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嵌入式深度学习
顾险峰:当
深度学习
遇到3D
本文中顾险峰老师分享了传统几何理论和方法与
深度学习
融合的相关知识。2019年10月底11月初,国际计算机视觉大会(ICCV2019)在韩国首尔举行,参会学者多达七千五百多人,创了历史记录。
喜欢打酱油的老鸟
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2024-02-20 02:57
人工智能
顾险峰:当深度学习遇到3D
Michael Bronstein 最新几何
深度学习
综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN
且看几何
深度学习
旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。编辑丨陈彩娴来源|AI科技评论图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。
人工智能与算法学习
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2024-02-20 02:26
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算法
编程语言
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机器学习
Michael Brostein 最新几何
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综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN
且看几何
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旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。社交网络、高能物理、化学等研究领域都涉及相互作用的对象(无论是人、粒子还是原子)。
人工智能学家
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2024-02-20 02:55
大数据
算法
编程语言
python
机器学习
一周(2020.12.04-12.11)践行收获
一、
深度学习
日历软件。第一,点搜问,多点点,搜寻一下,不懂再问。第二,分组,不用太多,大类就好,免得陷于焦虑。第三,哪些进入日历。
常新美
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2024-02-20 02:16
嵌入式
面试:商泰汽车 校招 2020
一、switch中default的作用当其他case不满足时,执行default的内容,防止switch语句报错。二、一个函数在两个头文件中重复应该怎么办在c++中,可以用命名空间解决;c,只能改名字。三、你觉得VxWorks与Linux区别是什么四、TCP/UDP区别基于连接与无连接;对系统资源的要求(TCP较多,UDP少);UDP程序结构较简单;流模式与数据报模式;TCP保证数据正确性,UDP
EEer!
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2024-02-20 01:42
工作
嵌入式
面试
c语言
编程语言
仰望天空,脚踏实地
当你阶段性取得一定业绩时,应该多看看别人的“失败案例”,你会发现成功只是暂时的,偶然的,但失败大多数是相通的,研究失败可以做到“防范于未然”,当你到达了“天花板”时、要脱离“舒适圈”,让自己深度历练,
深度学习
一阳归来
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2024-02-20 01:35
嵌入式
面试:瑞芯微
文章目录一、2024秋招1.1IIC的速率范围:1.2linux驱动子系统汇总:1.3linux关抢占情况汇总:1.4操作或者读写一个文件时,从用户态到内核态再到物理介质的流程(考点:虚拟文件系统):一、2024秋招1.1IIC的速率范围:i2c的速率在100kbit/s--3.4Mbits之间标准模式:100kbit/s快速模式:400kbit/s1.2linux驱动子系统汇总:1.pinctr
EEer!
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2024-02-20 01:40
工作
面试
瑞芯微
校招
嵌入式笔试
嵌入式
day24
开课复工啦~冲冲冲!文件IO:read函数和write函数:write接口有三个参数:fd:文件描述符buf:要写入的缓冲区的起始地址(如果是字符串,那么就是字符串的起始地址)
LongThat
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2024-02-20 01:03
c++
linux
c语言
深度学习
-图解反向传播算法
什么是正向传播网络?前一层的输出作为后一层的输入的逻辑结构,每一层神经元仅与下一层的神经元全连接,通过增加神经网络的层数虽然可为其提供更大的灵活性,让网络具有更强的表征能力,也就是说,能解决的问题更多,但随之而来的数量庞大的网络参数的训练,一直是制约多层神经网络发展的一个重要瓶颈。什么是反向传播?反向传播(Backpropagationalgorithm)全称“误差反向传播”,是在深度神经网络中,
AI_王布斯
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2024-02-20 01:29
深度学习
算法
神经网络
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深度学习
之反向传播算法的直观理解
深度学习
之反向传播算法的直观理解如何直观地解释backpropagation算法?
