机器学习处理器第6页

【车辆轨迹处理】python实现轨迹点的聚类（一）——DBSCAN算法

空间聚类分析是一种无监督形式的机器学习。通过空间聚类可以从空间数据集中发现隐含的信息。

空之箱大战春日影·2024-09-06 20:28

嵌入式系统中的中断的使用和处理机制

中断处理使得处理器能够在执行主要任务的同时，及时响应这些外部事件，从而提高系统的实时性和可靠性。中断处理的基本原理是，

TENET-·2024-09-06 20:57

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

引言TensorFlow是由GoogleBrain团队开发的开源机器学习库，用于各种复杂的数学计算，特别是涉及深度学习的计算。它提供了大量工具和资源，用于构建和训练机器学习模型。

极客代码·2024-09-06 19:56

【ARM】v8架构programmer guide(5)_ARMv8指令集介绍

这一增加使得处理器可以访问64位宽的整数寄存器和数据操作，并且可以使用64位大小的内存指针。这些新指令被称为A64，并在AArch64执行状态下执行。ARMv8还包括了原始

Lambor_Ma·2024-09-06 19:56

【软件逆向】第37课，软件逆向安全工程师之标志寄存器，每天5分钟学习逆向吧！

在x86架构中，标志寄存器（FLAGSregister）包含了多个标志位，这些标志位用于控制和指示处理器的状态以及某些操作的执行结果。

Karle_·2024-09-06 18:18

多处理器SMP系统结构--SMP结构中的进程调度

New_Worms·2024-09-06 16:03

【Python报错】成功解决ValueError: all input arrays must have the same shap

【Python报错】成功解决ValueError:allinputarraysmusthavethesameshape在Python编程中，尤其是在使用NumPy、Pandas或进行机器学习、深度学习等数据处理和模型训练时

云天徽上·2024-09-06 15:55

【Python报错】成功解决IndentationError: expected an indented block

【Python报错】成功解决IndentationError:expectedanindentedblock欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地

云天徽上·2024-09-06 15:24

线程优先级调度

Windows优先级调度算法系统维护了一个全局的处理器数组KiProcessorBlock，其中每个元素对应于一个处理器的KPRCB对象。

0xwangliang·2024-09-06 15:52

每天一个数据分析题（五百一十四）- 决策树算法

externalnode）D.叶结点（leafnode）数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-09-06 15:20

TMS320F2812原理与开发：深入解析与实践指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：苏奎峰编著的《TMS320F2812原理与开发》全面讲解了德州仪器的TMS320F2812数字信号处理器。

蓝虫虫·2024-09-06 14:15

Python读取Excel数据

一、引言在数据科学、机器学习、财务分析等多个领域，

shiming8879·2024-09-06 14:14

一篇经典Python编程常用的30个操作以及代码演示（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

这些案例将涵盖数据处理、算法、文件操作、数据可视化、网络编程、机器学习等多个领域.以下是具体的操作步骤和示例代码：基础操作1.计算两个数的和defadd(a,b):returna+bprint(add(

Python_chichi·2024-09-06 13:38

【机器学习】交通勘测

交通勘测交通勘测中的关键应用场景交通勘测中常用的数据来源交通勘测中的挑战结论边走、边悟迟早会好机器学习在交通勘测中的应用非常广泛，可以用于交通流量预测、事故检测、车辆分类、道路拥堵管理等多个方面。

听忆.·2024-09-06 12:03

【机器学习】模型性能与可解释性的矛盾以及如何提高可解释性和模型性能

引言文章目录引言一、模型性能与可解释性的矛盾1.1矛盾的一些关键点1.1.1模型性能1.2可解释性1.3矛盾点1.3.1复杂性与简单性1.3.2黑盒模型1.3.3业务需求1.3.4合规性和责任1.4解决方案1.4.1使用可解释的模型1.4.2模型简化1.4.3后验可解释性技术1.4.4模型集成1.4.5业务与技术的平衡1.5总结二、如何提高可解释性2.1选择可解释的模型2.2模型简化2.3部分依赖

Lossya·2024-09-06 11:57

Python 多线程并行执行详解

在编程中，多线程是提高程序执行效率、利用多核处理器的重要技术之一。Python作为一门强大的编程语言，也提供了丰富的多线程支持。

egzosn·2024-09-06 11:55

SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记

概述传统机器学习（ML）：集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采

慘綠青年627·2024-09-06 10:44

Python人工智能学习路线_python ai学习

deffuntion():return'haha，往下看，下面会介绍方法'回到笔者，一名普普通通的程序员，当初也是”误打误撞“学习Python入门到机器学习、深度学习，至今有4个年头，踩了很多坑，下文说到的学习方法

