嵌入式神经网络第10页

【人工智能】Python融合机器学习、深度学习和微服务的创新之路

1.引言1.1人工智能的现状与发展趋势1.2机器学习、深度学习和神经网络的基本概念1.3微服务架构在人工智能中的作用2.机器学习的演变与创新2.1机器学习的历史回顾2.2传统机器学习算法的优势与不足2.3

C_GUIQU·2024-08-22 09:53

Linux外设接口使用及内核驱动开发---Ubuntu搭建Linux内核开发环境

文章目录前言一、安装依赖二、下载Linux内核源代码1.从Github下载2.从官网下载三、编译安装内核配置内核编译安装内核/模块：选用内核四、内核驱动例子前言进行Linux嵌入式系统开发时，如果还没有嵌入式系统的开发环境

Jason.rr·2024-08-22 09:21

html中引入css样式表的三种方式,css引用的几种方式是什么？

网页中css的导入方式2、嵌入式将CSS样式集中写在HTML页面的style标签中a{color:blue}嵌入式一般写在head中，对于单个页面来说，这种方式很方便。3、导入式CSS@impo

weixin_39719585·2024-08-22 09:20

TensorFlow

它提供了一个强大的工具集，用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。

weixin_63207763·2024-08-22 07:39

java与python-java和python的比较

干活，需求再学习python各种库，pyhton的强壮在于库，为什么python的库强壮，原因是python的库能够用python，c言语,c++等规划，再提供给python运用，所以无论gpu运转，神经网络

weixin_37988176·2024-08-22 05:52

未来生成式 AI 的发展方向，是 Chat 还是 Agent？

这种技术通常依赖于复杂的算法，如深度学习和神经网络，来学习数据的内在特征和分布，然后创造出新的、以前未见过的数据样本。

Lill_bin·2024-08-22 04:50

CmBacktrace：ARM Cortex-M系列MCU的错误追踪利器

CmBacktraceAdvancedfaultbacktracelibraryforARMCortex-MseriesMCU|ARMCortex-M系列MCU错误追踪库项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cm/CmBacktrace在嵌入式开发的世界中

幸愉旎Jasper·2024-08-22 03:15

Linux--汇编语法配置初始化的原理

但是我们在进行嵌入式Linux开发的时候是绝对要掌握基本的ARM汇编，因为Cortex-A芯片一上电SP指针还没初始化，C环境还没准备好，所以肯定不能运行C代码，必须先用汇编语言设置好C环境，比如初始化

广药门徒·2024-08-22 03:41

单片机学习笔记概述

由于其体积小、成本低、功耗低、易于编程和扩展等优点，单片机被广泛应用于各种嵌入式系统中，如家用电器、工业控制、仪器仪表、汽车电子等领域。

好好学习的不知名程序员·2024-08-22 02:02

文献01-单细胞多组学

目录【SIMBA系列教程】回顾：KDD2024|HiGPT:当大模型遇上图神经网络Nat.Biotechnol2023|利用MaxFuse整合空间和单细胞数据跨模态弱链接的特征Nat.Commun2024

hlllllllhhhhh·2024-08-21 20:54

1.计算机处理器架构+嵌入式处理器架构及知识

目录一：x86-64处理器架构二：Intel80386处理器（i386）1.i3862.i686三：嵌入式Linux知识：1.MinGW2.GNU计划2.1GNU工具链概述此次只分享英特尔和ADM处理器有关于

vv 啊·2024-03-29 11:46

【嵌入式模块】步进电机使用总结

关于本博客此前上了一门课《自动控制元件》，但是由于学时有限，讲到步进电机就不讲了，留下了一个小遗憾，导致需要使用步进电机时就有点懵，于是找了一篇博客，链接在这里，推荐具有电机知识（如直流电机，异步电机等）的朋友看，如果完全不懂，建议先啃书。

