嵌入式深度学习第2页

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉，但它使用深度网络架构取得了巨大的成功，而这些架构大多是手工制作的，因此可能不是最理想的。

境心镜·2025-03-10 08:54

智能教育：DeepSeek在课堂管理中的应用与代码实现

Evaporator Core·2025-03-10 07:52

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

可以学习如下内容：•介绍神经网络核心组件。•如何构建一个神经网络。•详细介绍如何构建一个神经网络。•如何使用nn模块中Module及functional。•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多，把这些组件确定后，这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括：1)层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。2)模型：层构成的网络。3)损失函数：参数学习的目标函

Wis4e·2025-03-10 07:49

深度学习-Android-图片加载框架-Glide-(二)-切入源码层深入分析-Glide-缓存策略

介绍在上一篇中，我们知道了Glide框架的最基本的执行流程，那么只知道基本执行流程，这显然是不够的，我们要深挖Glide框架的细节处理原理，比如缓存机制，图片处理等，这一篇我们就一起去探索Glide的缓存机制。Glide缓存机制可以说是设计的非常完美，考虑的非常周全，下面就以一张表格来说明下Glide缓存。缓存类型缓存代表说明活动缓存ActiveResources如果当前对应的图片资源是从内存缓存

2401_84123077·2025-03-10 05:38

基于STM32的低功耗遥控器设计详解与实践

文章介绍了如何选择合适的STM32型号、无线通信模块的选择与优化、电源管理策略的设计，以及嵌入式软件的开发。

红钻头机·2025-03-10 05:36

物联网/嵌入式全能工程师（提薪优选）完结37周MP4 网盘下载

物联网/嵌入式全能工程师（提薪优选）完结37周MP4网盘下载点击链接即可加入网盘群https://pan.quark.cn/g/f0a3431b15专栏应该怎样学我们做互联网技术的人，应该对这种索引+摘要

小牛cow·2025-03-10 04:28

【NPU 系列专栏 2.7 -- - NVIDIA GPU 架构介绍】

请阅读【嵌入式及芯片开发学必备专栏】文章目录NVIDIAGPU架构介绍Tesla架构简介Tesla架构主要特点Tesla架构应用场景Fermi架构简介Fermi架构主要特点Fermi架构应用场景Kepler

主公讲 ARM·2025-03-10 03:52

YOLOv7-Tiny：轻量化实时目标检测的革新实践

该模型适用于无人机、嵌入式设备、移动端等资源受限场景，在实时性与精度之间实现了极佳平衡。二、模型架构创新主干网络优化深

追寻向上·2025-03-10 03:21

【人工智能基础】生成模型：让数据“无中生有”的神奇魔法

主要生成模型及其逻辑1、生成对抗网络（GAN）2、变分自编码器（VAE）3、扩散模型（DPM）4、基于能量的模型（EBM）5、正规化流（NF）四、生成模型对比分析五、生成模型的应用拓展一、生成模型的发展脉络在深度学习尚未兴起的时期

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-10 03:49

Cache在嵌入式处理器中的使用问题

Cache在嵌入式处理器中的使用问题作者：西北工业大学王艳吴旭光赵勋峰随着嵌入式计算机应用的发展，嵌入式CPU的主频不断提高，这就造成了慢速系统存储器不能匹配高速CPU处理能力的情况。

zhtek·2025-03-10 00:00

C语言基础系列【20】内存管理

博主介绍：程序喵大人35-资深C/C++/Rust/Android/iOS客户端开发10年大厂工作经验嵌入式/人工智能/自动驾驶/音视频/游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章

程序喵大人·2025-03-09 23:43

2024年最新PyTorch深度学习项目实战100例数据集_python 深度学习项目演练

前言最近很多订阅了《PyTorch深度学习项目实战100例》的用户私信咨询有些数据集下载不了以及一些文章中没有给出数据集链接，为了解决这个问题，专门开设了本篇文章，提供数据集下载链接，打包100例的所有数据集

2401_84585440·2025-03-09 22:08

PyTorch 学习路线

数学基础：了解线性代数、微积分、概率论（深度学习的基础）。机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

