这篇是很早就写好了 (大概应该是两三年前吧)，前几天翻公众号平台没有这篇内容，所以这里补上，其实非常之实用，属于是屡试不爽的教程，主要面向新手用户或者是需要经常装机的装机大师。当然其实可以方便地迁移到如 ubuntu20、ubuntu22、cuda12 等文章中没有涉及但目前常用的版本安装。本周五天带来五篇解读自动驾驶芯片内容，包括英特尔 Mobileye EyeQ、高通骁龙 Ride、特斯拉 F

本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。在ShowMeAI前一篇文章 卷积神经网络解读 中我们对以下内容进行了介绍：本篇内容ShowMeAI展开介绍和总结几个有名的典型CNN案例。这些CNN是最典型和有效的结构，吴恩达老师希望通过对具体CNN模型案例的分析讲解，帮助我们理解CNN并训练实际的

比如英码科技的IVP03C、IVP03X这两款智能工作站（边缘计算盒子），就是搭载了强悍的TPU处理器，具备卓越的计算能力，算力高达17.6TOPS和32TOPS，同时支持浮点运算，卓越的芯片性能可以满足多种较复杂的长尾算法运算需求，赋能多领域实现AI应用。比如英码科技的智能工作站，搭载的就是高效的NPU，具备高效、高性能的算力，能够高效精准完成视频的智能分析处理任务，助力不同领域实现智能化应用。

只看官方算力大小不完全能体现出不同GPU的差异和好坏，比如显存带宽对最终耗时也会产生较大影响，这里以深度学习典型任务为例进行实测对比。* GPU显存大小也是重要的使用考量因素，关于GPU的账面参数对比可以参考。，硬件更详细的参数可以从这个。

作为Java后端开发，平时开发API接口的时候经常需要定义Controller、Service、Dao、Mapper、XML、VO等Java对象。我们甚至使用代码生成器来通过数据库生成这些代码！有没有什么办法可以让我们不写这些代码，直接操作数据库生成API接口呢？今天给大家推荐一款工具magic-api，来帮我们实现这个小目标！magic-api是一个基于Java的接口快速开发框架，编写接口将通过

Docsify是一款开源的文档生成工具，目前在Github上已有21K+Star。Docsify可以快速帮你生成文档网站，不同于VuePrese和Hexo的地方是它不会生成静态的.html文件，所有转换工作都是在运行时。今天带大家体验了一把Docsify，使用Docsify来搭建文档网站确实简单、快捷。对比使用VuePress和Hexo来搭建文档，虽然功能没有那么强大，但是Docsify无需编译、

智能解读图像信息，让视觉叙事如影随形，畅所欲言无极限！。

当我们使用MyBatis的时候，需要在mapper.xml中书写大量的SQL语句。当我们使用MyBatis Generator（MBG）作为代码生成器时，也会生成大量的mapper.xml文件。其实从MBG 1.3.6版本以后，MyBatis官方已经推荐使用Dynamic SQL，使用这一新特性基本就不用写mapper.xml文件了，使用起来非常方便，推荐给大家！在我们使用Spring的时候，有X

一个标量就是一个单独的数。只具有数值大小，没有方向（部分有正负之分），运算遵循一般的代数法则。向量指具有大小和方向的量，形态上看就是一列数。AI中的应用：在机器学习中，单条数据样本的表征都是以向量化的形式来完成的。向量化的方式可以帮助AI算法在迭代与计算过程中，以更高效的方式完成。矩阵是二维数组，其中的每一个元素被两个索引确定。矩阵在机器学习中至关重要，无处不在。AI中的应用：样本以矩阵形态表示：

Metabase是一款简单、快捷的BI（数据可视化）工具，在Github上已有27k+Star，可见其是非常流行的。使用Docker搭建非常快速，5分钟即可完成搭建和设置；人人可用的数据可视化工具，你不需要懂SQL；提供了丰富的仪表盘界面，真正颜值在线的工具，支持数据自动刷新；支持自定义SQL查询，适合懂SQL的人使用；强大的数据透视功能，可以根据数据自动生成仪表板；可以进行多表数据的关联分析，并