通過IT架構傳遞，因此數(shù)據(jù)中心的基礎架構是實現(xiàn)IT架構功能的關鍵。 ? ? （機器學習系統(tǒng)相關連接，TE） ? 在新一代的數(shù)據(jù)應用中，機器學習是很重要的一環(huán)，因此可以說擁有正確的架構對于將機器學習功能完美地植入數(shù)據(jù)中心有著舉足
2022-05-23 09:53:26
4311 ARM發(fā)布了兩款針對移動終端的AI芯片架構，物體檢測（Object Detection，簡稱OD）處理器和機器學習（Machine Learning，簡稱ML）處理器。
2018-02-23 11:59:027856 
射頻接收機的架構學習
2023-02-24 17:13:092540 本文將探討機器學習與軟件平臺的融合。
2021-01-28 06:36:35
機器學習項目入門篇：一個完整的機器學習項目
2020-05-11 14:47:49
機器學習的未來在工業(yè)領域采用機器學習機器學習和大數(shù)據(jù)工業(yè)人工智能生態(tài)系統(tǒng)
2020-12-16 07:47:35
文章目錄前言一、pandas是什么？二、使用步驟1.引入庫2.讀入數(shù)據(jù)總結前言提示：這里可以添加本文要記錄的大概內容：例如：隨著人工智能的不斷發(fā)展，機器學習這門技術也越來越重要，很多人都開啟了學習機器
2021-08-20 08:07:49
系列文章目錄提示：這里可以添加系列文章的所有文章的目錄，目錄需要自己手動添加例如：第一章 Python 機器學習入門之pandas的使用提示：寫完文章后，目錄可以自動生成，如何生成可參考右邊的幫助
2022-02-09 06:47:38
：隨著人工智能的不斷發(fā)展，機器學習這門技術也越來越重要，很多人都開啟了學習機器學習，本文就介紹了機器學習的基礎內容。提示：以下是本篇文章正文內容，下面案例可供參考一、hc6800-es v2.0示例：pandas 是基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務而創(chuàng)建的。二、使用步
2021-11-24 06:00:24
文章目錄前言一、pandas是什么？二、使用步驟1.引入庫2.讀入數(shù)據(jù)總結前言提示：這里可以添加本文要記錄的大概內容：例如：隨著人工智能的不斷發(fā)展，機器學習這門技術也越來越重要，很多人都開啟了學習機器
2022-01-12 08:12:18
，機器學習這門技術也越來越重要，很多人都開啟了學習機器學習，本文就介紹了機器學習的基礎內容。提示：以下是本篇文章正文內容，下面案例可供參考一、位帶操作二、使用步驟1.引入庫代碼如下（示例）：import numpy as npimport pandas as pdimport
2022-01-07 06:35:58
人工智能的不斷發(fā)展，機器學習這門技術也越來越重要，很多人都開啟了學習機器學習，本文就介紹了機器學習的基礎內容。提示：以下是本篇文章正文內容，下面案例可供參考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務而創(chuàng)建的。二、使用步驟1.引入庫代碼
2022-02-28 06:12:58
機器學習的未來在工業(yè)領域采用機器學習機器學習和大數(shù)據(jù)
2021-01-27 06:02:18
https://www.toutiao.com/a6712245202418926083/機器學習最重要的應用之一是嵌入式機器視覺領域，各類系統(tǒng)正在從視覺使能系統(tǒng)演進為視覺引導自動化系統(tǒng)。嵌入式視覺
2021-12-14 07:03:28
機器學習資源分享
2020-06-09 16:31:04
上課時間安排：2022年05月27日 — 2022年05月30日No.1 第一天一、機器學習簡介與經典機器學習算法介紹什么是機器學習？機器學習框架與基本組成機器學習的訓練步驟機器學習問題的分類
2022-04-28 18:56:07
機器學習算法（1）——Logistic Regression
2020-06-09 13:30:03
機器學習算法如何用于制造無人駕駛汽車
2021-03-18 06:27:18
``1 機器學習為什么需要策略?機器學習（machine learning）已然成為無數(shù)重要應用的基石——如今，在網(wǎng)絡搜索、垃圾郵件檢測、語音識別以及產品推薦等領域，你都能夠發(fā)現(xiàn)它的身影。如果你或你
2018-11-30 16:45:03
基于可靠性和安全性的多核片上系統(tǒng)（SoC）架構。因此，嵌入式系統(tǒng)行業(yè)似乎將進入兩個關鍵領域：智能和自治。一些感興趣的領域是機器學習和所謂的“物聯(lián)網(wǎng)機器人”。在機器...
