嵌入式机器学习第9页

Python比C语言到底有什么优势？为什么越来越多人都学python？

丰富的库和框架：Python拥有庞大的标准库和第三方库，涵盖了从Web开发、数据科学、机器学习、人工智能、自动化测试到网络编程等各

马大哈（Python）·2024-08-31 18:58

AI写作神器有哪些，分享2024年比较常用的几款ai写作软件

这些工具通过自然语言处理和机器学习技术，为人们提供了快速、高效、自动化的写作体验。

全网优惠分享君·2024-08-31 15:37

手把手教你！STM32单片机入门指南：从初级到中级工程师的学习路线

在当今科技日新月异的时代，嵌入式系统作为智能设备的核心驱动力，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。

Tony小周·2024-08-31 14:58

深度学习100问13:什么是二分类问题

二、解决方法要解决二分类问题呀，我们可以找来一些“魔法工具”，也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手

不断持续学习ing·2024-08-31 11:14

AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分（含torch和cuda）包含机器学习模型和bert模型的使用

文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦，改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert，用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件

东方-教育技术博主·2024-08-31 11:13

GNU 汇编语法基础

汇编基本结构1.指令格式2.注释3.段三、寄存器和寻址方式1.寄存器命名2.寻址方式四、指令集1.数据传送指令2.算术运算指令3.逻辑运算指令4.控制流指令五、宏和函数1.宏定义2.函数定义六、总结一、引言在嵌入式系统开发和底层编程中

千千道·2024-08-31 11:13

【Rust光年纪】探索Rust嵌入式开发利器：从硬件访问到USB绑定

Rust硬件访问库全面比较：选择最适合你的工具前言随着物联网和嵌入式系统的普及，对于树莓派等硬件设备的访问需求逐渐增加。

friklogff·2024-08-31 11:12

每天一个数据分析题（五百一十二）- 数据标准化

在完整的机器学习流程中，数据标准化（DataStandardization）一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同，以下哪个模型对变量是否标准化不敏感？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-31 10:09

深度学习：图像数据分析的革命

深度学习与图像数据分析深度学习是一种机器学习方法，它通过使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。在图像数据分析中，深度学习模

2401_85761762·2024-08-31 10:06

机器学习中的增量学习（Incremental Learning，IL）策略是什么？

机器学习中的增量学习（IncrementalLearning，IL）策略是什么？在当今快速发展的数据驱动世界中，传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。

Chauvin912·2024-08-31 09:32

基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型，能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中，我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤：初始化模型：选择一个初始预测器h0(x)，计算该预测器的预测值。计算残差：

会飞的Anthony·2024-08-31 09:02

基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost

简介在本篇中，我们将扩展之前的AdaBoost算法实现，深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题，并对AdaBoost的实现进行一些调整，以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。2.调整学习率sklearn

会飞的Anthony·2024-08-31 09:00

qnx /var/log/la_gvm.txt 系统日志

关键点解释：QNX:QNX是一款实时操作系统（RTOS），主要用于嵌入式系统。它以其高

sun007700·2024-08-31 09:00

嵌入式数据库

嵌入式数据库1.关系型嵌入式数据库SQLite：特点：自给自足的、零配置的、轻量级的关系型数据库，支持SQL查询。

王鑫的博客886·2024-08-31 08:25

Python学习和面试中的常见问题及答案

整理了一些关于Python和机器学习算法的高级问题及其详细答案。这些问题涵盖了多个方面，包括数据处理、模型训练、评估、优化和实际应用。

写代码的M教授·2024-08-31 07:44

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。它基于数据流图的概念，其中节点表示数学操作，边表示多维数组（张量）的流动。

