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应用层协议MODBUS协议，包含自己编写的MODBUS协议，移植开源FreeModbus协议；移植带操作系统的资料(FreeRTOS、RT_Thread)，源码都测试过可以使用，工程规范、逻辑清楚、可以快速移植的自己的板子，学习MODBUS通信协。RT-Thread用户更省事，用ENV工具直接装FreeModbus软件包，menuconfig里勾选对应选项，修改Kconfig里的硬件参数就能跑起来
今天，让我们从零开始，用最通俗的语言和最直观的图解，系统性地理解机器学习最核心的概念。无论你是计算机专业的学生，还是其他领域想要入门AI的从业者，这一篇文章将为你打下坚实的基础。
混合动力汽车simulink整车模型，并联P2构型，基于规则的控制策略，可以直接进行CTC，WTLC，NEDC等工况仿真，模型运行及仿真最近在研究混合动力汽车的 Simulink 整车模型，今天就来跟大家分享一下基于并联 P2 构型以及基于规则控制策略的一些有趣发现，并且看看如何用它来进行 CTC、WTLC、NEDC 等工况仿真。
一种基于扩展反电动势的永磁同步电机无位置控制算法，全部C语言 编写，含有矢量控制大部分功能(弱磁，解耦，过调制，死区补偿等)为了方便学习和工作，该产品结合S-Function进行仿真，且属于量产产品级，已经在多个项目中应用，并赠送多种无位置纯仿真模型(包含滑膜，高频注入，MRAS,龙贝格等)
永磁同步电机（ Permanent Magnet Synchronous Motor，简称PMSM）是一种高性能交流电机，因其优异的调速性能在工业、家庭和交通工具等领域得到广泛应用。然而，精准的电机参数是高性能控制的基础，而其中转动惯量的准确辨识又是关键环节。最小二乘法是一种常用的参数估计方法，适用于线性系统辨识。其核心目标是最小化实际输出与模型预测输出之间的平方误差和。公式表示为：$$i - f
COMSOL物理光学模型：光纤FP干涉光谱模型在光学领域，光纤 FP（Fabry - Pérot）干涉仪是一种极为重要的光学器件，它在众多应用中发挥着关键作用，从高精度的光学测量到光纤通信系统中的滤波等。而通过 COMSOL 来构建其干涉光谱模型，能让我们更深入理解其工作原理与性能特点。
🦞OpenClaw创始人Peter Steinberger发布模型评测排名（推测是代码或自动化任务，文中以“最适合龙虾”代指）的模型评测排名。排名基于三个维度：成功率、速度和费用。🏆优先选择:minimax/minimax-m2.1 是综合首选，因其在成功率上高居第二，同时费用相对便宜，虽然速度不算最快但也可接受。🎖️其次推荐:moonshotai/kimi-k2.5 也是性价比不错的选择，
背景：pytorch训练了一个yolov5模型，在服务器上使用。现打算移植到海思3559上。尝试方法：yolov5pytorch训练------转onnx模型-----转caffe模型-----如意工具量化-----板端测试。环境配置：pytorch转onnx用的：onnx转caffe环境：yolov5-caffe模型测试：https://github.com/Wulingtian/yolov5_
利用opencv源文件安装时，可能会遇到缺少各种下载资料，在这里给大家附上链接。如果不报错的话默认是下载到 /home/bishuai/opencv-4.1.0/build/downloads/xfeatures2d/文件夹下。链接：https://pan.baidu.com/s/1FepQLrL2v_0FZrp3ZR8XSA提取码：bs0a里边有xfeatures2d下缺少的boostdesc_
报错原因是找不到protubuf的库和头文件，这就需要更改相应的CMakeLists内容根据编译记录可以看到是编译转网工具时找不到protobuf库报错，于是进入ncnn/tools/onnx与ncnn/tools/caffe的文件夹中观察CMakeLists。可以知道是find_package没有找到protubuf的地址,于是在上面专门指定地址即可。...