2021-12-20 06:03:10
如何定義機器人？機器人工程師學習計劃分享
2021-12-20 06:11:57
請問Labview機器學習工具箱里有SVM，BP等工具，如果自己用SVR做了一個回歸，可以用Labview實現(xiàn)嗎？這方面的小白，跟各位老師請教一下
2019-10-28 11:11:09
深度學習交流大群： 372526178 （課件資料共享，加群備注楊春嬌邀請）MATLAB與機器學習大群: 626611806 （加群備注楊春嬌邀請）
2018-09-12 10:44:56
Microchip的機器學習開發(fā)工具
2020-11-25 07:58:55
tensorflow學習日志(四)機器學習（泛化,過擬合, 數(shù)據(jù)集，驗證集，測試集）
2020-04-14 06:32:33
項目名稱：基于SimpleCV的機器學習試用計劃：本次電子發(fā)燒友提供的試用開發(fā)板Firefly-RK3399采用了六核64位“服務器級”處理器Rockchip RK3399，擁有2GB/4GB
2017-06-05 16:15:29
`1.機器學習簡介：機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域. 本書作為該領域的入門教材，在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面。 為了使盡可能多的讀者通過本書對機器學習有所了解, 作者試圖
2017-06-01 15:49:24
摘要： 閱讀本文以了解更多關于人工智能、機器學習和深度學習方面的知識，以及它們對商業(yè)化意味著什么。如果正確的利用模式識別進行商業(yè)預測和決策，那么會為企業(yè)帶來巨大的利益。機器學習（ML）研究這些模式
2018-08-27 10:16:55
和低延遲的好處，以及在本地環(huán)境下做決定和采取行動的能力，而不需要依賴互聯(lián)網(wǎng)連接。這是 TinyML 的領域，像 Edge Impulse 這樣的平臺公司正在構建基于云的傳感器數(shù)據(jù)收集工具和機器學習架構
2022-06-21 11:06:37
了解一個叫做微型機器學習(Tiny Machine Learning，TinyML)的機器學習分部，它是什么，它的應用，硬件和軟件需求，以及它的好處。機器學習(ML)是計算機科學中一個動態(tài)而強大
2022-04-12 10:20:35
嵌入式系統(tǒng)之硬件總復習提示：這里可以添加系列文章的所有文章的目錄，目錄需要自己手動添加例如：第一章 Python 機器學習入門之pandas的使用提示：寫完文章后，目錄可以自動生成，如何生成可
2021-12-16 06:27:44
系列文章目錄提示：這里可以添加系列文章的所有文章的目錄，目錄需要自己手動添加例如：第一章 Python 機器學習入門之pandas的使用提示：寫完文章后，目錄可以自動生成，如何生成可參考右邊的幫助
2021-08-13 07:39:46
在這篇文章中我們會講Python的重要特征和它適用于機器學習的原因，介紹一些重要的機器學習包，以及其他你可以獲取更詳細資源的地方。為什么用Python做機器學習Python很適合用于機器學習。首先
2018-12-11 18:37:19
機器學習日志
2020-07-08 12:54:25
分析一個不錯的機器學習項目簡歷收集冊
2021-09-26 06:03:10
單片機C語言學習架構分享
2021-02-05 07:35:51
單片機C語言學習架構分享
2021-02-02 07:03:45
【資源下載】《可解釋的機器學習》，打開機器學習黑匣子
2020-05-20 14:16:57
——工業(yè)機器人的智能化程度要求也越來越高，采用深度學習技術為工業(yè)機器人賦能是目前各大廠商的統(tǒng)一認知。本文結合實際案例，簡要說明一下智能機器人的實現(xiàn)流程。一、智能機器人概念 人工智能技術，其主要作用就是用
2018-05-31 09:36:03
