深度学习硬件第4页

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——25. 使用块的网络 VGG

文章目录P1讲解1.1基本介绍1.2总结P2代码实现2.1报错解决2.2windows下专用/共享GPU内存P3Q&AP4.其他4.1ImageNetClassificationLeaderboard4.2VGG其它讲解P1讲解1.1基本介绍视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Ao4y117Pd教材文档：https://zh-v2.d2l.ai/chapt

吨吨不打野·2025-02-16 04:58

AI驱动的知识发现：程序员的新机遇

AI驱动的知识发现，即利用机器学习、深度学习等技术手段，从海量数据中自动提取有用信

AI大模型应用之禅·2025-02-16 03:57

Python编写的嵌入式系统测试框架

测试框架的目标是提供一种结构化的方法来执行测试，并生成有关测试执行结果的报告，在嵌入式系统中测试框架通常涉及与硬件交互、执行测试用例、记录结

程序员杨弋·2025-02-16 03:26

基于单片机的家电远程控制系统设计

技术交流认准下方CSDN官方提供的联系方式文章目录概要一、系统方案二、系统硬件电路设计概要人们现在的热衷点。计算机的发明创造让人们对这个世界的认知更加全面。

启初科技·2025-02-16 03:23

边界扫描测试（Boundary Scan Test）优缺点

边界扫描测试（BoundaryScanTest）定义：主要基于IEEE1149.1和1149.6标准（JTAG），通过芯片内置的扫描链访问和控制引脚状态，主要用于检测硬件连接的物理缺陷。

JTAG测试白头翁·2025-02-16 03:23

机器学习入门-读书摘要

先看了《深度学习入门：基于python的理论和实践》这本电子书，早上因为入迷还坐过站了。。

不像程序员的程序媛·2025-02-16 03:53

清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技联合的KTransformers开源项目为什么那么厉害

以下是KTransformers的详细介绍：1.核心特点高性能优化：KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术，显著加速模型推理速度，降低硬件门槛。

魔王阿卡纳兹·2025-02-16 03:52

安全测试中的身份认证与访问控制深度解析

第一部分：基本概念与核心问题1.身份认证与访问控制基础1.1身份认证三要素知识因素（密码、PIN码）持有因素（硬件令牌、手机）生物因素（指纹、面部识别）1.2访问控制模型DAC（自主访问控制）MAC（强制访问控制

进击的雷神·2025-02-16 00:01

物联网智能项目：智能家居系统的设计与实现

本文将介绍一个典型的物联网智能家居项目的设计与实现，涵盖了硬件选择、通信协议、系统架构等方面。一、项目背景随着智能设备的普及，越来越多的家庭开始引入智能家居系统。这

风亦辰739·2025-02-15 22:20

python模块triton安装教程

Triton是一个用于高性能计算的开源库，特别适用于深度学习和科学计算。通过预编译的whl文件安装Triton可以简化安装过程，尤其是在编译时可能会遇到依赖问题的情况下。

2401_85863780·2025-02-15 21:40

【机器学习】逻辑回归(LogisticRegression)原理与实战

逻辑回归Demo2.1数据准备2.2创建逻辑回归分类器2.3分类器预测三、逻辑回归实战3.1数据准备3.2数据划分与模型创建3.3预测数据评估模型四、参数选择五、总结六、参考资料本文属于我的机器学习/深度学习系列文章

GentleCP·2025-02-15 19:56

02326操作系统2017年版-第一章操作系统概论知识要点

一、操作系统的地位和作用（识记）操作系统是计算机资源的管理者操作系统通过接口为用户提供各种服务操作系统是虚拟机和扩展的机器计算机系统包括硬件和软件两部分，操作系统属于系统软件，是扩充硬件功能，提供软件运行环境的一类重要系统资源

Leon_GXN·2025-02-15 18:20

《深度Q网络优化：突破高维连续状态空间的束缚》

在人工智能的发展历程中，深度Q网络（DQN）作为强化学习与深度学习融合的关键成果，为解决复杂决策问题开辟了新路径。

·2025-02-15 18:22

【PCIe XDMA开发】Windows环境下再也不用重启电脑了

再次执行硬件扫描。右键点击“此电脑”→“管理”→“设备管理器”。点击顶部菜单栏

RunningCamel·2025-02-15 18:45

明远智睿A40i嵌入式核心板：打造智能公交系统的智能硬件解决方案

智能公交系统的建设已经成为现代城市发展中的重要组成部分。为了提升公交运输的效率和服务质量，明远智睿A40i嵌入式核心板成为一种理想的解决方案。本文将介绍明远智睿A40i嵌入式核心板的功能和特点，并提供相应的源代码。明远智睿A40i嵌入式核心板是一种高性能的嵌入式计算机板，具备强大的处理能力和丰富的接口资源。它采用了先进的芯片架构，搭载了多核处理器和丰富的外设接口，可以灵活应用于智能公交系统的各个方

