嵌入式神经网络

嵌入式八股C语言---指针与数组篇

数组数组是什么数组算是定义了一块连续的空间,数组名就是这块连续空间首地址的名字这块空间多大？—数组的长度乘以元素的类型得到或者使用sizeof也行如何访问?—数组的起始地址+对应的偏移量数组的起始地址可以用数组名得到一维数组和二维数组2.1一维数组inta[2]={1,2,3,4};//不会报错但是会warning越界了从汇编也能看出来确实只分配了8个字节所以数组越界行为的后果都是未定义的.glo

听风lighting·2025-03-11 21:11

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

单片机寄存器理解

单片机寄存器是单片机（嵌入式微控制器）内部的一种存储单元，位于CPU核心或与CPU紧密集成，用于暂存数据、指令或控制硬件外设。

学不动CV了·2025-03-11 21:08

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/优缺点2.3.4relu2.4多类分类2.5多隐藏层3Q&A3.1神经网络中一层的定义是什么

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

卡尔曼滤波算法c语言stm32,卡尔曼滤波算法及C语言实现_源代码

a往南向北2019-01-1620:39:2011340收藏111分类专栏：C语言嵌入式文章标签：卡尔曼滤波C代码卡尔曼滤波理论很容易就可以在MATLAB软件环境下实现，但是，实际的硬件板子上还是需要C

weixin_39643255·2025-03-11 18:46

池化的定义与核心思想

一、池化的定义与核心思想定义：池化是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，用于降低特征图的空间维度（宽高），保留主要特征。核心目标：减少计算量：缩小特征图尺寸，降低后续层参数规模。

code 旭·2025-03-11 18:45

卷积神经网络（笔记01）

视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处

天行者@·2025-03-11 18:14

ESP32 小智 AI 机器人入门教程从原理到实现（自己云端部署）

通过本教程，即使没有深厚的AI或嵌入式经

与光同尘大道至简·2025-03-11 18:11

基于Java的智能家居设计：模块化智能插座的设计与实现

传统的智能插座往往采用单片机或嵌入式系统，功能相对单一，难以扩展和升级。随着物联网技术的快速发展，

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 17:37

卡尔曼滤波算法从理论到实践：在STM32中的嵌入式实现

摘要：卡尔曼滤波（KalmanFilter）是传感器数据融合领域的经典算法，在姿态解算、导航定位等嵌入式场景中广泛应用。

DOMINICHZL·2025-03-11 17:36

Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识

是Dream呀·2025-03-11 17:35

飞控简析-从入门到跑路序章

二、学飞控有没有前途这个话题有点小，大一点的问法应该是学嵌入式有没

skyman满天星·2025-03-11 17:34

深度学习：偏差和方差

解决方法：增加模型复杂度：例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的

壹十壹·2025-03-11 16:25

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada

七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

Spike Neural Network Introduction and Research Directions

1.SNNs是一类神经网络,其中的神经元通过脉冲(spikes)来传递信息,而不是像传统的人工神经网络中那样使用实数值激活。

Debug_Snail·2025-03-11 14:09

C语言开发以及维护用到的工具简介

C语言作为一门经典的编程语言，广泛应用于系统编程、嵌入式开发、操作系统内核等领域。

812503533·2025-03-11 13:02

Spring Boot 与 Spring MVC 有何不同

它通过提供默认配置和嵌入式服务器(如Tomcat、Jetty或Undertow)，使开发者能够快速构建和启动Spring应用，而无需配置繁琐的XML或类配置。SpringMVC：Sp

大G哥·2025-03-11 12:28

合并HEX文件

在嵌入式系统开发中，IntelHEX文件是一种常见的二进制数据表示格式，通常用于存储和传输固件。在某些情况下，我们可能需要将多个HEX文件合并为一个文件，例如将多个模块的代码合并为一个完整的固件。

boringhex.top·2025-03-11 11:15

大语言模型原理基础与前沿双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构

大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels

AI智能涌现深度研究·2025-03-11 09:07

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络序列到序列（Sequence-to-Seq

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和

程之编·2025-03-11 09:03

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？

Wis4e·2025-03-11 07:47

深度学习与普通神经网络有何区别？

深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面：一、结构复杂度普通神经网络：通常指浅层结构，层数较少，一般为2-3层，包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。

是理不是里·2025-03-11 06:39

神经网络中梯度计算求和公式求导问题

以下是公式一推导出公式二的过程。表达式一∂E∂wjk=−2(tk−ok)⋅sigmoid(∑jwjk⋅oj)⋅(1−sigmoid(∑jwjk⋅oj))⋅∂∂wjk(∑jwjk⋅oj)\frac{\partialE}{\partialw_{jk}}=-2(t_k-o_k)\cdot\text{sigmoid}\left(\sum_jw_{jk}\cdoto_j\right)\cdot(1-\tex

serve the people·2025-03-11 06:09

AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A

小赖同学啊·2025-03-11 06:39

Java 的三种技术架构

程序开发;JAVASE：JavaPlatformStandardEdition，完成桌面应用程序的开发，是其它两者的基础;JAVAME：JavaPlatformMicroEdition，开发电子消费产品和嵌入式设备

hhappy0123456789·2025-03-11 05:27

Java的三种技术架构:

