嵌入式机器学习第7页

DataSet：数据挖掘与机器学习应用

DataSet：数据挖掘与机器学习应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1.数据挖掘与机器学习的兴起近年来，随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，全球数据量呈现爆炸式增长，数据的积累为数据挖掘和机器学习提供了丰富的素材

AI天才研究院·2025-02-11 21:59

DuckDB FDW 使用教程

DuckDB是一个嵌入式SQL数据库，专为OLAP场景设计，具有高性能和低延迟的特点。通

邓娉靓Melinda·2025-02-11 21:26

机器学习（入门3）

机器学习（入门3有监督学习算法之回归算法）4回归算法4.1线性回归：利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题：目标值------连续性函数公式：h(W)=w1x1+w2x1+

caspesjpe·2025-02-11 21:55

迁移学习 Transfer Learning

迁移学习是一种机器学习方法，它的核心思想是利用已有模型的知识来帮助新的任务或数据集进行学习，从而减少训练数据的需求、加快训练速度，并提升模型性能。1.为什么需要迁移学习？

有人给我介绍对象吗·2025-02-11 20:23

【雕爷学编程】MicroPython手册之 ESP32-C3 软件SPI总线

MicroPython是为了在嵌入式系统中运行Python3编程语言而设计的轻量级版本解释器。

驴友花雕·2025-02-11 19:45

【雕爷学编程】MicroPython手册之 ESP32-C3 延时和时间

MicroPython是为了在嵌入式系统中运行Python3编程语言而设计的轻量级版本解释器。

驴友花雕·2025-02-11 19:44

【机器学习】样本不均衡问题解决策略（欠采样方法总结）

文章目录前言1.没有绝对最好，但可以根据场景选择最佳确定效果最好的方法的核心在于以下几个方面：2.方法特点对比及推荐场景3.如果不考虑复杂度和资源开销，哪些方法更值得试用？（1）推荐方法：综合性能最突出的（2）具体任务导向推荐4.总结：前言在选择欠采样方法时，没有一个方法可以在所有情况下都普遍适用并效果最好。不同的欠采样方法在实际应用中的效果取决于数据的具体特征、类分布情况、噪声水平以及实际任务要

又喝真露·2025-02-11 18:05

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：大语言模型，机器学习，自然语言处理，深度学习，工程实践1.

AI天才研究院·2025-02-11 17:04

【Python】已解决：Python安装过程中的报错问题

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-11 16:50

STM32标准库与C语言实现的电子琴发声单元

电子琴支持演奏、录制和播放录制三种模式，代码组织结构清晰，涵盖了嵌入式系统开发的核心技术点。

黄冈新学爸·2025-02-11 15:16

向量数据库之Milvus

james二次元·2025-02-11 11:24

数据赋能未来趋势探索：嵌入式BI技术的挑战与突破

·2025-02-11 11:09

【系统架构设计师】嵌入式系统之JTAG接口

目录1.说明2.主要功能2.1硬件调试2.2边界扫描测试2.3系统内编程（ISP）2.4配置和重新配置2.5实时监控3.核心组件和引脚4.应用场景5.使用注意事项6.例题6.1例题11.说明1.嵌入式系统中的

王佑辉·2025-02-11 11:19

Milvus向量数据库操作教程

Milvus是一款专为向量数据设计的数据库，它具备高性能、高可用和易扩展的特点，主要用于处理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量[162][165]。

2401_85763639·2025-02-11 10:43

探索物联网世界：STM32F103C8T6与ESP8266无线通信指南

STM32F103C8T6与ESP8266构建通信二项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/d2ab9项目介绍在物联网（IoT）快速发展的今天，将传统嵌入式设备连接到互联网已成为许多开发者的迫切需求

郎爽果·2025-02-11 09:03

02.10：机器学习开个头

机器学习不比日语，其对我而言有更加实际且真切的价值。流量分析对于机器学习和深度学习用得很多，这是我学习的一个方面，不说学得多深，但是至少有所了解。这算是主要原因。

TheYeah·2025-02-11 09:01

如何利用 AWS 预测分析功能做精准财务规划？

一、AWS预测分析功能简介AWS预测分析主要依托AWSCostManagement（成本管理工具）和机器学习算法，帮助企业更清晰地了解

Anna_Tong·2025-02-11 09:00

Simula语言的嵌入式系统

Simula语言在嵌入式系统中的应用引言随着信息技术的不断进步，嵌入式系统的应用范围不断扩展，从家庭智能设备到工业自动化，再到医疗设备等领域，嵌入式系统的存在已经成为现代社会中不可或缺的一部分。