Stark0x01
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2024-02-20 01:28
深度学习
之pytorch实现逻辑斯蒂回归
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之pytorch实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题,这里案例(y为0和1
温柔了岁月.c
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2024-02-20 01:58
机器学习
深度学习
回归
人工智能
logistic回归
逻辑斯蒂
pytorch
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之梯度下降算法
梯度下降算法梯度下降算法数学公式结果梯度下降算法存在的问题随机梯度下降算法梯度下降算法数学公式这里案例是用梯度下降算法,来计算y=w*x先计算出梯度,再进行梯度的更新importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2.0,4.0,6.0,8.0]mse_list=[]w_list=[]w=1.0#
温柔了岁月.c
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2024-02-20 01:57
机器学习
算法
python
深度学习
梯度下降算法
深度学习
之反向传播算法(backward())
文章目录概念算法的思路概念反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。(误差的反向传播)算法的思路多层神经网络的教学过程反向传播算法为了说明这一点使用如下图所示处理具有两个输入和一
Tomorrowave
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2024-02-20 01:27
人工智能
深度学习
算法
人工智能
深度学习
基础 叁:反向传播算法
注:封面画师:新雨林-触站说明本页面无手机端适配,强制缩放阅读。使用纯html格式,保存教学用ppt,添加了部分个人笔记。目录工作正常,可以跳转。反向传播这里对反向传播的讲解比较奇怪,可能比较适合初学者理解。想要通过严谨的数学推导理解反向传播的同学,可以搜索一下。反向传播算法反向传播算法什么是正向传播网络什么是反向传播反向传播算法为什么需要反向传播图解反向传播反向传播计算链式求导法则案例1:通过反
白拾Official
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2024-02-20 01:56
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深度学习
神经网络
算法
网络
深度学习
人工智能
深度学习
之反向传播算法
反向传播算法数学公式算法代码结果算法中一些函数的区别数学公式算法代码这里用反向传播算法,计算y=w*x模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasply#反向传播算法,需要使用pytorch框架,#这里导入pytorch框架,用torchimporttorch#用反向传播算法计算y=w*x模型x_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2
温柔了岁月.c
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2024-02-20 01:55
机器学习
算法
深度学习
中的鲁棒性和泛化性有什么区别
鲁棒性(Robustness)和泛化性(Generalization)是评估模型性能时常用的两个术语,尤其在机器学习和统计建模领域。虽然这两个概念相关,但它们关注的方面有所不同。鲁棒性鲁棒性指的是模型在面对输入数据的小幅变动或存在噪声时仍能保持性能不受显著影响的能力。一个鲁棒的模型能够处理异常值、缺失数据点、或是不完美的输入数据,而不会导致预测结果出现显著偏差。鲁棒性强调的是模型对于输入数据中的不
智能建造小硕
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2024-02-20 01:24
学习经验
深度学习
人工智能
[
嵌入式
系统-14]:常见实时
嵌入式
操作系统比较:RT-Thread、uC/OS-II和FreeRTOS、Linux
目录一、实时
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操作系统1.1概述1.2什么“实时”1.3什么是硬实时和软实时1.4什么是
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1.5什么操作系统二、常见重量级操作系统三、常见轻量级
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操作系统3.1概述3.2FreeRTOS3.3uC
文火冰糖的硅基工坊
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2024-02-20 01:34
嵌入式系统
架构
嵌入式
操作系统
多模态推荐系统综述
它们集成了各种
深度学习
技术,可以根据标识符和属性信息对用户偏好进行建模。随着短视频、新闻等多媒体服务的出现,在推荐的同时了解这些内容变得至关重要。此外,多模态特征也有助于缓解RS中的数据稀疏问题。
凤凰AI
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2024-02-20 00:27
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GPU,CUDA,cuDNN的理解
我们知道做
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离不开GPU,不过一直以来对GPU和CPU的差别,CUDA以及cuDNN都不是很了解,所以找了些资料整理下,希望不仅可以帮助自己理解,也能够帮助到其他人理解。
达微
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2024-02-20 00:58
AI芯片技术架构有哪些?FPGA芯片定义及结构分析
以下是几种常见的AI芯片技术架构:GPU(图形处理器)架构:GPU最初是用于图形渲染和游戏处理的,但由于其高度并行的特性,逐渐被应用于
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挑战杯 基于GRU的 电影评论情感分析 - python
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情感分类
文章目录1前言1.1项目介绍2情感分类介绍3数据集4实现4.1数据预处理4.2构建网络4.3训练模型4.4模型评估4.5模型预测5最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于GRU的电影评论情感分析该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.1项目介绍其实,很明显这个项目和
laafeer
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2024-02-20 00:53
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快速搭建PyTorch环境:Miniconda一步到位
二、Miniconda安装指南:轻松上手三、PyTorch与Miniconda的梦幻组合:打造专属
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环境四、PyTorch环境配置进阶:优化与调试五、结尾一、为何选择Miniconda搭建PyTorch
高斯小哥
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2024-02-20 00:13
PyTorch零基础入门教程
pytorch
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如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能(AI)相关技术
数学基础:
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和自然语言处理等领域需要一定的数学基础,包括线性代数、微积分和概率统计。
ABEL in China
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2024-02-20 00:43
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chatgpt
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发展的艺术
将人类直觉和相关数学见解结合后,经过大量研究试错后的结晶,产生了一些成功的
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模型的进展是理论研究与实践经验相结合的产物。
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2024-02-19 23:05
深度学习模型专栏
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AlexNet的出现推动
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尽管AlexNet(2012)的代码只比LeNet(1998)多出几行,但学术界花了很多年才接受
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这一概念,并应用其出色的实验结果。
科学禅道
