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尝试使用华为AI芯片实现边缘计算应用 2021-07-19

《我们为什么说AI芯片大有可为》 链接: link.“人工智能的运用分成两个阶段,一是学习训练阶段,二是推理阶段,此与应用程序相类似,程序开发阶段即为学习训练阶段,程序正式上线执行运作则为推理阶段。开发即是船舰在船坞内打造或维修,执行则为船舰出海航行作业执勤。”图片来源:NVIDIA“训练与推理阶段对运算的要求有所不同,训练阶段需要大量繁复的运算,且为了让人工智能模型获得更佳的参数调整数据,运算的

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#人工智能
“机器视觉+深度学习”进阶步骤

文章目录前言一、Stanford CS230(吴恩达 深度学习 Deep Learning | Autumn 2018)二、Stanford CS231N (李飞飞计算机视觉课程)1.引入库2.读入数据总结合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一

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#计算机视觉#机器学习#人工智能 +2
机器视觉监控系统开发与高速视频信号编解码问题备忘录

文章目录前言一、瑞芯微SoC芯片相关资料1. RK3399Pro2. RK3588二、瑞芯微MMP媒体处理软件平台三、RK3588x资料四、BT1120相关资料五、LVDS相关资料其他前言此文章仅为个人备忘录一、瑞芯微SoC芯片相关资料1. RK3399ProRK3399Pro入门教程(7)RTSP库的使用RK3399Pro入门教程(8)6路1080P30帧解码显示范例RK3399Pro入门教程(

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#linux#opencv#计算机视觉 +2
微机原理与接口技术 · 第6章《GPIO 通用输入 / 输出接口》知识点全梳理

本文系统梳理STM32F103系列GPIO通用输入/输出接口核心知识,涵盖引脚分组与命名、内部结构与八种工作模式(含推挽/开漏输出区别)、寄存器配置(CRL/CRH、IDR、ODR、BSRR等)、RCC时钟使能机制、固件库函数应用及实际使用实例。重点解析了输入/输出模式选择原则、输出速度设置策略及复用功能映射,强调通过寄存器操作实现精准控制,为嵌入式开发提供坚实基础。

#单片机#嵌入式硬件#stm32
微机原理与接口技术 · 第3章《STM32F1 系列微控制器》知识点梳理

本文系统梳理STM32F1系列微控制器核心知识点,涵盖架构、存储映像、时钟结构、引脚配置与最小系统设计。重点解析STM32F103ZET6的Cortex-M3内核、四总线架构与总线矩阵机制,详解DMA数据搬运原理及其四大优势;阐明Flash/SRAM/FSMC/SDIO功能差异;详述存储器4GB线性映射与小端模式;深入讲解时钟系统、启动模式及三种低功耗模式(休眠、停止、待机),为嵌入式开发提供理论

#stm32#嵌入式硬件#单片机
微机原理与接口技术 · 第1章《微型计算机基础知识》知识点全梳理

嵌入式操作系统(EOS):用于嵌入式系统的操作系统,包含底层驱动、系统内核、设备驱动接口、通信协议、图形界面等,负责软硬件资源分配与任务调度。

#stm32#单片机#嵌入式硬件 +2
基于斯托克斯向量偏振信息的水下视觉增强方法

偏振去雾成像、水下偏振成像等偏振成像方法是这几年比较热门的一个研究方向,每次学术会议一定会有人讲相关的内容。但是相关的技术距离实际应用仍有多远的距离,尚不得而知。本文简介的是最新一期Optics Express上​西安电子科技大学邵晓鹏教授课题组的研究论文。Enhancement of underwater vision by fully exploiting the polarization i

【CVPR 2025】偏振光学相关论文记录

本研究针对已知背景条件下的视频透射率遮罩(alpha matte)提取这一长期存在的难题展开研究。尽管过去数十年间已研究了多种基于颜色或偏振的方法,但由于这些方法仅依赖单一模态(颜色或偏振),该问题仍为不适定问题。我们提出偏振色屏遮罩法(Polarized Color Screen Matting)——一种通过联合颜色与偏振信号实现透射率遮罩及前景色彩恢复的单帧、逐像素遮罩理论。通过对漫反射-镜面

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#计算机视觉#人工智能
三维建模与3D打印 2021-10-12

三维建模与3D打印前言一、什么是三维建模?二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、什么是三维建模?用SolidWorks建模一个玫瑰花: link.二、使用步骤1.引入库代码如下(示例):

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#深度学习#人工智能#计算机视觉 +2
到底了