性能优化Java开发·2024-09-06 09:11

Java在智能数据挖掘系统的应用

智能数据挖掘系统是利用机器学习、统计分析等技术从大量数据中自动或半自动地发现模式和知识的系统。Java作为一种流行的编程语言，因其强大的性能和丰富的生态系统，在智能数据挖掘领域的应用非常广泛。

lizi88888·2024-09-06 09:10

EI会议推荐-第二届大数据与数据挖掘国际会议（BDDM 2024）

武汉纺织大学会议时间：2024年12月13日-12月15日会议地点：湖北武汉02征稿主题：包含（但不限于）以下领域：大数据：大数据分析、人工智能、大数据网络技术、大数据搜索算法和系统、分布式和点对点搜索、基于大数据的机器学习

shiyuankeyan·2024-09-06 08:36

适配ARM处理器的Linux内核

“按照资料上的习惯说法，标准内核(或称基础内核)就是指主要在http://www.kernel.org/维护和获取的内核，实际上它也有平台属性的。这些linux内核并不总是适用于所有linux支持的体系结构。实际上，这些内核版本很多时候并不是为一些流行的嵌入式linux系统开发的，也很少运行于这些嵌入式linux系统上，这个站点上的内核首先确保的是在IntelX86体系结构上可以正常运行，它是基于

物联网_区块链_边缘计算_人工智能·2024-09-06 06:55

【机器学习】K近邻

2.K近邻K近邻算法（KNN）的基本思想是通过计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离，选取距离最近的K个样本，根据这些样本的标签进行分类或回归。KNN属于非参数学习算法，因为它不假设数据的分布形式，主要依赖距离度量来进行决策。优点简单易懂：KNN算法非常直观，容易理解和实现。无假设：KNN算法对数据没有假设，适用于复杂分布的数据集。适用于多类分类问题：KNN能够处理多类分类问题，只需在投票过程

可口的冰可乐·2024-09-06 06:23

arm a7 支持虚拟化吗_Arm增加CPU、GPU和ISP，实现自主和视觉安全_Mali

原标题：Arm增加CPU、GPU和ISP，实现自主和视觉安全Arm引入了一套新的知识产权(IP)，包括新的CPU、GPU和ISP(图像信号处理器)，以实现可扩展、高效的计算能力，以实现跨汽车和工业应用的安全

weixin_39569112·2024-09-06 06:22

昇腾Ascend C算子开发学习笔记

2024年7月18日华为上研院培训笔记记录，感觉老师讲的还是很不错的昇腾AscendC算子开发学习笔记昇腾处理器的常用算子库核心融合算子库：核心融合算子库是华为昇腾AI处理器提供的基本算子库，包含了各种常用的深度学习算子

回到唐朝当王爷·2024-09-06 06:21

MPU、MCU、SoC、Application Processors的区别

文章目录1.嵌入式发展史2.CPU3.MPU4.MCU5.SoC6.ApplicationProcessors7.不同处理器运行的操作系统MCU（MicrocontrollerUnit）应用处理器（ApplicationProcessors

TENET-·2024-09-06 05:18

ISP(图像信号处理器)是什么？

由于刚接触到开发版，认识到了图像处理器（imageprocessor）,又名imageprocessingengine,imageprocessingunit(IPU),imagesignalprocessor

FoGoiN·2024-09-06 05:16

Spark入门：KMeans聚类算法

聚类（Clustering）是机器学习中一类重要的方法。其主要思想使用样本的不同特征属性，根据某一给定的相似度度量方式（如欧式距离）找到相似的样本，并根据距离将样本划分成不同的组。

17111_Chaochao1984a·2024-09-06 05:46

2024年Python最新Python爬虫教程-新浪微博分布式爬虫分享(2)

开发语言：Python2.7开发环境：64位Windows8系统，4G内存，i7-3612QM处理器。

2401_84584682·2024-09-06 05:45

面向可信和节能的雾计算医疗决策支持系统的优化微型机器学习与可解释人工智能

这篇论文的标题为《OptimizedTinyMachineLearningandExplainableAIforTrustableandEnergy-EfficientFog-EnabledHealthcareDecisionSupportSystem》，发表在《InternationalJournalofComputationalIntelligenceSystems》2024年第17卷，由R.

神一样的老师·2024-09-06 04:44

matlab怎么调用python模型_matlab怎么调用python

众所周知，Python凭借其众多的第三方模块，近年来被数据分析、机器学习、深度学习等爱好者所喜爱，最主要的是Python还是开源的。另一方面，MATLAB因其在仿真方面的独特优势也被众多人追捧。

weixin_39961522·2024-09-06 04:41

2024国外类脑智能企业汇总

产品及介绍:HalaPoint:这是世界上最大的类脑智能系统，利用Intel的Loihi2处理器，支持高达20千万亿次操作每秒（petaops），显著提高AI工作负载的效率和可持续性，应用于科学和工程问题解决

细节的温柔·2024-09-06 03:35

Linux 性能调优技巧

2.CPU性能调优处理器亲和性：taskset命令用于将进程固定到特定的CP

云夏之末·2024-09-06 03:05

NPU技术总结

NPUs简介定义:NPUs是一种专门为执行机器学习算法和神经网络操作而设计的处理器。起源:随着人工智能和深度学习的发展，NPUs应运而生，以满足对高效率和高能效的计算需求。

