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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種，一個(gè)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

Deep Voice是百度AI研究院一個(gè)由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的高質(zhì)量語(yǔ)音轉(zhuǎn)（TTS ）系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅提高的模擬的時(shí)間，百度還優(yōu)化了它出錯(cuò)的概率。甚至還在...

2018-04-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.5萬(wàn) 0

深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在超分辨率領(lǐng)域的9個(gè)模型

我們?cè)窒磉^(guò)的實(shí)時(shí)圖像識(shí)別只是其中一種應(yīng)用。我們還可以利用深度學(xué)習(xí)來(lái)做超分辨率。我們這次就分享一下用于超分辨率的深度學(xué)習(xí)基本框架，以及衍生出的各種網(wǎng)絡(luò)模...

2018-07-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.5萬(wàn) 0

使用tf.keras 訓(xùn)練、導(dǎo)出及提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整個(gè)流程

我們希望訓(xùn)練出的模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)新圖像的這些標(biāo)簽。為此，我們會(huì)嘗試使用針對(duì)天氣和地面標(biāo)簽提供兩種獨(dú)立輸出的網(wǎng)絡(luò)。預(yù)測(cè)天氣標(biāo)簽是多類別分類問(wèn)題的一個(gè)例子...

2018-09-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像 TensorFlow 1.5萬(wàn) 0

梯度爆炸問(wèn)題的介紹和如何解決爆炸問(wèn)題詳細(xì)概述

最近在做一個(gè)文本檢測(cè)的項(xiàng)目，在訓(xùn)練的過(guò)程中遇到了很嚴(yán)重的梯度爆炸情況，今天就來(lái)談?wù)勌荻缺ㄔ趺唇鉀Q。

2018-04-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度 1.5萬(wàn) 0

認(rèn)知卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何處理圖像_它為何重要？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)今大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐者的重要工具。但是，理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并開(kāi)始嘗試運(yùn)用著實(shí)是一個(gè)痛苦的過(guò)程。本文的主要目的是了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何處理圖像...

2019-01-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別 1.5萬(wàn) 0

構(gòu)建一個(gè)決策樹并查看它如何進(jìn)行預(yù)測(cè)

正如你所看到的，決策樹非常直觀，他們的決策很容易解釋。這種模型通常被稱為白盒模型。相反，正如我們將看到的，隨機(jī)森林或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被認(rèn)為是黑匣子模型。...

2018-07-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 1.5萬(wàn) 0

引入Mask R-CNN思想通過(guò)語(yǔ)義分割進(jìn)行任意形狀文本檢測(cè)與識(shí)別

網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由四部分組成，骨干網(wǎng)feature pyramid network (FPN) ，文本候選區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)region proposal netw...

2018-08-07 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文本 1.5萬(wàn) 0

三種回歸算法及其優(yōu)缺點(diǎn)，將會(huì)為我們理解和選擇算法提供很好的幫助

在這一簡(jiǎn)單的模型中，單變量線性回歸的任務(wù)是建立起單個(gè)輸入的獨(dú)立變量與因變量之間的線性關(guān)系；而多變量回歸則意味著要建立多個(gè)獨(dú)立輸入變量與輸出變量之間的關(guān)系。

2018-03-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.5萬(wàn) 0

可以將深度學(xué)習(xí)圖像分類器用于目標(biāo)檢測(cè)嗎？

本文緣起于一位網(wǎng)友向原作者請(qǐng)教的兩個(gè)關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)的問(wèn)題：①如何過(guò)濾或忽略我不感興趣的類？②如何在目標(biāo)檢測(cè)模型中添加新的類？這是否可行？

2018-05-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1.4萬(wàn) 0

算法是指什么？算法概述

算法是指解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述，是一系列解決問(wèn)題、高度符合邏輯性、可執(zhí)行性的指令集合，代表運(yùn)用系統(tǒng)方法描述解決問(wèn)題的策略機(jī)制。

2023-02-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 1.4萬(wàn) 0

從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門嵌入式視覺(jué)應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)

目前嵌入式視覺(jué)領(lǐng)域最熱門的話題之一就是機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)涵蓋多個(gè)行業(yè)大趨勢(shì)，不僅在嵌入式視覺(jué) (EV) ，而且在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算中均發(fā)揮著極為顯赫的作...

2018-01-07 標(biāo)簽：嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.4萬(wàn) 0

為什么CNN不能從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)平移不變性？

論文的觀點(diǎn)是數(shù)據(jù)集里的圖像自帶“攝影師偏差”，很可惜論文作者做出的解釋很糟糕，一會(huì)兒講分布，一會(huì)兒講數(shù)據(jù)增強(qiáng)，非常沒(méi)有說(shuō)服力。但是這個(gè)觀點(diǎn)確實(shí)值得關(guān)注，...

2018-06-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 CNN 1.4萬(wàn) 0

通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法為黑白老照片自動(dòng)上色，帶我們重新憶起那段老時(shí)光！

現(xiàn)在，隨著數(shù)據(jù)集的增加，由于我們處理的是高分辨率圖像，因此我們需要更多的計(jì)算能力。為此，我個(gè)人更喜歡使用 Deep Cognition 的 Deep L...

2018-09-07 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像深度學(xué)習(xí) 1.4萬(wàn) 0

是什么讓變分自編碼器成為如此成功的多媒體生成工具呢？

標(biāo)準(zhǔn)自編碼器能學(xué)習(xí)生成緊湊的數(shù)據(jù)表達(dá)并重建輸入數(shù)據(jù)，然而除了像去噪自編碼器等為數(shù)不多的應(yīng)用外，它的應(yīng)用卻極其有限。其根本原因在于自編碼器將輸入轉(zhuǎn)換為隱含...

