移动端（边缘设备）深度学习

jetson xavier nx 开启usb bulk 模式

请连接host设备后再启动程序https://developer.d
超级无敌霹雳破坏龙·2025-03-18 10:12

数据中心基础设施变更管理：守护数据中心稳定运行的关键防线

引言：数据中心的运行并非一成不变，随着技术的更新换代、业务需求的动态变化以及设备的自然老化，基础设施变更在所难免。
数据中心运维高级工程师·2025-03-18 10:06

什么是Mbed TLS

它是为满足物联网（IoT）设备和嵌入式系统对安全加密的需求而设计的，这些设备通常资源有限，对代码大小、内存使用和性能有较高要求。主要特性轻量级：代码量相对较小，内存占
luoqice·2025-03-18 10:30

OpenCV计算摄影学（23)艺术化风格化处理函数stylization()

边缘感知滤波器是风格化处理的理想选择，因为它们能够弱化低对比度区域，同时保留或增强高对比度特征。
村北头的码农·2025-03-18 09:29

智能科技助力健康生活：开启体育与健身的新纪元

从智能穿戴设备到虚拟现实训练系统，技术的进步为人们提供了前所未有的健身体验。而今天，我们将探讨一款强大的智能化工具——它不仅仅适用于编程开发，更能在体育与健身领域发挥巨大作用，帮助我们实现更加高效、科
inscode_010·2025-03-18 09:59

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模（数十亿甚至数千亿）的深度学习模型，例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。
技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

Secs/Gem第一讲 · 总结精华版(基于secs4net项目的ChatGpt介绍)

【第一部分】通用口述稿（面试时可复读）“我们在对接设备时主要使用SECS/GEM通信协议，它是半导体行业里的一个国际标准，基于SECS-II报文格式和HSMS或SECS-I物理层。
好学近乎知o·2025-03-18 08:20

SMT贴片加工厂厂房承重能力要求

SMT贴片加工厂厂房承重能力要求SMT贴片加工大部分都是重型设备，尤其是贴片机、回流焊等设备，有些重达几顿、十几吨，因此厂房承重必须符合规范，如果厂房承重差，极有可能造成坍塌，并且SMT产线都是整线设备摆放
贴片机·2025-03-18 08:20

Cisco ASA 9.23.1 - 思科自适应安全设备 (ASA) 软件

CiscoASA9.23.1-思科自适应安全设备(ASA)软件CiscoAdaptiveSecurityAppliance(ASA)请访问原文链接：https://sysin.org/blog/cisco-asa
·2025-03-18 08:44

SMT贴片加工核心技术突破与实践

同时，结合柔性产线动态配置策略与跨行业应用案例，解析设备稼动率提升、多品种混线生产兼容性设计等实践方案。通过汽车电
安德胜SMT贴片·2025-03-18 08:47

SMT贴片机视频操作精要

内容概要《SMT贴片机视频操作精要》系统梳理了设备操作的标准化流程与关键技术要点，为工程师提供全链路实操指导。
安德胜SMT贴片·2025-03-18 08:47

麦萌：《我们曾经有过家》深度解析 | 被至亲背刺后，首富如何用“系统性重构”逆风翻盘？

这一行为如同将分布式系统的核心节点降级为边缘服务——他默默为妻子铺路，助其从基层员工晋升至副厂长，甚至计划将能源厂最高控制权（厂长职位）移交给她。
短剧萌·2025-03-18 08:15

基于Java的京东电商系统的设计与实现

移动互联网设备（手机，平板电脑）使互联网用户越来越多。付款和结算方式变得更
代论文网课招代理·2025-03-18 07:44

PyTorch 生态概览：为什么选择动态计算图框架？

一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀，通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。
小诸葛IT课堂·2025-03-18 07:12

学习pytorch

学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。
阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

