多输入通道（互相关）例如彩色图像具有标准的RGB通道来代表红、绿和蓝。当我们添加通道时，我们的输入和隐藏的表示都变成了三维张量。例如，每个RGB输入图像具有3×h×w3×h×w的形状。将这些张量ci连结在一起可以得到形状为ci×kh×kw的卷积核。由于输入和卷积核都有ci个通道，我们可以对每个通道输入的二维张量和卷积核的二维张量进行互相关运算，再对通道求和（将ci的结果相加）得到二维张量。这是多通
最近也在学习深度学习，第一步就是把卷积运算搞定了，用C代码实现多通道多输出的卷积运算非常有助于理解卷积原理，然后算法就可以跨平台运行啦。我是从嵌入式转到做深度学习的，现在的工作内容也是把别人做好的算法移植到嵌入式平台上。现在AI芯片可以直接跑caffe网络了，省去了一点一点移植caffe网络啦。自己写一遍代码对Blob数据存取也非常有帮助。 &
前言：YOLOV3学习笔记，记录对卷积层，池化层，yolo层的理解，阐述深度学习中卷积核，通道数相关名词的含义。yolov3-tiny网络如下： 卷积层0层为卷积层，其中filters=16，表示的卷积核的个数，即所做的卷积的次数。size=3*3/1，表示每个卷积核的尺寸为3*3，卷积移动的步长为1，意味着输出的图像尺寸与输入的大小一致。如果步长为2，则输出的图像尺寸将是输入的一
引言从本质上说，WCF是一个通信服务框架，它允许我们使用不同的传输协议，使用不同的消息编码形式，跟不同的WS-*系列规范交互，而所有这些细节都是由通道堆栈来处理的。在《WCF专题系列（8）：深度通道编程模型Part 1—设计篇》中，对于WCF中的通道模型有了深入的认识，本文中，我将通过实例来说明在通道模型中，服务端是如何接收消息，客户端是如何发送消息的。 服务端通道本文将不使用WCF的编程模型，而
卷积过程对 一个通道的图像进行卷积， 比如10个卷积核，得到10个feature map， 那么输入图像为RGB三个通道呢，输出就为 30个feature map 吗， 答案肯定不是的， 输出的个数依然是 卷积核的个数，仍然是10个featuremap， 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数。下面是具体的细节：一个卷积核得到的特征提取是不充分的，我们可以添加多个卷
多输入通道和多输出通道前面两节里用到的输入和输出都是二维数组，但真实数据的维度经常更高。例如，彩色图像在高和宽2个维度外还有RGB（红、绿、蓝）3个颜色通道。假设彩色图像的高和宽分别是\(h\)和\(w\)（像素），那么它可以表示为一个\(3\times h\times w\)的多维数组
将大小为3的这一维称为通道（channel）维。多输入通道当输入数据含多个通道时，需要构造一个输入通道数与输入
目录一、ADC 模数转换器1.1ADC简介1.2 逐次逼近型ADC工作原理1.3STM32中的ADC基本结构1.4STM32中ADC的输入通道1.5STM32中的ADC的四种转换模式1.5.1单次转换非扫描模式1.5.2连续转换非扫描模式1.5.3单次转换扫描模式1.5.4连续转换扫描模式1.6使用ADC时的一些细节1.6.1数据对齐1.6.2转换时间1.6.3 ADC校准二、实例代码2.1AD
对于单通道图像，若利用10个卷积核进行卷积计算，可以得到10个特征图；若输入为多通道图像，则输出特征图的个数依然是卷积核的个数（10个）。 1.单通道多个卷积核卷积计算 一个卷积核得到的特征提取是不充分的，我们可以添加多个卷积核，比如32个卷积核，从而可以学习32种特征。2.多通道多个卷积核卷积计算 图片：假设图片的宽度为width:W，高度为height:H，
前言单通道协议：通信过程中只需要占用一个端口的协议，例如：www只需要占用80端口多通道协议：通信过程中需要占用两个或两个以下端口的协议。如FTP被动模式下需占用21号端口以及一个随机端口 使用单纯的包过滤方法，如何精确定义（端口级别）多通道协议所使用的端口呢？ASPF概述ASPF（Application Specific Packet Filter，应用层的包过滤）是一种针对应用层的包
图论学习笔记（2）基本概念设图G，u∈V(G)，v∈V(G)，u-v通道（u-v path）是指从结点u出发，经过一个交互的结点和边的序列，最后回到结点v的路径，其中连续的结点和边是关联的。通道的长度（length）是指通道经过边的数量。若一个通道中没有重复的边，则称该通道为迹（trace）。（注：迹中的结点是可以重复的）若迹开始和结束于相同的结点，则称该迹是闭的（closed），称该迹为回路（l
