首页
建站知识
建站知识
/
2025/12/27 15:30:35
http://www.tqpw.cn/ZnJkEFXq.shtml
相关文章
BAT人工智能生态时局图:全面战争爆发前夜
本文经AI新媒体量子位(公众号ID:qbitai)授权转载,转载请联系出处 本文长度为6700字,建议阅读10分钟 在AI“赋能”的战争里,较量的是平台、技术、场景、生态等多方面的综合实力。 人工智能站在最关键的路口。 所谓的第四…
阅读更多...
一文入门 3D 视觉算法基础
文章同步发于 github 仓库和知乎。3D 视觉算法包括很多内容,此文仅当作入门了解些概念定义和知识概括。 背景知识 3D图像描述有多种方法,常见的如下: 点云网格(meshes)基于视图的描述深度图像(depth imag…
阅读更多...
【Unity引擎核心-Object,序列化,资产管理,内存管理】
文章目录 整体介绍Native & Managed Objects什么是序列化序列化用来做什么Editor和运行时序列化的区别脚本序列化针对序列化的使用建议 Unity资产管理导入Asset Process为何要做引擎资源文件导入Main-Assets和 Sub-Assets资产的导入管线Hook,AssetPostprocessor…
阅读更多...
cv基础组队学习(下)-Task03 Haar特征描述算子-人脸检测
3.1简介 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示,在2001年,Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》,在AdaBoost算法的…
阅读更多...
注意力机制和Seq2seq模型
注意力机制 在“编码器—解码器(seq2seq)”⼀节⾥,解码器在各个时间步依赖相同的背景变量(context vector)来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时,背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输…
阅读更多...
PytorchTotrial4_注意力机制和Seq2seq模型
注意力机制 在“编码器—解码器(seq2seq)”⼀节⾥,解码器在各个时间步依赖相同的背景变量(context vector)来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时,背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输…
阅读更多...
【AI 顶会】NIPS2019接收论文完整列表
NeurIPS2019 NeurIPS 2019的论文结果已经出炉, 包括了36篇oral和164篇spotlights共1428篇论文。可以看到论文的主题还是以深度学习、神经网络、图、优化、通用性、鲁棒性以及效率等方面为主。详细的列表见下文,官方发布论文链接后会及时同步,如果想及时学习文章可以在主流搜…
阅读更多...
8位12指令硬布线CPU设计
实验f4a 8位12指令硬布线CPU设计 模型机是计算机的缩细模型,通过它可以理解计算机整机的结构及功能,理解CPU、存储器、中断控制器、接口的结构及实现逻辑和各部件之间的接口关系。本次课程设计的主要内容是利用Intel公司的EPF10K10LC84-4的内部可编程资…
阅读更多...
STM32F103C8T6配置RTC显示年月日时分秒(日历)
1、RTC介绍 一、主要框图 二、介绍 RTC模块拥有一组连续计数的计数器,在相应软件配置下,可提供时钟日历的功能。修改计数器的值可以重新设置系统当前的时间和日期。 RTC 模块和时钟配置系统 (RCC_BDCR 寄存器 ) 处于后备区域,即在系统复位或…
阅读更多...
[YOLOv8] 缺陷检测之如何划分训练集,验证集和测试集
源代码说明 包含对应的python代码,测试用到的图像及其标注文件。 https://download.csdn.net/download/u011775793/88631532 什么是训练集,验证集和测试集? 在机器学习中,训练集、验证集和测试集是用于评估模型性能的三个不同…
阅读更多...
yolov8行人识别教程(2023年毕业设计+源码)
yolov8识别视频 直接上YOLOv8的结构图吧,小伙伴们可以直接和YOLOv5进行对比,看看能找到或者猜到有什么不同的地方? Backbone:使用的依旧是CSP的思想,不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使
阅读更多...
iMX8MM u-boot2021.04移植
iMX8MM u-boot2021.04移植 1. 添加板子1.1 添加配置文件1.2 添加板级文件1.3 添加设备树文件 2. 修改设备树2.1 修改DDR2.2 修改网卡2.3 修改SD卡2.4 关闭屏幕和TypeC 3. 编译下载3.1 编译ATF3.2 下载firmware-imx3.3 编译uboot3.4 下载验证 4. 总结 我移植的板子是讯为i.MX8MM…
阅读更多...
yolov8pose 瑞芯微RKNN芯片、地平线Horizon芯片、TensorRT部署
特别说明:参考官方开源的yolov8代码、瑞芯微官方文档、地平线的官方文档,如有侵权告知删,谢谢。 模型、测试图像、测试结果、完整代码,放在github上,参考链接 模型和代码。 由于之前写了几篇yolov8检测、分割相关的板端…
阅读更多...
