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背景Streamlit是一个Python库，可帮助我们为没有HTML / CSS / JS的模型开发UI。 大多数模型都停留在Jupyter Notebook且没有吸引力。 然而，使用Streamlit，您可以为模型创建一个干净的界面并将其展示给其他人。 构建界面可使用户以更加用户友好的格式使用您的模型。您无需处理HTML / CSS / JSS支持markdown它具有许多可用的预构建窗口小部件

在这篇文章中，我将向您展示使用 Arduino IDE 将 TensorFlow Lite 模型部署到 ESP32 的最简单方法，无需任何编译内容。Arduino 库这个 Arduino 库是为了简化使用 Arduino IDE 将用于微控制器模型的 Tensorflow Lite 部署到 Arduino 板上。该库包含您所需的所有文件，公开了一个接口来加载模型并运行推理。示例简述：正余弦、正弦等

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通过结合传感器输入和学习到的世界模型，机器人开始形成内部的“信念”——关于可能存在的现实状态的概率分布。我们将探索机器人智能的演变，揭示概率论、运动建模和深度学习如何结合起来，使机器人能够在复杂、动态的环境中感知、规划和行动。无论是学习绘制你客厅地图的吸尘器，优化城市中飞行路径的无人机，还是预测行人行为的自动驾驶汽车，相同的基本原理都在塑造着它们的“思维”。这篇文章探讨了智能机器人系统是如何构建的

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