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數(shù)據(jù)集

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數(shù)據(jù)集技術(shù)

網(wǎng)頁抓取的主要目標(biāo)是從無結(jié)構(gòu)的來源提取出結(jié)構(gòu)信息。Scrapy爬蟲以Python字典的形式返回提取數(shù)據(jù)。盡管Python字典既方便又熟悉，但仍然不夠結(jié)構(gòu)...

2018-07-26 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集選擇器爬蟲 5.6k 0

結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹的完美方案

“ANT的出發(fā)點(diǎn)與mGBDT類似，都是期望將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示學(xué)習(xí)和決策樹的特點(diǎn)做一個結(jié)合，不過，ANT依舊依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法進(jìn)行的實(shí)現(xiàn)，”馮霽說：“而深...

2018-07-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集決策樹 1.1萬 0

一種基于GAN的圖到圖轉(zhuǎn)換方法，可以檢測出圖片中的敏感區(qū)域

圖像到圖像轉(zhuǎn)換是一類經(jīng)典計算機(jī)視覺問題，按照一般方法，研究人員需要對齊訓(xùn)練集圖像，讓模型學(xué)習(xí)輸入圖像和輸出圖像之間的映射。但在這個問題下找到成對圖像基本...

2018-07-25 標(biāo)簽：圖像 GAN 數(shù)據(jù)集 5.3k 0

討論維數(shù)災(zāi)難問題并且了解在高維空間的數(shù)據(jù)

理論上來說，維數(shù)爆炸的一個解決方案是增加訓(xùn)練集的大小從而達(dá)到擁有足夠密度的訓(xùn)練集。不幸的是，在實(shí)踐中，達(dá)到給定密度所需的訓(xùn)練實(shí)例的數(shù)量隨著維度的數(shù)量呈指...

2018-07-24 標(biāo)簽：3D 降維數(shù)據(jù)集 1.4萬 0

Move Mirror使用攝像頭捕捉你的動作，實(shí)時匹配和你動作相近的圖像

表現(xiàn)出色，又是自家出品，所以Move Mirror團(tuán)隊順理成章地選擇了PoseNet作為應(yīng)用背后的模型。在原型開發(fā)階段，團(tuán)隊通過簡單的web API訪問...

2018-07-22 標(biāo)簽：Google 機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.1萬 0

隨機(jī)貼片與隨機(jī)子空間

最后，如果你觀察一個單一決策樹，重要的特征會出現(xiàn)在更靠近根部的位置，而不重要的特征會經(jīng)常出現(xiàn)在靠近葉子的位置。因此我們可以通過計算一個特征在森林的全部樹...

2018-07-20 標(biāo)簽：分類器數(shù)據(jù)集決策樹 2.8k 0

利用Attention模型為圖像生成字幕

這款筆記是一種端到端(end-to-end)的樣例。如果你運(yùn)行它，將會下載 MS-COCO數(shù)據(jù)集，使用Inception V3來預(yù)處理和緩存圖像的子集、...

2018-07-20 標(biāo)簽：圖像數(shù)據(jù)集 5k 0

是十款各具特色的GANs,深入了解其數(shù)學(xué)原理

InfoGAN是生成對抗網(wǎng)絡(luò)信息理論的擴(kuò)展，能夠以完全非監(jiān)督的方式得到可分解的特征表示。它可以最大化隱含(latent)變量子集與觀測值之間的互信息(m...

2018-07-20 標(biāo)簽：GAN 機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 5.8k 0

什么是Mask R-CNN？Mask R-CNN的工作原理

它的概念很簡單：對于每個目標(biāo)對象，F(xiàn)aster R-CNN都有兩個輸出，一是分類標(biāo)簽，二是候選窗口；為了分割目標(biāo)像素，我們可以在前兩個輸出的基礎(chǔ)上增加第...

2018-07-20 標(biāo)簽：機(jī)器人數(shù)據(jù)集 6.9萬 0

概率分布合成的數(shù)據(jù)上平均數(shù)的探索詳細(xì)資料概述

Philadelphia Media Network資深數(shù)據(jù)分析師Daniel McNichol使用R語言演示了畢達(dá)哥拉斯平均數(shù)在不同概率分布上的效果。

2018-07-19 標(biāo)簽：概率算術(shù)數(shù)據(jù)集 5.7k 0

谷歌又為目標(biāo)檢測API進(jìn)行了升級，最新的能力包括哪些方面？

為了在有限大小下保證性能，工程師們不僅量化了權(quán)重，同時對激活也進(jìn)行了量化，實(shí)現(xiàn)了速度(大小)和精度的平衡。下圖展現(xiàn)了優(yōu)化后的模型在Pixel2的CPU上...

