神经网络处理器第6页

AI的发展历程，你知道是从什么时候开始的吗？

基础理论奠基：1943年，美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨发表了《Alogicalcalculusofideasimmanentinnervousactivity》论文，提出M-P模型，为神经网络的研究奠定了基础

A达峰绮·2025-03-14 12:15

大模型开发教程：从零开始的入门指南！

概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿，从基础概念至实战项目，全面覆盖Python与深度学习框架使用，指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型，深入探索图像分类、情感分析等复杂应用，为探索未来智能世界提供坚实基石

程序员二飞·2025-03-14 11:41

C++并发编程实战

单处理器计算机每秒可以切换任务许多次,做一点A任务再做一点B任务,然AB任务看起来是并行发生.这就是任务切换.任务切换可以被看做并发.多处理器计算机

lijiaxin2333·2025-03-14 10:31

React+Vite从零搭建项目及配置详解

目录一、创建项目react-item二、调整项目目录结构三、使用scss预处理器四、组件库AntDesign五、配置基础路由六、配置别名路径一、创建项目react-itemnpmcreatevitereact-item

一朵好运莲·2025-03-14 06:36

JVM垃圾收集器合集

适用场景：适用于单核处理器环境和Client

18你磊哥·2025-03-14 04:20

深度学习中常用的优化器

梯度下降是优化神经网络的首选方法。

无能者狂怒·2025-03-14 04:16

python和pytorch关系_PyTorch：Python优先的深度学习框架

据该项目官网介绍，PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。

weixin_39877182·2025-03-14 02:36

基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-14 01:33

计算机组成原理与系统结构知识点总结-简答题3【中央处理器+Flynn分类法+指令级并行+线程级并行-多处理机】

中央处理器42.流水线中有哪三种冒险？请简述，并至少举出一种解决冒险的方法。结构冒险：需要的资源被占用（硬件资源冲突）。将指令和数据分别存储；设计指令/数据高速缓存。

Geometry Fu·2025-03-14 01:31

点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞附python代码

-`torch.nn`和`torch.optim`：PyTorch的神经网络和优化器模块。-`mpl_toolkits.mplot3d`和`matplotlib.pyp

点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2025-03-14 01:30

单片机的历史与发展

单片机（MCU）的发展历程贯穿了从微型计算机雏形到高度集成化智能芯片的技术演进，其历史可分为以下关键阶段：一、萌芽与探索（1971-1976）这是一个从微处理器到单片机的阶段。

二年级程序员·2025-03-14 01:59

安装oVirt环境

1.oVirtEngine硬件要求资源最低推荐中央处理器双核x86_64CPU.一个四核x86_64CPU或多个双核x86_64CPU。

唯独不开心·2025-03-13 23:50

嵌入式系统概述

这个定义主要包含两个信息，一是嵌入式系统是专用计算机系统，因此必须要有处理器，具备计算机系统的基本特征。二是嵌入式系统的功能是有严格要求并按照指定的应用而设计的。

weixin_48707198·2025-03-13 22:12

32位嵌入式微处理器一览

由于嵌入式系统的专用型与定制性，与全球PC市场不同，没有一种微处理器或者微处理器公司可以主导嵌入式系统。本文分析了当前市场上主流的一些32位嵌入式微处理器的特点和应用场合，并对其未来发展做一些展望。

farsightliuht·2025-03-13 21:35

《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》

处理器：运算核心的澎湃动力处理器作为硬件系统的核心，在人工智能与鸿蒙系统集成开发中扮演着至关重要的角色。对于模型训练任务，尤其是深度学习模型，其复杂的

·2025-03-13 20:02

基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略

结合多模态大模型（如自监督学习、图神经网络、Transformer等）可以有效解决这一问题。以

m0_65156252·2025-03-13 18:17

颠覆认知的AI黑科技：这3项突破正在改写人类生存法则

当硅基生命按下快进键：三大AI黑科技重构人类文明底层逻辑在青藏高原海拔5000米的冰川实验室里，AI系统正以每秒数百万次的频率模拟全球冰川消融轨迹；纽约证券交易所的地下机房中，量子神经网络以人类无法理解的维度重构全球经济模型