HrqShell·2025-02-15 18:15

智享AI直播三代系统，开启「机器人比人更会带货」时代！

它融合了先进的人工智能技术，包括深度学习

缘分开始t621238·2025-02-15 17:43

明远智睿核心板在智能家居与工业网关中的应用实践

**——从硬件支持到场景落地的技术路径**SSD2351在智能家居与工业物联网领域，设备需具备实时响应、多协议兼容及边缘计算能力。

myzr123·2025-02-15 17:11

自学黑客（网络安全），一般人我劝你还是算了吧

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包文章讲述了自学网络安全时常见的误区，如先学编程、过度追求深度学习以及收集过多资料，并提供了前期学习的硬件、软件选择建议，强调了基础编程知识和英文能力的重要性

网安周星星·2025-02-15 16:59

深入HBase——引入

通过前面我们对于GFS和MapReduce论文实现的了解，我们知道GFS在数据写入时，只对顺序写入有比较弱的一致性保障，而对于数据读取，虽然GFS支持随机读取，但在当时的硬件条件下，实际上也是支撑不了真正的高并发读取的

黄雪超·2025-02-15 16:58

DQN的原理和代码实现

DQN结合了Q学习和深度学习，通过使用神经网络来近似Q值函数，解决了传统Q学习在高维状态空间中的问题。2.DQN的训练步骤2.1初始化环境：定义环境（例如，Atari游戏

SmallerFL·2025-02-15 15:23

深度学习基础知识

它允许开发人员利用NVIDIA的GPU（图形处理器）来加速各种计算任务，包括科学计算、机器学习、深度学习、数据分析等。NVIDIA是一个全球领先的计算技术公司，专注于设计和制造高性能计算设备。

namelijink·2025-02-15 15:22

【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用（帮助你快速了解和入门 Python）

赵钰老师·2025-02-15 14:20

【Python深入浅出㊸】解锁Python3中的TensorFlow：开启深度学习之旅

目录一、TensorFlow简介1.1定义与背景1.2特点二、Python3与TensorFlow的关系2.1版本对应2.2为何选择Python3三、安装TensorFlow3.1安装步骤3.2验证安装四、TensorFlow基本概念与使用方法4.1计算图（Graph）4.2会话（Session）4.3张量（Tensor）4.4变量（Variable）4.5占位符（Placeholder）五、Te

奔跑吧邓邓子·2025-02-15 14:19

16、单片机串口原理与应用

串行异步通信的数据格式7、串行通信的错误校验8、波特率和比特率9、RS-232串口通讯原理图10、RS-232标准接口主要引脚定义11、采用RS-232接口存在的问题12、串行通信的传输方向13、RS-232点对点通信硬件连接方法

Geek@Yang·2025-02-15 14:46

【Java】已解决：java.util.concurrent.ExecutionException

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-15 13:42

“碰一碰”发视频后台技术架构与数据模型全解析

一、技术原理：碰一碰发视频的底层逻辑1.1硬件交互层-NFC触发机制**：用户触碰商家部署的NFC标签（成本约0.5-2元/枚）后，自动唤醒手机内置服务-数据传输协议**：-NDEF格式存储跳转链接（建议使用缩短

会飞的程序猿丫·2025-02-15 13:12

docker和虚拟机的区别

docker和虚拟机的区别docker在概念上可以理解为一个虚拟机，但却不是真正意义上的虚拟机1、docker更少的抽象层2、docker利用主机内核，虚拟机是GuestOS相同点：容器和虚拟机一样，都会对物理硬件资源进行共享使用

老赵骑摩托·2025-02-15 13:07

c++加载TensorRT调用深度学习模型方法

使用TensorRT来调用训练好的模型并输出结果是一个高效的推理过程，特别是在需要低延迟和高吞吐量的应用场景中。以下是一个基本的步骤指南，展示了如何在C++中使用TensorRT进行推理。步骤1：准备环境安装TensorRT：确保你已经安装了NVIDIATensorRT库。准备模型：确保你的训练好的模型已经转换为TensorRT支持的格式，通常是一个.engine文件。你可以使用onnx-tens

feibaoqq·2025-02-15 13:35

点云从入门到精通技术详解100篇-基于 CBCT 与口内扫描数据的牙齿点云配准

目录前言国内外研究现状传统牙齿配准点云配准2牙齿数据的深度学习点云配准基础2.1牙齿数据获取方法2.1.1口腔印模2.1.2辐射成像2.1.3口内扫描2.2深度学习网络2.2.1全连接神经网络2.2.2

格图素书·2025-02-15 12:01

在BeagleBone AI上部署QT5：操作流程与示例代码

操作流程1.环境准备1.1硬件准备BeagleBoneAI开发板。MicroSD卡

coolboyzk·2025-02-15 12:31

Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习

了解您的需求，您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务，特别是在目标检测、自然语言处理（NLP）、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。

matlabgoodboy·2025-02-15 10:43

基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

近年来，随着深度学习的突破，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法因其高效、准确、实时的特点，广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中，活体人脸检测