2018-07-17 標(biāo)簽：谷歌數(shù)據(jù)集 TensorFlow 4.1k 0

基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，從頭開始搭建圖像語義搜索引擎

和軟件工程一樣，機(jī)器學(xué)習(xí)中，有很多處理問題的方法，各有各的折衷。如果你正在做一項(xiàng)研究或者一個本地原型，你可以使用非常低效的解決方案。但是如果我們創(chuàng)建的是...

2018-07-17 標(biāo)簽：圖像數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 5.3k 0

講解隨機(jī)梯度下降、類別數(shù)據(jù)編碼、Vowpal Wabbit機(jī)器學(xué)習(xí)庫

在數(shù)據(jù)量不大的情況下，上面的數(shù)學(xué)效果不錯（我們這里不討論局部極小值、鞍點(diǎn)、學(xué)習(xí)率選擇、動量等問題，請參考《深度學(xué)習(xí)》一書的數(shù)值計算那一章）。批量梯度下降...

2018-07-17 標(biāo)簽：函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 6.7k 0

TensorFlow發(fā)表推文正式發(fā)布TensorFlow v1.9

其中有兩個案例受到了大家的廣泛關(guān)注，這個項(xiàng)目是通過 Colab 在 tf.keras 中訓(xùn)練模型，并通過TensorFlow.js 在瀏覽器中運(yùn)行；最近...

2018-07-16 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集 TensorFlow 3.5k 0

探索GAN的景觀，并討論常見的陷阱和可重復(fù)性等問題

在訓(xùn)練點(diǎn)和生成的樣本之間的線性插值上評估梯度，作為最佳耦合的代理(proxy)。還可以在數(shù)據(jù)流形周圍評估梯度損失，這促使鑒別器在該區(qū)域中成分段線性。梯...

2018-07-16 標(biāo)簽：發(fā)生器 GAN 數(shù)據(jù)集 4.6k 0

一種新的表示學(xué)習(xí)方法——對比預(yù)測編碼

對于語音，我們使用了公開的LibriSpeech數(shù)據(jù)集中100小時的子數(shù)據(jù)集。雖然數(shù)據(jù)集不提供原始文本以外的標(biāo)簽，但我們使用Kaldi工具包獲得了強(qiáng)制對...

2018-07-14 標(biāo)簽：編碼器數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 7.2k 0

用人類智商測試題檢驗(yàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽象推理能力

既然目的是讓AI做題，我們先得有題啊！當(dāng)然了，手動搜集整理是不可能的，為了創(chuàng)建題庫，首先我們構(gòu)建了一個可以自動生成推理題的生成器，它包含一組抽象元素，包...

2018-07-14 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 8.6k 0

無需使用沒有“噪聲”的清晰圖像，就能夠?qū)崿F(xiàn)完美去水印

如何生成清晰的圖像是醫(yī)學(xué)成像檢測（如MRI）和天文圖像中的共同問題，因?yàn)檫@些場景根本沒有足夠的時間和光線來拍攝清晰圖像。時間在計算機(jī)圖形技術(shù)中也是一個問...

2018-07-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像數(shù)據(jù)集 7.1k 0

線性SVM分類器通過簡單地計算決策函數(shù)

虛線表示的是那些決策函數(shù)等于 1 或 -1 的點(diǎn)：它們平行，且到?jīng)Q策邊界的距離相等，形成一個間隔。訓(xùn)練線性 SVM 分類器意味著找到w值和b值使得這一個...

2018-07-12 標(biāo)簽：分類器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4.7k 0

在多個異構(gòu)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練并可開發(fā)它們的語義層次結(jié)構(gòu)

在第二節(jié)，我們描述了我們的分層方法所解決的確切挑戰(zhàn)。一個例子是Cityscapes和GTSDB的綜合培訓(xùn)。在這種情況下，所有GTSDB類都是Citysc...

