1、No Cortex-M Device found in JTAG chain. Please check the JTAG cable and the connected devices.可能原因一：之前的程序禁用了JTAG功能解决方法：1、找到BOOT1和BOOT0,吧boot1拉低，boot0拉高至3.3V；2、使用串口重新下载程序（新的程序一定要检查下没有禁用JTAG或者SWJ...

注意：下面输入命令都是在Pycharm的Terminal中操作文章目录1、安装 Git2、项目初始化 Git3、查看 git配置信息4、Git 相关功能5、关联Github代码库6、推送项目6.1 HTTPS推送6.2 SSH 推送7、Clone 仓库8、Git commit 仓库9、Git pull10、查看 Git 记录1、安装 Git具体的操作步骤如下：对于 mac 用户，首先确保自己安装了

又是一年春招时，有幸收到华为自动驾驶算法岗，之前刷题不多，在此汇总下牛客网的真题，主要采用Python编写，个人觉得语言只是实现工具而已，并不是很关键，Python简洁易懂，更加适合算法工程师快速验证idear，避免重复造轮子的繁琐，希望对看合集的你有些许帮助！

在深度学习领域，神经网络的训练性能瓶颈常常出现在 GPU显存的使用上。主要表现为两方面：1.单卡上可容纳的模型和数据量有限；2. 显存与计算单元之间的带宽和延迟限制了运算速度；为了解决显卡瓶颈的问题，涌现了不同的解决方法。模型参数量估计为了更好地估算模型所要占用的显存，首先需要分析模型训练过程中有哪些部分需要消耗存储空间。在 "ZeRO: Memory Optimizations Toward T

以下torch 方法默认返回的是 CPU torch.Generator. 除了以下常用 torch方法以外， 还可以通过 torch.from_numpy(array) 将 Numpy的数组转换为torch张量；1、torch.rand() 返回区间 [ 0，1) 上均匀分布的随机数填充的张量。张量的形状由变量的参数大小定义。Parameters: - size (int...) 定义输出张量形

计算机指令即：汇编指令代码计算机指令是能够被计算机识别并执行的二进制代码，它规定了计算机能完成的某种操作；计算机指令通常由两部分操作：操作码和操作数（地址码）。操作码操作数（地址码）操作码opcode指令中的操作码：指出该指令需要完成操作的类型或性质；例如，取数、加法、减法、输出等不同的操作具有不同的操作码；指令中操作码的二进制位数决定了该种计算机最多能具...

init.uniform从均匀分布 \mathcal{U}(a, b)中生成值，填充输入的张量或变量 Parameters:tensor - n维的torch.Tensor a - 均匀分布的下界 b - 均匀分布的上界 nn.init.normal 从给定均值和标准差的**正态分布** $\mathcal{N}(mean, std)$中生成值，填充输入的张量或变量 Parameters: ten

1、简介旋转变换是计算机图像学中应用非常广泛的一种变换，为了后面解释的需要，我们也添加了平移变换、缩放变化等内容。文章重点介绍关于旋转的变换，包括二维旋转变换、三维旋转变换以及它的一些表达方式（旋转矩阵、四元数、欧拉角等）。2、平移变换将三维空间中的一个点......

首先声明一点，社区版的无法使用，需要使用才可以使用，至于密钥可以去TB购入，价格低廉、有效期长相信很多小伙伴会面临本地电脑显存不够，但是服务器代码又无法直观的调试，只能靠打日志的方法查看结果，对于普通程序员可能勉强够用，但是对于一名深度学习算法工程师而言，这真的一点也无法接受，因为算法工程师对变量的各个属性以及变量的维度变化十分看中，这个是靠打日志无法实现的，所以必须上远程Debug方法，目前采用

OpenCV提供了两种图片变换的方式：仿射变换和透视变换，两者的区别很容易区分，- 前者是将矩形的图片变成平行四边形- 后者是将图片变成梯形这两种变换虽然都有各自的应用场景，但在实际的图片变换中由于透视效应的存在，后者的使用更加普遍，本文为大家详解OpenCV透视变换的透视变换原理及实例展示。