Imagen原理与代码实例讲解

随着深度学习技术的不断发展,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)等新型模型逐渐展现出了令人惊叹的图像生成能力。

AI天才研究院·2025-03-09 22:05

嵌入式单片机基础篇（三十四）之I2C通信以及stm32单片机程序详解

I2C通信以及stm32单片机程序详解1、初始化IO口：#defineIIC_SCLPBout(6)//SCL#defineIIC_SDAPBout(7)//SDA#defineREAD_SDAPBin(7)//输入SDA（1）在固件库中操作IDR寄存器读取IO端口数据是通过GPIO_ReadInputDataBit函数实现的：uint8_tGPIO_ReadInputDataBit(GPIO_T

lostlll·2025-03-09 22:33

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法“好的代码如同山水画，既要工笔细描，又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体，通过神经网络近似Q值函数

带上一无所知的我·2025-03-09 21:28

无监督AI训练:机遇与挑战并存

无监督AI训练：机遇与挑战并存关键词：无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要：本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域，首先介绍了其基本概念与原理，然后详细解析了无监督AI训练的核心技术

AI天才研究院·2025-03-09 21:28

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。它由Facebook的AI研究团队开发，因其动态计算图、易用性以及与Python的紧密集成而受到开发者的青睐。PyTorch的主要特点动态计算图：PyTorch的计算图在运行时构建，使得模型的修改和调试更加灵活。自动微分：自动计算梯度，简化了机器学习模型的训练过程。丰富的API：提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平

零度°·2025-03-09 21:25

关于自然语言处理（三）深度学习中的文字序列数据的分词操作

深度学习中的文字序列数据二维文字序列在文字数据中，样本与样本之间的联系是语义的联系，语义的联系即是词与词之间、字与字之间的联系，因此在文字序列中每个样本是一个单词或一个字（对英文来说大部分时候是一个单词

MatrixSparse·2025-03-09 18:29

【开源项目】2024最新PHP在线客服系统源码/带预知消息/带搭建教程

源码仓库地址：ym.fzapp.top在线客服系统的理论基础AI在线客服系统通过自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）技术，能够理解和响应客户的查询。

于飞SEO·2025-03-09 18:29

基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测（模型详解及代码复现）

整体架构基于CNN-BiGRU-Attention模型的功率预测模型是一种融合了卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的深度学习架构。

清风AI·2025-03-09 18:59

文生图图生视频文生视频人工智能AI工具节选

1、MidjourneyAI图像和插画生成工具，官网地址：Midjourney中文站,MJ中文站-专业AI绘图网站2、StableDiffusion一种基于扩散技术的深度学习文本转图像模型，演示地址：StabilityAI3

行思理·2025-03-09 17:22

【RK3588嵌入式图形编程】-SDL2-SDL_Image使用详解

SDL_Image使用详解文章目录SDL_Image使用详解1、概述2、初始化和退出SDL_Image3、使用IMG_Load()4、透明度和混合模式5、透明度和像素格式6、保存图片7、总结在本文中，将介绍如何使用SDL_Image加载、操作和保存各种格式图像。1、概述在本文中，我们将开始使用之前安装的SDL_Image扩展。我们将涵盖三个主要主题：初始化和关闭SDL_Image使用IMG_Loa

视觉与物联智能·2025-03-09 17:52

ChatGPT-4o引领医学革命：临床科研创新与效率的新纪元

学生、科研人员更加熟练地掌握ChatGPT-4o在临床医学日常生活、工作与学习、课题申报、论文选题、实验方案设计、实验数据统计分析与可视化等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等

小艳加油·2025-03-09 17:52

【CVTE】嵌入式软件开发-Linux方向{一面}

文章目录数组和链表的区别？特点？使用场景？**1.数组（Array）****特点：****使用场景：****2.链表（LinkedList）****特点：****使用场景：****3.数组vs链表对比****4.代码示例****数组示例****链表示例（单链表）****5.结论**全局变量和局部变量在linux内存存储的区别**1.全局变量（GlobalVariables）****存储位置：***