LeetCode-490 迷宫问题（DFS）

你可以假设迷宫的边缘都是墙壁，防止小球出界，起始位置和目的地的坐标通过行号和列好给出。该题特别注意，小球是向一个方向运动，直到停下为止，并不是一次只
IC 见路不走·2025-03-18 07:06

通过Java代码实现ping功能测试ip地址与ip:port的连通性

大致思路为：通过定时任务扫描，每一个小时判断一次设备是否在线，如果在线继续判断端口是否能够通讯。如果不在线或者不能通讯，需要及时push消息给告警人员，及时处理。
Java大侠·2025-03-18 06:01

手机租赁平台开发核心技术解析

区块链技术正化身数字公证员，让信用免押从概念演变为可验证的链上存证；支付宝服务商接口则像精密的齿轮组，将支付清算、合同存证与设备监管锁串联成自动化流水线。
红点聊租赁·2025-03-18 06:29

手机租赁系统架构设计与实践解析

这套系统的心脏由四个模块组成：用户管理负责刷脸认证和信用档案，智能风控模块像全天候AI侦探扫描可疑行为，订单追踪系统化身设备定位雷达，支付接口则要像高速公路收费站般丝滑。
红点聊租赁·2025-03-18 06:29

锂电池剩余寿命预测 | 基于CNN-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码

基于CNN-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码一、引言1.1、研究背景和意义锂电池因其高能量密度和长循环寿命，在移动设备、电动汽车和储能系统等领域得到广泛应用。
默默科研仔·2025-03-18 05:58

Java IO 与文件系统：File 类与流操作详解

一、IO、存储与文件系统基础1.存储设备与硬盘硬盘：计算机的主要存储设备，分为机械硬盘（HDD）和固态硬盘（SSD）。存储单位：字节（Byte）、千字节（KB）、兆字
伤心辞·2025-03-18 05:57

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。
AI天才研究院·2025-03-18 05:55

惊人的贵！DeepSeek-R1 本地部署成本不同方案大对比，成本优化建议也一并奉上！你能部署的起吗？

费用范围因部署方案和硬件配置差异较大，具体可分为以下三类情况：一、企业级满血版部署（671B参数）硬件采购成本服务器集群：含8张NVIDIAA100/H100显卡的服务器，市场价格约80-120万元配套设备
涛涛讲AI·2025-03-18 04:47

uniapp移动端图片比较器组件，仿英伟达官网rtx光追图片比较器功能

组件下载地址：https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=22609已测试h5和微信小程序，理论支持全平台亮点：简单易用使用js计算而不是resize属性，定制化程度更高组件挂在后可播放指示线动画，提示用户可以拖拽比较图片左右下角可配置文字，且指引线距离文字过近时文字会变透明使用示例RTXOFF效果示例：
独断万古的伊莉雅·2025-03-18 04:42

ubuntu20.04挂起/休眠后无法唤醒，只能强制重启

文章目录1、设备信息2、问题描述3、解决思路3.1、禁用挂起功能3.2、降低驱动版本1、设备信息OS:Ubuntu20.04.2LTSx86_64Kernel:5.8.0-63-genericShell
koigh·2025-03-18 04:11

答题卡图像识别 需求分析、市场分析和技术实现

二、答题卡图片识别的具体要求：图片是通过手机、相机、扫描仪等设备拍照而来，其中手机、相机拍出的照片会出现像素低、图像不正、聚焦不清楚等问题；1：图片只要是人眼能看清楚的即可完成识别；2：80
weixin_34037977·2025-03-18 04:11

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。
程序先锋·2025-03-18 04:41

h5移动端调用手机摄像头扫码

1.前提条件必须运行在https协议下2.vue3安装vue-qrcode-reader/browser-fs-access插件npmivue-qrcode-readernpmibrowser-fs-access3.封装QrCode扫码组件(torch=!torch)">{{torch?"关闭闪光灯":"打开闪光灯"}}import{ref}from'vue'//https://gruhn.git
怡宝丶加冰·2025-03-18 04:10

uniapp+h5+vue3扫码二维码获取结果提交给上一个页面

用的是@zxing/library插件1、下载插件npminstall@zxing/library2、奉上整个组件代码-->扫描设备结果：{{videoInputDevices}}最终结果：{{result
YourMoonLight·2025-03-18 03:38