程序开发；JAVASE：JavaPlatformStandardEdition，完成桌面应用程序的开发，是其它两者的基础；JAVAME：JavaPlatformMicroEdition，开发电子消费产品和嵌入式设备

Dagssb·2025-03-11 04:56

【嵌入式C基础】第8篇：C语言数组讲解

1概述数组的基本概念:同一类型数据的集合1.1数组的定义存储类型数据类型数组名[元素个数];inta[5];元素个数必须为常量,不能为变量1.2数组的初始化inta;数组初始化方法全部初始化:inta[5]={1,2,3,4,5};局部初始化:inta[5]={1,2,3};注意：其他的即为0；常用：intarr[5]={0};//初始化一个全部元素为0的数组，通常这个方法在清0数组时使用默认初

黑猫学长呀·2025-03-11 04:48

基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测

目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好

机器学习和优化算法·2025-03-11 03:42

3.10 项目总结

今天的项目是一个使用PyTorch框架构建和训练神经网络的实例，旨在实现手写数字识别。以下是项目的总结、内容分析以及优化建议：项目总结1.目标：使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。

不要不开心了·2025-03-11 01:58

《深度解析DeepSeek-M8：量子经典融合，重塑计算能效格局》

DeepSeek-M8的“量子神经网络混合架构”，宛如一把钥匙，开启了经典算法与量子计算协同推理的全新大门，为诸多复杂问题的解决提供了前所未有的思路。

程序猿阿伟·2025-03-11 01:56

「MySQL 数据库优化」降低存储与查询成本的最佳实践

在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO

网罗开发·2025-03-11 00:24

C语言零基础入门教程（1）

C语言是一种高效、灵活且功能强大的编程语言，广泛应用于系统软件开发、嵌入式系统、算法实现等多个领域。对于初学者来说，学习C语言不仅是掌握一门编程技能，更是开启编程世界大门的重要一步。

岱宗夫up·2025-03-11 00:50

Spring Boot 自动装配原理详解

通过引入特定的依赖（如spring-boot-starter-web），SpringBoot能够自动配置嵌入式服务器、数据库连接等功能，而无需手动编写繁琐的配置代码。

sevevty-seven·2025-03-10 21:01

【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法

通过动态调整每个参数的学习率，在非平稳目标（如深度神经网络的损失函数）中表现优异目录基本原理和公式笼统说明：为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量（Momentum）：跟踪梯度的指数衰减平均

辰尘_星启·2025-03-10 20:51

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

Linux虚拟化技术：Docker与KVM的原理与应用

博主简介博主致力于嵌入式、Python、人工智能、C/C++领域和各种前沿技术的优质博客分享，用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！

鸽芷咕·2025-03-10 16:56

利用神经网络来解决鸢尾花分类任务(附实验结果和代码)

前言本篇文章使用自己亲手搭建的神经网络模型来解决鸢尾花数据集的分类任务，读者们可以通过该简单的任务进一步理解神经网络，并且可以自己动手去搭建神经网络。

侠之大者231·2025-03-10 15:49

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

梯度消失：梯度消失是指在训练深度神经网络时，通过多层传递的梯度(误差)变得非常小，接近于零。这导致网络中较早层的权重更新非常缓慢，甚至几乎不更新。梯度爆炸：梯度爆炸是指在训练深度神经网络时，

肆——·2025-03-10 15:17

嵌入式开发必读：RTOS选型指南与实例分析

目录一、实时操作系统（RTOS）概述1.1实时性的核心定义1.2关键技术指标指标详解不同RTOS的指标表现1.3RTOS与通用OS的本质区别实例对比使用通用OS的后果二、RTOS选型的重要性三、RTOS选型的关键因素1.实时性要求实时性要求量化分析2.系统资源3.功能需求4.开发工具和支持和开发效率对比5.商业支持和社区活跃度四、常见的RTOS及其适用场景1.FreeRTOS2.VxWorks3.

大模型大数据攻城狮·2025-03-10 14:10

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口

自由的晚风·2025-03-10 12:00

PSPNet在图像超分辨率中的应用

近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的

AI天才研究院·2025-03-10 12:55

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。

Start_Present·2025-03-10 09:05

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

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。

Wis4e·2025-03-10 07:49

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

【ShuQiHere】解密诺奖得主：约翰·霍普菲尔德与人工神经网络的革命

【ShuQiHere】目录引言：跨界的传奇科学家诺贝尔奖的背后：人工神经网络的崛起约翰·霍普菲尔德的开创性工作神经网络的寒冬与突破霍普菲尔德网络的工作原理代码示例：实现霍普菲尔德网络激活函数的出现与神经网络的复兴杰弗里

ShuQiHere·2025-03-10 03:22

【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

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