【吳恩達機器學習】學習筆記13（Normal Equation& 與梯度下降比較）
2020-04-26 11:05:59
人工智能下面有哪些機器學習分支？如何用卷積神經網(wǎng)絡（CNN）方法去解決機器學習監(jiān)督學習下面的分類問題？
2021-06-16 08:09:03
如果只是應用機器學習，而不是研究，需要哪些知識？還用深入學習數(shù)字么
2019-08-30 14:51:02
人工智能 AI 正在加快速度從云端走向邊緣，進入到越來越小的物聯(lián)網(wǎng)設備中。而這些物聯(lián)網(wǎng)設備往往體積很小，面臨著許多挑戰(zhàn)，例如功耗、延時以及精度等問題，傳統(tǒng)的機器學習模型無法滿足要求，那么微型機器學習又如何呢？
2021-09-15 09:23:12
小白 機器學習和深度學習必讀書籍+機器學習實戰(zhàn)視頻PPT+大數(shù)據(jù)分析書籍推薦！
2019-07-22 17:02:39
如果你對人工智能和機器學習感興趣，而且正在積極地規(guī)劃著自己的程序員職業(yè)生涯，那么你肯定面臨著一個問題：你應該學習哪些編程語言，才能真正了解并掌握 AI 和機器學習？可供選擇的語言很多，你需要通過戰(zhàn)略
2021-03-02 06:22:38
現(xiàn)在的機器人的電源網(wǎng)絡架構都是什么樣的呢?大家都有什么奇思妙想的方案，機器人如何才能向人類一樣自己獲得能量，這種學習能力如何培養(yǎng)？@lileinetnet @xiaoliu241
2016-10-11 10:43:03
機甲大師機器人的軟件架構設計如何實現(xiàn)？
2021-11-22 07:55:21
求大佬分享RISC-V架構學習筆記
2022-02-16 07:01:19
物聯(lián)網(wǎng)防火墻與機器學習技術
2021-02-25 06:05:58
1、如何在生產中部署基于嵌入的機器學習模型 由于最近大量的研究，機器學習模型的性能在過去幾年里有了顯著的提高。雖然這些改進的模型開辟了新的可能性，但是它們只有在可以部署到生產應用中時才開始提供真正
2022-11-02 15:09:52
近日，第三屆國際人工智能與大數(shù)據(jù)高峰論壇在北京國家會議中心召開，本屆峰會聚焦于前沿人工智能技術與產業(yè)應用。 作為人工智能行業(yè)領軍人物，第四范式聯(lián)合創(chuàng)始人、首席架構師胡時偉受邀出席大會，并以大規(guī)模機器
2017-09-22 17:43:57
2 本文將簡要介紹Spark機器學習庫（Spark MLlibs APIs）的各種機器學習算法，主要包括：統(tǒng)計算法、分類算法、聚類算法和協(xié)同過濾算法，以及各種算法的應用。 你不是一個數(shù)據(jù)科學家。根據(jù)
2017-09-28 16:44:431 Andy Feng是Apache Storm的Committer，同時也是雅虎公司負責大數(shù)據(jù)與機器學習平臺的副總裁。他帶領雅虎機器學習團隊基于開源的Spark和Caffe開發(fā)了深度學習框架
2017-10-10 11:46:420 深度學習與傳統(tǒng)的機器學習最主要的區(qū)別在于隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加其性能也不斷增長。當數(shù)據(jù)很少時，深度學習算法的性能并不好。這是因為深度學習算法需要大量的數(shù)據(jù)來完美地理解它。另一方面，在這種情況下，傳統(tǒng)的機器學習算法使用制定的規(guī)則，性能會比較好。
2017-10-27 16:50:182147 
近日 Facebook 研究團隊公開一篇 HPCA 2018 論文，作者包括 Caffe 作者賈揚清等人，深度揭示了 Facebook 內部支持機器學習的硬件和軟件基礎架構。Facebook 的幾乎
2017-12-31 00:38:205236 
機器學習在Facebook的眾多產品和服務中都有著舉足輕重的地位。 本文將詳細介紹Facebook在機器學習方面的軟硬件基礎架構，如何來滿足其全球規(guī)模的運算需求。
