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哈喽，大家好，我是仲一。最近有小伙伴在微信私信我，如何学习嵌入式。一直想写一篇学习路线的文章，由于各种原因拖到了现在。趁着国庆节在家，终于肝完了这篇文章。 我个人是从STM32转到驱动开发的，在研二的时候学习了韦东山老师的驱动开发的课程，转到了驱动开发的方向。下面就如何学习嵌入式说下我个人的看法。
比通用CPU更快的深度神经网络计算。cuDNN对常见的深度学习任务（如卷积、池化、归一化等）进行了优化，并提供了高度可配置的选项，以适应不同的网络结构和需求。 主要特点： 高性能计算：cuDNN利用GPU的并行计算能力，充分发挥了图形处理器的威力，在深度学习任务中提供了比CPU更快的计算速度。
天用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormersGraphFormers: GNN-nested Transformers for Representation Learning on Textual Graph论文摘要：文本图的表示学习是基于单
1990s-2000s: 机器学习时代 特征学习: 通过机器学习方法使得特征学习和对象识别变得更加复杂和强大。 支持向量机和随机森林的应用: 提供了新的解决方案。 1.2.3 2010s-现在: 深度学习的革命 卷积神经网络: CNN的广泛应用为计算机视觉带来了突破性进展。 迁移学习和强化学习的结合:
Cloud Commons做了一层抽象，很好的解耦了服务治理体系，使得我们可以轻易的替换不同的服务治理设施。在我们的上篇文章[每天5分钟学习微服务-网关]ServiceComb+SpringCloud Zuul中实现的zuulserver项目中，pom文件中有如下依赖↓↓↓以上就是一个自定义discovery
即 气泡捕食法。 气泡捕食法具体为： 鲸鱼首先潜入水深约 15 米处，以螺旋形姿势向水面上游动，游动过程中伴随着吐出许多大小不等的气泡，使最后吐出的气泡与第一个吐出的气泡同时上升到水面； 与此同时，所吐出的气泡便构成了类似于圆柱状或管状的气泡网，有如蜘蛛
择。其易于理解和高度简化的架构为高效部署提供了新的可能性。大量的实验表明，VanillaNet提供的性能与著名的深度神经网络和视觉转换器相当，展示了极简主义在深度学习中的力量。VanillaNet的这一富有远见的旅程具有重新定义景观和挑战基础模型现状的巨大潜力，为优雅有效的模型设计开辟了一条新的道路。
一种实用的降学习率公式： # set lr rate current_lr = 0.0002 * (1 / 2) ** (step
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自回归神经网络： 随着深度学习算法的流行，深度学习算法被应用到声码器中。其中最具有历史意义也是最早提出的基于自回归神经网络的声码器WaveNet，是被众多人所研究和关注的。WaveNet是一种完全概率和自回归的模型，每个音频样本的预测分布均以所有先前样本为条件，可以直接学习到采样值序列的映射，因此具有很好的合成效果。
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本节讲解了编解码插件的在线开发1、编解码插件是完成一个终端开发6个步骤的重要之一2、这是一个实践操作过程，编解码插件前提是针对Profile，也就是把json数据和二进制数据的转换3、编解码插件有地址字段用来区分数据字段4、编解码插件可以下载和上传已有的编辑内容收获：Profil
1.0 中，仅将智能体纳入强化学习中。DL 2.0 模型要实现其目标，将智能体纳入自监督学习中可能是重要的一步。即使是被动的学习者（例如新生儿），在刚出生的几个月里，也主要通过观察环境中其他主体的交互作用来学习。学习捕获因果关系的概念的稳定表示，使学习者能够在其计算能力之内通过模拟
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这节课讲的是用照明设备来 举例物联网设备开发模板建立加快了iot开发时间，简化了流程感觉这个课程是从哪里节选出来的
本章讲解了在配置了Profile后为了使平台的Json数据和设备端的二进制一个mapping关系。展示了一个完整应用在平台端需要进行的工作。本章是动手能力的重点之一。
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