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在當(dāng)前次 (i 和 j) 迭代中需要往 A[i][j] 中寫(xiě)入數(shù)據(jù),然后需要讀取 A[i-1][j] 和 A[i][j-1] 的內(nèi)容也就是循環(huán)維度 i ...
詳解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中反向傳播和梯度下降
摘要:反向傳播指的是計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)梯度的方法。
2023-03-14 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)函數(shù) 1.7k 0
將 XACRO文件轉(zhuǎn)換成 URDF 文件 并檢查 轉(zhuǎn)換的方法很簡(jiǎn)單,ROS封裝了實(shí)現(xiàn)方法,我們只需進(jìn)入xacro 所在的文件夾,然后鍵入如下命令即可: ...
基于機(jī)器視覺(jué)的缺陷檢測(cè)的原理與方法
舉例說(shuō)明: 如果K=3,綠色圓點(diǎn)的最近的3個(gè)鄰居是2個(gè)紅色小三角形和1個(gè)藍(lán)色小正方形,少數(shù)從屬于多數(shù),基于統(tǒng)計(jì)的方法,判定綠色的這個(gè)待分類(lèi)點(diǎn)屬于紅色的三...
2023-07-03 標(biāo)簽:機(jī)器視覺(jué)模型分類(lèi)器 1.7k 0
機(jī)器視覺(jué)的成像系統(tǒng)的簡(jiǎn)化模型,如圖1所示。 光學(xué)成像系統(tǒng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中的可見(jiàn)光、紅外線(xiàn)、X射線(xiàn)等實(shí)施某種轉(zhuǎn)換T(x,y),將物理量轉(zhuǎn)換為電信號(hào),再經(jīng)圖像采...
2023-05-14 標(biāo)簽:紅外線(xiàn)機(jī)器視覺(jué)模型 1.7k 0
視覺(jué)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架Torchvision介紹
Torchvision是基于Pytorch的視覺(jué)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架,當(dāng)前支持的圖像分類(lèi)、對(duì)象檢測(cè)、實(shí)例分割、語(yǔ)義分割、姿態(tài)評(píng)估模型的遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練與...
2023-09-22 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí)pytorch 1.7k 0
預(yù)訓(xùn)練 AI 模型是為了完成特定任務(wù)而在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。這些模型既可以直接使用,也可以根據(jù)不同行業(yè)的應(yīng)用需求進(jìn)行自定義。
異步電機(jī)速度估計(jì)-模型參考自適應(yīng)MRAS1
導(dǎo)讀:前期文章已經(jīng)介紹過(guò)模型參考自適應(yīng)MRAS進(jìn)行速度估計(jì)的方法,本期文章主要是對(duì)MRAS實(shí)現(xiàn)的細(xì)節(jié)做一下補(bǔ)充。
通過(guò)ChatGPT來(lái)快速編寫(xiě)Pocsuite3
這一模型可以與人類(lèi)進(jìn)行談話(huà)般的交互,可以回答追問(wèn),連續(xù)性的問(wèn)題,承認(rèn)其回答中的錯(cuò)誤,指出人類(lèi)提問(wèn)時(shí)的不正確前提,拒絕回答不適當(dāng)?shù)膯?wèn)題。
基于車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型的橫向控制算法
無(wú)模型的 PID 橫向控制算法參數(shù)少,簡(jiǎn)單易用,但是由于沒(méi)有考慮車(chē)輛系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)特性及路徑本身的動(dòng)態(tài)變化特性,對(duì)外界干擾的魯棒性較差。 在高速或曲率較大的...
六個(gè)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型需避免的錯(cuò)誤
近年來(lái),機(jī)器學(xué)習(xí)在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域和實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域得到越來(lái)越多的關(guān)注。但構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型不是一件簡(jiǎn)單的事情,它需要大量的知識(shí)和技能以及豐富的經(jīng)驗(yàn),才能使模型在...
2021-05-05 標(biāo)簽:人工智能模型機(jī)器學(xué)習(xí) 1.7k 0
SAFA:高效時(shí)空視頻超分辨率的尺度自適應(yīng)特征聚合
在時(shí)空超分中,除了 I0.5{HR}, 我們還要得到 I0{HR}, I1{HR},如果把它們看成三次類(lèi)似的推理,即 t=0, 0.5, 1 的情況各推...
TensorRT怎么在多個(gè)GPU中指定推理設(shè)備
說(shuō)實(shí)話(huà),之前我在筆記本上都一直都是只有一塊N卡,所以沒(méi)有過(guò)多關(guān)注過(guò)這個(gè)問(wèn)題。然而昨天有個(gè)人問(wèn)我,TensorRT怎么在多個(gè)GPU中指定模型推理GPU設(shè)備...
自動(dòng)駕駛汽車(chē)規(guī)避轉(zhuǎn)向的模型預(yù)測(cè)控制
層輸出的參考軌跡,結(jié)合車(chē)輛自身狀態(tài),控制車(chē)輛跟蹤參考軌跡形式,實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的縱、側(cè)向控制。車(chē)輛的縱向控制主要實(shí)現(xiàn)速度的跟蹤,側(cè)向控制則實(shí)現(xiàn)路徑的跟蹤。近年來(lái)...
超星未來(lái)NE100開(kāi)箱體驗(yàn),15分鐘部署目標(biāo)檢測(cè)模型
量化工具以 ONNX 文件和部分圖片為輸入,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從 FP32 量化為 INT8 精度,目前支持 PTQ 與 QAT 功能。僅需在代碼中將量化和編譯...
2023-09-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型目標(biāo)檢測(cè) 1.7k 0
現(xiàn)在很多基于填表方式的NER方法,在構(gòu)造表中元素的時(shí)候,一般用的都是由相應(yīng)span的head字和tail字的表征得到的,而本文在此基礎(chǔ)上加入了從span...
獨(dú)立變量分析與高光譜植被指數(shù)模型監(jiān)測(cè)水稻中砷污染
? 農(nóng)作物對(duì) As 的吸收、積累量受多種因素影響,最主要為土壤含 As 量。農(nóng)作物主要通過(guò)根系吸收 As,故其最高濃度出現(xiàn)在農(nóng)作物的根部以及塊莖部位,而...
2022-08-03 標(biāo)簽:監(jiān)測(cè)光譜模型 1.7k 0
我們指出在真實(shí)場(chǎng)景下,一個(gè)簡(jiǎn)單的后處理模塊,就可以形成有效,用戶(hù)友好,即插即用的防御。為了專(zhuān)門(mén)防御基于查詢(xún)分?jǐn)?shù)的攻擊,我們?cè)O(shè)計(jì)了對(duì)攻擊者的攻擊,通過(guò)細(xì)微...
ASPICE實(shí)施的點(diǎn)滴經(jīng)驗(yàn)分享
總能聽(tīng)到有人說(shuō)關(guān)于 ASPICE 實(shí)施流程過(guò)重,項(xiàng)目來(lái)不及等情況。根據(jù) ASPICE 評(píng)估的目的,企業(yè)可以根據(jù)自己需要來(lái)策劃實(shí)施 ASPICE的重點(diǎn)。如...
鴻蒙OS元服務(wù)開(kāi)發(fā):【(Stage模型)設(shè)置應(yīng)用主窗口】
在Stage模型下,應(yīng)用主窗口由UIAbility創(chuàng)建并維護(hù)生命周期。在UIAbility的onWindowStageCreate回調(diào)中,通過(guò)Windo...
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