梅清瑶·2025-02-11 09:29

AI分支知识之机器学习，深度学习，强化学习的关系

机器学习，深度学习，强化学习的关系这一篇文章我们来探讨下AI领域中机器学习（ML）、深度学习（DL）和强化学习（RL）的关系。

王钧石的技术博客·2025-02-11 08:55

聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】

概念机器学习聚类算法‌是一种无监督学习方法，旨在将数据集分割成不同的类或簇，使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大，而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。

飞火流星02027·2025-02-11 07:18

Ada语言的人工智能

这一领域涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面，而在这些技术的背后，一种历史悠久且极具实用性的编程语言——Ada，正逐渐引起人们的关注。

赵旖琅·2025-02-11 07:45

IT行业方向细分，如何做到专家水平——2.开发

例如，前端可能相对较快，而嵌入式或系统级开发则需要更长时间。然后是考核标准，通常包括证书、项目经验、技术贡献（如开源项目）、行业认可（如演讲、出版物）等。

F——·2025-02-11 07:12

JPA实战：嵌入式键与基本类型值的Map映射

在Java持久化API（JPA）中，@ElementCollection注解为我们提供了强大的功能，能够将包含嵌入式键和基本类型值的Map进行持久化。

t0_54manong·2025-02-11 06:38

深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）

深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNNs）是机器学习的一种复杂形式，属于广义的人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANNs）的范畴。

CaiGuoHui1·2025-02-11 05:34

编译器简介

电脑，手机，嵌入式产品的处理器芯片，软件在上面运行的原理是0101二进制码组成的指令集；例如我们的应用是计算两个数的和，我们的程序如果用C++编写可能如下所示：intsum(inta,intb){returna

工程有解·2025-02-11 04:56

在 NXP Yocto 环境下实现 Qualcomm Wi-Fi Driver 的 GitLab CI/CD

在嵌入式开发中，Yocto被广泛用于定制Linux发行版，而GitLabCI/CD能够帮助我们自动化构建、测试和部署QualcommWi-Fi驱动（如ath11k）。

思考的下一页·2025-02-11 04:53

Go语言中常见的JSON处理错误

1.由嵌入式字段导致的非预期行为在下面的例子中，我们创建一个Event结构体，其包含一个ID和一个嵌入式的时间戳：typeEventstruct{IDinttime.Time}由于time.Time是嵌入式的

Mindfulness code·2025-02-11 03:17

基于PaddleX的机器学习开发指南

基于PaddleX的机器学习开发指南目录安装与初始化图像分类模块目标检测模块视频分割模块其他模块模型选择与配置一、安装与初始化为了使用PaddleX进行机器学习开发，请按照以下步骤安装所需依赖项：步骤1

大霸王龙·2025-02-11 03:45

k折交叉验证（k-fold Cross-validation）

一、基本概述交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉验证来进行模型选择(modelselection)。

向大厂出发·2025-02-11 03:43

土壤分析：土壤污染监测_（18）.土壤污染监测与修复的最新进展

近年来，计算机视觉技术在土壤污染监测领域的应用取得了显著进展，通过图像处理和机器学习方法，可以快速、准确地识别和监测土壤污染情况。

zhubeibei168·2025-02-11 01:33

10. 神经网络（二.多层神经网络模型）

多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、

啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

Yocto Project的后坐力与未来可能性分析

一、YoctoProject概述YoctoProject(简称Yocto)是一款基于OpenEmbedded开发环境的开源项目，致力于为嵌入式系统提供高自定义性的Linux发行模型。

嵌入式Jerry·2025-02-11 00:48

STM32自学记录

之前做项目主要做上位机视觉部分比较多，嵌入式主要只涉及过小车开发啥的，一直想列个系统学习的帖子，（挖坑中）。上一篇的配准等我有空慢慢更，唉毕业答辩后整个人就懒了倒是真的。

nora___·2025-02-10 23:42

神经网络（Neural Network）

引言神经网络，作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分，近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发，神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制，能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。

ningmengjing_·2025-02-10 23:41

深度学习入门：搭建你的第一个神经网络

一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征

Evaporator Core·2025-02-10 22:36

linux内核裁剪以及内核裁剪举例

这对于嵌入式系统、特定用途的服务器或者想要提高系统性能的用户来说特别有用。

爱学习的大牛123·2025-02-10 22:05

通过Kubernetes上免费部署Ollama如何使用DeepSeek

Ollama通过RESTAPI简化了模型服务的部署和调用，支持多种机器学习模型。Kubernetes提供灵活的扩展性和高可用性，适合部署复杂的模型服务。为Ollama创建一个专用命名空间。