2018-01-24 11:23:175009 
本文簡述了機器學習核心結構的歷史發(fā)展，并總結了研究者需要熟知的 8 個神經網(wǎng)絡架構。
2018-02-26 18:40:501442 隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，機器學習成為解決問題的一種重要且關鍵的工具。不管是工業(yè)界還是學術界，機器學習都是一個炙手可熱的方向，但是學術界和工 業(yè)界對機器學習的研究各有側重，學術界側重于對機器學習
2018-05-18 13:13:0016878 
機器學習入門方法 一說到機器學習，我被問得最多的問題是：給那些開始學習機器學習的人的最好的建議是什么？
2018-05-20 07:10:004538 
到底什么是神經架構搜索？這是讓機器學習普及的關鍵嗎？這篇文章將重點解決這一問題。而在下篇文章中，我們會詳細了解谷歌的AutoML。神經架構搜索是AutoML的一部分，在其剛剛出現(xiàn)時同樣受到了熱烈的追捧。
2018-07-19 15:36:306063 
機器學習教計算機執(zhí)行人和動物與生俱來的活動：從經驗中學習。機器學習算法使用計算方法直接從數(shù)據(jù)中“學習”信息，而不依賴于預定方程模型。當可用于學習的樣本數(shù)量增加時，這些算法可自適應提高性能。
2018-11-15 15:35:5432 希望評估機器學習方法的開發(fā)人員發(fā)現(xiàn)了越來越多的專業(yè)硬件和開發(fā)平臺，這些平臺通常針對特定類別的機器學習架構和應用程序進行調整。雖然這些專業(yè)平臺對于許多機器學習應用程序至關重要，但很少有新的機器學習人員可以做出有關選擇理想平臺的明智決策。
2019-01-17 08:24:003687 
Waymo十周年之際，發(fā)布了自動駕駛機器學習模型的構建思路，原來很多內部架構是由 AutoML 完成的。
2019-01-19 09:05:413898 雖然機器學習算法是人工智能的一個應用，但并非所有人工智能系統(tǒng)都被視為機器學習的示例。
2020-02-08 17:23:572384 要構建用于維護的機器學習（ML）模型，必須收集并標記正確的訓練集，選擇正確的架構和訓練參數(shù)以實現(xiàn)算法精度和速度的優(yōu)化平衡，并投入計算時間來訓練模型。
2020-04-08 11:19:461792 網(wǎng)上關于機器學習的文章，視頻不計其數(shù)，本來寫這么一篇東西，我自己也覺得有點多余，但是我還真沒找到一個能幫助像我這樣零基礎的人，快速接觸和上手機器學習的文章。這篇文章不能讓你深入學習和掌握機器學習
2020-05-12 08:54:381299 對于創(chuàng)建機器學習系統(tǒng)所用的訓練參數(shù)集，版權保護是最有用的。如果數(shù)據(jù)科學家通過創(chuàng)造性工作來選擇合適的訓練參數(shù)，從而確定這些參數(shù)，那么最終得到的參數(shù)集就很有可能受到版權保護。但是，如果是通過詳盡搜索
2020-06-19 14:31:412252 毫不客氣地說，人工智能（AI）和機器學習（ML）已然“滲透”到了各行各業(yè)，企業(yè)們期待通過機器學習基礎架構平臺，以推動人工智能在業(yè)務中的利用。在機器學習加快推進的過程中，卻是有喜也有憂。
2020-07-03 11:45:523222 知識圖譜和機器學習，這兩個看似不相關的事物，放在一起會發(fā)生什么樣的化學反應？本文將從五個方面，闡述機器學習如何與機器學習相互作用，希望對你有幫助。
2020-07-28 09:10:361185 隨著數(shù)據(jù)科學（Data Science）技術的興起，人工智能（ArtificialIntelligence）、機器學習（Machine Learning） 成為近幾年來計算機科學界十分熱門的研究領域
