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禁模式之下。 3.6人脸识别模块 由k210芯片，摄像头和LED显示屏组成，用于识别用户脸部数据决定是否开启舵机。原理是YOLO 人脸识别，是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以在一张图像中同时检测出多个目标，并且实时性能非常好。YOLO 模型的识别原理是通过将图像分成名个网
词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。这些概率可以通过直接从语料中统计N个词同时出现的次数得到。常用的是二元的Bi-Gram和三元的Tri-Gram。 N-gram的用途很广，比如搜索引擎或者输入法提示，词性标注，垃圾短信分类，分词，机器翻译，语音识别能等等等。 概率计算
lArts平台，深度学习相关的基本理论、方法及其应用，包括深度学习基础知识，卷积神经网络，循环神经网络，深度强化学习，以及基于华为云的MindSpore的深度学习应用。基于MindSpore框架的语音信号处理及应用大纲、PPT、实验案例基于MindSpore框架的语音信号处理及应
不能使用该预留的资源。其值可以是百分比或绝对值。如果两者都配置，调度系统动态计算转换为资源绝对值，并取两者的最大值。缺省的reserve值为0。相对于定义一个专用资源池并指定具体机器的方式，reserve的策略可以认为提供了一种灵活的浮动预留功能，由于并不限定具体的机器，可以提高
业务场景，包括：· 图像识别准确识别图片中的物体分类信息，比如动物识别、品牌Logo识别、车型识别等。· 视频分析准确分析视频中的关键信息，比如人脸识别、车辆特征识别的场景应用。· 语音识别让机器理解语音信号，协助处理语音信息，适用
屏上部署的挑战当部署一个AI 应用到手机，智慧屏，音箱等终端设备上，在App使用过程中出现非预期效果时，比如人脸识别出错，语音识别不准，图片分类出错，个性化搜索推荐等，用户可能想到AI 应用背后的深度学习模型能否在线学习的方式使得深度学习模型更加准确，不会再次出现上述识别或者分类
这是 Times 字体，中规中矩 %\usepackage{mathpazo} % 这是 COMAP 官方杂志采用的更好看的 Palatino 字体，可替代以上的 mathptmx 宏包 \title{An MCM Paper Made by Team 1234567} %
反映了模型的分类性能就越好。 AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC作为ROC曲线的具体数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。
十 岭回归10.1 岭回归的接口10.2 岭回归处理房价预测 十 岭回归 岭回归是线性回归的改进，有时候迫不得已我们的参数确实不能少，这时候过拟合的现象就可能发生。为了避免过拟合现象的发生，既然不能从减少参数上面下手，那我们转而在线性回归的最后面添加一个罚项，罚项有时
1. 向量组的秩 先来看向量组的秩： 2. 矩阵的秩 定义： 3. 相关定理及证明 定理： 矩阵的秩=行秩=列秩。 证： 假设 假设A的行秩为r，显然有r≤m。 不妨假设向量组 线性无关，其中， i=1,2,...,r 令 为A的行向量极大无关组组成的矩阵。
学的是b站的课程（千锋教育），跟老师写程序，不是自创的代码！ 今天是学Python的第24天,学的内容是python对Excel的操作。开学了,时间不多,写得不详细,见谅。 目录 1.插件介绍 2.安装 openpyxl 3.读取Excel文件内容 (1).加载一个工作簿 (2)
css为cascading style sheet的简称，意思为层叠样式表（级联样式表） 1.发展史 css1.0 ：混乱时代，表达式和样式糅合在一起 ==》 css 2.0 ：表达式和样式开始分开 出现div（块）+CSS的思想 ==》 css 2
Modelarts的自动学习的过程中，为什么就选择自动学习就可以进行模型训练了呢？我们能最后知道它是用了什么算法吗?能否也让这个自动学习的过程中可视化的呢？或者说有过程日志让我们看一下。或者有一些比较详细的训练结果报告给我们的呢？让我们可以知道自动学习过程中是如何的一个过程？然后是
用字向量作为输入既可以减少切词的依赖，又可以提高模型的泛化能力，因为每个汉字所能表达的语义是可以复用的。另一方面，传统的输入层是用 Embedding 的方式（如 Word2Vec 的词向量）或者主题模型的方式（如 LDA 的主题向量）来直接做词的映射，再把各个词的向量累加或者拼接起来，由于
AI。AI+，就是升级人类周边 的各类系统成为第四级 AI 系统。而第五级 AI，学会了人类的创新、创造能力。我认为， 目前 AI 已处于第五级的初始阶段，有些 AI 已经可以创造自己的东西，甚至人都不能 理解的机器人语言。 我们的音频敏感词定位使用深度学习 和深度神经网络技术，所以从神经网络开
使用标注数据训练神经网路模型 利用训练好的模型从文本中抽取相关的实体的属性及其属性值 2 相关方法 2.1 基于规则的方法 基于规则的方法主要以词表匹配为主。当属性值词表覆盖度较高时，可以基于词表匹配的方式从文本中抽取属性值。词表匹配能快速抽取文本中实体的属性及属性值，但是词表的构建与扩充依赖专家
ation）是多智能体学习（MAL）中强大而实用的工具，但其效果远未得到理解。为了探索这个目标，这篇论文研究了 Q 学习的平滑模拟。首先，研究者认为其学习模型是学习「探索 - 利用」的最佳模型，并提供了强大的理论依据。具体而言，该研究证明了平滑的 Q 学习在任意博弈中对于成本模型有
Shell（是一个交互式的命令行，里面可以写spark程序，方便学习和测试，他也是一个客户端，用于提交spark应用程序） /bigdata/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/bin/spark-shell上面的方式没有指定master的地址，即用的是spark的local模
造智能计算机程序的科学和工程。AI可以被描述为 "一个实体（或一组合作实体的集体），能够从环境中接收输入，从这些输入中解释和学习，并表现出相关的和灵活的行为和行动，帮助实体在一段时间内实现特定的目标或目的"。人工智能的最终目标是利用机器模拟人类的智能过程，如学习、推理、自我修正等
本节使用IoT Studio+LiteOS通过实际操作来讲解信号量的 应用1、定义信号量的变量2、添加自定义代码，内置函数的使用3、注意：工程路径不能有中文空格这类的Demo比较简单易学
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