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2024-02-19 23:35
深度学习模型专栏
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GPT-4带来的思想火花
1.GPT-4出色的创新思考和知识整合能力GPT-4通过
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和大规模训练所获得的生成与推理能力,极大地扩展了其在创新思考和知识整合方面的应用:新颖观点生成:基于对海量文本数据的理解,GPT-
科学禅道
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大模型专栏
人工智能的未来
aigc
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开发(一):
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新手入门
姓名:王芷若学号:19020100180学院:电子工程学院转载自:CSDN作者:夜风里唱【嵌牛导读】:本篇文章整理
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开发中一些入门的基础技能,都是根据以往的工程经验整理,适用于之前没做过
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开发的新手
王芷若
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2024-02-19 23:15
tensorflow学习笔记(二):机器学习必备API
因为我个人的最终目的还是在
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上,所以一些
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和机器学习模块是必须要了解的,这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。
我愛大泡泡
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Connman 网络管理 快速入手指南
描述Connman是管理
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设备联网的守护进程,集成了大量的通信功能.Connman是一个完全模块化的系统,可以通过插件化进行扩展,以支持各种有线或无线技术.功能介绍Connman以下功能内置于连接管理器中
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||YOLO(You Only Look Once)
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的实时目标检测算法(YOLOv1~YOLOv5)
目录YOLOv1:YOLOv2:YOLOv3:YOLOv4:YOLOv5:总结:YOLO(YouOnlyLookOnce)是一系列基于
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目标检测
DLRover:蚂蚁开源大规模智能分布式训练系统
文|沙剑蚂蚁集团高级技术专家专注分布式
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领域主要负责蚂蚁大规模分布式训练引擎的设计和开发本文4491字阅读12分钟本文整体介绍了DLRover的项目动机与核心能力,未来我们会发布一系列文章,来从同步
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开源人工智能
实践案例|孟宪超:基于隐语
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在保险联合定价中的应用(附演讲视频)
“隐语”是开源的可信隐私计算框架,内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择,提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。开源项目:https://github.com/secretflowhttps://gitee.com/secretflow演讲实录11月25日,「隐语开源社区Meetup·西安站」顺利举办,本文为大家带来的是蚂蚁集团车险精算平台技术专家孟宪超,在「隐语开源社区Meet
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2024-02-19 23:04
隐私开源
创新设计与技术突破:
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系统在人工智能和机器学习领域的应用前景
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系统在人工智能和机器学习领域的应用前景非常广阔,创新设计和技术突破将进一步推动这些领域的发展。
迷璃学妹
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04_frp内网穿透实例
frp内网穿透实例前置在这之前,你应该在
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设备上和带有公网IP的服务器上都已经安装好了frp,如果没有的话就翻一下前面几节的内容。
皓瑞 =)
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嵌入式内网穿透
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内网穿透
关于基于STM32移植FreeRTOS教程(官方获取源码,STM32CubeMX生成框架)
1.简介FreeRTOS是一个开源的实时操作系统(RTOS),专门设计用于
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不爱吃鱼的kod
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共享单车的基本通信原理是什么?
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单片机项目实战操作之优秀
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K210项目(29)-模型加载
文章目录前言一、下载部署包二、C++部署三、搭建文件传输环境四、文件传输五、调试六、MicroPython部署总结前言上一章节介绍了如何进行在线模型训练,生成部署包后,本章介绍加载模型;一、下载部署包训练结束后,在训练任务条目中选择下载按钮;下载得到部署资源包。部署资源包内包含:测试结果图片、生成的kmodel、部署配置文件deploy_config.json、部署资源压缩包。部署资源压缩包解压后
疯狂飙车的蜗牛
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它是一个
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铁盒薄荷糖
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知识图谱实战6+3天
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草图三维模型生成论文阅读整理
目前基于大模型和
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王老师认为,未来课程发展趋势是——指向有意义的
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。不管是北京十一中学、还是先锋学校,教育改革的出发点,都是源自于大家对现有教学的反思,学习效率低下,兴趣不浓,而这种结果又主要
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STM32 单片机 GPIO 的工作原理详解
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一、思维导图二、相关代码1、主函数main.c#include"head.h"intmain(intargc,constchar*argv[]){intn,pos,t;datatypekey,element;printf("输入n个节点:");scanf("%d",&n);Linklisthead=NULL;for(inti=0;idata=0;p->next=NULL;returnp;}/**f
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一,思维导图二,习题1.代码#!/bin/bashfunctionHang(){grep-n"^$1"/etc/passwd|cut-d":"-f1}b=`Hang$1`echo$bfunctionJie(){grep-n"$1"/etc/passwd|cut-d"/"-f5}c=`Jie$1`echo$cfunctionId(){grep-n"$1"/etc/passwd|cut-d":"-f4
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概述本篇文章介绍如何使用STM32HAL库,移植Unity是一个为C语言构建的单元测试框架,侧重于使用
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letter shell在STM32F4上基于freeRTOS的移植
目录简介参考文章准备CubeIDE设置修改代码运行简介lettershell是一个C语言编写的,可以嵌入在程序中的
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shell,主要面向
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