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【功能模块】相机适配【操作步骤&问题现象】1、硬件连接正常2、配置YAML文件进行中请问除了列表中已经支持的相机，可以配置自己的相机吗？目前需要配置的型号是艾睿光电FV6双光融合摄像头【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
FAILED!ErrCode[0xa0010002] ErrLine[1]看文档检查得出 我的版本里面不支持森云相机，但是我只有这个相机，你们给的MDC视频传感器列表是可以支持这款相机的，我需要如何操作才能适配成功。文档版本 MDC300 1.0.031-T MDC平台版本Running
图像上的物体或目标到你相机的距离。 总结 在这篇博客我们学习了如何计算一个图像上的已知物体到相机的距离。 为了完成这个任务我们利用了三角形相似法，并且需要知道两个重要的参数： 1、 目标的实际宽度（或高度），单位可以是英寸或者米。 2、 标定过程 1 中相机到目标的距离。 计算机
sdc相机拉取rtsp流，需要进行怎么设置？默认用户名和密码是啥？取流格式是怎么样的
可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人
也造就了深度学习的蓬勃发展，“深度学习”才一下子火热起来。击败李世石的Alpha go即是深度学习的一个很好的示例。Google的TensorFlow是开源深度学习系统一个比较好的实现，支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在图像识别、自然语言处理方面最流行的深度神经网络模型
也造就了深度学习的蓬勃发展，“深度学习”才一下子火热起来。击败李世石的Alpha go即是深度学习的一个很好的示例。Google的TensorFlow是开源深度学习系统一个比较好的实现，支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在图像识别、自然语言处理方面最流行的深度神经网络模型
效率的机器学习。本学习路径将从联邦学习系统以及分布式算法基础理论讲起，介绍联邦学习的常见分类，以及联邦学习的典型应用。 第一阶段：联邦学习系统基础及进阶 第二阶段：联邦学习分类 第三阶段：纵向联邦学习 第四阶段：联邦学习应用 第一阶段：联邦学习系统基础及进阶 联邦学习（Federated
人工智能相关的课程，看了一下确实很不错。课程名称叫做《深度学习应用开发 基于tensorflow的实践》。是一个入门级别的课程，不需要人工智能的基础，不需要太多的数学知识，也不需要什么编程经验。我觉得很友好呀，所以现在开始学习并记录一下第一讲：导论第二讲：环境搭建和Python快
通过对课程的学习，从对EI的初体验到对深度学习的基本理解，收获了很多，做出如下总结：深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理
学练考证一站式学习 一站式服务：课程学习，云端实验，考试认证，不用学习“跑断腿” 一站式服务：课程学习，云端实验，考试认证，不用学习“跑断腿” 精选课程 语言及概念基础 入门 AI 开发需要掌握的 Python 语言知识，了解 AI 发展历程及行业应用，学会进行 AI 应用的学习 共3个课程
这种学习范式试图去跨越监督学习与无监督学习边界。由于标签数据的匮乏和收集有标注数据集的高昂成本，它经常被用于商业环境中。从本质上讲，混合学习是这个问题的答案。我们如何才能使用监督学习方法来解决或者链接无监督学习问题？例如这样一个例子，半监督学习在机器学习领域正日益流行，因为它能
这种学习范式试图去跨越监督学习与无监督学习边界。由于标签数据的匮乏和收集有标注数据集的高昂成本，它经常被用于商业环境中。从本质上讲，混合学习是这个问题的答案。我们如何才能使用监督学习方法来解决或者链接无监督学习问题？例如这样一个例子，半监督学习在机器学习领域正日益流行，因
系列内容深度学习CNN 文章目录 ADAS摄像头成像需具备的两大特点单目镜头的测距原理双目镜头的测距原理 ADAS摄像头成像需具备的两大特点 是要看得足够远 看的越远就能有更加充裕的时间做出判断和反应，从而 避免或者降低事故发生造成的损失。 是要求高动态
Anthony 如是说：" 这一领域的开发获得了高速发展。深度学习模型在规模上不断扩大，越来越先进， 目前呈指数级增长。令大多数人意想不到的是：这意味着能源消耗正在随之增加。" 一次深度学习训练 =126 个丹麦家庭的年度能源消耗 深度学习训练是数学模型识别大型数据集中的模式的过程。这是一
深度学习是目前人工智能最受关注的领域，但黑盒学习法使得深度学习面临一个重要的问题：AI能给出正确的选择，但是人类却并不知道它根据什么给出这个答案。本期将分享深度学习的起源、应用和待解决的问题；可解释AI的研究方向和进展。
接入的模组需是MDC 610支持的型号。1、修改系统上的根文件系统读写权限，改成可写状态。2、按照实际接入的模组个数修改 “/opt/platform/mdc_platform/manual_service/camera_tool/conf/userConf.json”配置文件。
有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。强化学习说的非常厉害，适用于下棋和游戏这一类领域，基本逻辑是正确就奖励，错误就惩罚来做一个学习。那么无监督学习的典型应用模式是什么呢？说出来之后你就会觉得无监督学习没有那么神秘了，那就是聚类。一个比较典型的例子就是超市里货架商品摆放，
在深度学习领域，特别是在NLP（最令人兴奋的深度学习研究领域）中，该模型的规模正在扩大。最新的gpt-3模型有1750亿个参数。把它比作伯特就像把木星比作蚊子一样（好吧，不是字面意思）。深度学习的未来会更大吗？通常情况下，gpt-3是非常有说服力的，但它在过去一再表明，“成功的科
深度学习挑战 虽然深度学习具有令人印象深刻的能力，但是一些障碍正在阻碍其广泛采用。它们包括以下内容： •技能短缺：当O'Reilly公司的调查询问是什么阻碍人们采用深度学习时，受访者的第一个反应就是缺乏熟练的员工。2018年全球人工智能人才报告表明，“全世界大约有22,000名获
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