记录无知岁月·2024-03-29 09:44

PaperWeekly

1.Python软件包解决DL在未见过的数据分布下性能差的问题：（1）神经网络和损失分离的模块化设计（2）强大便捷的基准测试能力（3）易于使用但难以修改（4）github:https://github.com

sapienst·2024-03-28 19:53

ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界

ChatGPT简介ChatGPT是一种基于大型神经网络的对话生成模型，它

2401_83550420·2024-03-28 12:14

AI大模型学习：开启智能时代的新篇章

这些大型神经网络模型，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等，在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。

游向大厂的咸鱼·2024-03-28 12:13

【循环神经网络rnn】一篇文章讲透

使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知，CNN与循环神经网络

CX330的烟花·2024-03-27 04:51

深度学习与（复杂系统）事物的属性

深度学习与复杂系统中事物属性的关系体现在：特征学习与表示:深度学习通过多层神经网络结构，能够自动从原始输入数据中学习和提取出丰富的特征表示。

科学禅道·2024-03-26 16:34

神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数）

神经网络，特别是深度学习，在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。

MarkHD·2024-03-25 16:35

飞桨科学计算套件PaddleScience

PaddleScience是一个基于深度学习框架PaddlePaddle开发的科学计算套件，利用深度神经网络的学习能力和PaddlePaddle框架的自动(高阶)微分机制，解决物理、化学、气象等领域的问题

skywalk8163·2024-03-22 05:52

训练时损失出现负数，正常吗？为什么

在训练神经网络时，通常期望损失函数的值是非负的，因为损失函数是用来度量模型预测与真实值之间的差异的。

苏苏大大·2024-03-22 02:17

基于USDT的日志优化

嵌入式应用的日志管理据笔者的经验，嵌入式设备端的日志管理通常比较糟；举个例子，笔者以前统计过在一些安卓设备上，每小时安卓APP生成的日志量约为4.5GB。

塵觴葉·2024-03-20 07:17

神经网络量化

神经网络量化（NeuralNetworkQuantization）是一种技术，旨在减少神经网络模型的计算和存储资源需求，同时保持其性能。

小厂程序猿·2024-03-19 06:45

AUTOSAR汽车电子嵌入式编程精讲300篇-车载 CAN 总线延时特性分析及优化（续）

目录3.1.2通信错误恢复时间3.2延时指标研究3.2.1总线Burst情况3.2.2抖动

格图素书·2024-03-19 06:44

神奇的微积分

•反向传播：在神经网络训练中，微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响（偏导数），这一过程就是反向

科学的N次方·2024-03-19 05:14

深入了解嵌入式系统组成

嵌入式系统是一种专用计算机系统，通常用于控制、监视或执行特定任务。它由硬件和软件组成，具有高度集成、实时性强和资源受限等特点。

小元学妹·2024-03-19 05:14

3.14-嵌入式软件实习生-面试记录

经纬恒润嵌入式软件实习生面试记录自我介绍函数指针函数指针是一个指向函数的指针变量，它的本质是指针变量，但它指向的是函数的首地址。

Loooqy·2024-03-18 18:28

看见光，追逐光，成为光~

从如何构建五级驾驶，到如何结合现状落地~研究字节跳动对神经网络的改造，注入人的干预分类，优化再到聚类，让算法匹配人的干预能力~基础操作效能提升达到90%，告警防护率达到90%，两者交叉防护有效率达到多少

默涵在当下·2024-03-18 17:28

嵌入式单片机高级篇（一）Stm32F103电容触摸按键

Stm32F103电容触摸按键一、电容触摸按键原理：1、电容触摸按键电路是如何组成的？回答：电容触摸按键的电路由一个上拉电阻、一个开关以及杂散电容组成，开关断开时，杂散电容充电，开关闭合时，杂散电容放电2、电容触摸按键如何判别按键是否被触摸？回答：根据电容的充电时间，当按键没有触摸时，电源只给杂散电容充电，充电时间较短，记为tcs，当按键被触摸时，相当于与杂散电容并联了一个额外的电容，此时电容充电

