由于 Ubuntu 镜像的烧写和之前的 QT 系统存在区别,QT 系统所使用的内核可以不用区分屏幕，而ubuntu 系统不同。所以我们在烧写镜像的时候需要修改对应的内核镜像，我们以烧写 ubuntu18 无桌面版本的镜像为例，镜像存放路径为“iTOP-STM32MP157 开发板网盘资料汇总\03_文件系统源码和镜像\05_ubuntu文件系统\02_制作好的镜像\ubuntu18 无桌面镜像”，
原创 | 文 BFT机器人在2023年的百度云智大会上，各界的科技专家、学者、企业家和创新者再次齐聚一堂，共同探讨和分享最新的人工智能、大数据、云计算等前沿技术和行业趋势。此次大会以"探索未来科技趋势"为主题，旨在引领行业对未来发展方向的思考，并推动科技创新迈上新的台阶。会议开幕式上，百度创始人兼CEO李彦宏发表了主题演讲，分享了百度在人工智能和云计算领域的最新进展和愿景，他强调了人工智能对于社会
让NPU跑起来迅为RK3588开发板设置交叉编译器编译器下载地址是网盘资料“iTOP-3588 开发板\02_【iTOP-RK3588 开发板】开发资料\12_NPU 使用配套资料\03_编译所需工具\Linux”。拷贝 gcc-arm-10.3-2021.07-x86_64-aarch64-none-linux-gnu.tar.gz 到 Ubuntu 的/opt/tool_chain目录下，这里
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# 深度学习最优性能 OTA 实现流程
在进行深度学习模型的开发过程中，不断地进行模型迭代和优化是非常重要的。而在部署模型到生产环境中时，通过 OTA（Over-The-Air）方式进行模型更新是一种常用的方式。本文将向一位刚入行的小白解释深度学习最优性能 OTA 的实现流程，并提供相应的代码示例。
## 深度学习最优性能 OTA 实现流程
下面是深度学习最优性能 OTA 的实现流程，可以使
## 深度学习中的准确率（Accuracy）
深度学习是一种机器学习方法，通过神经网络模型来解决各种复杂的问题。而在深度学习中，准确率（Accuracy）是一个重要的评估指标，用于衡量模型对样本分类的准确程度。本文将介绍什么是准确率以及如何计算准确率，并通过代码示例进行说明。
### 什么是准确率？
准确率是指在给定的数据集中，模型正确分类的样本数量与总样本数量之比。通常以百分比的形式表示，
# 深度学习生成模型简介
## 引言
深度学习生成模型是一种能够通过学习输入数据的分布模式来生成新的数据样本的技术。通过学习数据的潜在特征，生成模型可以用来生成具有相似特征的新数据，这在许多领域中都有广泛的应用，如图像生成、音乐生成和文本生成等。
随着深度学习的快速发展，许多创新的生成模型被提出。本文将介绍几种常见的深度学习生成模型，包括自编码器、生成对抗网络和变分自编码器。
## 自编码
# 深度学习算法的复杂度
## 介绍
深度学习算法是一种基于人工神经网络的机器学习技术，其已经在各个领域取得了巨大的成功。然而，深度学习算法的复杂度很高，需要大量的计算资源和时间来训练和推断。本文将详细介绍深度学习算法的复杂度，并提供代码示例来帮助读者更好地理解。
## 算法复杂度的定义
在计算机科学中，算法复杂度是指算法运行所需的时间和空间资源。时间复杂度表示算法运行所需的时间量级，空间
## 深度学习损失函数图实现流程
```mermaid
flowchart TD
A[了解深度学习损失函数] --> B[选择损失函数]
B --> C[导入相关库和模块]
C --> D[准备数据]
D --> E[定义损失函数]
E --> F[计算损失]
F --> G[可视化损失函数图]
G --> H[总结并分享]
```
##
随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理技术也得到了广泛的应用。其中，ChatGPT作为一种先进的语言处理模型，已经被广泛应用于各种领域之中。然而，如何让ChatGPT自己写出好的Prompt的脚本，却是很多开发者和研究人员一直在探索的问题。一、理解Prompt的本质在让ChatGPT自己写出好的Prompt的脚本之前，首先需要理解Prompt的本质。Prompt是ChatGPT模型的输入，它决定