技术学习分享·2024-09-06 00:47

callx0 和 call 的区别

在讨论callx0和call的区别之前，我们需要明确这些指令是在哪个处理器架构和汇编语言环境中使用的。

小蘑菇二号·2024-09-05 23:10

XTensa架构的处理器上--汇编实现一个1秒定时器

要在XTensa架构的处理器上实现一个1秒定时器，你可以使用定时器中断来实现。XTensa架构的处理器通常用于嵌入式系统，例如ESP32等。下面是一个基于XTensa架构的1秒定时器实现的例子。

小蘑菇二号·2024-09-05 23:10

目前支持云计算的有哪些厂家？

**谷歌云平台（GoogleCloudPlatform,GCP）**：谷歌提供的云计算服务，以其强大的数据分析和机器学习能力著称。4.**阿里

江河之流·2024-09-05 23:38

《深入浅出多模态》（九）多模态经典模型：MiniGPT-v2、MiniGPT5

GoAI·2024-09-05 22:29

交通智能化的催化剂：大模型技术在城市运营中的实践与展望

王凯博士强调，大数据与机器学习技术的飞速发展，使大模型成为智能交通系统的核心，有效提升交通效率，增强城市安全，改善居民出行体验。其演讲不仅

CSDN资讯·2024-09-05 21:51

2025秋招计算机视觉面试题（十一) - 为什么输入网络前要对图像做归一化

问题背景在面试的时候，面试官先问的问题是“机器学习中为什么要做特征归一化”，我的回答是“特征归一化可以消除特征之间量纲不同的影响，不然分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的特征，另外从梯度下降的角度理解

微凉的衣柜·2024-09-05 20:17

java多线程缓存_java – 线程的多线程访问和变量缓存

问题是java只是一个规范.有许多JVM实现和物理操作环境的示例.在任何给定的组合上,动作可能是安全的或不安全的.例如,在单处理器系统上,示例中的volatile关键字可能完全没必要.由于存储器和语言规范的编写者无法合理地考虑可能的操作条件集

weixin_39900736·2024-09-05 18:31

AI创业必备：GPU云、GPU 租赁或自建，你选对了吗？

在快速发展的机器学习领域，人工智能初创公司对GPU的需求与日俱增。GPU成了AI创业公司们构建核心资源，甚至颠覆创新的关键资源和基础设施。然而，这也让GPU资源的价格水涨船高。

DO_Community·2024-09-05 17:25

【Python机器学习】机器学习任务中常见的数据异质问题和模型异构问题是什么？解决策略是什么？

文章目录数据异质模型异构数据异质数据异质问题（Heterogeneityindata）通常指数据集内部的不一致性，这些不一致性可能来自多种源。在实际应用中，数据异质性可以表现为多种形式，包括：不同来源的数据：数据可能来自不同的数据源，每个源可能采用不同的数据收集方法和标准。例如，社交媒体数据和传统调查数据就可能有很大的差异。不同类型的数据：数据可以是结构化的（例如，数据库中的表格数据），半结构化的

惊鸿若梦一书生·2024-09-05 15:46

【论文阅读】AugSteal: Advancing Model Steal With Data Augmentation in Active Learning Frameworks（2024）

摘要Withtheproliferationof（随着）machinelearningmodels（机器学习模型）indiverseapplications,theissueofmodelsecurity

Bosenya12·2024-09-05 14:40

在下小天n·2024-09-05 13:33

深度学习的发展历程

深度学习的起源在机器学习中，我们经常使用两种方式来表示特征：局部表示（LocalRepresentation）和分布式表示（DistributedRepresentation）。

木亦汐丫·2024-09-05 13:00

为什么深度学习用GPU而不是CPU

首先，我们深度理解一下中央处理器（CentralProcessingUnit，CPU）的核心。CPU的每个核心都拥有高时钟频率的运行能力，和高达数MB的三级缓存（L3Cache）。

小锐->技术成就梦想,梦想成就辉煌。·2024-09-05 13:59

【AIGC】Whisper语音识别模型概述，应用场景和具体实例及如何本地搭建Whisper语音识别模型？

《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。

@我们的天空·2024-09-05 12:27

（18-1）基于深度强化学习的股票交易模型：项目介绍+准备环境

希望通过本章内容的学习，能够为那些对金融与机器学习交叉领域感兴趣的人士提供有益的参考。1.1项目介绍在金融市场中，股票交易是一项充满挑战的任务，需要在高度波动和复杂的市场环境中做出快速且精准的决策。

码农三叔·2024-09-05 11:52

Windows系统下的Spark环境配置

一：Spark的介绍ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎，它提供了一整套开发API，包括流计算和机器学习。

eeee~~·2024-09-05 11:19

用AI改变对话：ChatGPT的全面研究

进化与影响实际上，ChatGPT的发展可以说是源于NLP（自然语言处理）和ML（机器学习）领域的整体进步。ChatG

AI立志传·2024-09-05 10:09

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