# 如何实现深度学习通道间
## 流程概述
在深度学习中，通道间的信息交互对于模型的性能至关重要。在这篇文章中，我将教你如何实现“深度学习通道间”的过程。
首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
```mermaid
pie
title 深度学习通道间实现步骤
"数据准备": 25
"构建模型": 25
"训练模型": 25
"评估模型": 25
``
最近一直在看mobilenet 中的深度可分离卷积结构，所以先理解下多通道图像的卷积过程。在CNN中，滤波器filter（带着一组固定权重的神经元）对局部输入数据进行卷积计算。每计算完一个数据窗口内的局部数据后，数据窗口不断平移滑动，直到计算完所有数据。这个过程中，有这么几个参数： a. 深度depth：神经元个数，决定输出的depth厚度。同时代表滤波器个数
1.12 PCIe配置1.12.1 配置概述系统首次启动时，配置软件还没有扫描过PCIe结构，因而不知道机器的拓扑结构。配置软件唯一知道的是在根联合体内存在着主机/PCI桥，总线0直连到该桥的下游。由于还没有扫描过总线0，因此系统不知道在根联合体上存在着多少个PCIe端口。扫描PCIe结构以找出其拓扑的进程称为枚举（enumeration）。1.12.2 每种功能实现一组配置寄存器当处理器执行软件
MixNet是谷歌新出的一篇关于轻量级网络的文章，主要工作的重点就在于探索不同大小的卷积核的集合，这是因为：小的卷积核感受野小，参数少，但是准确率不高大的卷积核感受野大，准确率相对略高，但是参数也相对增加了很多于是谷歌提出了一种新的混合深度分离卷积(MDConv)(mixed depthwise convolution)，将不同的核大小混合在一个卷积运算中，并且基于AutoML的搜索空间，提出了一
了解大脑如何在自然环境中处理感觉信号是二十一世纪神经科学的关键目标之一。虽然脑成像和侵入性电生理学将在这一努力中发挥关键作用，但具有高时间分辨率的非侵入式宏观技术，如EEG和MEG也将发挥重要作用。但在确定如何最好地分析这种对复杂的、时变的和多变量的自然感觉刺激的神经反应方面仍存在挑战。应用系统识别技术将神经元放电活动与复杂的感觉刺激联系起来已经有很长的历史，这种技术现在越来越多地应用于EEG和M
当然两条内存都是16G性能好了，因为这样全部内存可以组成对称双通道模式(Dual-Channel Symmetric mode)，也就是Interleaved模式；而8G + 32G的方式，则通过Intel Flex Memory技术，仅仅可以8G + 8G组成对称双通道模式，而32G其余的24G则是单通道模式。对于想知道技术细节的同学，我们今天来了解一下什么是对称双通道模式，它为什么带来性能的提
## 深度学习图像单通道实现流程
为了帮助刚入行的小白实现“深度学习图像单通道”，下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 | 加载图像数据集 |
| 步骤3 | 图像预处理 |
| 步骤4 | 构建深度学习模型 |
| 步骤5 | 模型训练 |
| 步骤6 | 模型评估 |
| 步骤7 | 模型应用 |
在图像处理中，通道是一个非常重要的概念，下面是高人对通道的解释。http://dt.hxsd.com/game/ll/200604/107038.html通道在图像处理中的应用作者：chen2354 如果问“什么是 photoshop 中最重要、最不可缺少的功能？”相信很多人的回答是“图层”。其实，在 photoshop3.0 之前，根本没有图
接上篇。我们已经为caffe添加了多标签分类训练功能，多标签分类的训练过程和单标签非常相似，同样包含以下几个步骤：一、准备多标签分类/回归训练的数据集（train.txt，val.txt，test.txt）这里我们以MTCNN人脸检测网络中的P-Net训练为例，P-Net需要同时输出人脸框的分类置信度（相当于一个二分类问题）和平移缩放参数（相当于一个回归问题），它的训练数据应该包含如下格式：其中，
# AI深度学习与PCIE通道
近年来，深度学习在各个领域取得了显著的进展，从图像处理到自然语言处理，其应用越来越广泛。而在这些应用的技术支撑下，硬件基础设施的作用也变得愈发重要。尤其是高速数据传输的需求，PCIE（Peripheral Component Interconnect Express）通道成为一种不可或缺的技术。
## 什么是PCIE？
PCIE是一个高速串行计算机扩展总线标准