lostlll·2024-03-18 15:55

线性代数在卷积神经网络（CNN）中的体现

案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效

科学的N次方·2024-03-18 07:13

嵌入式驱动学习第三周——Linux网络基础调试命

嵌入式驱动学习专栏将详细记录博主学习驱动的详细过程，未来预计四个月将高强度更新本专栏，喜欢的可以关注本博主并订阅本专栏，一起讨论一起学习。现在关注就是老粉啦！

亭墨·2024-03-17 01:04

Pytorch nn.Module

一、torch.nn简介torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的模块。它提供了一系列的类和函数，用于定义神经网络的各种层、损失函数、优化器等。

霖大侠·2024-03-16 15:53

计算机设计大赛题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖

iuerfee·2024-03-16 11:17

FreeRTOS入门基础

RTOS是为了更好地在嵌入式系统上实现多任务处理和时间敏感任务而设计的系统。它能确保任务在指定或预期的时间内得到处理。

石头嵌入式·2024-03-16 06:38

不怕没项目做！github上的STM32 优秀开源项目和初学者项目

语言：Go星标数：14,267+描述：TinyGo带来了Go语言在嵌入式系统的实现，使得STM32等微控制器编程更加多样化。FlipperZeroFirmware-FlipperZero的固件源码。

石头嵌入式·2024-03-16 06:08

神经网络模型的保存和读取

保存神经网络的两种方法:(还是以我之前自建的神经网络模型Gu为例，保存这个神经网络)gu=Gu()1.torch.save(gu,"gu_module.pth")2.torch.save(gu.state_dict

tiny_PIkid·2024-03-15 18:51

基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例

首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。

GT开发算法工程师·2024-03-15 18:20

图像算法实习生--面经1

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？

小豆包的小朋友0217·2024-03-14 17:44

深度学习——梯度消失、梯度爆炸

本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新

小羊头发长·2024-03-14 12:07

嵌入式开发的3种架构

嵌入式软件架构是指嵌入式软件的整体结构和设计，它决定了嵌入式软件的各个组成部分之间的关系以及它们如何相互协作。嵌入式软件架构的选择对嵌入式系统的性能、可靠性和可维护性有着重要影响。

马上到我碗里来·2024-03-13 18:13

深度学习如何入门？

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤：基础知识准备：（1）掌握基础数学知识，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。

nanshaws·2024-03-13 07:29

【嵌入式】嵌入式系统稳定性概览：为何它如此重要？

作者简介：阿里巴巴嵌入式技术专家，深耕嵌入式+人工智能领域，具备多年的嵌入式硬件产品研发管理经验。博客介绍：分享嵌入式开发领域的相关知识、经验、思考和感悟。

I'mAlex·2024-03-13 03:52

【嵌入式】嵌入式系统稳定性建设：完善代码容错处理的必由之路

作者简介：阿里巴巴嵌入式技术专家，深耕嵌入式+人工智能领域，具备多年的嵌入式硬件产品研发管理经验。博客介绍：分享嵌入式开发领域的相关知识、经验、思考和感悟。

I'mAlex·2024-03-13 03:52

从零使用Python 实现对抗神经网络GAN

你好，我是郭震这篇从零使用Python，实现生成对抗网络（GAN）的基本版本。GAN使用两套网络，分别是判别器（D)网络和生成器（G)网络，最重要的是弄清楚每套网络的输入和输出分别是什么，两套网络如何结合在一起，及优化的目标即costfunction如何定义。通俗来讲，两套网络结合的方法，就是G会从D的判分中不断提升生成能力，要知道G最开始的输入全部是噪点，这个思想也是文生图，文生视频的基石。下面

算法channel·2024-03-13 01:19

PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码

它们在神经网络中扮演着重要的角色，但用途和工作原理有所不同。以下是对传统卷积和反卷积的介绍，以及它们在PyTorch中的应用示例。传统卷积(nn.Conv2d)用途传统卷积通常用于特征提取。