嵌入式训练

人工智能的未来：高质量的人工数据

为了机器与人类之间的成功协作，人类需要发挥三个关键作用：·训练机器执行特定任务。·解释这些任务的结果。·保持机器的负责任使

恶霸程序员388·2025-03-26 14:54

嵌入式软件设计

文章目录1、回调函数的使用回调函数的优缺点**优点****缺点**例程一例程二例程3多个回调函数2、静态局部变量使用不多的原因3、内存划分1、回调函数的使用在嵌入式软件设计中，回调函数是一种极为重要的编程机制

✎ ﹏梦醒͜ღ҉繁华落℘·2025-03-26 14:52

嵌入式工程师具备的能力要求

文章目录软件工程师能力要求测试能力要求硬件工程师要求软件工程师能力要求嵌入式软件工程是一个综合性很强的领域，从业者需具备以下几类关键能力：编程语言与编程技能C/C++语言精通：C语言因其能直接操控硬件、

✎ ﹏梦醒͜ღ҉繁华落℘·2025-03-26 14:52

DeepSeek底层揭秘——deepEP

(1)定义deepEP(DeepSeekEndPoint)是DeepSeek开源的一款高性能、低延迟的分布式通信库，专为大规模深度学习训练和推理场景设计。

9命怪猫·2025-03-26 12:45

代码训练营 day34|LeetCode 134，LeetCode 135，LeetCode 860，LeetCode 406

前言这里记录一下陈菜菜的刷题记录，主要应对25秋招、春招个人背景211CS本+CUHK计算机相关硕，一年车企软件开发经验代码能力：有待提高常用语言：C++系列文章目录第34天：第七章回溯算法part03`文章目录前言系列文章目录第34天：第七章回溯算法part03一、今日任务二、详细布置134.加油站提示：样例1：思路实战135.分发糖果提示：样例1：思路实战踩坑860.柠檬水找零提示：样例1：样

西几·2025-03-26 11:03

代码随想录算法训练营Day29 | Leetcode 134 加油站 Leetcode 135 分发糖果 Leetcode 860 柠檬水找零 Leetcode 406 根据身高重建队列

Leetcode134加油站题目链接：134.加油站-力扣（LeetCode）代码随想录题解：代码随想录(programmercarl.com)思路：局部最优：当前累加rest[i]的和curSum一旦小于0，起始位置至少要是i+1，因为从i之前开始一定不行。全局最优：找到可以跑一圈的起始位置。代码：classSolution{public:intcanCompleteCircuit(vector

SPlutos·2025-03-26 11:02

AUTOSAR汽车电子嵌入式编程精讲300篇-电池管理系统中 CAN 通信模块的设计与应用（下）

目录4动力电池监控平台搭建4.1动力电池监控平台的功能需求分析4.2动力电池监控平台的总体方案设计4.3数据采集系统设计4.3.1数据采集系统整体遵循结构4.3.2数据采集系统软件设计4.3.2.1软件设计关键技术4.3.2.2CAN总线报文采集程序设计4.4监控平台软件界面设计4.4.1监控平台软件界面设计原则4.4.2监控平台软件界面设计的整体架构4.4.3监控平台软件界面的核心模块设计4.4

格图素书·2025-03-26 10:53

ChatGPT、DeepSeek、Grok：AI 语言模型的技术演进与未来趋势

从AI模型的技术架构、训练方法、核心能力及未来发展趋势等方面分析，可以更深入地理解这些模型的技术演进路径及其对AI生态的影响。

慌ZHANG·2025-03-26 09:52

AI 大模型的技术架构与应用解析

本文将详细解析AI大模型的核心技术架构、训练方法、数据处理流程，并探讨其

慌ZHANG·2025-03-26 09:52

深度学习中常见的权重参数初始化方法

在深度学习中，权重参数的初始化对模型的训练过程和性能有着非常重要的影响。一个好的权重初始化方法能够帮助模型更快收敛、避免梯度爆炸或梯度消失等问题。以下是几种常见的权重初始化方法及其背后的原理。

真以为Sophie是猪啊·2025-03-26 09:52

scikit-learn 线性回归：函数、原理、优化与实例解析

scikit-learn线性回归实现与优化原理一、scikit-learn线性回归相关函数LinearRegression类fit(X_train,y_train)：通过正规方程（最小二乘法）训练模型，