小筱在线·2025-03-13 17:01

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等

最近越来越多的研究工作聚焦研究多层神经网络的原理，本质，我相信深度学习并不是无法掌控的“炼金术”，而是真真实实有理论保证的理论体系；本篇打算摘录整理一些最最

chljerry_mouse·2025-03-13 15:19

python学智能算法（七）|KNN邻近算法

学智能算法（四）|遗传算法：原理认识和极大值分析_遗传算法和模拟退火时间复杂度-CSDN博客python学智能算法（五）|差分进化算法：原理认识和极小值分析-CSDN博客python学智能算法（六）|神经网络算法

西猫雷婶·2025-03-13 14:13

从一个神经元的角度来让你彻底理解神经网络NN

而我的使命就是——理解这些反应，形成一个完整的神经网络，把一切的知识和经验变得可用、可理解。至于我怎么做到的，那就得从我的一天开始讲起

非知名人士·2025-03-13 14:12

卷积神经网络中的卷积操作

在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作是一种数学运算，它的目的是从图像（或其他数据）中提取局部特征。简单来说，卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动，每次扫描一小块区域，并从中提取有用的信息。

m0_61360701·2025-03-13 13:09

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测

目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达

格图素书·2025-03-13 13:08

Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略（基于上篇）

一.epoch和batchsize的设计epoch和batchsize是训练神经网络时的两个关键超参数，它们的设计会直接影响模型的训练速度、收敛性和最终性能。

一只小铁柱·2025-03-13 13:08

卷积神经网络（CNN）详解：从原理到应用的全景解析

一、定义与核心特征卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度前馈神经网络，其核心特征包括：局部连接：卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接

彩旗工作室·2025-03-13 13:37

backbone和head分开转onnx的优势

模型转换为ONNX格式时，将其分成backbone和head两个部分，通常是出于以下原因：1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分（例如卷积神经网络的主干部分），负责从输入数据中提取高级特征

yuweififi·2025-03-13 12:33

AI概率学预测足球大小球让球数据分析

机器学习：使用回归模型、神经网络等预测进球数，考虑球队实力、比赛风格、天气等因素。实时数据：结合实时比赛数据动态调整预测。2.让球分析让球是机构为平衡双方实力

sanx18·2025-03-13 12:01

神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思

在神经网络和机器学习中，过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。

yuanpan·2025-03-13 10:46

计算机组成与接口11

方向标志位；IF中断允许标志位；TF跟踪标志位；2.描述符表选择字段TI：段选择符中的D2位(TI)是描述符表选择字段，这个字段用来说明使用的是全局描述符表GDT，还是局部描述符表LDT3.Pentium微处理器执行完陷阱中断处理程序后

落——枫·2025-03-13 07:47

计算机组成与接口14

1.操作系统属于硬件物理机和软件虚拟机的分界层2.当PE=1时表示微处理器进入保护模式；当PE=0时表示微处理器进入实地址模式3.辅助存储器的概念：辅助存储器，也叫外存储器，读取速度最慢，容量最大，价格最低

落——枫·2025-03-13 07:47

使用 UpTrain 提升 LLM 应用效果的实战指南

在这篇文章中，我们将介绍如何使用UpTrain的回调处理器在开发链中进行多样化评估，并详细展示如何实现这些功能。技术背景介绍UpTrain提供了超过20个预配置检查项（涵盖语言、代码、嵌入等用例），

qahaj·2025-03-13 04:30

深度解析volatile—底层实现

为了提高程序执行的性能，编译器和执行器(处理器)通常会对指令做一些优化(重排序)1、编译器

ljheee·2025-03-13 04:29

Chebykan wx 文章阅读

文献筛选[1]神经网络：全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合

やっはろ·2025-03-13 02:44

LeNet-5卷积神经网络详解

LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，是深度学习领域的一个重要里程碑。

LChuck·2025-03-13 02:12

单片机入门必备常识

其内部集成了中央处理器（CPU）、随机存

二年级程序员·2025-03-13 02:11

论文阅读笔记：Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects

论文做的是用于图匹配的神经网络研究，作者做出了两点贡献:证明GNN可以经过训练，产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。