❀͜͡傀儡师·2025-02-10 22:03

Level2逐笔成交逐笔委托数据分享下载：20250127

这对交易大师分析主力习性大有裨益，对人工智能进行机器学习也非常合适，数据量大且精确。

银河金融数据库·2025-02-10 21:28

windows安装nc命令的解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-10 20:26

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit

Echo-Nie·2025-02-10 19:16

Ada语言的数据结构

它的设计目标包括安全性、可维护性和可扩展性，尤其适用于嵌入式系统和实时系统。在这种环境下，数据结构的设计与实现尤为重要，因为它们直接影响到软件的性能和可靠性。

霍璟琅·2025-02-10 18:42

Linux设备（转）

这里只描述在嵌入式系统里面用得最为广泛的3种设备。1．字符设备（chardevice）字符设备是Linux最简单的设备，可以像文件一样访问。初始化字符设备时，它的设备驱动程序向Li

timequark·2025-02-10 17:04

2025最新ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研应用

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。

梦想的初衷~·2025-02-10 16:53

安全见闻（网络安全篇）

spm_id_from=333.337.search-card.all.click如涉及侵权马上删除文章1.编程语言C语言：一种通用的、面向过程的编程语言，广泛应用于系统软件和嵌入式开发。

.Ayang·2025-02-10 15:19

计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

它涉及到多个复杂的技术领域，包括图像处理、模式识别、机器学习等。核心算法与技术图像预处理：这是计算机视觉的第一步，主要包括图像的降噪、增强对

2501_90175811·2025-02-10 14:40

2025系统设计架构师备考计划

并不断反思总结学习内容：第四版的系统架构设计师教程分为21个章节，分别如下：计算机组成与体系结构操作系统数据库系统计算机网络系统性能评价开发方法系统计划系统分析与设计方法软件架构设计设计模式测试评审方法嵌入式系统设计开发管理信息系统基础知识基于中间件的开发安全性和保密设计系统的可靠性分析与设计软件的知识

极客风暴（Cyber Wave）·2025-02-10 13:23

一切皆是映射：量子机器学习与传统元学习的融合

1.背景介绍1.1人工智能的瓶颈当前，人工智能（AI）取得了令人瞩目的进步，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。然而，AI仍然面临着一些瓶颈，例如：数据依赖性:AI模型通常需要大量的训练数据才能达到良好的性能，而获取和标注这些数据往往成本高昂。泛化能力:AI模型在面对未见过的数据时，泛化能力往往不足，容易出现过拟合等问题。可解释性:AI模型的决策过程往往难以解释，这限制了其在一些关键领域的应用。

AI天才研究院·2025-02-10 11:41

06 在MSYS2中编译树莓派裸机程序，并在QEMU中运行

作者将狼才鲸创建日期2022-11-14Gitee源码和工程地址：才鲸嵌入式/开源安防摄像机（嵌入式软件）CSDN文章地址：项目介绍：开源安防摄像机（嵌入式软件）4）完整的环境安装步骤写在前面，我会提供已经安装好各种工具的

才鲸嵌入式·2025-02-10 11:39

04 在MSYS2中安装QEMU

作者将狼才鲸创建日期2022-11-14Gitee源码和工程地址：才鲸嵌入式/开源安防摄像机（嵌入式软件）CSDN文章地址：项目介绍：开源安防摄像机（嵌入式软件）4.2MSYS2中安装QEMU因为我已经有了

才鲸嵌入式·2025-02-10 11:09

Lua语言的语法糖

Lua语言的语法糖Lua是一种轻量级、高效且灵活的脚本语言，它广泛应用于游戏开发、嵌入式系统和其他需要高性能的场景。其简洁明了的语法以及强大的功能使得Lua在开发者中备受欢迎。

霍璟琅·2025-02-10 10:05

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