嵌入式深度学习

深度学习学习经验——变换器（Transformer）

变换器（Transformer）变换器（Transformer）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，与循环神经网络（RNN）不同，它不依赖于顺序处理数据，而是依靠一种称为注意力机制（AttentionMechanism
Linductor·2024-08-26 19:44

打手机检测算法源码样本展示打手机检测算法实际应用场景介绍

以下是关于打手机检测算法源码及其实际应用的详细阐述：1.算法实现-深度学习框架：打手机检测算法通常采用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型，这些模型能够从图像或视频中提取使用手机时的视觉特征。
LNTON羚通·2024-08-26 17:04

什么是LLM，主要用途有哪些，在应用中有哪些优势和局限性？

2.技术突破：深度学习架构：LLM基于先进的深度学习技
好好学习的不知名程序员·2024-08-26 16:59

我在高职教STM32——ADC电压采集与光敏电阻（1）

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·2024-08-26 15:51

我在高职教STM32——GPIO入门之蜂鸣器

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·2024-08-26 15:21

python深度学习框架——TensorFlow

TensorFlow，由Google开发的开源机器学习库，以其强大的功能和灵活性，在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域发挥着重要作用。本文将深入探讨TensorFlow中的一些常用函数及其参数。
零 度°·2024-08-26 14:13

计算机毕业设计Hadoop+Spark知识图谱体育赛事推荐系统 体育赛事热度预测系统 体育赛事数据分析 体育赛事可视化 体育赛事大数据 机器学习 大数据毕业设计 大数据毕设 机器学习 人工智能

vue.js、element-ui、echarts后端：springboot、mybatis大数据：spark、hadoop数据库：mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法：协同过滤推荐算法、MLP深度学习模型
计算机毕业设计大全·2024-08-26 13:43

PyTorch深度学习模型训练流程的python实现：回归

回归的流程与分类基本一致，只需要把评估指标改动一下就行。回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下：注意：预测值与真实值图像处理为按真实值排序，图中呈现的升序与数据集趋势无关。代码如下：fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.prepr
moyao_miao·2024-08-26 11:21

深度学习--Transformer和BERT区别详解

Transformer的概念、作用、原理及应用概念Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer完全摒弃了循环和卷积结构，依赖于自注意力机制和并行化的处理方式，极大地提高了模型的训练效率和效果。作用Transformer的主要作
Ambition_LAO·2024-08-26 08:36

基于深度学习的环境数据分析

基于深度学习的环境数据分析利用深度学习技术处理和分析大量复杂的环境数据，以揭示隐藏的模式、趋势和关系，进而支持环境监测、管理和决策。
SEU-WYL·2024-08-26 08:05

重头开始嵌入式第二十六天（Linux系统编程 进程间通信 IPC）

目录IPC进程间通信1.管道通信管道的特性使用流程无名管道1.创建并打开管道：2.无名管道的读写：3.关闭管道：close();4.使用例子：有名管道1、创建：mkfifo2、打开有名管道open3、管道的读写：文件IO4、关闭管道：5、卸载管道：remove();IPC进程间通信进程间通信（Inter-ProcessCommunication，简称IPC）是指在不同进程之间进行数据交换、消息传递
FLPGYH·2024-08-26 07:32

小琳AI课堂：AIGC

首先，我们要明白，AIGC不仅仅是关于机器生成一些酷炫的图片或者文章，它融合了人工智能、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个学科的技术。
小琳ai·2024-08-26 07:59

小琳AI课堂：AI（人工智能）和AIGC（AI生成内容）的关系

AI的关键技术包括机器学习、深度学习和自然语
小琳ai·2024-08-26 07:58

基于深度学习的生产流程自动化

基于深度学习的生产流程自动化是一种将深度学习技术应用于工业生产流程中，以实现更高效、智能化和自适应的生产管理和控制的方式。
SEU-WYL·2024-08-26 07:58

深度学习五种不同代码实现,神经网络,机器学习

第一种importnumpyasnpimporttensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnistimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibmatplotlib.use("TkAgg")(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train=x_train
学呗～那不然呢·2024-08-26 05:18

Stable Diffusion快速安装及prompt的使用

StableDiffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成技术，它可以生成高质量的图像。以下是一篇快速安装教程，适合初学者理解和操作。什么是StableDiffusion？
老童聊AI·2024-08-26 04:41

每天一个数据分析题（五百）- 关联规则

（Association）D.预测（Prediction）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 04:40

每天一个数据分析题（四百九十）- 主成分分析与因子分析

A.特征值B.特征向量C.协方差矩阵D.相关系数矩阵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 04:07

人工智能开源库有哪些

TensorFlow：由Google开发的深度学习库，提供了丰富的工具和API，支持CPU和GPU计算。PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，提供动态图和静态图两种模式，并且易于使用。
openwin_top·2024-08-26 02:59

深度学习多GPU训练原理

详细参考《动手学深度学习》P233，8.4节多GPU计算。数据并行的方法把一个batch的所有数据平均分配到每块GPU的显存里，把模型参数在每个GPU显存上拷贝一份。
浦东新村轱天乐·2024-08-25 22:31