阿猿收手吧！·2025-03-09 16:45

人工智能引领技术革命：ChatGPT与深度学习的突破性进展

特别是在自然语言处理（NLP）领域，OpenAI的ChatGPT凭借深度学习技术的持续突破，展现了AI在理解、推理、对话生成等方面的惊人进步。

撒旦骑路西法，大战吕布·2025-03-09 16:42

sqlite3 学习笔记

SQLite非常适合用于嵌入式系统、物联网设备、移动应用程序和客户端应用程序，它不需要服务器，简单易用。SQL的概念

某风吾起·2025-03-09 16:40

深入探索Deeplearning4j（DL4J）：Java深度学习的全面指南

一、DL4J框架概述Deeplearning4j（DL4J）是一个开源的深度学习框架，专为Java和Scala设计，运行在Java虚拟机（JVM）上。

软件职业规划·2025-03-09 15:07

电机的声音数据进行AI分析

以下是一些适合处理这种类型数据的人工智能模型和方法：1.特征工程+传统机器学习模型在直接应用深度学习之前，通常首先会进行特征提取。

鹿屿二向箔·2025-03-09 15:06

李沐深度学习预备知识——数据操作

预备知识——数据操作1、数据操作1.1基本操作importtorchx=torch.arange(12)print(x)print(x.shape)print(x.numel())x=x.reshape(3,4)#变形x=x.reshape(2,-1)#-1代表自动计算torch.zeros((2,3,4))#生成全0张量torch.ones((2,3,4))#生成全1张量torch.randn(

flex_university·2025-03-09 15:35

基于Pytorch的语音情感识别系统

基于Pytorch的语音情感识别系统使用深度学习技术，通过训练神经网络模型来实现情感识别任务。应用使用场景客户服务中心：自动识别客户情绪，提供有针对性的服务。智能语音助手：提升人机交互体验，更加智

鱼弦·2025-03-09 15:34

新一代 AI 软件Manus 将重新将AI市场大洗牌

以下是关于Manus新一代AI软件的详细介绍及其核心功能：1.核心技术与创新Manus的AI软件基于以下技术突破：高精度手部追踪：通过深度学习算法和摄像头/传感器数据，实时捕捉手部骨骼、关节和肌肉的细微动作

CircuitWizard·2025-03-09 13:23

【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模

目录情感分析（SentimentAnalysis）1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例：基于机器学习的情感分类主题建模（Topic

云博士的AI课堂·2025-03-09 13:18

搜广推校招面经三十八

二、Transformer中对梯度消失或者梯度爆炸的处理在Transformer模型中，梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题，尤其是在处理长序列数据时。

Y1nhl·2025-03-09 12:45

嵌入式学习路线

【干货分享】嵌入式学习路线公开！（书籍推荐+视频推荐+练手项目）-极术社区-连接开发者与智能计算生态哈喽，大家好，我是仲一。最近有小伙伴在微信私信我，如何学习嵌入式。

TrustZone_·2025-03-09 12:13

哪些人适合嵌入式学习？学习嵌入式的都是什么人？

对于嵌入式，笔者研究十来年了。今天我们不讲嵌入式多好多好之类，也不讲技术本身有什么优劣势未来如何发展，我们就讲一下如何学习嵌入式。既然是谈嵌入式的学习，那些人适合学习嵌入式呢？

VX13260562029·2025-03-09 12:43

SDIO（Secure Digital Input Output）详解

它不仅支持存储功能，还扩展了数据传输和外设控制能力，广泛应用于嵌入式系统、移动设备及物联网（IoT）领域。2.SDIO的硬件接口SDIO的硬件接口基于SD卡物理接口，采用9

