检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
博主刚开始在瑞芯微ITX-3588J-8K的开发板上跑了官方的yolov5目标检测算法，检测了ip相机rtsp视频流，但是每帧处理需要833ms左右，和放PPT一样。本来想使用tensorrt进行加速推理，但前提需要cuda，rk的板子上都是arm的手机gpu，没有nvidia的cuda，所以不能这样
三天那种）。1599558458111011340.png开启合作模式户外安装高空相机对着需要监控的楼面，边缘一体机通过千兆网络连接各个相机；提供基于AI的高空抛物识别算法，对接收到的视频数据计算分析；通过4G/5G模块把主要分析结果送到云端进行展示、存储；准确定位高空抛物责任主
说到网络，物联网通信技术，分为有线网络和无线网络。围绕有线和无线又分为很多不同的协议，对应不同的使用场景。有线网络的特点就是稳定可靠。有线网络也有其缺点，这就需要无线网络了。
Chapter01：机器学习中概率论 好久不见，大家好，我是北山啦。机器学习当中需要用到许多的数学知识，如今博主又要继续踏上深度学习的路程，所以现在在网上总结了相关的考研数学和机器学习中常见相关知识如下，希望对大家有所帮助。 概率论和数理统计 随机事件和概率 1.事件的关系与运算 (1)
博主计算机网络之前学的不错，250的卷子失误能考238。但看了这个视频感觉建立起了计算机网络的思维模型，对计算机网络的认识更深刻了。 16、数据结构 数据结构我是看书加大学老师教的，因此我无法给出我的建议说明哪个视频教程更好。而我看的书也是之前学c语言的时候学的，所以我推荐不
置，截图账号和输出结果。例：比如我的华为账号如下（右上角）：维度即为3*8*3，元素为7，输出相加的结果如下：2.访问官网教程的数据加载及处理，任务为先加载MINIST数据集(见附件)，数据混洗后输出前4个样本，截图加载和输出。3.访问官网教程的建立神经网络，复现教程即可，截图关
测试阶段：在独立的测试集上评估模型性能，主要指标包括识别准确率、混淆矩阵等。 基于CNN的MQAM调制识别，特别是针对星座图的识别，展示了深度学习在复杂信号处理任务中的强大潜力。通过自动学习调制信号的
ThreadLocalMap的一个参数threadLocals，可以把它看作是一个特殊的map，它的key是threadLocal的threadLocalHashCode，value是我们设置的page信息，其实它底下维护了一个大小为16的环形的table数组，它的负载因子为2/3，我们的数据就存在这个table中的Entry对象中。
导包3.2 超参数设置3.3 GPU的设置 Reference 第一部分：深度学习和机器学习 一、机器学习任务 回顾我们在完成一项机器学习任务时的步骤： （1）首先需要对数据进行预处理，其中重要的步骤包括数据格式的统一和必要的数据变换，同时划分训练集和测试集。
物联网被称为继计算机和互联网之后的第三次信息技术革命，其应用无处不在。 鸿蒙的出现，让硬件、软件行业面临着变革与重构的洪流，但激流勇进中，也潜藏着巨大机遇。物联网设备与鸿蒙结合已成为社会发展的必然趋势。本次活动邀请大家体验华为云IoT+OpenHarmony，了解鸿蒙生态设备接入
评论文本的连贯性。在本文中，我们提出了一种基于知识图谱的增强连贯性文本规划模型(CETP)，以提高生成评论文本的全局连贯性和局部连贯性。我们的模型学习生成两个阶段的文本规划：(1)文档规划为一个句子规划序列；(2)每个句子规划是一个基于实体的知识图谱子图。局部连贯性可以自然而然地
0、Quick V等几款产品，做的都很不错，其中WeTouch 移动云平台是APP、小程序、H5 的一站式解决方案，目前的客户也比较多，多是企业级客户，分免费和收费版本，看了下，因之前没学过专业的jquery技术，所以只是基于存量的认知，感觉学习成本太高，所以放弃4、Axure
自变量xx是n维向量，而输出yy是标量。对于一个给定的实值函数，如何求解∂y∂x∂y∂x呢？ 首先我们想到的是基于矩阵求导的定义来做，由于所谓标量对向量的求导，其实就是标量对向量里的每个分量分别求导，最后把求导的结果排列在一起，按一个向量表示而已。那么我们可以将实值函数对向量的每一个分量来求导，最后找到规律，得到求导的结果向量。
Networks） 图卷积的原理 处理图形或网络的数据形式存在许多重要的实际问题，如社交网络、知识图形、蛋白质相互作用网络和分子图形等。然而，将深度学习应用于这些图形数据是非常重要的，因为它具有独特地图特征。人们非常关注神经网络模型对这种结构化图形数据的概括。过去的几年中，许多论文重新
通过学习了Java的基础语法知识后，又学习了面向对象编程的思想，包括类，函数，方法，继承，多态，内部类，函数式编程，枚举，包装类等内容，学习的内容还是相对比较多的，要想全部都掌握了还需花时间再去巩固学习。要想把这些知识运用到项目中，还要学习常用的设计模式，学习连接操作数据库相关知
csv下载后，对样本数据进行分析。该实验是依据房屋的属性信息，包括房屋的卧室数量，卫生间数量，房屋的大小，房屋地下室的大小，房屋的外观，房屋的评分，房屋的修建时间，房屋的翻修时间，房屋的位置信息等，对房屋的价格进行预测。 下载实验数据 初步分析数据 对特征进行归一化 划分训练集和测试集 初步的建模结果 通过检验
型，讨论数据科学的前沿领域——大数据和人工智能，包括机器学习领域经典的模型、分布式机器学习、神经网络和深度学习等。 在数据学科的角度，融合了数学、计算机科学、计量经济学的精髓为读者阐释了数据科学所要解决的核心问题—数据模型、算法模型的理论内涵和适用范围 以常用的IT工具—Pyth
点击并拖拽以移动编辑 图的深度优先遍历 1.树的深度优先遍历 树的深度优先遍历有点类似于先根遍历 首先遍历 1 2 5 6 3 4 7 8 ，它的遍历更趋向于先深层的遍历树。 编辑 2.图的深度优先遍历 首先我们可以先看一下2，和2相邻的是1号结点和6号结点
<iframe id="embed_dom" name="embed_dom" frameborder="0" style="display:block;width:525px; height:245px;" src="https://www.processon.com/embe
视频领域的应用。 业务挑战 随着客户规模的扩大，HIFIVE的自建系统的性能已无法满足业务的需求；同时音乐版权的保障也面临越来越大的挑战。 温馨提示 您好，登录后才能下载相关资源！ 立即登录 立即注册 解决方案 针对上述挑战和需求，HIFIVE最终选择与华为云联合孵化基于音乐版权
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