1.性能:内存+cpu+流量+电量启动速度+流畅度+稳定性2.内存关注:实际使用内存(PSS )私有内存3.内存常见问题内存泄漏:申请内存无释放内存。内存溢出:日申请内存时，无内存可用。案例流量优化策略:数据的压缩不同数据格式的采用控制访问的频次只获取必要的数据缓存机制针对不同的网络类型设置不同的访问策略。
NVIDIA Jetson Xavier nx+2路FULL Cameralink工业视觉检测BOXBOX-NX21T高性能工业视觉检测BOX,由天津雷航光科技电有限公司出品。产品参数：Cameralink输入：4路BASE或2路FULL显示输出：HDMI其余接口：USB3.0,千兆网络，算力：21TFLOPS尺寸：12012058MM重量：500g功耗：≤25W工作温度：-10℃~+70℃电源：
训练伊始：获取数据集 所需要执行的文件是 get_.sh 但是该文件的执行需要在指定的文件夹下面，而非是caffe根目录。故而在执行之前需要先cd切换到指定的文件夹例如：当你需要执行 get_mnist.sh 时首先要做：$ cd#直接回到home目录$ cd caffe/data/mnist#到caffe目录下找data文件
gcc6.3 + Caffe+matlab+python+cuda 编译安装, protobuf reference解决办法1.重点这里主要是罗列一些问题考虑gcc兼容性问题，如果是自带源里的gcc，以下库是自动兼容的；如果是第三方源里的gcc，则有可能出现不兼容问题，为了保持以下库不更新，使用 apt-mark hold pkgName / apt-mark unhold pkgName使库不能
windows7系统，NVIDIA GeForce GTX 750 Ti 2G显卡搭建caffe、TensorFlow、Keras深度学习GPU环境事情的由来第一步，你得先有个windows7操作系统第二步，去买个显卡第三步，先搞定caffe第四步， TensorFlow-GPU第五步， Keras-GPU第六步， 去看看caffe是不是好的第七步，列几本入门的书事情的由来深度学习，有种让人上..
本人刚刚接触深度学习一个月左右，也是第一次使用SSD框架，很多东西可能描述不准确，大家多多包涵！1.数据集准备首先，我们需要一个数据集，数据集的标准是按照VOC2007制作的，如何制作我并不是很了解就不说了，我是老师给的数据集，数据集也存在不少坑，后面会讲。VOC数据集格式：包涵Annotation、ImageSets、JPEGImages...
转载：https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/80030569OpenCV 3.3版本发布，对深度学习（dnn模块）提供了更好的支持，dnn模块目前支持Caffe、TensorFlow、Torch、PyTorch等深度学习框架。#1 加载模型成网络###1-1 调用caffe模型##核心代码：String modelDes...
Ubuntu安装cuda:website:https://developer.nvidia.com/cuda-downloadsInstallation Instructions:`sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb``sudo apt-get update``sudo
参考安装依赖库sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-devsudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev li...
好久以前就体验了，没时间作记录，现在补上。 MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology)是一个手写数字图形数据库，由Yann LeCun(在深度学习的各种书中经常会被提到的大神之一，CNN的提出者) N年前整理出来的，训练数据集有60000个样本，测试数据集有10000个样本，每张图都已进行了尺..
本文主要参考：http://blog.csdn.net/oYangZi12/article/details/53290426?locationNum=5&fps=11.下载微软提供的caffe(https://github.com/Microsoft/caffe)并编译，Pre-Build StepsCopy .\windows\CommonSettings.props.example
嗨，大家好！我是一行。今天来聊聊 Caffe，这可是 C++ 里超厉害的深度学习库。它能帮咱轻松搭建神经网络，就像搭积木一样，把各种层组合起来就能识别图像、处理文本等。不管是开发智能安防系统，还是做图像生成软件，它都有用武之地，下面就一起探索吧！一、Caffe 是啥好东西？Caffe 就是一个用于深度学习的强大工具库。想象一下，深度学习就像训练一个聪明的机器人，Caffe 就是教机器人知识的魔法学
前言海思35xx系列的nnie硬件引擎只支持caffe1.x模型。所以任何使用其它框架训练出来的算法模型想要在nnie上进行推理必须先要将其转换成caffemodel。本文所讨论的平台是ubun18.0.4+cuda8.x+opencv3.4.3caffe安装1.下载代码git clone git://github.com/BVLC/caffe.gitcd caffe/...
下载连接：CIFAR-10 python version：https://pan.baidu.com/s/1E9APSUnfYzi46hlo2GYMTw提取码：gntlCIFAR-10 binary version(suitable for C programs)：https://pan.baidu.com/s/1yF3F4GAU3qwRDpFyjpbpUw提取码：...
