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ADC（模数转换器）与DAC（数模转换器）详解：从基础到应用示例

ADC（模数转换器）与DAC（数模转换器）详解：从基础到应用示例引言一、ADC（模数转换器）1.ADC的基本概念2.ADC的工作原理3.ADC的主要类型4.ADC的技术指标5.ADC的应用场景6.ADC在嵌入式系统中的使用案例二
楼台的春风·2025-02-20 18:51

嵌入式学习DAY28 --- 线程、同步和互斥问题、如何实现同步和互斥？

嵌入式入门学习笔记，遇到的问题以及心得体会！
楼台的春风·2025-02-20 18:21

Python从0到100（三十九）：数据提取之正则（文末免费送书）

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
是Dream呀·2025-02-20 17:20

（九万字）面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析

面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习（ML）理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论，包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。
快撑死的鱼·2025-02-20 17:15

Centos7 搭建 Jupyter + Nginx 服务

用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。本文讲述如何搭建Jupyter+Nginx服务,仅供学习与交流，请勿用于商业用途一
某龙兄·2025-02-20 17:40

人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）

在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如
·2025-02-20 17:46

探索单片机世界的音乐之旅 —— 51单片机简易电子琴项目解析

单片机简易电子琴项目解析电子琴.rar项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/67c65项目概况：旋律与科技的融合在浩瀚的电子海洋里，51单片机始终是那座引领初学者进入嵌入式开发殿堂的桥梁
蔡松宽·2025-02-20 16:38

嵌入式音视频开发（二）ffmpeg音视频同步

系列文章目录嵌入式音视频开发（零）移植ffmpeg及推流测试嵌入式音视频开发（一）ffmpeg框架及内核解析嵌入式音视频开发（二）ffmpeg音视频同步嵌入式音视频开发（三）直播协议及编码器文章目录系列文章目录前言一
云雨歇·2025-02-20 16:05

CH340N的使用注意事项

使用CH340N将MCU的串口（UART）转换为USB输出是一种常见的方案，适用于需要将嵌入式设备连接到电脑的场景。
鹿屿二向箔·2025-02-20 16:35

如何快速定位并解决 Linux 系统性能瓶颈：终极全攻略

在现代IT环境中，Linux系统被广泛应用于服务器、嵌入式设备和超级计算机等各类场景。随着系统负载的增加，性能瓶颈不可避免地会影响系统的可靠性和效率。
BitTalk·2025-02-20 16:33

使用rknn进行yolo11-pose部署

此外，RKNN提供模型优化（如量化）功能，有助于减少计算资源消耗，提升实时处理能力，特别适合在嵌入式设备上进行高效、低功耗的姿态估计
点PY·2025-02-20 14:53

利用Beautiful Soup和Pandas进行网页数据抓取与清洗处理实战

目录一、准备工作二、抓取网页数据三、数据清洗四、数据处理五、保存数据六、完整代码示例七、总结在数据分析和机器学习的项目中，数据的获取、清洗和处理是非常关键的步骤。
傻啦嘿哟·2025-02-20 14:20

鸢尾花分类项目 GUI

1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律，机器学习系统可以做出预测或决策。
编织幻境的妖·2025-02-20 14:49

《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】

第2章机器学习概述基本概念：
code_stream·2025-02-20 13:12

Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘)

学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。
2301_82243733·2025-02-20 13:39

DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响

大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，兼职硕士研究生导师；热爱机器学习和深度学习算法应用，深耕大语言模型微调、量化、私域部署。
AI拉呱·2025-02-20 13:08

FOKS-TROT: 一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具

通过FOKS-TROT，您可以轻松地将各种数据源（如文本文件、数据库、API）转换为结构化的知识图谱，并对其进行可视化分析和机器学习任务。此外，该工
柳旖岭·2025-02-20 12:55

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络
xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建

智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域，通过机器学习、深度学习等算法，实现自动化、智能化的运维管理。其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。
AI天才研究院·2025-02-20 11:45