WangLinXX·2024-08-31 06:07

机器学习第9章-聚类

机器学习第9章-聚类9.1聚类任务在“无监督学习”(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础

Rin__________·2024-08-31 05:02

探索Anaconda Cloud：Conda的云端宝库

它为数据科学和机器学习社区提供了一个集中的平台，使得用户可以轻松地上传和下载Conda环境、软件包和数据集。

2401_85812026·2024-08-31 05:29

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从

婉妃·2024-08-31 05:05

视觉系统的革新：嵌入式AI摄像头

学号：17050610006姓名：韦运泽文章链接：https://mp.weixin.qq.com/s/VzuM-ewcCu88D7nYjeE3BQ功能强大的精简型单板计算机的推出带动了一些新产品的设计，在通过小型化优化成本及效率的应用中，它的效用尤为明显。另外，视觉系统可以利用功能全面的板级机器视觉摄像头进一步缩小产品总体尺寸并实现运行灵活性，同时还支持定制或非标准光学部件。它们被用于：医疗诊断

7aa5938c2f5f·2024-08-31 05:19

机器学习入门：机器学习的基本概念

姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科

Louis0687·2024-08-31 04:34

构建基于I2C与UART通信的智能嵌入式机械臂抓取系统，结合OpenCV技术进行高效物体识别与动作控制的综合解决方案（代码示例）

通过视觉识别、夹爪控制和嵌入式系统集成，智能抓取系统能够大幅提升物体处理的效率和准确性。项目目标与用途本项目的主要目标是开发一个智能机械臂，能够在复杂环境中自动识别并抓取各种物体。

极客小张·2024-08-31 04:20

标题：Embassy-Boot：轻量级引导加载程序

引言嵌入式系统开发过程中，引导加载程序是至关重要的一环，负责管理固件的加载与更新。embassy-boot是一个轻量级、可靠的引导加载程序，支持断电保护的固件升级以及固件回滚功能。

m0_63714693·2024-08-31 03:11

NCRE - 嵌入式系统开发工程师 – 操作系统（随笔）

1、基本知识（1）嵌入式系统的定义：以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗严格要求的专用计算机系统。

石凌风SLF·2024-08-31 03:40

【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归：深入理解反向传播与梯度下降

【ShuQiHere】逻辑回归是机器学习中一个经典的分类算法，尽管它的名字中带有“回归”，但它的主要用途是处理二分类问题。

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN：用股票价格预测一步步理解神经网络的演化

【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向，而前馈神经网络（FNN）是最基础的模型之一。

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

机器学习：DBSCAN算法（内有精彩动图）

目录前言一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网络）2.步骤详解3.参数配置二、代码实现1.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法。它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网

吃什么芹菜卷·2024-08-31 01:58

Facebook开发的机器人：技术创新与应用实践

1.2技术进步的推动人工智能和机器学习的发展，让聊天机器人能够更加智能地理解和回应用户需求。二、Facebook上的五款回复机器

啊取名真困难·2024-08-30 23:22

AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用

近年来，人工智能取得了显著的进展，这在很大程度上归功于深度学习的崛起，深度学习是一种强大的机器学习形式，它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式

AI大模型应用之禅·2024-08-30 23:21

Langchain-Chatchat本地部署的解决方案

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-08-30 22:13

ARM/Linux嵌入式面经（十）：极氪

开篇强调两个事情：pdf文件都在百度网盘群：911289806一定要把超链接里面的文章看了，那都是为了你们写的。老板！！！现在多学点，涨个2k工资，真的很值得。要不吃学习的苦，要不吃生活的苦。1.自我介绍专开新篇，等我！2.项目介绍，提问专开新篇，等我！3.SPI通信和I2C的速率SPI通信SPI主设备组件提供了行业标准的4线主设备SPI接口。此外，它还提供3线（双向）SPI接口。这两种接口都支持

TrustZone_Hcoco·2024-08-30 20:33

基于STM32的工厂安全监测系统：采用FreeRTOS、MQTT协议、InfluxDB存储与Grafana可视化，实现实时数据监测与异常检测算法优化的综合解决方案（代码示例）

本项目旨在设计并实现一个嵌入式工厂安全监测系统，实时监测工厂环境中的关键安全参数，通过无线通信模块将数据传输到云端进行存储和分析，从而实现对工厂环境的智能化监控和预警。

