嵌入式深度学习第3页

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

tensorflow keras 报错：No gradients provided for any variable 原因与解决办法

错误分析Nogradientsprovidedforanyvariable这个意思是没有梯度给已知的所有函数，为什么会出现这个错误呢，因为在深度学习中，梯度的更新是由于反向传播算法的实现的，如果损失函数没有与已知的任何

研志必有功·2025-03-09 06:26

cv君独家视角 | AI内幕系列十四：【手机、相机防抖大揭秘】数字防抖、鸡头防抖、光学防抖、AI防抖等(附源码+长期更新)

基础介绍2.功能需求2.1功能背景2.2技术背景与技术选型2.3技术方案2.4可行性落地链路2.5竞品调研与市场分析2.6防抖主客观评价源码实现运动防抖步骤：代码实现性能优化与改进代码改进进一步改进与应用深度学习方法示例实时处理与应用示例运动摄影无人机航拍摄像头防抖设备计算资源需求复杂场景处理参数调整和优化实时处理需求误差累积并行和分布式处理

cv君·2025-03-09 05:32

Deepseek r1回答：人工智能的本质是什么？给人类社会带来的意义是什么？相比于之前的互联网革命，这一轮的人工智能革命的特点和异同点有哪些？

可能需要提到机器学习、深度学习，尤其是神经网络。但本质可能更深层，比如自主决策、模式识别。还要区分弱AI和强AI，现在都是弱AI，专注于特定任务。然后是意

强化学习曾小健·2025-03-09 03:29

（Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新）

深度学习前言环境安装(Windows)安装anaconda使用conda或miniconda创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,

孔表表uuu·2025-03-09 01:48

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶在深度学习处理序列数据时，循环神经网络(RNN)家族的模型扮演着至关重要的角色。

凡人的AI工具箱·2025-03-09 00:03

Python SQLite3 保姆级教程：从零开始学数据库操作

SQLite3是一个轻量级的嵌入式数据库，无需安装独立服务，所有数据存储在一个文件中。✅无

老哥不老·2025-03-09 00:46

使用 DeepSeek 训练属于自己写小说的模型

DeepSeek是一个强大的深度学习框架，支持自然语言处理任务。我们将基于DeepSeek的API和工具，结合HuggingFace的Transformers库，完成模型的训练和部署。

xinxiyinhe·2025-03-08 23:02

Qwen1.5-7B-实现RAG应用详细步骤

PyTorch：用于运行深度学习模型。Transformers：HuggingFace提供的库，支持加载和运行预训练模型。FAISS：用于向量检索的高效库。

大数据追光猿·2025-03-08 23:01

GitHub每日最火火火项目（3.7）

该项目可能运用机器学习、深度学习等人工智能算法，对大量的金融数据进行深入分析，包括股票、债券、期货等市场的历史价格、交

FutureUniant·2025-03-08 21:49

AI大模型报告 | 《中国数字人发展报告(2024)》（完整版PDF免费附下载）

在技术层面，数字人通过数字建模手段实现，涵盖计算机图形学、动作捕捉、图形渲染、语音合成、深度学习等多项技术。

AI大模型_学习君·2025-03-08 21:10

新冠病毒感染人数预测（基于回归的神经网络项目）

一、神经网络项目的流程1、数据预处理：（深度学习最主要的数据处理，要先拿到数据）使用CovidDataset类加载和处理数据。根据all_feature参数选择特征

|柳贯一|·2025-03-08 21:09

基于深度学习的视频修复

基于深度学习的视频修复是一种利用深度学习技术对视频进行处理和优化，以修复视频中的损坏部分、提升视频质量、去除噪声和增强视觉效果的方法。

SEU-WYL·2025-03-08 20:35

【AI-42】如何调整参数和超参

在机器学习和深度学习中，参数和超参数是两个重要概念，以下是一些常见的参数和超参数及其作用：参数权重（Weight）解释：可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”，其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度

W Y·2025-03-08 19:59

优必选嵌入式面试题及参考答案

目录实时操作系统（RTOS）的任务调度算法有哪些？如何选择优先级抢占策略？对比时间片轮转与优先级抢占调度算法的适用场景。解释FreeRTOS中的任务状态（就绪、阻塞、挂起）及其转换条件。FreeRTOS任务调度器的优先级反转问题解决方案。什么是优先级反转（PriorityInversion）？如何通过优先级继承解决？在实时系统中，如何平衡高优先级任务与低优先级任务的资源竞争？描述信号量（Semap

大模型大数据攻城狮·2025-03-08 19:45

Python 在 AI 领域的应用：从零构建你的第一个 AI 模型

本文将带你深入理解Python在AI中的应用，并通过机器学习（MachineLearning）和深度学习（DeepLearning）的实际示例，讲解如何构建一个AI模型。1.Python为什么适合