RT-Thread I2C 驱动框架学习笔记

它与嵌入式系统的硬件层交互，实现对I2C总线的底层操作，使得应用程序可以通过I2C总线与外部设备进行通信。I2C设备驱动负责管理和控制连接在I2C总线上的具体外部设备。
DgHai·2025-02-20 11:45

机器学习·文本数据读写处理

前言在自然语言处理的第一步，需要面对的是各种各样以不同形式表现的文本数据，比如，txt、Excel中的表格数据，还有无法直接打开的pkl文件等。针对这些不同类型的数据，可以基于Python中的基本功能函数或者调用某些库进行读写以及作一些基本的处理。一、文本数据读写方法1.读写TXT文件读取方法：read()：读取整个文件，返回字符串。readline()：逐行读取，返回字符串。readlines(
AAA顶置摸鱼·2025-02-20 09:36

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

一、引言手写数字识别是机器学习领域中一个经典且基础的问题，它在很多实际场景中都有广泛的应用，比如邮政系统中的邮件分拣、银行支票金额识别等。
lozhyf·2025-02-20 07:48

【机器学习】基于3D CNN通过CT图像分类预测肺炎

1.引言1.1.研究背景在医学诊断中，医生通过分析CT影像来预测疾病时，面临一些挑战和局限性：图像信息的广度与复杂性：CT扫描生成的大量图像对医生来说既是信息的宝库也是处理上的负担。每组CT数据可能包含数百张切片，医生必须迅速审阅这些图像，以便捕捉到病变的微小细节。这种庞大的信息量要求医生在有限的时间内做出精准诊断，但同时也增加了漏诊或误诊的风险。部分容积效应也可能模糊小病变的边界，使得准确诊断变
MUKAMO·2025-02-20 07:43

TensorFlow LiteRT 概览

您可以找到适用于各种机器学习/AI任务的LiteRT就绪模型，也可以使用AIEdge转换和优化工具将TensorFlow、PyTorch和JAX模型转换为TFLite格式并运行。
姚家湾·2025-02-20 06:42

机器学习（1）安装Pytorch

1.安装命令pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1182.安装过程Log：Lookinginindexes:https://download.pytorch.org/whl/cu118CollectingtorchDownloadinghttps://download.
CoderIsArt·2025-02-20 06:11

systick和Timer的应用区别

SysTick和Timer（通用定时器）都是嵌入式系统中常见的定时器，它们的区别、应用场景、优势和劣势如下：区别功能定位：SysTick主要用于为系统提供一个周期性的时钟节拍，常被操作系统用于任务调度等系统级功能
weixin_58038206·2025-02-20 06:10

还是继续走前端或机器学习？

还是继续走前端或机器学习？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。
程序员yt·2025-02-20 06:37

ClickHouse 数仓

ClickHouse是OLAP并且面向列的数据管理系统.具有高性能分析任何应用,从是嵌入式服务到成百台服务器.开源并且面向列的SQL存储ClickHouse首先是一个开源的SQL数仓,并且带有高性能,成熟
大怀特·2025-02-20 04:56

【核心算法篇七】《DeepSeek异常检测：孤立森林与AutoEncoder对比》

一、引言在数据科学和机器学习领域，异常检测（AnomalyDetection）是一个非常重要的任务。它的目标是从数据集中识别出那些与大多数数据显著不同的异常点。这些异常点可能是由于
再见孙悟空_·2025-02-20 01:01

stm32正常运行流程图_stm32初始化流程图解析

STM32系列基于专为要求高性能、低成本、低功耗的嵌入式应用专门设计的ARMCortex-M3内核。
imToken-Daisy·2025-02-20 01:29

吐血整理！模型热加载能力大比拼，谁才是真正王者？

核心内容模型热加载概念科普场景化描述：想象一下，你正在运营一个基于机器学习模型的在线推荐系统。当你训练出了一个新的、性能更好的模型时，如果不能进行热加
盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

Python从0到100（四）：Python中的运算符介绍(补充)

