嵌入式如何阅读原理图和数据手册

迁移学习通过 “知识复用” 打破了传统机器学习 “每个任务孤立训练” 的限制，尤其适合数据有限或计算资源受限的场景。从预训练模型微调（如 BERT、GPT）到跨领域知识迁移，它已成为现代 AI 的核心技术之一，推动了医疗、自动驾驶、NLP 等领域的快速发展。未来，随着多模态预训练模型（如 CLIP、GPT-4）的兴起，迁移学习的应用范围将进一步扩大。

环境配置篇嵌入式LINUX安装与环境配置完全指南LINUX学习嵌入式LINUX常见符号与常用命令_路溪非溪的博客-CSDN博客C语言学习

计算机视觉通过融合传统算法与深度学习，从基础的图像特征提取发展到复杂的场景理解与推理，已广泛应用于各行业。未来，随着大模型、多模态技术的发展，计算机视觉将向更智能、更贴近人类认知的方向演进，同时在边缘计算、实时性等领域面临更多工程挑战。

神经网络（Neural Network）是一种模仿生物神经系统（如大脑神经元连接方式）设计的计算模型，通过多层 “人工神经元” 的互联，实现对数据的非线性关系建模，是机器学习和人工智能的核心技术之一。其核心能力是从数据中自动学习规律（如分类、预测、特征提取），无需人工编写具体规则。一、神经网络的基本结构神经网络由多个 “层” 组成，每层包含若干 “神经元”（Neuron），神经元之间通过 “权重”

这篇文章主要记录在vscode中编写、运行Python程序的方法，以便于后面的学习。这里我是在win10里完成的，在Ubuntu中的配置方法与之类似。如果你也在Win10下完成，需要提前安装Python。如果是在Ubuntu下完成，应该不需要安装Python。

CUDA （Compute Unified Device Architecture）是一套软硬件结合的解决方案，包括硬件架构（GPU 中的计算核心）和软件编程模型（API、工具链、库），旨在让开发者用类似 C/C++ 等主流语言编写并行计算程序，而非仅用于图形渲染。注意，这里说的不是哪个几点几的小版本号，而是Tensorflow分为两大类版本，CPU版本和GPU版本，它们在安装方式、依赖和性能上有

Python 模块(Module)，是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和Python语句。模块让你能够有逻辑地组织你的 Python 代码段。把相关的代码分配到一个模块里能让你的代码更好用，更易懂。模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码。就是不同的功能分一个文件来写。

你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：函数代码块以def关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。函数内容以冒号起始，并且缩进。return [表达式]结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。语法"函数_文档

我们知道，python程序的开发和运行，需要基于python环境。不过，实际开发中我们常常会使用虚拟环境。那这个虚拟环境是什么呢？在进行Python开发时，你可能遇到这样的问题：一个项目需要Python库A的1.0版本，而另一个项目则依赖于A的2.0版本。如果直接在全局环境中安装这些包，就可能出现版本冲突，影响项目的正常运行。这时，Python虚拟环境就能发挥它的作用，为每个项目提供一个“干净”的