2018-07-12 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集自動駕駛深度學(xué)習(xí) 7.4k 0

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IOT

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IoT是Internet of Things的縮寫，字面翻譯是“物體組成的因特網(wǎng)”，準(zhǔn)確的翻譯應(yīng)該為“物聯(lián)網(wǎng)”。物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things）又稱傳感網(wǎng)，簡要講就是互聯(lián)網(wǎng)從人向物的延伸。
海思

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STM32F103C8T6是一款集成電路，芯體尺寸為32位，程序存儲器容量是64KB，需要電壓2V~3.6V，工作溫度為-40°C ~ 85°C。
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數(shù)字隔離技術(shù)常用于工業(yè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的現(xiàn)場總線、軍用電子系統(tǒng)和航空航天電子設(shè)備中，尤其是一些應(yīng)用環(huán)境比較惡劣的場合。數(shù)字隔離電路主要用于數(shù)字信號和開關(guān)量信號的傳輸。另一個重要原因是保護(hù)器件（或人）免受高電壓的危害。本文詳細(xì)介紹了數(shù)字隔離器工作原理及特點(diǎn)，選型及應(yīng)用，各類數(shù)字隔離器件性能比較等內(nèi)容。
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硬件工程師Hardware Engineer職位要求熟悉計算機(jī)市場行情；制定計算機(jī)組裝計劃；能夠選購組裝需要的硬件設(shè)備，并能合理配置、安裝計算機(jī)和外圍設(shè)備；安裝和配置計算機(jī)軟件系統(tǒng)；保養(yǎng)硬件和外圍設(shè)備；清晰描述出現(xiàn)的計算機(jī)軟硬件故障。
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Wi-Fi模塊又名串口Wi-Fi模塊，屬于物聯(lián)網(wǎng)傳輸層，功能是將串口或TTL電平轉(zhuǎn)為符合Wi-Fi無線網(wǎng)絡(luò)通信標(biāo)準(zhǔn)的嵌入式模塊，內(nèi)置無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議IEEE802.11b.g.n協(xié)議棧以及TCP/IP協(xié)議棧。傳統(tǒng)的硬件設(shè)備嵌入Wi-Fi模塊可以直接利用Wi-Fi聯(lián)入互聯(lián)網(wǎng)，是實(shí)現(xiàn)無線智能家居、M2M等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的重要組成部分。
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MPU-6000（6050）為全球首例整合性6軸運(yùn)動處理組件，相較于多組件方案，免除了組合陀螺儀與加速器時間軸之差的問題，減少了大量的封裝空間。
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Proteus軟件是英國Lab Center Electronics公司出版的EDA工具軟件（該軟件中國總代理為廣州風(fēng)標(biāo)電子技術(shù)有限公司）。它不僅具有其它EDA工具軟件的仿真功能，還能仿真單片機(jī)及外圍器件。
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74LS74是雙D觸發(fā)器。功能多，可作雙穩(wěn)態(tài)、寄存器、移位寄存器、振蕩器、單穩(wěn)態(tài)、分頻計數(shù)器等功能。本章詳細(xì)介紹了74ls112的功能及原理，74ls74引腳圖及功能表，74ls112的應(yīng)用等內(nèi)容。
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在眾多的51系列單片機(jī)中，要算國內(nèi)STC 公司的1T增強(qiáng)系列更具有競爭力，因他不但和8051指令、管腳完全兼容，而且其片內(nèi)的具有大容量程序存儲器且是FLASH工藝的，如STC12C5A60S2單片機(jī)內(nèi)部就自帶高達(dá)60K FLASHROM，這種工藝的存儲器用戶可以用電的方式瞬間擦除、改寫。
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UHD是”超高清“的意思UHD的應(yīng)用在電視機(jī)技術(shù)上最為普遍，目前已有不少廠商推出了UHD超高清電視。
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做單片機(jī)的工程師相比都堆循跡小車有所認(rèn)識，它是自動引導(dǎo)機(jī)器人系統(tǒng)的基本應(yīng)用，那么今天小編就給大家介紹下自動自動循跡小車的原理，智能循跡小車的應(yīng)用，智能循跡小車程序，循跡小車用途等知識吧！
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光模塊(optical module)由光電子器件、功能電路和光接口等組成，光電子器件包括發(fā)射和接收兩部分。簡單的說，光模塊的作用就是光電轉(zhuǎn)換，發(fā)送端把電信號轉(zhuǎn)換成光信號，通過光纖傳送后，接收端再把光信號轉(zhuǎn)換成電信號。
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LM2596是降壓型電源管理單片集成電路的開關(guān)電壓調(diào)節(jié)器，能夠輸出3A的驅(qū)動電流，同時具有很好的線性和負(fù)載調(diào)節(jié)特性。固定輸出版本有3.3V、5V、12V，可調(diào)版本可以輸出小于37V的各種電壓。
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光立方是由四千多棵光藝高科技“發(fā)光樹”組成的，在2009年10月1日天安門廣場舉行的國慶聯(lián)歡晚會上面世。這是新中國成立六十周年國慶晚會最具創(chuàng)意的三大法寶之首。
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STM32系列基于專為要求高性能、低成本、低功耗的嵌入式應(yīng)用專門設(shè)計的ARM Cortex-M3內(nèi)核
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Nexperia是大批量生產(chǎn)基本半導(dǎo)體的領(lǐng)先專家，這些半導(dǎo)體是世界上每個電子設(shè)計都需要的組件。該公司廣泛的產(chǎn)品組合包括二極管、雙極晶體管、ESD 保護(hù)器件、MOSFET、GaN FET 以及模擬和邏輯IC。
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步進(jìn)驅(qū)動器是一種將電脈沖轉(zhuǎn)化為角位移的執(zhí)行機(jī)構(gòu)。當(dāng)步進(jìn)驅(qū)動器接收到一個脈沖信號，它就驅(qū)動步進(jìn)電機(jī)按設(shè)定的方向轉(zhuǎn)動一個固定的角度（稱為“步距角”），它的旋轉(zhuǎn)是以固定的角度一步一步運(yùn)行的?？梢酝ㄟ^控制脈沖個數(shù)來控制角位移量，從而達(dá)到準(zhǔn)確定位的目的；同時可以通過控制脈沖頻率來控制電機(jī)轉(zhuǎn)動的速度和加速度，從而達(dá)到調(diào)速和定位的目的。
CD4046