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
是Dream呀·2025-02-20 00:24

Python从0到100（三十五）：beautifulsoup的学习

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
是Dream呀·2025-02-20 00:24

《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成
GoAI·2025-02-20 00:22

人工智能与机器学习入门：决策树应用

在人工智能与机器学习入门：使用Kaggle完成Titanic推断学习一文中，给出了使用Kaggle进行机器学习入门的方法，本文基于上文的需求。尝试使用决策树模型来训练数据，并进行test数据集的测试。
·2025-02-20 00:24

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam、RAdam以及SparseAdam等，通过对这些算法的公式和参数说明进行详细解析，博客旨在为机器学习工程师和研究人员提供清晰的理论指导
@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06

《机器学习数学基础》补充资料：四元数、点积和叉积

《机器学习数学基础》第1章1.4节介绍了内积、点积的有关概念，特别辨析了内积空间、欧几里得空间；第4章4.1.1节介绍了叉积的有关概念；4.1.2节介绍了张量积（也称外积）的概念。
CS创新实验室·2025-02-19 23:36

鸿蒙5.0实战案例：关于图像撕裂、掉帧等异常现象的原理以及优化方案

✏️嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发？看完这篇你就了解了~✏️对于大前端开发来说，转鸿蒙开发究竟是福还是祸？✏️鸿蒙岗位需求突增！移动端、PC端、IoT到底该怎么选？✏️记录一场鸿蒙开发岗位面
敢嗣先锋·2025-02-19 22:02

《机器学习数学基础》补充资料：求解线性方程组的克拉默法则

《机器学习数学基础》中并没有将解线性方程组作为重点，只是在第2章2.4.2节做了比较完整的概述。这是因为，如果用程序求解线性方程组，相对于高等数学教材中强调的手工求解，要简单得多了。
CS创新实验室·2025-02-19 22:30

从零到入门：人工智能学习路径全解析

对于初学者而言，建立正确的认知框架至关重要：1.技术图谱解析：机器学习（ML）：AI的核心驱动力，使计算机具备从数据中学习的能力深度学习（DL）：基于神经网络的进阶技术，擅长处理图像、语音等
这题有点难度·2025-02-19 21:24

探索并应用Copilot背后的技术：自主代理架构

Copilot技术概述Copilot是由GitHub和OpenAI合作开发的一项技术，它利用机器学习模型来理解代码上下文，并提供智能的代码补全建议。这项
花生糖@·2025-02-19 20:18

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度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。
·2025-02-19 20:45

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。
木觞清·2025-02-19 18:59

（一）大数据---Hadoop整体介绍（架构层）----（组件(3)

=============================================================基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习
2401_84166965·2025-02-19 16:15

x86平台基于Qt+opengl优化ffmpeg软解码1080P视频渲染效率

一般的在arm嵌入式平台，大多数板子都要硬解码硬件渲染的框架，使用即可。在x86下比较麻烦了。
zanglengyu·2025-02-19 16:14

chatgpt赋能Python-python_dag

PythonDAG学习指南在数据处理和机器学习领域，处理复杂问题通常需要执行多个任务，并按特定顺序执行这些任务。
yakuchrisfor·2025-02-19 16:11

使用 LLM 实现的 RSS 个性信息推送，效果实测 day2

因为铺天盖地的deepseek，蹭热点的文章很多，我往往只瞄一眼标题今天出现了这么3条信息，实在开心嵌入式那条，原因是我最近笔记里写了nRF的开发配置，我正在被zephyr开发工具链折磨。
·2025-02-19 15:38

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5
岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

Java程序员面临抉择：激烈竞争下，转行大模型或是新出路，非常详细收藏我这一篇就够了！

第2阶段：机器学习与深度
大模型教程·2025-02-19 15:04

机器学习:决策树

1.初步概念决策树是一种基于分裂特征的机器学习方法，用于分类和回归任务。它通过将数据按特征值进行分割，最终做出预测。与线性模型不同，决策树能够自动识别重要的特征，并根据数据情况生成复杂的决策规则。
小源学AI·2025-02-19 14:22
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