2020-08-07 16:02:401252 什么是機器學習？機器學習是英文名稱MachineLearning（簡稱ML）的直譯。機器學習涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
2020-11-12 10:19:121916 深度學習算法現(xiàn)在是圖像處理軟件庫的組成部分。在他們的幫助下，可以學習和訓練復雜的功能;但他們的應用也不是萬能的。 “機器學習”和“深度學習”有什么區(qū)別？ 在機器視覺和深度學習中，人類視覺的力量和對視
2021-03-12 16:11:008984 
機器學習的目標：機器學習是實現(xiàn)人工智能的手段，主要研究內容是如何利用數(shù)據(jù)或經驗進行學習，改善具體算法性能。
2021-05-25 16:24:5819 機器學習是一門能夠讓編程計算機從數(shù)據(jù)中學習的計算機科學（和藝術）。
2022-02-03 09:18:009905 本文旨在為硬件和嵌入式工程師介紹機器學習 (ML) 的背景，了解它是什么、它是如何工作的、它為何重要以及 TinyML 如何融入其中。 機器學習是一個永遠存在且經常被誤解的技術概念。這種實踐
2022-08-25 17:19:433317 
想要在人工智能領域獲得成功，機器學習 (ML) 是必不可少的技能。自動駕駛和最近大火的 ChatGPT 都離不開機器學習的幫助。本次活動我們將通過幾個優(yōu)秀案例帶您走近機器學習，了解 AI 是如何在
2023-03-21 23:00:04865 人工智能包含了機器學習和深度學習。你可以在圖中看到，機器學習是人工智能的子集，深度學習是機器學習的子集。所以人工智能、機器學習和深度學習這三者的關系就像爺爺、父親與兒子。
2023-03-29 11:04:102314 
實時機器學習是指通過向機器學習模型提供實際數(shù)據(jù)來不斷改進機器學習模型。數(shù)據(jù)分析師/科學家或開發(fā)人員使用先前測試集的集合脫機創(chuàng)建模型。所有部門和行業(yè)都盡最大努力從機器學習中獲得所有可能的好處，無論是
2023-06-15 09:41:06594 來源：DeepNoMind對于初學者來說，機器學習相當復雜，可能很容易迷失在細節(jié)的海洋里。本文通過將機器學習算法分為三個類別，梳理出一條相對清晰的路線，幫助初學者理解機器學習算法的基本原理，從而更高
2023-05-08 10:24:391133 
隨著時下智能時代的發(fā)展，機器學習已成為不少專業(yè)人士的“必備技能”。盡管如此，可它在實用性上仍然存在一些問題。因而設計師們采取了架構精簡、壓縮、以及硬件加速等三種途徑。都有啥特點呢?請往下看~ 精簡架構設計，輸入/輸出的極致簡化
2023-08-03 10:11:58801 
機器學習可以分為哪幾類？機器學習技術有哪些 機器學習（Machine Learning，ML）是一種通過自動化自我學習所增強的能力，從數(shù)據(jù)中獲取知識的方法?？梢哉f，機器學習是在人工智能的支持下
2023-08-17 16:11:367048 機器學習和深度學習的區(qū)別 隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，機器學習和深度學習已經成為大家熟知的兩個術語。雖然它們都屬于人工智能技術的研究領域，但它們之間有很大的差異。本文將詳細介紹機器學習和深度學習
2023-08-17 16:11:405419 Python機器學習概述 機器學習是人工智能領域的一個重要分支，是一種可以自動改進和學習的算法。在過去的幾十年里，機器學習已經成為計算機科學和數(shù)據(jù)科學領域中最流行、應用最廣泛的領域之一。Python
2023-08-17 16:11:431672 機器學習算法匯總 機器學習算法分類 機器學習算法模型 機器學習是人工智能的分支之一，它通過分析和識別數(shù)據(jù)模式，學習從中提取規(guī)律，并用于未來的決策和預測。在機器學習中，算法是最基本的組成部分之一。算法