极客小张·2024-08-30 20:03

ARM/Linux嵌入式面经（二七）：韶音

一面7月8号hr面hr面问的都是基本情况，会浅浅的问些项目1、自我介绍2、高考排名是多少？3、是保研吗？保研时有拿到其他学校的offer吗4、实验室一共多少人？博士占比是多少？4、意向工作城市？为什么选择深圳？5、介绍一下第一个项目，有没有遇到过什么问题，怎么解决的6、有了解过韶音吗，双百计划了不了解？有一些问题忘记了，自然回答就好，就聊天二面7月16日技术面1、自我介绍2、介绍一下你实习期间做的

TrustZone_Hcoco·2024-08-30 20:31

港科大最新：嵌入式平台上实时运行的NeRF SLAM！

文末附行业细分群0.笔者个人体会传统的NeRF和NeRFSLAM所需要的计算量非常大，很难在嵌入式设备上跑起来，这也就很大程度上限制了NeRFSLAM的落地。

计算机视觉工坊·2024-08-30 20:00

python 数据挖掘与机器学习

机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。

科研的力量·2024-08-30 19:57

1区9+非肿瘤纯生信，逻辑清晰易懂，机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊，抓紧上车！

2单个疾病结合免疫浸润，热点基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-30 17:58

AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理

然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些复杂。

wypdao·2024-08-30 16:31

机器学习：svm算法原理的优缺点和适应场景

支持向量机（SVM）是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型，它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺

夜清寒风·2024-08-30 15:29

昇思25天学习打卡

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵

十分钟ll·2024-08-30 15:28

【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析

隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解（SVD）。SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题，它对电气工程中的电路分析也很有用，它甚至在数据科学中被用于基

zhangbin_237·2024-08-30 14:22

统计机器学习第十三章极大似然估计的性质——图解MLE的渐进正态性

n=10;t=10000;s=1/12/n;x=linspace(-0.4,0.4,100);y=1/sqrt(2*pi*s)*exp(-x.^2/(2*s));z=mean(rand(t,n)-0.5,2);figure(1);clf;holdonb=20;hist(z,b);h=plot(x,y*t/b*(max(z)-min(z)),'r-');这段代码的功能是生成随机数并进行直方图和曲线的

cui_hao_nan·2024-08-30 13:17

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。

walfar·2024-08-30 12:42

PyTorch 基础学习（14）- 归一化

在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。本文将详细介绍scikit-learn中的常见归一化方法及其应用。

花千树-010·2024-08-30 12:38

嵌入式学习日记---DAY8

一、字符型二维数组二、函数定义函数名：和变量名要求保持一致函数类型：函数运行结果的类型###注意：如果返回值类型与函数类型不一致,会将返回值强制类型转换成函数类型返回不写函数类型默认为int类型如果没有返回值,函数类型应该为void类型，return后面什么都不写调用###注意：1.实参个数必须与形参个数一致，并一一对应2.实参可以是常量、变量、表达式3.实参与形参类型不一致时,会将实参强制类型转

xxpro·2024-08-30 11:04

嵌入式学习——4——c++ 结构体+类

1、数据类型基本数据类型：char、int、float、double、string、bool构造数据类型：数组、指针、结构体、共用体、枚举、类2、引用引用就是别名数据类型&引用名=同类型的变量名（&引用符号）inta=10;int&b=a;//b引用a.或者给a取个别名叫b引用的目标一旦指定，就不可以改变数组引用//定义一个数组inta[5]={10,20,30,40,50};//数组指针int(

koka_jerry·2024-08-30 11:32

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP

听忆.·2024-08-30 10:51

如何有效管理机器学习与人工智能

如何有效管理机器学习与人工智能1.模型开发阶段的风险管理a.数据质量与偏见管理b.模型透明性与可解释性c.偏见与公平性测试2.部署阶段的风险管理a.安全与隐私保护b.实时监控与反馈机制c.模型回滚与更新机制