嵌入式Jerry·2025-03-08 19:40

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

5分钟掌握SQLite数据库操作？C#中的轻量级数据库解决方案

对于小型项目或嵌入式系统，轻量级且易于使用的SQLite是一个理想的选择。今天，我要为你详细介绍如何使用C#来操作SQLite数据库。通过本文，你将从头到尾了解如何创建、连接、插入、查询和

墨瑾轩·2025-03-08 19:26

【深度学习模型高效部署】tensorRT_Pro深度解读：部署深度学习模型的高效方案

以下内容将对tensorRT_Pro项目做一个系统的介绍，包括其核心价值、主要功能、应用案例以及关键的示例代码（附详细解释），帮助你快速了解并上手如何基于TensorRT在NVIDIAGPU上实现高性能推理。一、项目概述GitHub-shouxieai/tensorRT_Pro:C++librarybasedontensorrtintegrationtensorRT_Pro是由开发者shouxie

云博士的AI课堂·2025-03-08 18:50

Linux 应用开发: SQLite 数据库交叉编译部署与运用

、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）Linux应用开发:SQLite数据库交叉编译部署与运用介绍本指南介绍如何在Linux系统中交叉编译SQLite数据库并将其部署到嵌入式系统中

鱼弦·2025-03-08 18:50

C语言：从“游戏”到改变世界的编程传奇

它的诞生始于一个“不务正业”的游戏梦想，却最终成为操作系统、嵌入式系统乃至现代编程语言的基石。今天，就让我们穿越时空，揭开这段充满趣味的代码传奇。

南玖yy·2025-03-08 18:15

基于YOLOv5的无人机农田监测系统实现与UI界面设计

一、引言随着无人机技术和深度学习算法的快速发展，农业领域逐渐引入了智能化监测手段。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 16:52

嵌入式行业全景透视：前景、挑战与从业者发展路径

（全网最准确解释）一、行业前景：技术融合与市场扩张的双重驱动1.应用场景的泛在化渗透嵌入式系统已从传统工业控制、消费电子扩展到智能汽车、智慧医疗、边缘计算等新兴领域。

九溪弥烟、·2025-03-08 16:49

Keras深度学习实战——手写文字识别

内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）Keras深度学习实战

鱼弦·2025-03-08 16:18

深度学习笔记——神经网络

本文为在拓尔思智能举办的训练营中学习内容的总结，部分内容摘自百度百科个人在这里推荐一个好用的软件，Trae，主要是免费。人工神经元是人工神经网络的基本单元。模拟生物神经元，人工神经元有1个或者多个输入（模拟多个树突或者多个神经元向该神经元传递神经冲动）；对输入进行加权求和（模拟细胞体将神经信号进行积累和树突强度不同）；对输入之和使用激活函数计算活性值（模拟细胞体产生兴奋或者抑制）；输出活性值并传递

肆——·2025-03-08 16:10

【Hugging Face】datasets 库：加载、处理和分享大规模数据集

在深度学习中，处理大规模数据集通常面临以下挑战：数据集太大，无法一次性加载到内存不同任务的数据格式不统一数据预处理和转换较慢需要快速流式加载数据datasets库

彬彬侠·2025-03-08 15:28

【深度学习】服务器常见命令

1、虚拟环境的安装位置先进入虚拟环境whichpython2、升序查看文件内容ls-ltr3、查看服务器主机空间使用情况df-hdf-h.4、查看本地空间使用情况du-sh./*du-sh*|sort-nr5、查找并删除进程#查找psaux#删除kill-KILLpid6、查看服务器配置lscpuuname-alsb_release-acat/etc/*release7、文件和目录操作ls：列出目

红烧白开水。·2025-03-08 15:22

异步IO时代的颠覆者：深入探讨io_uring

Linux作为广泛应用于服务器、云计算、嵌入式系统等众多领域的强大操作系统，一直在不断探索和创新I/O技术，以满足日益增长的性能需求。而io_uring正是Linux在异步I/O方面的一

深度Linux·2025-03-08 14:02

很常见的13种嵌入式实时系统，你知道哪些？

满足实时控制要求的嵌入式操作系统（RTOS）是许多嵌入式开发项目的核心。

RTOS研究员·2025-03-08 14:24

嵌入式开发：磁通门传感器开发（6）：在STM32上实现FFT需要的空间资源

文章目录空间资源计算综合考虑结论在STM32上使用CMSIS-DSP库进行FFT计算时，我们这里进行的是128点的实数FFT（使用arm_rfft_fast_f32），每个点用一个float表示（占4字节），那么我们可以从以下几个方面来估算所需要的空间资源：空间资源计算原始采样数据：128个float数据占据的空间：128*4=512FFT输出数据：对于实数FFT，输出通常也会用128个float

魂兮-龙游·2025-03-08 12:25

EasyRTC嵌入式音视频通话SDK：基于ICE与STUN/TURN的实时音视频通信解决方案

EasyRTC嵌入式音视频通话SDK支持多种类型的网络环境，能够适应不同的网络条件，确保在各种场景下都能实现高效、稳定的实时音视频通信。以下是EasyRTC支持的主要网络环境类型：1、有线网

EasyCVR·2025-03-08 12:23

DeepSeek这么火，一文教你本地部署DeepSeek!

