嵌入式深度学习第11页

我在高职教STM32——ADC电压采集与光敏电阻（3）

大家好，我是老耿，高职青椒一枚，一直从事单片机、嵌入式、物联网等课程的教学。对于高职的学生层次，同行应该都懂的，老师在课堂上教学几乎是没什么成就感的。

南耿先生·2024-08-28 14:31

每天一个数据分析题（五百零二）- 分割式聚类算法

B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-28 13:19

【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营

局部极小值与鞍点梯度为0的点我们统称为临界点，包括局部极小值、鞍点等局部极小值和鞍点的梯度都为0，那如何判断呢？先请出我们损失函数：L(θ)，θ是模型中的参数的取值，是一个向量。由于网络的复杂性，我们无法直接写出损失函数，不过我们可以写出损失函数的近似取值。根据宋浩老师所讲的大学一年级高等数学的知识，我们可以通过三阶泰勒展开对损失函数在θ附近的取值进行近似：其中，θ是模型中的参数的取值，θ’是在θ

MoyiTech·2024-08-28 11:38

机器学习概述与应用：深度学习、人工智能与经典学习方法

随着深度学习（DeepLearning）的崛起，机器学习技术在各行各业中的应用变得越来越广泛。

刷刷刷粉刷匠·2024-08-28 11:07

Python深度学习：构建下一代智能系统

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。

2401_83402415·2024-08-28 10:04

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。

2401_85763639·2024-08-28 09:56

如何本地搭建 Whisper 语音识别模型？一文解决

此外，还需要安装PyTorch，这是Whisper依赖的深度学习框架。2.安装Whisper在命令行中运行以下命令来安装Whisper和其依赖项：pip

玩AI的小胡子·2024-08-28 08:22

大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成

大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成关键词：大规模语言模型、智能代理、自然语言处理、深度学习、知识表示、推理机制、应用场景文章目录大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成1.背景介绍2.核心概念与联系

AGI通用人工智能之禅·2024-08-28 08:21

ASP.NET Core 入门教程三结合 EFCore 和 SQLite

SQLite是一个轻量级的嵌入式数据库，适用于小型应用程序。在本篇文章中，我们将学习如何在ASP.NETCore项目中结合EFCore和SQLite。1.创建一个新的ASP.NET

充值内卷·2024-08-28 08:51

ARM/Linux嵌入式面经（十八）：TP-Link联洲

文章目录虚拟内存，页表，copyonwrite面试题1：面试题2：面试题3：进程和线程的区别红黑树和b+树的应用红黑树的应用B+树的应用视频会议用了哪些协议1.H.323协议2.SIP协议（会话发起协议）3.WebRTC（网页实时通信）4.其他协议io多路复用（select，poll，epoll）面试题linux软连接和硬链接区别1.链接方式2.存储空间3.跨文件系统4.链接对象5.删除行为6.命

TrustZone_Hcoco·2024-08-28 08:20

嵌入式面经篇九——网络编程

文章目录前言一、网络编程1、列举一下OSI协议的各种分层。说说你最熟悉的一层协议的功能。2、TCP/IP协议包括？3、TCP通信建立和释放的过程？端口的作用？4、IP地址转换成物理地址的协议？反之？5、IP地址的编码分为哪两部分？6、应用程序ping发出的是什么报文？7、socket编程的流程？8、epoll是什么？9、TCP、UDP的区别？10、TCP、UDP分别有什么优点和缺点？11、TCP、

须尽欢~~·2024-08-28 08:49

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。

2401_85760095·2024-08-28 06:41

RK3568平台（平台总线篇） Platform设备驱动

简介在Linux内核中，提出了驱动的分离和分层这样的软件思路，一个现实的Linux设备和驱动通常都需要挂接在一种总线上，对于本身依附于PCI、USB、I2C、SPI等的设备而言，这自然不是问题，但是在嵌入式系统里面

嵌入式_笔记·2024-08-28 06:40

使用Python实现深度学习模型：智能灾害响应与救援机器人

本文将详细介绍如何使用Python和深度学习技术实现一个智能灾害响应与救援机器人，帮助你快速入门并掌握基本的开发技能。

Echo_Wish·2024-08-28 05:04

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中，前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段（特征提取和特征分析）。

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

AAAI2021推荐系统论文清单

通过对今年所接收的全部论文的标题进行分析，发现以下结论：深度学习技术依

机器学习与推荐算法·2024-08-28 05:28

什么是损失函数？

损失函数（LossFunction）是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度，以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。

翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

Stable Diffusion

StableDiffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成模型，其原理主要基于扩散模型（DiffusionModel）的变体，即潜在扩散模型（LatentDiffusionModel,LDM）。

Covirtue·2024-08-28 03:18

【LSTM回归预测】遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测【含Matlab源码 3738期】

为了更精准地预测风电发电量，许多研究者开始尝试利用深度学习技术来进行风电预测。在本文中，我们将介绍一种基于遗传优化注意力机制的长短时记忆神经网络（GA-attention-LSTM