近年来，人工智能（AI）领域取得了巨大的发展，其中以自然语言处理（NLP）为应用核心的聊天机器人技术更是引人瞩目。在这个背景下，ChatGPT，一个由OpenAI公司开发的聊天机器人，近期在全球范围内引起了广泛的关注和热议。那么，ChatGPT为何能在全球范围内爆火呢？本文将重点探讨这个问题。首先，我们来简单了解一下ChatGPT。ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它可以在大规模
随着人工智能的快速发展，自然语言处理技术已经成为人工智能领域的重要支柱。而ChatGPT作为一种大规模语言模型，需要大量的计算资源和高效的通信网络来保障其算力无损地传输和处理。本文将通过让ChatGPT告诉你如何搭建支持ChatGPT算力的无损网络，来介绍其中涉及的重点词汇或短语。一、大规模语言模型大规模语言模型是指通过海量语料库训练得到的语言模型，具有更高的泛化和推理能力。ChatGPT是一种基
问：矩视云平台SDK可以支持本地检测吗？还是一定要联网呀？答：SDK支持本地检测，无需联网。您只需要下载云平台训练好的模型文件和SDK工具包即可进行线下本地检测。
打开 AndroidStudio 软件，点击“Start a new Android Studio project”新建一个 Native C++工程（因为我们要调用本地库，所以要创建这个 C++实例工程），点击“Next”2.填写创建信息，如下图所示。最后点击“finish”，等待几分钟，创建工程完成。3.在开始写代码前先编译一下刚刚创建的工程，确保空工程
原创 | 文 BFT机器人这篇论文的题目是《MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo》。这是一篇关于深度学习在多视角立体视觉（MVS）中的应用的研究论文。MVS任务的目标是从多个视角的图像中还原出三维场景的深度信息，从而实现准确的三维重建。本文提出了一个名为MVSNet的深度学习架构，该架构能够实现端到端的深度估计，为MV
# 国科大深度学习期末复习笔记制作指南
## 一、整体流程
为了让小白能够顺利实现“国科大 深度学习 期末复习笔记”，我将为你提供以下步骤，并解释每个步骤所需的操作和代码。以下是整个流程的表格形式：
| 步骤 | 操作 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 创建新的笔记文档 | `touch deep_learning_review.md` |
| 2 | 添加标
## 实现深度学习 PDF 下载的流程
为了实现深度学习 PDF 下载的功能，我们可以采取以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 解析网页并获取需要下载的 PDF 的链接 |
| 步骤二 | 下载 PDF 文件 |
| 步骤三 | 保存下载的 PDF 文件到本地 |
接下来，我将逐步介绍每个步骤的具体实现，并提供相应的代码来帮助你理解和实践。
###
# 深度学习macstudio实现指南
## 引言
深度学习是一种先进的机器学习技术，它已经在各个领域展现出了巨大的潜力。MacStudio是一个非常流行的开发环境，提供了丰富的深度学习工具和库。本文将指导你如何在MacStudio中实现深度学习。
在开始之前，请确保你已经安装了MacStudio，并且对Python编程语言和深度学习的基本概念有一定的了解。
## 整体流程
下面是实现"
# 深度学习P-R图表示什么
深度学习是一种机器学习的分支，它模拟人脑的神经网络来实现智能化的学习和决策。在深度学习中，我们通常使用P-R图来评估模型的性能和效果。P-R图代表了精确率（Precision）和召回率（Recall）之间的关系，可以帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
## 精确率和召回率的定义
在深度学习中，我们通常将模型的输出划分为正例（Positive）和负例（Negat
## 深度学习和强化学习的区别
深度学习和强化学习是当今人工智能领域最热门的两个分支。尽管它们都是机器学习的子领域，但在方法和应用方面存在着明显的区别。本文将介绍深度学习和强化学习的区别，并通过代码示例来解释。
### 深度学习
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。它通过学习大量数据来提取特征和模式，并用于分类、回归和生成等任务。深度学习模型通常由多个层次组成，每个层次都包含多个神经元