2023-08-17 16:11:481943 機器學習算法總結 機器學習算法是什么?機器學習算法優(yōu)缺點? 機器學習算法總結 機器學習算法是一種能夠從數(shù)據(jù)中自動學習的算法。它能夠從訓練數(shù)據(jù)中學習特征，進而對未知數(shù)據(jù)進行分類、回歸、聚類等任務。通過
2023-08-17 16:11:502903 機器學習算法入門 機器學習算法介紹 機器學習算法對比 機器學習算法入門、介紹和對比 隨著機器學習的普及，越來越多的人想要了解和學習機器學習算法。在這篇文章中，我們將會簡單介紹機器學習算法的基本概念
2023-08-17 16:27:151591 機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別 ， 機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的關系 機器學習與數(shù)據(jù)挖掘是如今熱門的領域。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴大，越來越多的人們認識到數(shù)據(jù)分析的重要性。但是，機器學習和數(shù)據(jù)挖掘在實踐中常常被混淆或
2023-08-17 16:30:002915 機器學習是什么意思？機器學習屬于什么分支？機器學習是什么有什么用處？ 機器學習是指讓計算機通過經驗來不斷優(yōu)化和改進自身的算法和模型的過程。因此，機器學習可以被理解為是一種從數(shù)據(jù)中自動獲取規(guī)律和知識
2023-08-17 16:30:042697 機器學習theta是什么？機器學習tpe是什么？ 機器學習是近年來蓬勃發(fā)展的一個領域，其相關技術和理論受到了廣泛的關注和應用。在機器學習中，theta和tpe是兩個非常重要的概念。 首先，我們來了
2023-08-17 16:30:083051 機器學習有哪些算法？機器學習分類算法有哪些？機器學習預判有哪些算法？ 機器學習是一種人工智能技術，通過對數(shù)據(jù)的分析和學習，為計算機提供智能決策。機器學習算法是實現(xiàn)機器學習的基礎。常見的機器學習算法有
2023-08-17 16:30:112801 機器學習發(fā)展歷程：機器學習發(fā)展現(xiàn)狀、機器學習發(fā)展前景和機器學習發(fā)展歷史 隨著科技的快速發(fā)展，全球各個行業(yè)都在加速數(shù)字化轉型，從而加速了人工智能和機器學習的發(fā)展。機器學習已經成為許多公司和組織實現(xiàn)商業(yè)
2023-08-17 16:30:153309 機器學習和深度學習是當今最流行的人工智能(AI)技術之一。這兩種技術都有助于在不需要人類干預的情況下讓計算機自主學習和改進預測模型。本文將探討機器學習和深度學習的概念以及二者之間的區(qū)別。
2023-08-28 17:31:092257 射頻接收機的架構學習
2023-10-30 16:21:551040 
在人工智能的浪潮中，機器學習和深度學習無疑是兩大核心驅動力。它們各自以其獨特的方式推動著技術的進步，為眾多領域帶來了革命性的變化。然而，盡管它們都屬于機器學習的范疇，但深度學習和傳統(tǒng)機器學習在方法、應用、優(yōu)勢等方面卻存在顯著的差異。本文將對這兩者進行深入的對比和分析。
2024-07-01 11:40:523820 在人工智能領域，LLM（Large Language Models，大型語言模型）和傳統(tǒng)機器學習是兩種不同的技術路徑，它們在處理數(shù)據(jù)、模型結構、應用場景等方面有著顯著的差異。 1. 模型結構
2024-11-08 09:25:412941 用于開發(fā)生物學數(shù)據(jù)的機器學習方法。盡管深度學習（一般指神經網(wǎng)絡算法）是一個強大的工具，目前也非常流行，但它的應用領域仍然有限。與深度學習相比，傳統(tǒng)方法在給定問題上的開發(fā)和測試速度更快。開發(fā)深度神經網(wǎng)絡的架構并進行訓練
2024-12-30 09:16:182075 
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