奋斗者1号·2025-03-26 08:14

Buildroot学习笔记

一、什么是BuildrootBuildroot是一个工具，它使用交叉编译，可以简化和自动化为嵌入式系统构建一个完整Linux系统的过程。

憨猪在度假·2025-03-26 06:58

python版：使用TotalSegmentator可在1分钟内自动分割全身117个器官，附批量技巧

TotalSegmentator是在大型数据集上使用nnUNetV2训练的一个AI模型，可以在CT数据上自动分割全身117个器官（见文末）！同时还可以分割部分血管，脑出血，胸腔积液等（后面会介绍）。

Bryan Ding·2025-03-26 06:25

嵌入式领域机器学习入门指南

以下是一些核心概念：监督学习:训练数据包含输入和预期输出，模型的目的是学习这两者之间的映射关系。无监督学习:训练数据只包含输入，没有标签的情况下，模型需要自己找出数据的结构或模式。

AI嵌入式·2025-03-26 05:47

NVIDIA Cosmos-Transfer1：重塑物理AI训练的革命性“世界生成器”

GPU技术大会（GTC）上，英伟达（NVIDIA）重磅发布了其最新AI模型Cosmos-Transfer1，这一突破性技术通过多模态空间控制输入生成高度逼真的虚拟世界，为机器人、自动驾驶等物理AI系统的训练开辟了全新范式

未来智慧谷·2025-03-26 05:16

通义万相LoRA模型训练指南

一、训练准备素材规范收集：100-200张1024×768像素的清晰图片。主体要求：占画面70%以上，包含多角度/多表情/多动作样本，避免重复构图。

Liudef06·2025-03-26 05:46

开源图生视频模型技术全景解析

阿里Wan2.1通过图像-视频联合训练策略，构建双塔结构分别处理静态特征提取与动态序列生成。实现中英文文本与视频内容同步生成。动态生成技术：Step-Video-TI2

Liudef06·2025-03-26 05:45

H100赋能生成式AI算力革新

根据公开测试数据，H100在生成式AI模型的训练场景中，相比前代产品实现了6倍的吞吐量跃升，单卡可支持每秒4PB量级的张量处理能力。这一技术演进不仅显著缩短了千亿参数模型的开发周期，更

智能计算研究中心·2025-03-26 04:13

深度学习框架演进与智能应用实践

从TensorFlow的静态图架构到PyTorch的动态计算图设计，工具链的持续优化显著提升了模型训练效率与部署灵活性。

智能计算研究中心·2025-03-26 04:13

V100架构深度优化指南

通过解析混合精度训练中动态缩放因子配置、显存访问模式重构等关键

智能计算研究中心·2025-03-26 04:39

《Python实战进阶》第32集：使用 TensorFlow 构建神经网络

第32集：使用TensorFlow构建神经网络摘要TensorFlow是一个功能强大的深度学习框架，广泛应用于构建和训练神经网络模型。

带娃的IT创业者·2025-03-26 01:46

使用DeepSeek建立一个智能聊天机器人

DeepSeek是由阿里云开发的多模态预训练模型，可以用于多种自然语言处理任务，包括文本生成、对话等。以下是一个简单的示例，展示如何使用DeepSeek创建一个基本的聊天机器人。

yehaiwz·2025-03-26 01:15

X86平台使用Docker模拟ARM64环境

ARM架构因其低功耗和高性能，广泛应用于移动设备和嵌入式系统。而X86架构在桌面和服务器领域依然占据主导地位。为了在不同的硬件架构上进行开发和测试，许多开发者希望能够在X86平台上模拟ARM64环境。

吃辣我第一·2025-03-25 23:37

TensorFlow 的性能优化的全面指南

以下是TensorFlow的性能优化的全面指南，涵盖训练、推理、硬件利用及部署阶段的优化策略，适合从入门到进阶的用户：这里写目录标题一、性能优化的核心目标二、训练阶段优化1.硬件加速2.数据管道优化3.