一、技术架构优势DeepSeek采用创新的混合模型架构，将传统机器学习与深度学习有机结合。这种架构既保留了传统方法的可解释性，又具备深度学习的强大表征能力。通过自适应学习机制，Deep

入职啦·2025-03-08 11:44

【Java】已解决java.lang.NoClassDefFoundError异常

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-03-08 11:35

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个由谷歌开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。它提供了一个灵活的平台，可以用于构建各种机器学习模型，包括神经网络。

大富大贵7·2025-03-08 11:05

深度学习中N维数组的介绍

N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例：0维数组（标量）：通常表示一个类别。1维数组（向量）：通常表示一个特征向量。二维数组（矩阵）：通常表示一个样本--特征矩阵。三维矩阵：通常表示RGB图片（宽*高*通道）。四维矩阵：通常表示一个RGB图片批量（批量大小*宽*高*通道）。五维矩阵：通常表示一个视频批量（批量大小*时间*宽*高*通道）。

帅维维·2025-03-08 11:01

机器学习在地图制图学中的应用

Machinelearningincartography.pdfatmain·keykeywu2048/CSDN·GitHub核心内容本文是《制图学与地理信息科学》特刊的扩展评论，系统探讨了机器学习（尤其是深度学习

地图模型炼丹师·2025-03-08 10:12

机器学习大纲总结

一、概念1.人工智能人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习2.机器学习机器学习是实现人工智能的一种途径机器学习=传统机器学习+深度学习3.深度学习深度学习是由机器学习的一种方法发展而来4.发展三要素数据

excellent121·2025-03-08 10:36

人工智能与深度学习的应用案例：从技术原理到实践创新

第一章引言人工智能（AI）作为21世纪最具变革性的技术之一，正通过深度学习（DeepLearning）等核心技术推动各行业的智能化进程。

accurater·2025-03-08 08:07

深度学习模型：原理、应用与代码实践

引言深度学习作为人工智能的核心技术，已在图像识别、自然语言处理、代码生成等领域取得突破性进展。其核心在于通过多层神经网络自动提取数据特征，解决复杂任务。

accurater·2025-03-08 07:43

【TVM 教程】使用元组输入（Tuple Inputs）进行计算和归约

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-03-08 06:21

深度解构：DeepSeek大模型架构与前沿应用的未来探秘

随着人工智能（AI）领域的快速发展，深度学习模型逐渐向着更加复杂和强大的方向演进。

威哥说编程·2025-03-08 05:15

[通讯协议]Modbus协议

嵌入式领域最常见的用法就是硬件电路采用RS485，在此硬件基础上使用Modbus。 Modbus是主从方式通信，通信由主机发起，一问一答式，从机无法主动向主机发送数据。通信方式类似于

LIN-JUN-WEI·2025-03-08 05:34

【嵌入式Bluetooth应用开发笔记】第二篇：上手BLUEZ应用开发

概述BlueZ是一个开源的蓝牙协议栈，提供了丰富的API和工具，支持Linux系统中的蓝牙应用开发。BlueZ提供的API包括D-BusAPI、HCIAPI、L2CAPAPI、RFCOMMAPI、SDPAPI、MGMTAPI等，开发者可以使用这些API实现自己的蓝牙应用程序。BlueZ的架构由多个模块组成，其中主要的模块包括蓝牙协议栈（BluetoothStack）、蓝牙管理器（Bluetooth

林零七·2025-03-08 04:20

探秘BlueZ：Linux平台的蓝牙协议栈

它不仅提供了基础的蓝牙功能，还包括了对嵌入式系统和最新蓝牙Mesh的

司莹嫣Maude·2025-03-08 04:48

深度学习系列71：表格检测和识别

1.pdf处理如果是可编辑的pdf格式，那么可以直接用pdfplumber进行处理：importpdfplumberimportpandasaspdwithpdfplumber.open("中新科技：2015年年度报告摘要.PDF")aspdf:page=pdf.pages[1]#第一页的信息text=page.extract_text()print(text)table=page.extract

IE06·2025-03-08 02:23

【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统

写在前面：为什么需要端到端语音交互近年来，随着深度学习技术的飞速发展，语音交互技术取得了显著的进步。从智能音箱到虚拟助手，语音交互已经渗透到我们生活的方方面面。

kakaZhui·2025-03-08 02:53

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

计算机视觉系统通过高速摄像机和深度学习算法，可实现运动

Tina0898·2025-03-08 02:21

PyTorch 深度学习快速入门教程

PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架，支持动态图计算，广泛用于学术研究和工业应用。

有人给我介绍对象吗·2025-03-08 02:16

第0节机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习

汉堡go·2025-03-08 01:34

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