文章目录FreeRTOS 任务切换场合RTOS 系统的核心是任务管理，而任务管理的核心是任务切换，任务切换决定了任务的执 行顺序，任务切换效率的高低也决定了一款系统的性能，尤其是对于实时操作系统。FreeRTOS 任务切换场合...

知识不是单独的，一定是成体系的。。之前在 Windows 上完成了使用 Visual Studio 构建 VTK，这一篇结合实现 Qt 在 Windows 上使用 Visual Studio 配合 Qt 构建 VTK。。

知识不是单独的，一定是成体系的。。

负采样 (Negative Sampling)在上个视频中，你见到了Skip-Gram模型如何帮助你构造一个监督学习任务，把上下文映射到了目标词上，它如何让你学到一个实用的词嵌入。但是它的缺点就在于softmax计算起来很慢。在本视频中，你会看到一个改善过的学习问题叫做负采样，它能做到与你刚才看到的Skip-Gram模型相似的事情，但是用了一个更加有效的学习算法，让我们来看看这是怎么做到的。在本视

机器学习Python编程环境：VSCode+Anaconda机器学习Python编程环境：VSCode+Anaconda安装conda，安装类型建议选择All Users这样后期不会出现权限的问题win10安装pytorch-gpu版本注意版本问题，和路径问题完成所有操作即可成功安装时需要tizi安装时cuda11.0版本没有工具包，因此回退到了10.0版本。...

第一步：烧录16U2固件16U2固件推荐选用Arduino\avr\firmwares\atmegaxxu2\arduino-usbserial\Arduino-usbserial-atmega16u2-Uno-Rev3.hex否则用Arduino\hardware\arduino\avr\firmwares\atmegaxxu2\Genuino-COMBINED-dfu-usbserial-..

使用来自不同分布的数据，进行训练和测试 (Training and Testing on Different Distributions)深度学习算法对训练数据的胃口很大，当你收集到足够多带标签的数据构成训练集时，算法效果最好，这导致很多团队用尽一切办法收集数据，然后把它们堆到训练集里，让训练的数据量更大，即使有些数据，甚至是大部分数据都来自和开发集、测试集不同的分布。在深度学习时代，越来越多的.

多分类问题通常采用 One-vs-All，亦称 One-vs-the Rest 方法来实现多分类，其将多分类问题转化为了多次二分类问题。假定完成KKK个分类，One-vs-All 的执行过程如下：轮流选中某一类型iii，将其视为正样本，即 “1” 分类，剩下样本都看做是负样本，即 “0” 分类。训练逻辑回归模型得到参数θ(1),θ(2),...,θ(K)θ^{(1)},...

嵌入矩阵 (Embedding Matrix)接下来我们要将学习词嵌入这一问题具体化，当你应用算法来学习词嵌入时，实际上是学习一个嵌入矩阵，我们来看一下这是什么意思。和之前一样，假设我们的词汇表含有10,000个单词，词汇表里有a，aaron，orange，zulu，可能还有一个未知词标记<UNK>。我们要做的就是学习一个嵌入矩阵 EEE，它将是一个300×10,000的矩阵，如果你的

开发集和测试集的大小 (Size of Dev and Test Sets)在上一个视频中你们知道了你的开发集和测试集为什么必须来自同一分布，但它们规模应该多大？在深度学习时代，设立开发集和测试集的方针也在变化，我们来看看一些最佳做法。你可能听说过一条经验法则，在机器学习中，把你取得的全部数据用70/30比例分成训练集和测试集。或者如果你必须设立训练集、开发集和测试集，你会这么分60%训练集...