Rocky 8 安装手册
1、关于Rocky 系统的简介 2004年,Gregory Kurtzer和CentOS的其他创始成员基于开源的RHEL创建了CentOS,将Enterprise Linux引入了社区。2014年,红帽宣布正式赞助CentOS。CentOS的几个核心团队入职Red Hat专门负责其开发。并在Red Hat的理事会中…
阅读更多...
Android编译优化:D8和R8
如果日常做Android开发的你不关注Google针对编译优化的话做的努力的话,会对D8和R8这两个名词会比较陌生。最近要升级工程的Gradle版本,正好涉及到开启D8和R8的问题,笔者就简单整理解释下这两者的作用和概念。 一张图概括Android编译器进化 图…
阅读更多...
ARMv8-AArch64 的异常处理模型详解之异常处理概述Handling exceptions
异常处理模型详解之异常处理概述 一,异常处理相关概念二,异常处理概述 一,异常处理相关概念 在介绍异常处理之前,有必要了解一些关于异常处理状态的术语: 当处理器响应一个异常时,我们称该异常被获取了&a…
阅读更多...
基于YOLOV8+Pyqt5光伏太阳能电池板目标检测系统
1、YOLOV8算法 YOLOv8 是当前效果较好的目标检测 算法,它的核心网络来源于 DarkNet-53,该网络初次在 YOLOv3中被引入,并深受 ResNet[12] 的影响。DarkNet-53 使用了残差机制,并连续添加了卷积模块来加强其功能性。 这 53 层的构造使其在性能上与 ResNet-152 相当, 但其处…
阅读更多...
基于YOLOv8的行人目标检测项目(超级详细)
1.下载数据集 在这里我直接用的是WiderPerson数据集,这个数据集可以从以下的官网地址获取: http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/sfzhang/WiderPerson/ 在这里我也准备了网盘版本以供大家获取: 链接:https://pan.baidu.com/s/18_f…
阅读更多...
51单片机点亮8位数码管
51单片机和数码管介绍: 51单片机是一种常见的微控制器,它有足够的I/O端口来驱动8位数码管。下面是一种实现方式 首先,我们需要将8位数码管(也叫8段数码管)连接到一个I/O端口。通常情况下,我们需要对8位数码管的每个段 (a-g和 dp)进行控制。这样,我们需要7个1/0端口来控…
阅读更多...
yolov8 opencv模型部署(python版)
TensorRT系列之 Windows10下yolov8 tensorrt模型加速部署 TensorRT系列之 Linux下 yolov8 tensorrt模型加速部署 TensorRT系列之 Linux下 yolov7 tensorrt模型加速部署 TensorRT系列之 Linux下 yolov6 tensorrt模型加速部署 TensorRT系列之 Linux下 yolov5 tensorrt模型加速…
阅读更多...
推荐文章
怎么用esc服务器做网站,云服务器esc能做网站
平邑做网站哪家好 平邑网站价格 网站建设推广 网站制作
第一章 认识Java 2019-09-28
SaaSpace:6种最好的免费网站建设者软件
python工具方法 29 基于Flask搭建自己的视频服务器网站
传统企业网站\电子商务公司\互联网公司为什么要做网站优化
宝安中心地铁站是几号线网上商城运营方案
当当网的网站建设目标是哔哩哔哩黄页网站
药品和医疗器械网站icp备案前置审批流程学校asp网站
360网站建设商家职友集 一家做公司点评的网站
php网站开发的第三章模特公司网站源码
山东营销型网站电子商务网站建设多少钱