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cD4046是通用的CMOS鎖相環(huán)集成電路，其特點(diǎn)是電源電壓范圍寬（為3V－18V），輸入阻抗高（約100MΩ），動態(tài)功耗小，在中心頻率f0為10kHz下功耗僅為600μW，屬微功耗器件。本章主要介紹內(nèi)容有，CD4046的功能 cd4046鎖相環(huán)電路，CD4046無線發(fā)射，cd4046運(yùn)用，cd4046鎖相環(huán)電路圖。
COMSOL

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COMSOL集團(tuán)是全球多物理場建模解決方案的提倡者與領(lǐng)導(dǎo)者。憑借創(chuàng)新的團(tuán)隊、協(xié)作的文化、前沿的技術(shù)、出色的產(chǎn)品，這家高科技工程軟件公司正飛速發(fā)展，并有望成為行業(yè)領(lǐng)袖。其旗艦產(chǎn)品COMSOL Multiphysics 使工程師和科學(xué)家們可以通過模擬，賦予設(shè)計理念以生命。
加速度傳感器

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加速度傳感器是一種能夠測量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

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服務(wù)機(jī)器人

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服務(wù)機(jī)器人是機(jī)器人家族中的一個年輕成員，到目前為止尚沒有一個嚴(yán)格的定義。不同國家對服務(wù)機(jī)器人的認(rèn)識不同。
四軸飛行器

四軸飛行器

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四軸飛行器，又稱四旋翼飛行器、四旋翼直升機(jī)，簡稱四軸、四旋翼。這四軸飛行器（Quadrotor）是一種多旋翼飛行器。四軸飛行器的四個螺旋槳都是電機(jī)直連的簡單機(jī)構(gòu)，十字形的布局允許飛行器通過改變電機(jī)轉(zhuǎn)速獲得旋轉(zhuǎn)機(jī)身的力，從而調(diào)整自身姿態(tài)。具體的技術(shù)細(xì)節(jié)在“基本運(yùn)動原理”中講述。
SDK

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　　SDK一般指軟件開發(fā)工具包，軟件開發(fā)工具包一般都是一些軟件工程師為特定的軟件包、軟件框架、硬件平臺、操作系統(tǒng)等建立應(yīng)用軟件時的開發(fā)工具的集合。軟件開發(fā)工具廣義上指輔助開發(fā)某一類軟件的相關(guān)文檔、范例和工具的集合。
基站測試

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802.11ac與11基站測試（base station tests）在基站設(shè)備安裝完畢后，對基站設(shè)備電氣性能所進(jìn)行的測量。n的區(qū)別，802.11n無線網(wǎng)卡驅(qū)動，802.11n怎么安裝。
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wifi模塊ESP8266的默認(rèn)波特率是115200，但是單片機(jī)不能達(dá)到那么快的傳輸速率，只能使用4800bps，那么設(shè)置的時候，必不可少的要先用轉(zhuǎn)串口調(diào)試下載器。
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TMS320F28335是一款TI高性能TMS320C28x系列32位浮點(diǎn)DSP處理器
靜電防護(hù)

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為防止靜電積累所引起的人身電擊、火災(zāi)和爆炸、電子器件失效和損壞，以及對生產(chǎn)的不良影響而采取的防范措施。其防范原則主要是抑制靜電的產(chǎn)生，加速靜電泄漏，進(jìn)行靜電中和等。

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