2018-04-19 標(biāo)簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.4萬(wàn) 0

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的五大算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的每一類學(xué)習(xí)過(guò)程通常被歸納為一種訓(xùn)練算法。訓(xùn)練的算法有很多，它們的特點(diǎn)和性能各不相同。問(wèn)題的抽象人們把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程轉(zhuǎn)化為求損失函數(shù)f的...

2017-11-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 1.4萬(wàn) 0

移動(dòng)機(jī)器人避障常用傳感器及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

動(dòng)機(jī)器人是機(jī)器人的重要研究領(lǐng)域，人們很早就開(kāi)始移動(dòng)機(jī)器人的研究。移動(dòng)機(jī)器人智能的一個(gè)重要標(biāo)志就是自主導(dǎo)航，而實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主導(dǎo)航有個(gè)基本要求——避障。

2018-05-15 標(biāo)簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)機(jī)器人 1.4萬(wàn) 0

tf.data API的功能和最佳實(shí)踐操作

tf.data API 通過(guò) tf.data.Dataset.prefetch 轉(zhuǎn)換提供了一個(gè)軟件 pipelining 操作機(jī)制，該轉(zhuǎn)換可用于將數(shù)據(jù)生...

2019-01-11 標(biāo)簽：加速器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)管道 1.4萬(wàn) 0

圖像生成領(lǐng)域的一個(gè)巨大進(jìn)展：SAGAN

近年來(lái)，生成圖像建模領(lǐng)域出現(xiàn)了不少成果，其中最前沿的是GAN，它能直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，生成高保真、多樣化的圖像。雖然GAN的訓(xùn)練是動(dòng)態(tài)的，而且對(duì)各方面的設(shè)...

2018-10-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像 GAN 1.4萬(wàn) 0

一種新穎的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的圖像復(fù)原算法—RL-Restore

至此，RL-Restore算法已經(jīng)擁有了較好的工具選取策略，還需要解決對(duì)“中間結(jié)果”進(jìn)行復(fù)原的挑戰(zhàn)。前文已經(jīng)提到，由于前面的復(fù)原步驟可能引入新的未知失真...

2018-05-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像 CNN 1.3萬(wàn) 0

一款只通過(guò)單個(gè)普通的2D攝像頭就能實(shí)時(shí)捕捉視頻中的3D動(dòng)作的系統(tǒng)

在CNN的骨骼預(yù)測(cè)當(dāng)中，最重要的骨盆的3D姿勢(shì)，他們提出的姿態(tài)公式得出的結(jié)果，吻合度可與世界最先進(jìn)的離線方法媲美。通過(guò)組合預(yù)測(cè)2D和3D關(guān)節(jié)位置來(lái)確保關(guān)...

2018-05-14 標(biāo)簽：3D 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手機(jī)攝像頭 1.3萬(wàn) 0

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IOT

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IoT是Internet of Things的縮寫，字面翻譯是“物體組成的因特網(wǎng)”，準(zhǔn)確的翻譯應(yīng)該為“物聯(lián)網(wǎng)”。物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things）又稱傳感網(wǎng)，簡(jiǎn)要講就是互聯(lián)網(wǎng)從人向物的延伸。
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STM32F103C8T6是一款集成電路，芯體尺寸為32位，程序存儲(chǔ)器容量是64KB，需要電壓2V~3.6V，工作溫度為-40°C ~ 85°C。
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硬件工程師Hardware Engineer職位要求熟悉計(jì)算機(jī)市場(chǎng)行情；制定計(jì)算機(jī)組裝計(jì)劃；能夠選購(gòu)組裝需要的硬件設(shè)備，并能合理配置、安裝計(jì)算機(jī)和外圍設(shè)備；安裝和配置計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)；保養(yǎng)硬件和外圍設(shè)備；清晰描述出現(xiàn)的計(jì)算機(jī)軟硬件故障。
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Wi-Fi模塊又名串口Wi-Fi模塊，屬于物聯(lián)網(wǎng)傳輸層，功能是將串口或TTL電平轉(zhuǎn)為符合Wi-Fi無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信標(biāo)準(zhǔn)的嵌入式模塊，內(nèi)置無(wú)線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議IEEE802.11b.g.n協(xié)議棧以及TCP/IP協(xié)議棧。傳統(tǒng)的硬件設(shè)備嵌入Wi-Fi模塊可以直接利用Wi-Fi聯(lián)入互聯(lián)網(wǎng)，是實(shí)現(xiàn)無(wú)線智能家居、M2M等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的重要組成部分。
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Proteus軟件是英國(guó)Lab Center Electronics公司出版的EDA工具軟件（該軟件中國(guó)總代理為廣州風(fēng)標(biāo)電子技術(shù)有限公司）。它不僅具有其它EDA工具軟件的仿真功能，還能仿真單片機(jī)及外圍器件。
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TMS320F28335是一款TI高性能TMS320C28x系列32位浮點(diǎn)DSP處理器
靜電防護(hù)

靜電防護(hù)

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為防止靜電積累所引起的人身電擊、火災(zāi)和爆炸、電子器件失效和損壞，以及對(duì)生產(chǎn)的不良影響而采取的防范措施。其防范原則主要是抑制靜電的產(chǎn)生，加速靜電泄漏，進(jìn)行靜電中和等。
ESP8266

ESP8266

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wifi模塊ESP8266的默認(rèn)波特率是115200，但是單片機(jī)不能達(dá)到那么快的傳輸速率，只能使用4800bps，那么設(shè)置的時(shí)候，必不可少的要先用轉(zhuǎn)串口調(diào)試下載器。

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