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由GoogleBrain团队开发，并于2015年正式发布。TensorFlow被广泛应用于各种深度学习任务，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

深度学习--自监督学习

自监督学习是一种无需大量人工标注的数据驱动方法，在生成模型中应用广泛。自监督学习通过利用数据中的固有结构或属性创建“伪标签”，使模型在没有人工标签的情况下进行学习。这种方法既提高了模型的训练效率，又降低了对标注数据的依赖。概念自监督学习：自监督学习是一种半监督学习的形式，模型通过从未标注的数据中创建自己的监督信号来进行学习。常见的方法包括通过预测数据的一部分来学习（例如，给定图像的部分，预测其余部
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

深度学习--复制机制

复制机制（CopyMechanism）是自然语言处理（NLP）中特别是在文本生成任务中（如机器翻译、摘要生成等）使用的一种技术。它允许模型在生成输出时不仅仅依赖于其词汇表中的单词，还可以从输入文本中“复制”单词到输出文本中。这种机制非常有用，尤其是在处理未见过的词汇或专有名词时。1.概念复制机制的基本思想是，在生成每个输出单词时，模型不仅从其词汇表中选择一个词，还可能直接从输入序列中复制一个词。这
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

GNN的理解难点：一种不同于传统神经网络的复杂性

图神经网络（GNN）已经成为深度学习领域的一颗新星，它在处理图形数据方面显示出了巨大的潜力和优势。然而，许多研究者和开发者发现GNN比传统的神经网络更难以理解和掌握。
小桥流水---人工智能·2024-08-25 21:27

【c/c++】c/c++通过取消结构体字节对齐的方法，实现高效的解析协议和打包协议

背景在嵌入式程序通讯的过程中，往往需要发送协议，打包协议和解析协议的操作比较繁琐，如果可以用结构体按照协议定义成员变量。
莲花码农·2024-08-25 21:27

嵌入式系统开发

在这个过程中，嵌入式系统开发应运而生，为各种设备提供了智能化、高效化的解决方案。本文将对嵌入式系统开发进行简要介绍，探讨其原理、应用领域以及未来发展趋势。
红匣子实力推荐·2024-08-25 20:23

基于单片机的金属探测器设计与实现-嵌入式毕业设计

项目介绍技术：单片机、C语言等摘要：金属探测器是专门用来探测金属的仪器，广泛应用于工业生产、安检、娱乐等领域。采用新的原理，设计一个基于单片机的手持金属探测器，利用其检测人们随身携带的金属物品，如小刀、钢笔，甚至可以检测到香烟盒的铝薄。可随身携带，使用方便。本文设计的金属探测是根据电磁感应原理制成的，将一金属置于变化的磁场当中时，根据电磁感应原理就会在金属内部产生涡流，涡流产生的磁场反过来又影响原
启初科技·2024-08-25 20:20

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时，就发生了过拟合。这通常是因为模型过于复杂，而训练数据不足以支持其学习数据的真实模式。通过预估足够的样本量，我们可以减少过拟合的风险。欠拟合：与过拟合相反，欠拟合是模型未能捕捉到数据中的关键模
MUKAMO·2024-08-25 15:52

深度学习100问10-什么是CBOW模型

CBOW（ContinuousBagofWords）模型是一种用于训练词向量的方法。想象一下，CBOW就像是一个猜词游戏。它从一个文本中选取一个词作为目标词，然后把这个目标词周围的几个词当成线索。CBOW的任务就是根据这些线索来猜出目标词是什么。为了完成这个任务，CBOW会先把这些线索词（周围的词）都转换成向量，然后把这些向量加起来或者求平均，得到一个综合的向量表示。接着，CBOW会用这个综合向量
不断持续学习ing·2024-08-25 13:10

深度学习（十一）：YOLOv9之最新的目标检测器解读

YOLOv91.YOLOv9:物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响：解决信息丢失1.2.4可编程梯度信息(PGI)：解决信息瓶颈1.2.5通用高效层聚合网络（GELAN）：实现更高的参数利用率和计算效率1.2.6结论：合作与创新2.代码1.YOLOv
从零开始的奋豆·2024-08-25 13:39

BCEWithLogitsLoss

 BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数，用于二元分类问题。
hero_hilog·2024-08-25 13:39

软件看门狗的设计与实现

在软件开发中，特别是在嵌入式系统、实时系统或任何需要高可靠性和故障恢复能力的领域，看门狗（Watchdog）机制扮演着至关重要的角色。
极地星光·2024-08-25 11:25

cmake:VS2015和GCC编译cJSON

cJSON是基于ANSIC的跨平台JSON解析开源库,在嵌入式应用中使用比较广泛,cJSON支持CMAKE编译，本文以脚本形式提供了使用CMAKE基于VS2015/Windows以及GCC/MinGW的编译过程
10km·2024-08-25 10:23