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 09:42

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-SSD（Single Shot MultiBox Detector）—— 单次检测多框检测器

SSD(SingleShotMultiBoxDetector)是一种用于目标检测（ObjectDetection）的深度学习模型，由WeiLiu等人在2016年提出。

IT古董·2025-02-15 09:09

【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection，目标检测

介绍一个酷炫的目标检测方式：论文：https://arxiv.org/abs/2401.17270代码：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction第2章相关工作2.1传统目标检测2.2开放词汇目标检测第3章方法3.1预训练公式：区域-文本对3.2模型架构3.3可重参数化的视觉-语言路径聚合网络（RepVL-PAN）3.4预训练

XD742971636·2025-02-15 09:07

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

二、环境搭建：5分钟快速安装三、核心概念：张量与自动求导1.张量（Tensor）：深度学习的数据基石2.自动求导（Autograd）：神经网络训练的核心四、实战：手写数字识别（MNIST）1.数据集加载与预处理

不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

Redis Sentinel（哨兵）模式介绍

然而，在实际生产环境中，硬件故障、网络中断等问题不可避免。为了保证Redis的高可用性（HighAvailability,HA），Redis提供了哨兵模式（SentinelMode）。本

WeiLai1112·2025-02-15 07:56

超火的Deepseek的MOE架构是什么?

DeepSeek的MOE（MixtureofExperts，混合专家）架构是一种基于专家模型（MixtureofExperts）的深度学习框架，旨在通过动态选择和激活部分专家模块来提高计算效率和模型性能

魔王阿卡纳兹·2025-02-15 07:51

量子计算 for Everyone？Amazon Braket 如何降低技术门槛？

然而，受限于昂贵的硬件成本、高门槛的算法开发，以及复杂的量子物理知识，量子计算的普及仍面临巨大挑战。AmazonBraket作为AWS旗下的云端量子计算平台，正试图改变这一现状。

Anna_Tong·2025-02-15 07:19

使用神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）自动化设计高效深度学习模型的技术详解

博客主页：瑕疵的CSDN主页Gitee主页：瑕疵的gitee主页⏩文章专栏：《热点资讯》使用神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch,NAS）自动化设计高效深度学习模型的技术详解使用神经架构搜索

瑕疵·2025-02-15 06:17

目标检测代码示例（基于Python和OpenCV）

随着技术的发展，目标检测算法不断演进，从传统的基于手工特征的方法到现代的深度学习方法，再到基于Transformer的架构，目标检测技术已经取得了显著的进步。

matlab_python22·2025-02-15 05:08

华为昇腾部署 DeepSeek-R1 (671B) 大模型实战指南

通过本教程，您将掌握：模型权重转换与量化方法昇腾专用镜像的使用技巧多机分布式推理配置生产级服务化部署方案一、部署前准备1.1硬件要求部署类型服务器配置显存要求BF16推理4台Atlas800IA28*64GBW8A8

歌刎·2025-02-15 05:35

Linux 驱动开发之WIFI设备分析2

Linux驱动开发之WIFI设备分析2（基于Linux6.6）---简要介绍一、什么是wifi模块WiFi模块是一种用于提供无线局域网（WLAN）连接的硬件组件，它允许设备通过Wi-Fi网络进行通信。

ListQueue·2025-02-15 05:33

Raspberry Pi、Arduino 和ESP32对比

根据这些平台的硬件能力、功能、性能和生态环境，它们适用于不同类型的项目。

JNI_42020487·2025-02-15 04:31

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLOv5，凭借其优越的实时性和准确性，成为木材表面缺陷检测的有效工具。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:27

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练练习1.如果我们将权重初始化为零，会发生什么

lusterku·2025-02-15 04:57

Linux应用层开发（5）：I2C通讯

1.I2C通讯协议简介I2C通讯协议(Inter－IntegratedCircuit)是由Phiilps公司开发的，由于它引脚少，硬件实现简单，可扩展性强，不需要USART、CAN等通讯协议的外部收发设备

lishing6·2025-02-15 04:26

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

双通道CNN作为一种创新的卷积神经网络架构，正引领深度学习领域的新趋势。其核心优势在于并行卷积层设计，能够同时处理更多特征信息，从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。

沃恩智慧·2025-02-15 03:45

基于华为自研NPU Ascend 910的TensorFlow 1.x训练脚本迁移和使能混合精度记录

硬件介绍华为自研NPUAscend910，即昇腾910AI处理器（简称NPU），根据官方介绍，是在2019年发布的人工智能（AI）专用的神经网络处理器，其算力高达256T，最新款算力高达310T，是业界主流芯片算力的

Tianyi Li 1997·2025-02-15 02:07

|网络安全|网络安全学习方法

2、勤做实验勤抓包目前各大网络和安全厂商都有对应的模拟器，不再需要硬件支持就可以在电脑

网络安全King·2025-02-15 01:02

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