美好的事情总会发生·2025-03-09 11:37

【深度学习】PyTorch v2.6 Overview

PyTorchv2.6OverviewPythonAPILibrariesPyTorch是一个优化的张量库，用于使用GPU和CPU进行深度学习。

OpenSeek·2025-03-09 11:37

PyTorch 显存分配不均匀

在使用PyTorch进行深度学习训练时，可能会遇到GPU0的显存占用明显高于其他GPU的情况。这可能导致显存不足，影响训练效率。

LutingWang·2025-03-09 11:36

PyTorch 训练循环全攻略：从零到精通的深度学习秘籍

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-09 11:34

17届南昌大学软件工程（嵌入式方向）课程整理

这几天复习嵌入式的时候，发现很多设计方法和软件工程的思维基本忘光了，在看别人的程序设计流程的时候隐约想起学过，但又想不起来具体的内容。大学基本没怎么去上过课，但好歹有个印象，打算系统的复习一下。

一九五·2025-03-09 11:34

python搭建NPL模型的详细步骤和代码

****二、数据准备****三、文本预处理****1.清理文本****四、特征工程****1.TF-IDF****2.Word2Vec****五、搭建NLP模型****1.逻辑回归****2.LSTM深度学习模型

百锦再@新空间代码工作室·2025-03-09 11:33

中国嵌入式单片机就业形势分析

此博客分析中国嵌入式单片机的就业形势，包括行业趋势、技能需求，以及不同技能水平的薪资情况。会重点探讨裸机开发与RTOS（如FreeRTOS、TTR等）的市场需求差异，以及如何提升竞争力。

与光同尘大道至简·2025-03-09 11:03

FPGA 的 LBC 总线详解

典型应用：嵌入式系统、工业控制、通信设备中，用于扩展F

美好的事情总会发生·2025-03-09 09:19

FreeRTOS第17篇：FreeRTOS链表实现细节05_MiniListItem_t：FreeRTOS内存优化

文章专栏：深入FreeRTOS内核：从原理到实战的嵌入式开发指南1为什么需要迷你列表项？在嵌入式系统中，内存资源极其宝贵。

指尖动听知识库·2025-03-09 08:29

golang深度学习-性能分析

性能分析Go语言原生支持在运行时保留重要的特征指标和状态，有许多工具可以分析甚至可视化程序运行的状态和过程。pprof工具：常用于分析资源的使用情况，可以采集程序运行时的多种不同类型的数据（例如CPU占用、内存消耗和协程数量等），并对数据进行分析聚合生成的报告。trace工具：则关注程序运行时的事件（例如协程状态切换，GC的开始和结束、系统调用等等），常用于分析延迟、阻塞和调度等问题。pprof工

老狼伙计·2025-03-09 08:26

专业英语

计算机基础(1)计算机组成原理(2)计算机网络(3)数据库(4)编译原理(5)离散数学2.软件开发(1)编程词汇(2)开发术语(3)Linux(4)软件3.就业领域(1)职场(2)芯片(3)自动驾驶(4)嵌入式硬件

程序员爱德华·2025-03-09 08:55

AI与机器学习、深度学习在气候变化预测中的应用

全球气候变化是现代社会面临的最重要的环境挑战之一，影响了气温、降水、海平面、农业、生态系统等多个方面。气候变化的驱动因素主要包括温室气体排放、气溶胶浓度、火灾频发、海冰融化、叶绿素变化、农业变化和生态环境变化等。这些因素在全球范围内交互作用，导致复杂的气候变化模式。将学习如何应用ChatGPT、Deepseek辅助Python编程、学习如何下载处理NASA卫星、CMIP6数据。通过机器学习（K-m

weixin_贾·2025-03-09 07:54

python 虚拟环境介绍

一、pippip介绍很简单，但是在学习深度学习的时候，虽然用过，但也仅仅是用过，对其了解不多，更多的是下载包，相对于pip，用的更多的反而是anaconda和miniconda这两个python包管理器

The One Neo·2025-03-09 07:08

2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用

第一章、注意力（Attention）机制1、注意力机制的背景和动机（为什么需要注意力机制？注意力机制的起源和发展里程碑）。2、注意力机制的基本原理（什么是注意力机制？注意力机制的数学表达与基本公式、用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重？）3、注意力机制的主要类型：键值对注意力机制（Key-ValueAttention）、自注意力（Self-Attention）与多头注意

weixin_贾·2025-03-09 06:35

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