块数据块块结构行目录
    oracle 数据块是数据库存储的最小单位，一般为操作系统块的N倍。其结构为： 块头－－〉空行－－〉数据，其实际为纵行结构。 块的标准大小由初始化参数DB_BLOCK_SIZE指定。具有标准大小的块称为标准块（Standard Block）。块的大小和标准块的大小不同的块叫非标准块（Nonstandard Block）。同一数据库中，Oracle9i及以上版本支持同一数据库中同时使用标
  • github上一些觉得对自己工作有用的项目收集 dengkane github
    github上一些觉得对自己工作有用的项目收集 技能类 markdown语法中文说明 回到顶部 全文检索 elasticsearch bigdesk elasticsearch管理插件 回到顶部 nosql mapdb 支持亿级别map, list, 支持事务. 可考虑做为缓存使用 C
  • 初二上学期难记单词二 dcj3sjt126com englishword
    dangerous 危险的 panda 熊猫 lion 狮子 elephant 象 monkey 猴子 tiger 老虎 deer 鹿 snake 蛇 rabbit 兔子 duck 鸭 horse 马 forest 森林 fall 跌倒；落下 climb 爬；攀登 finish 完成；结束 cinema 电影院；电影 seafood 海鲜；海产食品 bank 银行
  • 8、mysql外键(FOREIGN KEY)的简单使用 dcj3sjt126com mysql
    一、基本概念 1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同，所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引，但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引，InnoDB不能自动地创建索引。 2、外键可以是一对一的，一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接，或者是一对多的，一个表的记录与另一个表的多条记录连接。 3、如
  • java循环标签 Foreach shuizhaosi888 标签java循环foreach
    1. 简单的for循环 public static void main(String[] args) { for (int i = 1, y = i + 10; i < 5 && y < 12; i++, y = i * 2) { System.err.println("i=" + i + " y="
  • Spring Security（05）——异常信息本地化 234390216 exceptionSpring Security异常信息本地化
    异常信息本地化          Spring Security支持将展现给终端用户看的异常信息本地化，这些信息包括认证失败、访问被拒绝等。而对于展现给开发者看的异常信息和日志信息（如配置错误）则是不能够进行本地化的，它们是以英文硬编码在Spring Security的代码中的。在Spring-Security-core-x
  • DUBBO架构服务端告警Failed to send message Response javamingtingzhao 架构DUBBO
     废话不多说，警告日志如下，不知道有哪位遇到过，此异常在服务端抛出(服务器启动第一次运行会有这个警告)，后续运行没问题，找了好久真心不知道哪里错了。    WARN 2015-07-18 22:31:15,272 com.alibaba.dubbo.remoting.transport.dispatcher.ChannelEventRunnable.run(84)
  • JS中Date对象中几个用法 leeqq JavaScriptDate最后一天
    近来工作中遇到这样的两个需求 1. 给个Date对象，找出该时间所在月的第一天和最后一天 2. 给个Date对象，找出该时间所在周的第一天和最后一天   需求1中的找月第一天很简单，我记得api中有setDate方法可以使用 使用setDate方法前，先看看getDate var date = new Date(); console.log(date); // Sat J
  • MFC中使用ado技术操作数据库 你不认识的休道人 sqlmfc
    1.在stdafx.h中导入ado动态链接库 #import"C:\Program Files\Common Files\System\ado\msado15.dll" no_namespace rename("EOF","end")2.在CTestApp文件的InitInstance()函数中domodal之前写::CoIniti
  • Android Studio加速 rensanning android studio
    Android Studio慢、吃内存！启动时后会立即通过Gradle来sync & build工程。 （1）设置Android Studio a) 禁用插件 File -> Settings...  Plugins 去掉一些没有用的插件。 比如：Git Integration、GitHub、Google Cloud Testing、Google Cloud
  • 各数据库的批量Update操作 tomcat_oracle javaoraclesqlmysqlsqlite
    MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同，因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的 sql语句，懂得SQL语句，那么MyBatis部分的操作就简单了。 　　注意：下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行，要不全部成功，要不全部回滚。 MSSQL的SQL语句 　WITH R AS（ 　　SELECT 'John' as name, 18 as
  • html禁止清除input文本输入缓存 xp9802 input
    多数浏览器默认会缓存input的值，只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值，有2种方法： 方法一： 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; eg: <input type="text" autocomplete="off" name
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他