Matlab领域·2024-08-28 02:46

嵌入式八股-面试30题（20240821）

1.硬件基础与微控制器架构1.1CPU内部结构回答：CPU内部主要由运算单元（ALU）、控制单元、寄存器组、缓存（Cache）和总线接口等部分组成。ALU负责执行算术和逻辑运算，控制单元负责指令的解码和执行，寄存器组用于快速存储数据和指令，缓存用于存储频繁访问的数据以提高处理速度。1.2ARM结构处理器简析回答：ARM架构是一种RISC（精简指令集计算机）架构，具有低功耗、高性能和高效率的特点，广

sagima_sdu·2024-08-28 02:46

一个全自动病理处理分析工具——CLAM

step1：设置分割参数step2：执行预分割step3：调整分割参数step4：批量分割5.特征提取6.模型训练6.1数据集划分6.2模型训练6.3模型验证6.4热图可视化1.简介CLAM是一种基于深度学习的数据高效

qq_42894217·2024-08-28 02:45

STM32 FMC/FSMC接口与外部NOR Flash存储器的交互研究

✅作者简介：热爱科研的嵌入式开发者，修心和技术同步精进❤欢迎关注我的知乎：对error视而不见代码获取、问题探讨及文章转载可私

嵌入式杂谈·2024-08-28 01:37

OpenWrt系统常见的编译错误，你一定遇到过

OpenWrt是一个开源的嵌入式操作系统，随着支持刷机的路由器越来越多，我们经常会自己编译对应固件，用于加入自己想要的功能，在编译过程中或多或少会遇到一些编译错误，如果你是新手，遇到这些问题可能有些不知所措

zhouwu_linux·2024-08-27 23:19

Google Pigweed 出现在树莓派RP2350 上！

我们喜欢它，是因为它可以帮助程序员和开发者团队，为使用微控制器(例如新型的RP2350及其前身RP2040)的嵌入式设备构建出色的软件。

上海晶珩EDATEC·2024-08-27 21:38

基于深度学习的高效模型压缩

基于深度学习的高效模型压缩技术在确保模型性能的同时，显著减少了模型的存储需求和计算复杂度，从而使得深度学习模型能够更好地适应资源受限的环境（如移动设备、嵌入式系统）并加快推理速度。

SEU-WYL·2024-08-27 19:58

c和JAVA的安全编码_C、C++ 和 Java安全编码实践提示与技巧

文/GwynFisher对于所有类型环境中的开发人员来说，安全性正成为一个越来越重要的主题，即便过去一直认为安全性不成问题的嵌入式系统也是如此。

humphry huang·2024-08-27 18:52

QT概述---详细

目录一、QT简介二、QT核心特性1.跨平台性2.组件化3.信号与槽机制4.元对象系统（MOC）5.国际化支持三、QT模块组成四、QT应用领域1.桌面应用程序2.嵌入式领域3.移动开发4.Web开发五、总结本文将为大家详细介绍

Beginner_bml·2024-08-27 18:17

嵌入式开发笔记

DW1000是一款高性能的超宽带无线通信芯片，广泛应用于物联网、无线传感器网络等领域，在嵌入式系统中经常需要使用DW1000来进行数据传输，本文将介绍如何使用DW1000的轮询方式发送数据，并提供相应的源代码

程序员杨弋·2024-08-27 15:35

STM32中I2C通信的完整C语言代码范例

在嵌入式系统开发中，STM32芯片是一种广泛应用的微控制器，具有强大的性能和丰富的外设功能。

慢跑的平头哥·2024-08-27 15:04

神经网络深度学习梯度下降算法优化

【神经网络与深度学习】以最通俗易懂的角度解读[梯度下降法及其优化算法]，这一篇就足够（很全很详细）_梯度下降在神经网络中的作用及概念-CSDN博客https://blog.51cto.com/u_15162069

海棠如醉·2024-08-27 15:00

PYTORCH 官方文档，开发文档，Python编程人工智能深度机器学习

PYTORCH文档PyTorchdocumentation—PyTorchmasterdocumentationPyTorch是一个使用GPU和CPU进行深度学习的优化张量库。

zhangfeng1133·2024-08-27 13:21

嵌入式Linux系统CGI程序设计技术

嵌入式Web系统提供了一种经济、实用的互联网嵌入式接入方案。这里结合一种嵌入式WebServerBOA来介绍嵌入式Linux系统下的CGI程序设计技术。

MrZhangCC·2024-08-27 12:44

深度学习岩土工程+离散元PFC仿真应用=数字化智能岩土预测？噂都假嘟？

在深度学习与岩土工程融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。

好好学仿真·2024-08-27 12:11

基于华为昇腾910B和LLaMA Factory多卡微调的实战教程

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·2024-08-27 10:57

基于深度学习的手势识别系统

基于深度学习网络的手势识别系统完整源码+数据集+报告+PPT全套信息【python设计开发】基于深度学习的手势图像识别处理系统【包括】代码PPT报告2需求分析2.1要求（1）用Python语言实现程序设计

