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標(biāo)簽 > 算法
算法(Algorithm)是指解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述,是一系列解決問(wèn)題的清晰指令,算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問(wèn)題的策略機(jī)制。也就是說(shuō),能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入,在有限時(shí)間內(nèi)獲得所要求的輸出。
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機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別
機(jī)器學(xué)習(xí)是一種方法,利用算法來(lái)讓機(jī)器可以自我學(xué)習(xí)和適應(yīng),而且不需要明確地編程。在許多應(yīng)用中,需要機(jī)器使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,然后使用該模型來(lái)對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)...
2023-08-02 標(biāo)簽:算法機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1137 0
作者對(duì)多個(gè) DETR 類檢測(cè)器的 GFLOPs 和時(shí)延進(jìn)行了對(duì)比分析,如圖 1 所示。從圖中發(fā)現(xiàn),在 Deformable-DETR 和 DINO 中,...
在一般的RFID系統(tǒng)中,RFID讀寫器和RFID電子標(biāo)簽之間采用的是無(wú)線通信,由于讀寫器和標(biāo)簽數(shù)據(jù)信息傳輸所使用的信道相同。所以當(dāng)多標(biāo)簽同時(shí)響應(yīng)時(shí),信道...
我們?cè)谧鯫penCV開發(fā)的時(shí)候經(jīng)常需要把算法在一些場(chǎng)景下的調(diào)試好的參數(shù)作為默認(rèn)值保存然后自動(dòng)加載,然后在默認(rèn)值的基礎(chǔ)上根據(jù)需要適度調(diào)整。OpenCV中支...
淺析pid算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過(guò)程
負(fù)反饋系統(tǒng),都有滯后效應(yīng),但為什么運(yùn)放、電源這類的卻從來(lái)不提PID算法呢?這是因?yàn)檫@類系統(tǒng)的滯后延時(shí)時(shí)間非常短,若考慮這個(gè)延時(shí),負(fù)反饋引入180度相位,...
無(wú)人機(jī)導(dǎo)航定位技術(shù)涉及哪些方面
GPS接收機(jī)至少要通過(guò)4顆衛(wèi)星,才能確定自己的空間坐標(biāo)和時(shí)間坐標(biāo)。衛(wèi)星定位最不好解決的問(wèn)題就是誤差,因?yàn)樾盘?hào)在傳輸?shù)臅r(shí)候,因?yàn)榇髿獾纫蛩氐挠绊?,速度哪?..
Wayve:從源頭講起,如何實(shí)現(xiàn)以對(duì)象為中心的自監(jiān)督感知方法?
傳統(tǒng)上,以對(duì)象中心的表示是通過(guò)訓(xùn)練監(jiān)督對(duì)象檢測(cè)模型,并從中提取對(duì)象屬性(如位置和速度)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。這種方法有兩大缺點(diǎn)。首先,它需要與檢測(cè)對(duì)象相匹配的帶標(biāo)簽...
2023-07-29 標(biāo)簽:編碼器算法數(shù)據(jù)集 858 0
采用MPF4279X系列產(chǎn)品精確估算充電狀態(tài)(下篇)
在設(shè)計(jì)電池管理系統(tǒng) (BMS)時(shí),精確估算電池充電狀態(tài) (SoC) 對(duì)設(shè)計(jì)人員來(lái)說(shuō)是個(gè)挑戰(zhàn)。SoC是與電池容量相關(guān)的電池充電水平。
2023-08-02 標(biāo)簽:算法soc電池管理系統(tǒng) 1070 0
Debounce算法 故障診斷步驟是先進(jìn)行故障檢測(cè),即根據(jù)前提條件和判斷條件實(shí)時(shí)監(jiān)控,判斷是否有潛在的故障。通常采用4個(gè)狀態(tài)(PREPASSED、PAS...
基于實(shí)時(shí)計(jì)算的汽車零件訂單履行狀況監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
目前國(guó)內(nèi)外對(duì)于汽車零件物流的研究較為豐富。丁則宇將質(zhì)量管理領(lǐng)域應(yīng)用較廣的魚骨圖分析法,引入到對(duì)汽車零件物流成本控制的影響因素分析中,并針對(duì)汽車零件物流成...
如今,隨著長(zhǎng)文檔查詢、編寫故事等新用例的需要,大語(yǔ)言模型的上下文以前比過(guò)去變長(zhǎng)了許多——GPT-4的上下文長(zhǎng)度是32k,MosaicML的MPT上下文長(zhǎng)...
PVT++:通用的端對(duì)端預(yù)測(cè)性目標(biāo)跟蹤框架
然而,這一假設(shè)在機(jī)器人部署中通常是難以滿足的,因?yàn)樗惴ū旧淼难舆t在機(jī)器人硬件上不可忽視,當(dāng)算法完成當(dāng)前幀時(shí),世界已經(jīng)發(fā)生了變化,導(dǎo)致跟蹤器輸出的結(jié)果與實(shí)...
2023-07-19 標(biāo)簽:算法框架目標(biāo)跟蹤 1054 0
石墨文檔Websocket百萬(wàn)長(zhǎng)連接技術(shù)實(shí)踐
網(wǎng)關(guān) 2.0 需要解決很多問(wèn)題:石墨文檔內(nèi)部有很多組件:文檔、表格、幻燈片和表單等等。在 1.0 版本中組件對(duì)網(wǎng)關(guān)的業(yè)務(wù)調(diào)用可以通過(guò):Redis、Kaf...
2023-07-19 標(biāo)簽:cpu算法網(wǎng)關(guān) 809 0
基于三個(gè)UWB錨點(diǎn)基站,采集近5萬(wàn)條數(shù)據(jù),分別采用BPNN和LSTM兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域的判斷。
LoRA微調(diào)是一種高效的融入學(xué)習(xí)算法。類似人類把新知識(shí)融入現(xiàn)有知識(shí)體系的學(xué)習(xí)過(guò)程。學(xué)習(xí)時(shí)無(wú)需新知識(shí)特別多的樣本,學(xué)習(xí)后原有的龐大知識(shí)和能力可以基本不受影響。
2023-07-18 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)庫(kù)模型 3281 0
基于Transformer的目標(biāo)檢測(cè)算法的3個(gè)難點(diǎn)
理解Transformer背后的理論基礎(chǔ),比如自注意力機(jī)制(self-attention), 位置編碼(positional embedding),目標(biāo)...
2023-07-18 標(biāo)簽:算法Transformer 872 0
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