#致知穷理，学古探微；立德立言，无问西东。有一段时间没写这个系列了，一个是我遇到的都是些小问题，大部分情况下还是我自己的问题，另一个也是一直忙于调试代码，导致了没有太多的时间去使用EDA软件。今天重新提及一下这个系列，也是我最近遇到的问题 and 解决方法。一、 在Robei EDA里连接内部信号一般来说，在代码模块之间的例化上，会存在两种端口例化的情况，一种是端口配输入输出线，直截了当，另一种是
九、Deep Learning的常用模型或者方法9.1、AutoEncoder自动编码器 Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中的权重。自然地，我们就得
# EDA在Python中的应用
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是数据科学中的一个重要环节。EDA的主要目的在于帮助我们了解数据的基本特征，识别潜在的模式、异常值，以及检验数据的假设等。借助Python的强大数据处理功能，EDA不仅变得更加高效，而且更加直观。
## 1. EDA的基本步骤
进行探索性数据分析一般包括以下几个步骤：
1. 数
# 深度学习在育种中的应用
在现代农业中，深度学习技术可以用来改善作物育种的效率和精确度。本篇文章将为你提供一个详细的流程图，以及每一步的代码示例，帮助你理解如何实现深度学习在育种中的应用。
## 流程步骤
以下是实现深度学习在育种中的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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在深度学习中，“维度”指的是数据的结构或数组的每个轴的长度。每个维度表示数据的不同特征或轴。为了更好地理解维度，我们可以通过一些示例来说明。1. 一维数据示例: 向量[2, 4, 6, 8]维度: 1（这是一个一维数组）长度: 4（数组中有4个元素）2. 二维数据示例: 矩阵[
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
]维度: 2（这是一个二维数组）形状: (3
1.Introduction1.1 Example - Database mining Large datasets from growth of automation/web. E.g., Web click data, medical records, biology, engin
竞争是为了提升效率，而不是浪费资源，重复造轮子。力量来自团结，团结来自信仰。 （一）什么是赋能 赋能，在英文中就是empowerment，也就是授权，指的是组织下沉权力，尊重员工特别是一线员工的自主权和决策权；让每个人都有一定的决策权，充分发挥员工的聪明才智与潜能，帮助企业赢得竞争优势。通过释放权力，通过各种保障和服务，团队的组织成员在行动时不仅仅依赖上级命令，而是最大限度发挥个人才智和潜
软件下载在官方网站http://robei.com/eda.php 这里，就可以直接在网站上下载EDA软件，不需要注册和申请啥的。（但是软件的License是需要申请的） 下载好之后，是一个zip包，解压后是这个样子的。 这里有两个PDF和一个EXE文件，那个 Robei_install_Register 文件就是Robei的安装指导，看了这个文件基本就不需要看我的博客了orz。 想继
项目说明本项目分为两个部分，第一部分是CV进行光流估计的演示，第二部分是深度学习解决光流估计的开山之作：Flownet的飞桨复现加个链接RAFT 光流估计模型OpenCV光流估计算法光流估计是一个非常有趣的研究方向，可以帮助其他的机器视觉模型更好的理解视频内容，到视频的重点。在Flownet之前就有许多的传统算法，可以计算出光流，本部分会尽可能的描述清楚。视觉算法库OpenCV中最为常用的光流
激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。从工作原理上讲，与微波雷达没有根本的区别: 向目标发射探测信号(激光束), 然后将接收到的从目标反射回来的信号 (目标回波) 与发射信号进行比较, 作适当处理后,就可获得目标的有关信息, 如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数, 从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别
# 深度学习在交通中的应用
## 引言
深度学习在交通领域中的应用已经取得了显著的成果。通过利用深度神经网络和大规模的交通数据，我们可以实现交通预测、交通流优化、交通事故预测等功能。对于刚入行的小白来说，掌握深度学习在交通中的应用是一个非常有挑战性但又非常有意义的任务。本文将指导小白完成整个流程，并提供相应的代码和注释。
## 整体流程
下面是深度学习在交通中的应用的整体流程。
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作者：Karsten Noe 编译：ronghuaiyang导读通过使用预训练网络在遥感图像应用中减少对标注数据的需求。深度学习是一个了不起的方法，用于遥感数据集，如卫星或航空照片的目标检测和分割/匹配。然而，就像深度学习的许多其应用场景一样，获得足够的带标注的训练数据可能会耗费大量的时间。在这篇文章中，我将介绍一些我们的工作，即使用预先训练好的网络来在遥感数据的目标检测任
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2022-08-29 20:03:11
82阅读
1.背景介绍深度学习已经成为处理大规模数据和复杂任务的主要工具。然而，在实际应用中，深度学习模型的训练和优化
1、原理图设计上拉电阻可以选择10k控制多路舵机（4.8V）要考虑电流，选5V电源芯片的时候要注意筛选电流。免费验证板里面可以抄作业（有别画好的电路图，直接拿来用），先保存到自己的工程，然后在客户端打开，就可以复制粘贴了；3.3V主要是给主控芯片供电，对电流基本没要求，以防万一可以选大点（1A）。RXD、TXD不要搞反了，芯片RXD接的是串口烧录器的TXD，芯片TXD接的是串口烧录器的RXD，两个
文章目录1简介2.参数与超参数3.Embedding Layer4.Convolution Layer5.Max-Pooling Layer6.SoftMax 分类 Layer7.小的变种8 . Text CNN 的tf实现9. 与 LeNet 作比较10. TextCNN 论文中的网络结构 1简介TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法，由 Yoon Kim 在 “Convolu
作者：禅与计算机程序设计艺术 《深度学习中的深度学习》技术博客文章 1. 引言 1.1. 背景介绍 深度学习作为一种新兴的机器学习技术，近年来在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了举世瞩目的成果。它通过多层神经网络的构建，能够高效地学习复杂的非线性特征，从而实现对数据的准确预测。本文将介绍深
原创
2023-07-01 07:05:08
208阅读
# 深度学习中的 Scheduler 实现
## 引言
深度学习是一种强大的机器学习技术，但是在训练过程中，往往需要大量的时间和计算资源。为了更好地控制训练过程，提高模型的性能，我们可以使用 Scheduler 对深度学习模型进行调度。本文将向你介绍如何在深度学习中实现 Scheduler。
## Scheduler 的作用
Scheduler 是一种用于调整训练过程中学习率（learning
1.背景介绍深度学习是一种人工智能技术，它通过模拟人类大脑中的神经网络结构和学习过程，来实现对数据的自动学习和分析。随着计算能力的提高和大
1.背景介绍推荐系统是现代互联网企业的核心业务之一，它通过对用户的行为、兴趣和需求进行分析，为用户提供个性化的产品或服务建议。随着数据量的增加和计算能力的提升，深度学习技术在推荐系统中的应用逐渐成为主流。本文将从深度学习的原理和算法入手，详细介绍深度学习在推荐系统中的应用，并通过具体代码实例进行说明。2.
1.背景介绍深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习和决策，使得机器接起来，使得