游离态GLZ不可能是金融技术宅·2025-03-13 01:07

基于pytorch的神经病网络搭建学习

作用：自动生成重写父类或接口的方法2.简单神经网络importtorchfromtorchimportnnclassyu(nn.Module):def__init__(self,*args,**kwargs

停走的风·2025-03-12 21:11

CUDA基础介绍

技术开发出了第一款图形芯片和图形卡，1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能，1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者，但那时候这种芯片还没有GPU的称号，很长的一段时间ATi都是把图形处理器称为

Hansen Feng·2025-03-12 21:38

FPGA 学习笔记：Vivado 2020.2 MicroBlaze MIG 测试 DDR3 篇二

DDR3测试，正常DDR3能否当RAM一样使用清楚要做什么，这里通过搭建嵌入式软核处理器的方式，快速验证实现与验证：搭建

zhangsz_sh·2025-03-12 21:35

Bottleneck、CSP、DP结构详细介绍

文章目录前言一、BottleneckDarknetBottleneck二、CSPCSP思想pp-picodet中的CSPLayerDP卷积前言本篇文章详细介绍了三种神经网络中常见的结构，bottleneck

CV工程师小朱·2025-03-12 17:45

双检锁问题

早期双检锁存在的问题指令重排序问题在早期的C++中，编译器和处理器为了提高性能，会对指令进行重排序。在双检锁实现单例模式时，创建对象的操作instance=newSingleton();可以分解为以下

越甲八千·2025-03-12 17:14

算力服务器主要是指什么？

算力服务器对于人工智能领域来说，在深度学习模型的训练和推理过程中扮演着非常重要的角色，算力服务器可以执行大规模的矩阵计算，加速神经网络的训练和推理过程，帮助企业使得模型训练的时间大幅度缩短。

wanhengidc·2025-03-12 16:38

机器学习模型-从线性回归到神经网络

在当今的数据驱动世界中，机器学习模型是许多应用程序的核心。无论是推荐系统、图像识别，还是自动驾驶汽车，机器学习技术都在背后发挥着重要作用。在这篇文章中，我们将探索几种基础的机器学习模型，并了解它们的基本原理和应用场景。1.线性回归基本原理线性回归是最简单的机器学习模型之一。它旨在找到一个最佳拟合线来预测目标变量（通常是连续值）。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在线性关系，其数学表达式为：[y=

Earth explosion·2025-03-12 15:57

GPU(图形处理器) ARCHITECTURE的变迁史

上面我们已经了解了CPU和GPU之间的中转是由graphicsdriversoftware来承担的，接下来我们来了解一下GPU硬件本身的构造。著名的游戏引擎虚幻引擎(UnrealEngine)EpicGames的Unrealwindow用PC游戏是在1998年公布的。当时因为还是软件渲染时代，坐标转换矩阵计算是在CPU中进行的。1999年NVIDIA发布了Geforce256显卡，因为硬件是T&L

qq_39812022·2025-03-12 15:56

神经网络探秘：原理、架构与实战案例

神经网络探秘：原理、架构与实战案例前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，可以分享一下给大家。点击跳转到网站。

二川bro·2025-03-12 14:56

用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践

摘要本文系统介绍了物理信息神经网络（PINN）在解决实际优化问题中的创新应用。

青橘MATLAB学习·2025-03-12 14:23

【threejs实战教程一】初识Three.js，场景Scene、相机Camera、渲染器Renderer

Scene、相机Camera、渲染器Renderer通俗一点理解，场景就是我们生活中一个具体的场景，比如自然环境中的一栋建筑，环境和内容构成了一个场景，相机就类比于人类的眼睛，渲染器就好比我们的中枢神经视觉处理器那我们的一个网页端

编码七号·2025-03-12 10:26

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。

yyc_audio·2025-03-12 10:26

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

一、大语言模型的特点和能力LLM(LargeLanguageModel,大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。

大模型学习教程·2025-03-12 08:44

情感识别（Emotion Recognition）

深度学习方法：使用卷积神经网络（CN

路野yue·2025-03-12 08:10

人工智能机器学习算法分类全解析

ReinforcementLearning）（二）基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.生成算法（三）基于模型结构的分类1.线性模型2.非线性模型3.基于树的模型4.基于神经网络的模型

power-辰南·2025-03-12 07:08

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