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作。 工作中我接触最多的就是STC单片机，做MF卡的权限控制板。 后面又接触到了TFT屏幕的产品，用到了NXP，那是我人生中第一次接触32位ARM7的芯片，使用起来跟比51复杂很多，但是原理都一样，需要自己配置寄存器来使用外设。 后面在一个老工程师的推荐下，听说STM32单片机开发用起来很舒服，开发周期也快。
Networks， 以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1. 从感知机到神经网络 在感知机原理小结中，我们介绍过感知机的模型，它是一个有若干输入和一个输出的模型，如下图: 输出
这一小节讲了eLTE-iot中的iot概念，技术特点，网元设备等内容eLTE-iot中的excellent技术能够与海量的物联网设备进行连接在5G时代，最先采用5G技术的就是工业物联网，感觉在5G时代中国工业领先可以进入下一个阶段了
在这一节，我学习了工业物联网的一些具体场景的华为的解决方案，例如智慧电网，路灯管理智慧电网的形成确实对我国的电网的利用带来了更高的效率感觉现在的物联网还是工业上用得比较多
Development）机试中的一道经典题目。题目通常描述一个人在荒岛上，试图通过有限的步数和路径找到离开的方式。该问题主要考察求解迷宫类问题的能力以及掌握图算法的熟练程度。 应用使用场景 游戏开发：设计类似迷宫或寻路游戏中的寻路算法。 机器人路径规划：在限定环境中，计算机器人从起点到终点的最优路径。
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这个课程主要讲解了IOT studio平台的介绍，和任务管理，内存管理，互斥锁，信号量的介绍以及实操studio支持c语言和汇编语言，多个芯片，架构各个章节的实操部分的流程的差不多：创建文件——添加代码——修改——代码——编译——烧录——端口查看在中断中，阻塞模式和互斥锁不能使用
Sampling Module，用来选择之前失败的或者没有探索过的用户目标，以生成对策略学习最有效的经验样本。（3）一个控制器，决定（基于预分配的预算、在取样的用户目标上智能体的效果）在每个训练步骤中是收集人与人之间的交互数据、进行与人的互动以获得高质量的真实体验数据、还是通过与世界模型交互
Generalization, DG) 是近几年非常热门的一个研究方向。它研究的问题是从若干个具有不同数据分布的数据集（领域）中学习一个泛化能力强的模型，以便在 未知 (Unseen) 的测试集上取得较好的效果。本文介绍DG领域的第一篇综述文章《Generalizing to Unseen Domains:
对图像和视频上的表征学习而言，有两大痛点：局部冗余——视觉数据在局部空间、时间、时空邻域具有相似性，这种局部性质容易引入大量低效的计算；全局依赖——要实现准确的识别，需要动态地将不同区域中的目标关联，建模长时依赖。而现在的两大主流模型 CNN 和 ViT，往往只能解决部分问题。CNN
会了如何提升应用的吸引力和用户交互性，以及如何提高开发效率和优化应用性能。这些知识和技巧将对我的应用开发之路起到重要的指导作用。我非常感谢这个课程提供的学习机会，相信这些新学到的知识和技巧将在我的应用开发中发挥重要的作用。总结：这四节课的内容都非常实用，可以帮助开发者提升开发效率
我先来：以前觉得学AI必须要懂代码，现在不需要写代码也可以实现AI应用了
这节主要讲了LPWA的几个解决方案， sigfax，LoRa等正如我在上一条里所说物联网所需的通信技术是往低成本，应用简便方向发展的，而现在的这些LPWA技术就是例子不过在不同的国家可以使用的频段不一样，给技术的统一带来了一些麻烦。
这几千万的大锅甩到我头上：“上次因为没做市场调研，市场部做活动策划的/写文案的/做设计的/做广告投放的，对于这款手机适合什么人群、主打什么卖点完全没概念，写出来的文案，做出来的海报，根本提不起用户兴趣，推广费用花了不少，但转化率低得惨不忍睹。”这锅我可不能背，但确实上次的情感分析
用方法有：基于时序一致性的难例挖掘算法，基于置信度的难例挖掘算法，基于数据分布的难例挖掘算法，基于异常检测的难例挖掘算法，基于图像相似度的难例挖掘算法，基于可解释性的难例挖掘算法等等。 上述两种基于数据的模型迭代优化方案的区别的在于重训练数据的选择，前者采用全量数据与
路径规划：用于机器人在二维网格地图中的路径寻找。 迷宫求解：解决迷宫问题，找到从入口到出口的路径。 计算机游戏开发：例如，寻找从角色当前位置到目标位置的最短路径。 原理解释 该问题可以通过图遍历算法来解决，常用的方法有： 深度优先搜索 (DFS)：沿着可能的路径不断深入，直到无法继续，再回溯查找其他路径。
个专门用于深度学习的python模块。包含了全连接层，卷积层，池化层，循环层，嵌入层等等等，常见的深度学习模型。 包含用于定义损失函数的Losses，用于训练模型的Optimizers，评估模型的Metrics，定义激活函数的Activations，防止过拟合的Regulariz
异构计算架构，偏底层、偏通用的计算框架，用于针对上层AI框架的调用进行加速，力求向上支持多种AI框架，并在硬件上进行加速。 计算硬件，本层是AI计算的底座，有了强力的芯片及硬件设备，上层的加速才有实施的基础。 2. 异构计算架构 CANN 2.1 CANN 抽象的五层架构 华为公
在扩容时，不管是算力不够，还是数据量不够，都需要加一个节点，那就难免搬迁数据，下图展示了从节点 1 和节点 2 搬迁数据到节点 3 的过程，这个过程是很慢的，具体如下图所示： 在下图中我们可以看到，在开始阶段，OPS 和时延都是稳定的，但是在数据搬迁过程中可以看到它的延迟是上下波动的，在业
Grock被设计成以一些机智的方式回答你的问题，并带有一些叛逆的倾向，更加幽默。 Grock的一个独特而基本的优势是，通过X平台，它具有对世界的实时知识。它还会回答大多数其他人工智能系统拒绝回答的辣味问题，Grock还是一个非常早期的测试版产品，我们在两个月的培训中做得最好，所以期望它会随着每一周的过去而迅速改进。
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