OpenCL在移动端GPU计算中的应用与实践

一、引言移动端芯片性能的不断提升为在手机上进行计算密集型任务，如计算机图形学和深度学习模型推理，提供了可能。
m0_67544708·2024-08-25 10:51

Python标准库、第三方库和外部工具汇总

这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具
weixin_30650039·2024-08-25 06:25

[转载] 140种Python标准库、第三方库和外部工具

参考链接：Python|使用openpyxl在Excel文件中进行算术运算这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习
ey_snail·2024-08-25 06:24

嵌入式机器视觉的流水线分拣机器人：OpenCV、 FreeRTOS、 TensorFlow（代码详解）

本项目旨在设计一款基于嵌入式机器视觉的流水线分拣机器人，通过高效的图像处理与实时控制技术，实现对物品的快速识别与自动分拣。
极客小张·2024-08-25 03:38

通过智能温控系统介绍嵌入式中PID控制、模糊控制、自适应控制的算法（代码示例）

1.项目背景温控系统的重要性及应用场景温控系统在我们的日常生活和工业生产中扮演着至关重要的角色。在家庭中，智能温控系统能够提供舒适的居住环境，确保室内温度适宜；在工业生产中，温控系统则用于监控和调节设备工作环境，保证产品质量和设备安全。随着智能家居和工业自动化的普及，对高效、智能的温控解决方案的需求日益增加。传统温控系统的不足传统的温控系统通常依赖简单的开关控制和恒定的加热/冷却策略。这种方式存在
极客小张·2024-08-25 03:05

FPGA工程师成长路线（持续更新ing，欢迎补充）

一、开发能力1、FPGA基础知识（1）数电基础知识逻辑门锁存器触发器进制码制状态机竞争与冒险verilog语法（2）FPGA片上资源可配置逻辑块嵌入式块RAM时钟管理资源可编程输入输出单元（IOB）丰富的布线资源底层内嵌功能单元
白开水不甜·2024-08-25 03:05

Linux电脑系统启动过程

GRUBGRUB（GRandUnifiedBootloader）是一个来自GNU项目的多操作系统启动程序，其角色和嵌入式领域的U-Boot是类似的，负责硬件初始化（
IT苦旅·2024-08-25 01:27

【STM32 FreeRTOS】内存管理

因为标准C库的动态管理方法有如下缺点：占用大量的代码空间，不适合用在资源紧缺的嵌入式系统中没有线程安全的相关机制运行有不确定性，每次调用这些函数时花费的时间可能都不相同内存碎片化因此，FreeRTOS提供了多种动态内存管理的算法
heater404·2024-08-25 01:54

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习0.前言1.进化深度学习1.1进化深度学习简介1.2进化计算简介2.进化深度学习应用场景3.深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1
盼小辉丶·2024-08-25 00:21

STM32常用C语言知识总结

C语言凭借其高效、灵活和可移植性，成为了嵌入式系统开发的首选语言。本文将对STM32开发中涉及的C语言知识点进行详细总结，帮助大家更好地掌握STM32的
千千道·2024-08-25 00:51

深度学习设计模式之策略模式

文章目录前言一、介绍二、特点三、详细介绍1.核心组成2.代码示例3.优缺点优点缺点4.使用场景总结前言策略模式定义一系列算法，封装每个算法，并使它们可以互换。一、介绍策略模式（StrategyPattern）是一种行为型设计模式，它定义了一系列算法，并将每一个算法封装起来，使它们可以互换，算法的变化不会影响到使用算法的客户。二、特点算法封装：策略模式将算法封装在独立的策略类中，使得算法可以在运行时
智航云科技·2024-08-25 00:50

每天一个数据分析题（四百八十七）- 非监督学习

欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离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·2024-08-24 23:13

每天一个数据分析题（四百八十八）- 非监督学习

欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离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·2024-08-24 23:13

通过队列通信实现红外遥控、旋转编码器和MPU6050数据处理的打砖块游戏开发

声明：项目源码参考韦东山老师百问网嵌入式专家-韦东山嵌入式专注于嵌入式课程及硬件研发(100ask.net)在本项目中，打砖块游戏的核心逻辑在一个单独的任务中实现，同时系统还需要处理来自红外遥控、旋转编码器和
dcq7·2024-08-24 23:41

基于matlab的深度学习案例及基础知识专栏前言

专栏简介内容涵盖深度学习基础知识、深度学习典型案例、深度学习工程文件、信号处理等相关内容，博客由基于matlab的深度学习案例、matlab基础知识、matlab图像基础知识和matlab信号处理基础知识四部分组成
逼子歌·2024-08-24 23:40

Pytorch-张量基础操作

在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-08-24 22:38

基于深度学习的工业系统仿真

基于深度学习的工业系统仿真是一种利用深度学习技术来模拟、优化和预测工业系统行为的方法。这种方法能够有效地处理复杂的工业过程，提供对系统性能的洞察，并支持工业过程的优化和决策。
SEU-WYL·2024-08-24 20:25
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