独隅·2025-03-25 23:07

深入探索嵌入式开发中的 FreeRTOS：从入门到精通

在嵌入式系统的广阔天地里，实时操作系统（RTOS）正扮演着愈发关键的角色。FreeRTOS作为一款开源、轻量级且功能卓越的实时操作系统，备受全球开发者的青睐。

·2025-03-25 23:42

快速了解Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别

Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别关键差异总结：并行性：Transformer的全局并行计算大幅提升训练效率，而RNN/LSTM受限于序列顺序。

Panesle·2025-03-25 23:30

代码随想录算法训练营第五十二天（图论）| 98. 所有可达路径、深度优先搜索、广度优先搜索

邻接矩阵邻接矩阵是一种使用二维数组来表示图的方法。矩阵中的元素表示节点之间是否存在边。如果存在边，则对应的矩阵元素为1（或边的权重）；否则为0。特点：空间复杂度高：无论图是否稀疏，邻接矩阵都需要O(V^2)的空间，因为每个节点都需要为所有其他节点预留位置。查找效率高：查找任意两节点之间是否存在边非常高效，只需要访问一次数组，时间复杂度为O(1)。不适合稀疏图：对于边远少于顶点平方的稀疏图，邻接矩阵

*MaybE·2025-03-25 21:21

C语言动态内存管理深度解析与嵌入式开发实战

C语言动态内存管理深度解析与嵌入式开发实战（高级嵌入式软件开发工程师视角）一、动态内存函数原理与差异malloc核心机制：从堆区分配指定字节的未初始化内存，返回void*指针。

BuffaloBit·2025-03-25 21:49

堆与栈的本质差异及嵌入式开发深度解析

堆与栈的本质差异及嵌入式开发深度解析（高级工程师视角）---一、堆与栈的本质差异（系统级视角）1.管理方式与生命周期-栈：由编译器自动管理，严格遵循LIFO（后进先出）原则。

BuffaloBit·2025-03-25 21:48

6 卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

代码实现了基本的CNN共两层神经网络，包括两层卷积层两层池化层使用的数据集为单通道28*28像素的MNIST数据集，共10个标签训练集可直接在代码里下载代码模块如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

机械专业搞视觉的小白·2025-03-25 21:18

算法训练 | 图论Part1 | 98.所有可达路径

目录98.所有可达路径深度搜索法98.所有可达路径题目链接：98.所有可达路径文章讲解：代码随想录深度搜索法代码一：邻接矩阵写法#include#includeusingnamespacestd;vector>result;//收集符合条件的路径vectorpath;//1节点到终点的路径voiddfs(constvector>&graph,intx,intn){//当前遍历的节点x到达节点nif

Orionova·2025-03-25 21:48

代码随想录算法训练营第7天 | 454.四数相加II 383. 赎金信 15. 三数之和 18. 四数之和

目录454.四数相加II思路暴力解【超时】字典类哈希表383.赎金信思路哈希表Counter类15.三数之和思路暴力解【超时】遍历+左右指针进一步优化18.四数之和思路方法454.四数相加II题目链接：454.四数相加II-力扣（LeetCode）文章讲解：代码随想录视频讲解：学透哈希表，map使用有技巧！LeetCode：454.四数相加II思路暴力解，超时，时间复杂度为n^4利用字典类哈希表优

Lchiyu·2025-03-25 21:14

发布AiCube DeepSeek一体机，中兴通讯加速AI大模型商业化落地

此外，该产品还具备高算力硬件、易用的训练与推理平台以及主流大模型的支持，能够实现高效、安全、低成本的本地部署。Deepseek加持下的一

蜂耘·2025-03-25 21:13

深入理解现代C++在IT行业中的核心地位与应用实践

凭借其零成本抽象和系统级控制能力，在以下关键领域保持不可替代地位：应用领域C++优势体现典型应用案例高性能计算直接内存管理，SIMD指令优化科学计算、金融建模游戏开发实时渲染，物理引擎UnrealEngine、Unity底层嵌入式系统资源受限环境下的高效控制自动驾驶

六七_Shmily·2025-03-25 20:12

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

Mnist数据集是一个包含大量手写数字图片的数据集，被广泛用于训练和测试各种图像识别算法。使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）来解决手写数字识别问题，不

