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RNN还有一个特定就是能考虑词的顺序(位置)关系，一个句子即使词完全是相同的但是语义可能完全不同，比如”北京到上海的机票”与
基本原理：随机选取预测域的 N NN 个点，称为粒子。以此计算出预测值，并算出在测量域的概率，即权重，加权平均就是最优估计。之后按权
回到一开始的"Threads & Variables"窗口，左上角有一些控制按钮，从左到右依次是：Rerun（Ctrl+F5），Stop（Ctrl+F2）
通过以上步骤，我们成功地在性能更强的计算机上训练了YOLOv5模型，并将训练好的模型部署到树莓派4B上，利用
芯片类产品有SD NAND，eMMC, SPI NAND. 他们共同特点是内部都带了针对NAND Flash的管理机制。二来会增加CPU的负
0. 简介深度学习中做量化提升运行速度是最常用的方法，尤其是大模型这类非常吃GPU显存的方法。一般是高精度浮点数表示的网络权值以及激活值用低精度（例如8比特定点）来近似表示达到模型轻量化，加速深度学习模型推理，目前8比特推理已经比较成熟。比如int8量化，就是让原来32bit存储的数字映射到8bit存储。int8范围是[-128,127]， uint8范围是[0,255]。使用低精度的模型推理的优
2.1 创建 ROS 功能包ROS（Robot Operating System）是一种开源的机器人软件框架，广泛用于机器人开发中。通过使用 ROS，开发者可以轻松创建和管理机器人应用程序。在本节中，我们将介绍如何创建一个 ROS 功能包并实现一些基本功能。2.1.1 使用 ROS 主题ROS 主题（Topic）是一种发布/订阅机制，允许节点之间进行通信。每个节点可以发布主题消息或订阅主题消息来获
Anaconda的安装配置：（Anaconda是一个开源的Python发行版本，包括Conda、Python以及很多安装好的工具包，比如：numpy，pandas等，其中conda是一个开源包和环境管理器，可以在不同环境之间切换，是深度学习的必备平台。）一.Anaconda安装配置.1.首先进入官网：https://repo.anaconda.com，选择View All Installers.2
目标检测在计算机视觉领域中具有重要意义。YOLOv5（You Only Look One-level）是目标检测算法中的一种代表性方法，以其高效性和准确性备受关注，并且在各种目标检测任务中都表现出卓越的性能。本文将详细介绍如何在性能更强的计算机上训练YOLOv5模型，并将训练好的模型部署到树莓派4B上，通过树莓派的摄像头进行实时动物目标检测。一、在电脑上训练YOLOv5模型1. 安装Anacond
1.安装基本的ROS环境 ROS环境的安装请参考安装ROS。安装CLion下载CLion Linux的下载地址如下：CLion解压CLion 将下载的CLion复制到/opt目录下（你可以解压到适合自己的文件夹，只要保证后续使用的路径一致即可），然后在这个目录下使用终端将其解压，命令如下所示(其中CLion-xxxx.xx.xx.tar.gx为下载的安装包名)：sudo tar -zxvf
粒子滤波流程基本原理：随机选取预测域的 N NN 个点，称为粒子。以此计算出预测值，并算出在测量域的概率，即权重，加权平均就是最优估计。之后按权重比例，重采样，进行下次迭代。初始状态：用大量粒子模拟X（t），粒子在空间内均匀分布；预测阶段：根据状态转移方程，每一个粒子得到一个预测粒子；校正阶段：对预测粒子进行评价，越接近于真实状态的粒子，其权重越大；重采样：根据粒子权重对粒子进行筛选，筛选过程中，
简介在遇到一些内存异常的时候，经常这部分的代码是很难去进行分析的，最近了解到Perf这个神器，这里也展开介绍一下如何使用Perf以及如何去画火焰图。1. Perf 基础1.1 Perf 简介perf是Linux下的一款性能分析工具，能够进行函数级与指令级的热点查找。利用perf剖析程序性能时，需要指定当前测试的性能时间。性能事件是指在处理器或操作系统中发生的，可能影响到程序性能的硬件事件或软件事件
DC-DC电源是直流电压转换的核心设备，包括LDO等类型。其中，利用开关方式实现的器件常被称为DC-DC转换器。这类电源具有功耗小、效率高、体积小、重量轻、可靠性高等优点，并能抗干扰、宽范围输出，因此在电子领域被广泛应用。
这是LM317芯片的核心，这个电路单元称为Bandgap Reference带隙基准源。属于模拟集成电路中的经典电路结构。常见的基本结构利用VBE的负温度系数，而VT是正温度系数，正负温度系数抵消就的得到稳定的基准参考电压了(三极管的方程VBE=VT*In(lC/IS))。
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