嗯，实验室的嵌入式项目需要写设备驱动，我分到了网络驱动的活，写一个适配SylixOS的（这里夸一句，这个真是国内相当不错的嵌入式实时操作系统了）MPC8377的网卡驱动，说实话原来从来没接触过写驱动的事情，更别说复杂的显卡驱动了。所以准备先看看人家写的东西，明确一下概念。讲道理来说现在真的连网卡是啥都不知道。第一天看了看SylixOS的arm2440的dm9000的网卡驱动，内核的网络协议栈用

书本来源概念：感知器、S型神经元感知器（Perceptrons）一个感知器接受几个二进制的输入，得到一个二进制输出。书上举例是三个，可以有更多输入。threshold表示阈值，wj表示一个输入的权重。上式含义的意思就是如果加权和小于等于阈值，输出为0，加权和大于阈值，输出为1.令b=-threshold，称谓偏置，则上式改写为：w

背景目前csdn上搜索到的keras的版本实现，排在前面的是:https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/86595847但是，存在的问题在于，本身这个文章的实现其实是少了一部分的（缺少了LayerNorm+残差的部分），multi-head attention出来之后也少了一个W再做一次非线性变化，所以跟论文描述的encoder区块其实

首先明确关联规则挖掘中的几个概念定义：假设有数据集表示几个客户买的东西如下：t1: 牛肉、鸡肉、牛奶t2: 牛肉、奶酪t3: 奶酪、靴子t4: 牛肉、鸡肉、奶酪t5: 牛肉、鸡肉、衣服、奶酪、牛奶t6: 鸡肉、衣服、牛奶t7: 鸡肉、牛奶、衣服ti表示不同的客户在一次购物中买的东西，那么：事务&事务集合：每次顾客购买的一次商品集合ti就称作一个事务，所有的T={

ubuntu14.04下面安装caffe（最简单的配置，无GPU）显示的是libboost-all-dev : 依赖: libboost-date-time-dev但是将不会安装            后面是类似的palapla……解决办法就是更新一下源：sudo apt-get update，后面还可能遇到编译失败，g++ internal error的问题，好像是因为内存不足，我用的是虚拟机，

tensorflow serving是tensorflow用户服务器部署的方案，对于机器学习模型来说，是一个灵活的、高效能的服务系统，用来设计生产环境。tensorflow服务器保证相同的服务器架构和API，使得开发新的算法和实验变得容易。在这里不做过多介绍。目前，tfs的模型加载有两种方式，第一种是通过在执行命令行时加载一个单模型的model_base_path的路径。：bazel-bi...

1、数字图像处理，冈萨雷斯，阮秋琦（译），电子工业出版社；2、opencv基础篇，于仕琦，刘瑞祯，北京航空航天大学出版社；3、Learning OpenCV computer vision with the opencv library, Gary Bradski, Adrian Kaebler, O'REILLY4、模式识别，边肇琪，张学工，清华大学出版社；5、模

       在面试的过程中被问到了attention，原来虽然其实已经实际用过attention了，也