2301_79809972·2025-03-25 20:12

嵌入式驱动开发方向的基础强化学习计划

基础强化阶段以下是针对嵌入式驱动开发方向的基础强化阶段详细计划，结合大厂技术需求与您的学习目标，提供量化成果、行动指南及学习路线：---一、基础强化阶段核心目标1.技术能力-掌握C语言核心语法与系统编程

BuffaloBit·2025-03-25 20:12

void OSTaskNameSet (INT8U prio, INT8U pname, INT8U ）函数的作用

OSTaskNameSet是uC/OS-II（一种广泛应用的嵌入式实时操作系统）中的一个函数，其作用是为指定优先级的任务设置一个可读的名称。

weixin_44799641·2025-03-25 20:41

[笔记]Linux平台设备与驱动匹配创作机制详解

该篇笔记手机通过学习下列文章进行学习的1：《MX6U嵌入式Linux驱

BROKENBOAT·2025-03-25 19:04

Genesis仿真环境RL训练四足配置方法

先介绍一下怎么用genesis环境RL训四足，官方给了宇树go2的训练案例，需要一点环境基础。

小bai22·2025-03-25 18:26

QuecPython 外设接口之GPIO应用指南

它通常存在于微处理器、微控制器和其他嵌入式系统中。物理电路结构如下图所示：I/Opin:微控制器或微处理器中的实际硬件接口，用于连接外部设备。每一个GPIO引脚都可以被编程为输入或输出模式。

移远通信·2025-03-25 18:55

【嵌入式学习笔记】---- MCO时钟

在STM32系列微控制器中，MCO（MicrocontrollerClockOutput）时钟输出功能是一项非常实用的功能，它可以用来将内部时钟信号输出到外部引脚，为外部设备提供时钟信号。本文将深入探讨STM32中MCO时钟输出功能的原理、配置以及应用场景。MCO时钟输出功能简介MCO时钟输出功能允许将STM32微控制器内部的时钟信号输出到指定的引脚上。通过配置MCO时钟输出功能，可以将系统时钟、

@Luminescence·2025-03-25 18:53

云原生周刊：Ingress-NGINX 漏洞

它允许用户以代码方式定义和管理AI部署所需的资源，包括模型训练环境、数据存储和计算资源等。Terraform提供了一种高效、可重复的方式来配置和管理基础设施，简化了AI项目的部署和扩展。

·2025-03-25 18:30

大模型算法岗面试题(含答案)

TensorFlowModelGarden：TensorFlow官方提供的一系列预训练模型和模型架构。HuggingFaceTransformers：一

X.Cristiano·2025-03-25 17:49

单片机的时钟输出功能-MCO输出（7）

在嵌入式系统开发中，时钟输出功能（MCO，MasterClockOutput）是一种非常实用的功能，它可以将单片机的内部时钟信号输出到GPIO引脚，用于外部设备的时钟源或调试目的。

蓑衣客VS索尼克·2025-03-25 17:47

Python 中的 SQLite3：轻量级数据库操作全攻略

SQLite作为一款轻量级的数据库，无需单独的服务器进程，以文件形式存储数据，非常适合小型项目和嵌入式系统。

tekin·2025-03-25 16:39

DeepSeek 使用窍门与提示词写法指南

一、通用提示词技巧窍门分类技巧说明示例提示词明确需求用“角色+任务+要求”明确目标作为健身教练，为30岁上班族设计一周减脂计划，需包含饮食和15分钟居家训练结构化提问分步骤、分模块提问第一步：列出Python

V文宝·2025-03-25 13:49

嵌入式Linux网络编程：UNIX Domain Socket进程间通信（IPC）

嵌入式Linux网络编程：UNIXDomainSocket进程间通信（IPC）【本文代码已在Linux平台验证通过】一、UNIXDomainSocket核心优势1.1本地IPC方案对比特性UNIXDomainSocket

银河码·2025-03-25 12:13

神经网络解决非线性二分类

具体步骤包含生成数据集、定义神经网络模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。

欣然～·2025-03-25 12:37

代码随想录训练营 Day59打卡图论part09 Bellman_ford算法

代码随想录训练营Day59打卡图论part09Bellman_ford算法例题：卡码94.城市间货物运输I题目描述某国为促进城市间经济交流，决定对货物运输提供补贴。

那一抹阳光多灿烂·2025-03-25 11:05

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