# PSPNet：语义分割的深度学习网络模型
**摘要：** PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network）是在2017年提出的一种深度学习网络模型，用于解决图像语义分割问题。本文将介绍PSPNet的结构和工作原理，并使用代码示例演示如何使用PSPNet进行图像语义分割。
## 1. 引言
图像语义分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，它的目标是将图像中的每个像素
之前百度都是只有旋转验证码，最近总是出现中文点选验证码。而且中文数量比较多，大图中有固定的7个中文字符需要识别。我首先想到使用通用的中文识别，当时我尝试了很多出名的中文识别但是效果都非常差，基本上全错，完全是不可用的状态。没有办法，只有自己来训练识别模型了。由于中文种类非常多，常用中文就有3500个左右，所以标注数据量非常巨大，经过了两个月的标注，现在终于有了一些成效。起码比通用中文识别强几倍，首
Officially begin
Deep = Many hidden layers
Neurall Network
Find a function in function set.
Goodness of function
Pick the best function
Backpropagation - Backward Pass(反向传播)
反向的neural network
Regressi
1.梯度下降在什么情况运用？①在深度学习中，构建模型时，需要寻求全局最优解时运用。②但是由于梯度下降在出现鞍点的情况无法进行迭代，寻求最优解，故引入随机梯度。③随机梯度指的是在N个样本中随机挑选一个进行梯度下降计算。④在神经网络的过程中，需要考虑到性能和时间，因为梯度下降的性能低，但时间耗费页低，此时的随机梯度呈现相反的状态，为了更好的综合二者的优缺点，引入batch批量随机梯度下降算法。⑤需要注
原书名Deep Learning from Scratch作者：斋藤康毅译者：陆宇杰下载：https://pan.quark.cn/s/c13a3e680975
1.梯度下降是什么意思？①方向：每步的方向是当前坐标点对应的梯度向量的反方向， 每步的距离就是步长 * 当前坐标点所对应的梯度向量的大小（也就是梯度向量的模长）②距离：梯度向量指的是目标函数关于模型参数的偏导数向量。梯度是一个向量，其中每个分量对应于目标函数在相应参数上的偏导数。梯度向量的方向指向了函数在当前参数取值处的最大上升方向，也就是函数变化最快的方向。
#include#include#includeusing namespace std;const int MAX=100010;int a[MAX],dp[MAX],d[MAX];int n;int find(int r,int p){ int l=1,m; while(l<=
原创 | 文 BFT机器人腾讯混元大模型“霸气”亮相9月7号，在深圳举行的2023腾讯全球数字生态大会上，腾讯混元大模型正式亮相，并宣布通过腾讯云对外开放。腾讯混元大模型是由腾讯全链路自研的通用大语言模型，拥有超千亿参数规模，预训练语料超2万亿tokens，具备强大的中文创作能力，复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力。面对“百模大战”的市场环境，混元突胜关键在哪腾讯集团副总裁蒋杰说：“
AI算力？听起来高大上的名字它究竟是什么呢？人工智能（Artificial Intelligence）英文缩写为AI，人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术，它是利用计算机科学和相关技术研究、开发的一种智能型系统。人工智能技术在现代社会中的应用已经变得越来越广泛如：在医疗领域中，可以使用AI技术进行医学影像分析、诊断、预测等；在金融领域中，可以利用AI技术进行风险管理、欺诈检测、信用评估等；在制
# 如何使用GPU推动深度学习
## 引言
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，对于大规模的数据处理和复杂的模型训练来说，通常需要使用到图形处理单元（Graphics Processing Unit，GPU）来加速计算过程。本文将介绍如何使用GPU推动深度学习，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
以下是使用GPU推动深度学习的一般流程：
```mermaid
jour