资源：主要基于博客：https://blog.csdn.net/mr_curry/article/details/52443126 在操作之前先编译dlib，比较简单caffecaffe安装比较麻烦，官方版本没有第三方库编译会出很多问题，后来找到一个个人改造后的带第三方库的版本，很快弄好：caffe官方版：https://github.com/BVLC/caffe/tr...
本文描述了基于python的ILSVCR2012_img_val数据集的下载及其分类整理的方法
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博主环境Ubuntu 14.04.4 LTS x64+caffe。先看下成品。上图是caffe中的经典模型Lenet5网络结构，图片展示的很清晰。绘图需要使用./cafferoot/python/draw_net.py脚本。调用命令/username/caffe/python# python draw_net.py --rankdir TB ../examples/mn
在RKNN上实现人脸识别过程。模型采用RetinafaceMobilefaceNet。采用Python代码 在线实现
RuoYi-Cloud是一款基于Spring Boot、Spring Cloud & Alibaba、Vue、Element的前后端分离微服务极速后台开发框架。内置模块如：部门管理、角色用户、菜单及按钮授权、数据权限、系统参数、日志管理、代码生成等。在线定时任务配置；支持集群，支持多数据源。RuoYi-Cloud 是通过Java开发，基于微服务架构设计的权限管理系统。文档地址：http://doc
点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来源丨https://www.zhihu.com/people/yekepy编辑丨极市平台导读12个高效画图的工具汇总...
理由：GDPval 达 74.1%，专业场景幻觉率大幅降低，视觉能力（图表 / 图纸解读错误率降 50%）适配金融分析、工程设计，80% 的编程能力可支撑大型代码库重构，适合对结果精度、效率要求极高的核心业务。理由：定价仅为 GPT-5.2 的 1/2，55.2% 的 GDPval 足以覆盖文案撰写、简单数据整理、日常翻译等需求，16 万上下文满足长文档阅读辅助，适合学生、普通职场人轻量使用。理由
1.准备工作1). 下载预训练模型http://cs.unc.edu/~wliu/projects/ParseNet/VGG_ILSVRC_16_layers_fc_reduced.caffemodel将此文件放置在/home/software/caffe/models/VGGNet/目录下，如果原来有，最好备份一下。2). 下载VOC2007数据集wgethttp://host.robots.
跑的一个深度学习框架用到了gurobi 安装在ubuntu上栽了两天时间，我安装的是ubuntu16.04的版本自己去官网下载gurobi，我安装的是gurobi8.1.1 然后申请相应的licence1 解压文件tar zxvf gurobi8.1.1_linux64.tar.gz将解压的文档gurobi811移到/opt下sudo cp -r gurobi811 /opt/2 设定环境变量：s
这条信息说明Caffe正在将求解器的状态（包括学习率、动量等参数）保存到另一个二进制的协议缓冲文件中。编译期间会遇到非常多的问题，基本是依赖库没装，和opencv的版本可能有些关键字被舍弃了，需要更改。实际上是不能直接使用 --image=your_image.jpg来直接指定图片文件来进行识别。运行./data/example/mnist/get_mnist.sh会自动下载四个文件。运行./ex
目前，在网上大部分实现手势识别的算法，都是基于肤色检测和凸包检测。此算法虽然运算速度较快，但最大的弊端就是对手势背景要求较高（也就是说只要背景有跟皮肤类似的颜色出现，就很难将手势分割出来），抗干扰能力较差，且人体其他部位（如头部）对算法实现的影响也比较大。基于此，本文主要采取openpose中手部20个关键点检测，通过比较各个关键点之间的位置关系，来实现精度较高、抗干扰能力较强的手势识别算法。op
ubuntu18.04 CUDA10.1 docker中安装caffe-ssd教程前言一、caffe-ssd是什么？二、使用步骤1.总体环境介绍2.创建docker与安装配置3.caffe-ssd环境的搭建总结前言在unbutu中配置显卡环境，docker容器的使用，以及搭建caffe-ssd深度学习的环境，最后训练自己的数据得出模型是一件困难的事情。经过一个多星期不断调试环境反复修改，作者本人终
给新手的12大深度学习开源框架快速入门项目1 概述1.1开源框架总览1.2 如何学习开源框架2 开源框架2.1 Caffe2.2 Tensorflow2.3 Pytorch来源：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3NDIyMjM1NA==&mid=2649032257&idx=1&sn=4b34be53841f6d4ecbec5056f
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