毕设宇航·2024-08-27 09:53

RockPI 4A单板Linux 4.4内核下的RK3399 GPIO功能解析

引言GPIO（通用输入输出）是嵌入式系统中的一个重要接口，用于实现对单板外设的控制和状态

m0_67544708·2024-08-27 07:42

深度学习学习经验——强化学习（rl）

强化学习强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，主要用于让智能体（agent）通过与环境的互动，逐步学习如何在不同情况下采取最佳行动，以最大化其获得的累积回报。与监督学习和无监督学习不同，强化学习并不依赖于已标注的数据集，而是通过智能体在环境中的探索和试错来学习最优策略。强化学习的主要特点：基于试错学习：强化学习中的智能体通过与环境的互动，不断尝试不同的行动

Linductor·2024-08-27 06:32

深度学习学习经验——什么是深度学习

什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来自动从大量数据中学习和提取特征。深度学习尤其适合处理大规模的数据，如图像、语音和文本等。

Linductor·2024-08-27 06:02

24.8.26学习心得

验证数据集（ValidationSet）和测试数据集（TestSet）在机器学习和深度学习中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。

kkkkk021106·2024-08-27 06:01

深度学习--RNN以及RNN的延伸

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一类能够处理序列数据的神经网络，在自然语言处理、时间序列分析等任务中得到了广泛应用。RNN能够通过其内部的循环结构，捕捉到序列中前后项之间的关系。下面我将从原理、作用、应用及代码四个方面详细阐述RNN及其延伸。1.RNN的原理1.1RNN的基本结构RNN的基本结构与传统的前馈神经网络（如全连接网络）不同，它具备一种时间维度上的“

Ambition_LAO·2024-08-27 06:31

单个像素的威胁：微小的变化如何欺骗深度学习系统

深度学习（DL）是人工智能（AI）的基本组成部分。它的目标是使机器能够执行需要决策机制的任务，这些决策机制往往近似于人类推理。深度学习模型是许多先进应用的核心，例如医疗诊断和自动驾驶汽车。

FreeBuf-·2024-08-27 06:30

《ACRN: A Big Little Hypervisor for IoT Development》阅读笔记

空间隔离）3.1.1CPU核心分区3.1.2内存分区3.2TemporalIsolation（时间隔离）3.2.1I/OFLow3.2.2InterruptDeliveryFlow（中断传送流）3.3丰富的嵌入式

智商25的憨憨·2024-08-27 04:23

地平线—征程2（Journey 2-J2）芯片详解（16）—DDR系统

(*^▽^*)错过其他章节的同学可以电梯直达目录↓↓↓地平线—征程2（Journey2-J2）芯片详解——目录-CSDN博客5.DDR子系统DDR内存子系统包括DDR控制器、PHY、IO接口和嵌入式性能监控器

零零刷·2024-08-27 01:04

SQLite简记

文章目录概述SQLite的特点轻量级与嵌入式设计文件系统存储无需服务器进程其他SQLite的架构使用SQLite安装SQLite配置和维护SQLite创建数据库文件FTS（全文搜索）JSON支持外部函数扩展

李小白杂货铺·2024-08-27 01:33

每天一个数据分析题（四百九十六）- 决策树模型

A.AdjustedR2B.F-measureC.AUCD.Precision&Recall数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 23:25

揭秘Sora：深度学习与自然语言处理驱动的智能视频生成与互动

Sora-探索AI视频模型的无限可能随着人工智能技术的飞速发展，AI视频模型已成为科技领域的新热点。而在这个浪潮中，OpenAI推出的首个AI视频模型Sora，以其卓越的性能和前瞻性的技术，引领着AI视频领域的创新发展。让我们将一起探讨Sora的技术特点、应用场景以及对未来创作方式的深远影响。方向一：技术解析技术架构：Sora的技术架构主要包括视频处理模块和智能生成模块。视频处理模块负责视频内容的

疾风终究没有归途·2024-08-26 22:50

Linux编程使用的C语言标准库和system call

除此之外，对于一些嵌入式系统，还有其他C库，比如musllibc，uClibc等。这些库的设计，满足了轻

夜流冰·2024-08-26 21:41

一步步基于HAL库STM32程序RCT6移植到ZET6

一份来自于大牛室友@Top嵌入式的博客_CSDN博客-Linux驱动开发,STM32,U-Boot源码分析领域博主的代码，他是基于STM32c8t6的HAL库编写的，由于我只有正点原子精英板，于是便从零开始学习

tt555555555555·2024-08-26 21:09

大模型微调方法总结：LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning

随着深度学习技术的不断发展，大型预训练模型已成为许多任务的重要工具。然而，微调（finetuning）这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。

百度_开发者中心·2024-08-26 19:14

Prompt-Tuning：大模型微调技术

随着深度学习技术的不断发展，大模型（如GPT、BERT等）在各种自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成功。然而，训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间，这限制了其在一些资源有限场景中的应用。