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简介：（可以使用android自行完成 也需要用到maven的api）本次实验主要以温湿度检测为主要 用到了cc2500 zigbee 温湿度传感器等仿真工具来模拟 采集温湿度数据并传输到仿真工具show。什么是温湿度传感器？温湿度传感器多以温湿度一体式的探头作为测温元件，将温度
下如何将Keras的模型保存成PB文件 或者 Saved_model文件。 定义BERT二分类模型 下方函数定义的是一个标准的BERT做文本二分类的图结构。 from keras.models import Modelfrom keras.layers import
前言 当前，Al的应用正在从企业单个业务场景复制推广到更多部门，从先行者的小范围探索到行业企业的全面布局，与此同时，与Al相关的技术发展和演进速度也非常之快，新的Al算法不断刷新已有纪录，计算框架也不断出现。在发展迅猛的趋势之下，企业在探索和使用Al的过程中也遇到了非常多的困惑。
AIGC测评：开启智能开发新纪元 前言 随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的创新产品和解决方案涌现出来，开发者们面临着更多的机遇和挑战。在这个快速变化的领域中，开发者们需要不断地学习和适应新的技术和工具。 在这篇文章中，我们将介绍一种名为AIGC的测评工具，它可以帮助开发者们
随着人工智能应用日益成熟，文本、图片、音频、视频等非结构化数据的处理需求呈指数级增长，数据处理过程从通用计算逐步向异构计算过渡。面对多样化的计算需求，昇腾AI处理器内置丰富的硬件计算资源用于处理不同的计算任务。其中，AI Core、Vector Core与AI CPU分别负责AI
从本篇文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章讲解了TensorFlow的安装过程和神经网络基础概念。这篇文章将分享TensorFlow基础并介绍一元直线预测的案例，主要结合作者之前的博客和"莫烦大神"的视频介绍，推荐大家关注这位大
比赛简介 大赛提供5000张图片，10分类问题。 本次主要在数据，网络模型和优化器做优化，数据量较小，主要工作是在防止过拟合。数据处理：1.数据增强随机水平翻转 RandomHorizontalFlip随机仿射变换 RandomAffine2
测井数据是石油工程中非常重要的数据类型，它提供了地下油气储层的信息。然而，由于采集和传输过程中的噪声，测井数据常常受到干扰和噪声的影响，从而降低了数据的质量和可靠性。为了解决这个问题，我们可以利用机器学习技术来进行测井数据的降噪与滤波。本文将介绍基于机器学习的测井数据降噪与滤波技术，并给出相应的代码示例。
大模型时代的到来，将算法工程师的职业发展带入了全新的境地。在这个浩瀚的数据海洋中，算法工程师们面临着前所未有的挑战和机遇。 不久前，合合信息举办了一场《大模型时代下，算法工程师发展趋势与技术拓展》的直播活动，智能技术平台事业部副总经理、高级工程师丁凯博士分享了大模型时代对算法工程师的影响以及应对之道。
国内首个支持千亿参数大模型训练的AI计算框架MindSpore 1.2正式发布，无论是动态图分布式训练效率的大幅提升，还是一键模型迁移、CA鲁棒性标准达标、深度分子模拟及量子机器学习等，都能让AI开发者尽享AI开发。点击上图可跳转到原文中观看MindSpore开源周年狂欢，量子机
训练loss不下降原因 在机器学习模型的训练过程中，我们经常会遇到一个问题，即模型的训练损失（loss）在一定的迭代次数之后不再下降。这可能会导致模型无法达到更好的性能，甚至出现过拟合的情况。在本文中，我们将探讨训练loss不下降的常见原因以及解决方法。 1. 学习率过大或过小
使用，中间件与应用层混部，充分使用集群资源。 （4）多租户问题 采用的是社区中比较经常使用的方案。Kubernetes namespace做用户所有资源隔离 ，每个namespace对应一个用户，LDAP+OIDC与开发对接，给用户一个认证。RBAC用户资源的授权，授权用户使用Pod
现代神经网络体系结构可以利用大量的数据来很好地泛化训练分布。然而，对于从看不见的但相关的分布中提取的数据，它们的系统泛化能力较差，这需要组合推理和知识重用。在这项工作中，我们提出了神经解释器，这是一种将自注意网络中的推理分解为一个模块系统的架构，我们称之为函数。模型的输入以端到端
本人最近在学习NBIOT技术，简单记录下学习历程，希望对感兴趣的朋友有所帮助，写的简单没有描述的很细节，欢迎交流共同进步。 物联网产品的应用，本人在一两年前就已经有听说过。但是一直没有去了解，更没有什么概念。直到前两个月的一天和以前的领导聊天，说到NB现在的广泛应用，尤其在水表，
能够得出用户会在什么环境下使用该软件，把这些环境整理成表单，就得出做兼容测试的兼容环境了。 兼容和配置测试的区别在于，做配置测试通常不是 Clean OS 下做测试，而兼容测试多是在 Clean OS 的环境下做的。 2、我现在有个程序，发现在 Windows 上运行得很慢，怎
在进行优化或者开始进行监视之前，首先要建立一个基准数据和优化目标。这个基准包括硬件配置、组网、测试模型、系统运行数据（CPU/内存/IO/网络吞吐/响应延时等）。我们需要对系统做全面的评估和监控，才能更好的分析系统性能瓶颈，以及实施优化措施后系统的性能变化。优化目标即是基于当前的软硬件架构所期望系统达成的性能目标。性
concat，更新节点特征 ERNIESage Node与ERNIESage Edge对比 大部分单塔模型优于双塔模型因为含有特征交互信息更充分，做链接预测问题思路：将两个节点进行內积得到一个值，和阈值对比假设大于0.5则边存在 ERNIESage V3 核心过程--------ERNIE聚合节点的1
【摘要】本文以智慧教育为大背景，在学校大数据积淀的前提下，探究以数字化和互联网技术基础上，依托物联化、智能化、感知化、泛在化的新型教育形态和教育模式，基于现代化信息技术手段开展校园实践管理，以PSD圈层为基本抓手，从管理脑，成长脑，智慧脑三个角度出发解决管理散点、交互散点、评价
@Author：Runsen 当阅读一篇课文时，我们可以根据前面的单词来理解每个单词的，而不是从零开始理解每个单词。这可以称为记忆。卷积神经网络模型（CNN）不能实现这种记忆，因此引入了递归神经网络模型（RNN）来解决这一问题。RNN是带有循环的网络，允许信息持久存在。
文章目录 第一章文档介绍 第二章项目介绍 第三章素材处理 第四章环境部署
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