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【深度学习编译器系列】3. 领域专用语言(DSL)与中间表示(IR)

领域专用语言(Domain-specific Language,DSL)与中间表示(Intermediate Representation,IR)。

#深度学习#人工智能
【计算机组成 课程笔记】2.2 几种芯片架构:X86、ARM、RISC-V和MIPS

从这里可以看到,对于命令别人做事这样一件事情,不同的人有不同的理解,有人认为,如果我首先给接受命令的人以足够的训练,让他掌握各种复杂技能(即在硬件中实现对应的复杂功能),那么以后就可以用非常简单的命令让他去做很复杂的事情——比如只要说一句“吃饭”,他就会吃饭。我们为什么不可以把事情分为许多非常基本的步骤,这样只需要接受命令的人懂得很少的基本技能,就可以完成同样的工作,无非是下达命令的人稍微累一点—

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#x86#arm#risc-v
Diffusion 和Stable Diffusion的数学和工作原理详细解释

扩散模型的兴起可以被视为人工智能生成艺术领域最近取得突破的主要因素。而稳定扩散模型的发展使得我们可以通过一个文本提示轻松地创建美妙的艺术插图。所以在本文中,我将解释它们是如何工作的。

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#机器学习#深度学习#神经网络
解读Batch Normalization

本文转载自:http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50723877本次所讲的内容为Batch Normalization,简称BN,来源于《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》,是一篇很好的

#cnn
系列解读Dropout

本文主要介绍Dropout及延伸下来的一些方法,以便更深入的理解。想要提高CNN的表达或分类能力,最直接的方法就是采用更深的网络和更多的神经元,即deeper and wider。但是,复杂的网络也意味着更加容易过拟合。于是就有了Dropout,大部分实验表明其具有一定的防止过拟合的能力。1- Dropout最早的Dropout可以看Hinton的这篇文章 《Impro

#cnn
计算机视觉公司整理

这篇文章是由David Lowe总结的计算机视觉工业界的一些公司的名单。David Lowe这个人大家应该都听过他的名字,他是SIFT算法的创始人,之前在google担任高级研究员,现任职英属哥伦比亚大学计算机科学系教授和计算智能实验室。他的研究方向主要是计算机视觉,目标识别,人类视觉的计算模型。

#计算机视觉
Diffusion 和Stable Diffusion的数学和工作原理详细解释

扩散模型的兴起可以被视为人工智能生成艺术领域最近取得突破的主要因素。而稳定扩散模型的发展使得我们可以通过一个文本提示轻松地创建美妙的艺术插图。所以在本文中,我将解释它们是如何工作的。

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#机器学习#深度学习#神经网络
C++编程笔记:串口通信在windows环境和linux环境下的异同和代码实现

1. 串口通信流程不管是对于windows还是linux,串口通信的流程都是以下4步:1. 打开串口2. 设置串口3. 发送、接收数据4. 关闭串口

#windows#linux
到底了