深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比

****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。
从零开始学习人工智能·2025-03-18 03:37

WinNAS：构建人机平等的数据社交平台，开启智能交互未来

通过IM聊天系统，用户可以与设备“对话”，实时获取硬盘数据
DeepSeek+NAS·2025-03-18 02:00

Python库 - skimage

提供了丰富的图像处理功能，包括图像滤波、边缘检测、形态学操作、特征提取、图像分割等。
司南锤·2025-03-18 02:58

Android开发——蓝牙与外部设备连接

一、获取蓝牙权限在Manifest.xml文件中添加蓝牙权限声明二、检查设备是否支持蓝牙BluetoothAdapterdefaultAdapter=BluetoothAdapter.getDefaultAdapter
阿饼240·2025-03-18 02:55

031-Linux 网络诊断工具 nmap：网络扫描与漏洞检测

它能够帮助发现网络中可能存在的漏洞、未授权的服务或设备等问题。nmap（NetworkMapper）是Linux系统中常用的一个强大工具，专门用于网络扫描、端口检测、服务识别以及漏洞检测等任务。
程序员--青青·2025-03-18 01:20

5G 网络的关键技术及对物联网发展的推动

目录一、5G网络的关键技术（一）毫米波技术（二）MassiveMIMO（大规模多输入多输出）（三）网络切片（四）边缘计算二、5G网络对物联网发展的推动（一）支持海量设备连接（二）低延迟与高可靠性通信（三
叶间清风1998·2025-03-18 01:49

关于PLC、电缆线材及气缸选型的详细教程

以下是关于PLC、电缆线材及气缸选型的详细教程，整合了多个专业来源的核心要点：一、PLC选型要点生产厂家选择日系PLC（如三菱FX系列、欧姆龙CP1系列）适合独立设备或简单控制系统，性价比高。
自动化专业爱好者·2025-03-18 01:16

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
一键难忘·2025-03-18 00:13

Mac终端shell查看及修改默认python版本

首先，查看当前默认Python解释器的情况在shell中输入以下命令来查看当前python解释器的默认调用路径：whichpython输出结果（不同设备可能不同）：/usr/bin/python在shell
进击的西西弗斯·2025-03-18 00:41

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。
小风_·2025-03-18 00:41

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。
代码之光_1980·2025-03-18 00:38

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

Harmony------应用程序框架

应该程序框架基础多Module设计机制模块化开发：一个应用多个功能，每个功能可作为一个模块，Module中可以包含源代码、资源文件、第三方库、配置文件等，每一个Module可以独立编译，实现特定的功能支持多设备
小码狼·2025-03-17 23:29

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。
百态老人·2025-03-17 22:56

Linux losetup循环设备

好的，以下是命令的中文解释和使用步骤：命令解释：losetup-r/dev/loop0/system/app.bin：losetup是一个用于将文件与循环设备（loopdevice）关联的命令。
小米人er·2025-03-17 22:56

unity 判断当前设备是否是模拟器（安卓）

最近有个需求，需要判断当前设备是否是模拟器，网上查了一下，发现基本上都是使用特征字符串进行检索，类似这种：if(SystemInfo.deviceModel.Contains("Emulator")||
QO_GQ·2025-03-17 22:52

unity shader卡通渲染（描边）+阴影+多光源处理

说道卡通渲染，应该都会想到描边：我所学的描边有三种：一种是计算边缘深度检测描边一种是色差检测描边一种是利用顶点法线向外扩展返回单色pass，使用正面裁剪我用的第三种：pass{//剔除前面（朝向摄像机的面
QO_GQ·2025-03-17 22:51

Matlab GPU加速技术

对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。
算法工程师y·2025-03-17 21:50
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