目录一、平台/软件介绍和环境搭建RuyiStudio环境搭建网络训练方式的选择二、例程YOLOv3NNIE前向计算过程例程中对YOLOv3网络模型的初始化操作三、Blob（源Blob、输出Blob)和YOLOv3的输出关系图像的输入NNIE输出数据的内存分布图网络的NMS处理性能分析和优化思路结果获取和处理过程本文目标有两个：海思平台/软件做一个介绍和环境搭建。对例程YOLOv3NNIE前向计算过

北京理工大学的科学家回顾了生物机器混合机器人的各种供能方法生物机器混合机器人（BHR）代表了新一代微型飞行器，通过在生物和人工系统之间建立接口来控制。与传统的仿生机器人相比，它们没有复杂的机械结构，并且由于直接采用动物身体，它们具有优越的运动特性和更低的能量需求。因此，BHR可以应用于许多重要场景，例如城市和荒野救援行动，环境监测和危险区域调查。为了实现长时间的任务续航能力，必须考虑控制背包的能量

AMD推出了7000系列Ryzen Threadipper处理器，将其5纳米Zen 4核应用于高端台式机和工作站。与上一代Threadipper部件一样，这些芯片大量借鉴了我们去年11月审查的Epyc数据中心对应产品，并采用了熟悉的计算和I/O芯片组合。与Epyc 4一样，工作站级Threadipper Pro具有12到96个内核，这取决于您是需要更多线程还是更高的时钟速度。AMD还延续了其传统，

在短短几年时间里，机器学习(ML)已经成为公司在其业务的几乎每个方面都部署的一项基本技术。ML市场以前是财大气大的大型机构的领地，现在正在迅速开放。每一种业务现在都可以利用ML来减少重复的手工流程，自动化决策，并预测未来的趋势。在任何业务任务的几乎每个阶段，ML都在使流程更智能、更精简、更快速。 近年来，技术进步通过减少获得ML驱动预测所需的时间、技能水平和步骤数量，帮助实现了ML的民主化，并推

Python 是全球最受欢迎的编程语言之一，越来越多的库和框架来促进 AI 和 ML 开发。Python 中有超过 250 个库，要知道哪一个最适合您的项目并跟上所有这些库带来的技术变化和趋势可能会有点令人困惑。 以下是我使用过的流行的 Python 机器学习库。我尽我所能根据哪些场景使用它们来整理它们。除了这些之外，还有更多的库，但我不能说我没有使用过的库，我认为这些是使用最多的库。 NumPy

OFN 传感器概述。（A） OFN传感系统示意图;（B） 传感器未接触时的输出光照片，（C） 受到法向力，以及 （D） 同时受到法向力和摩擦力双手拥有一种令人惊叹的能力，可以非常准确地感知摩擦力，这都要归功于皮肤内的机械感受器。这种天生的天赋使人们能够灵巧地处理物品，毫不费力地使用工具，为日常生活注入令人愉快的灵活性。但是，如果这种触觉能力可以在机器人身上解锁呢?想象一下这样一个世界，机器人拥有探

可以使用人工智能 （AI） 和机器学习 （ML） 在机器中模拟人类智能。这些模拟使他们能够在没有太多人工帮助的情况下完成各种任务。如果公司要开发更高效、更新的 AI 和 ML 模型，就需要精确的训练数据。通过使用训练数据集，可以更好地了解给定的问题，这些训练数据集随后可以通过数据注释和标记进行丰富，以便进一步用作人工智能 （AI） 训练数据。 什么是机器学习？机器学习的目标是通过使用数据和算法来模

许多组织正在将财务资源投入到改进的数据验证解决方案中。这减轻了对基于数据质量差的决策相关风险的担忧，这些风险可能导致重大损失，甚至潜在的公司倒闭。 这些投资的一部分包括在AI（人工智能）领域进行创新。在当今的市场中，人工智能工具的快速加速是因为它们在通过自动化节省时间、金钱和人力资产方面具有令人难以置信的优势。 将人工智能的力量与数据验证系统和工具相结合，现在正在引领商业世界。这是确保用于洞察、

大家好，今天来聊聊机器学习中常用的XGBoost算法调参技巧！调参技巧XGBoost是一种基于梯度提升树的机器学习算法，其性能很大程度上依赖于模型参数的选择。 下面是一些常用的XGBoost算法调参技巧：学习率（learning rate）：学习率控制每个回归树（boosting round）对最终预测结果的贡献程度。较小的学习率可以使模型更加稳定，但可能需要增加更多的回归树才能达到理想的性能。树

大家好，今天来聊聊机器学习中的相似度算法！在机器学习中，相似度算法是一种重要的技术，用于衡量和比较不同对象之间的相似程度。解释一下想象一下，你要给一组电影推荐系统编写一个算法。为了找到与用户喜好最相似的电影，你需要一种方法来比较电影之间的相似程度。相似度算法就是干这个的。它会计算两个对象（如电影）之间的相似性，以便你可以找到最匹配用户喜好的电影。基本原理相似度算法的核心思想是将对象表示为特征向量或

假设你要想利用机器学习辨识手写文字，在训练时得到的训练误差很低，但是训练完的模型辨识文字的效果却不好，这是什么原因呢？在这篇文章，我们会用TensorFlow 建立一个模拟函数的模型，透过修改模型的容量与超参数，特意让模型发生过拟合与欠拟合，并观察究竟在何种情况会发上以上两种况。训练误差与测试误差首先，我们先来重新温习何谓训练误差与测试误差。在训练模型时，我们会使用损失函数评估预测值与真实值的误差

在监督式机器学习中，多类分类是一个普遍的问题。问题：给定一个包含m个训练示例的数据集，每个样本包含各种功能形式的信息和标签。每个标签对应于一个训练示例所属的类。在多类分类中，我们有一组有限的类。每个训练示例还具有n个功能。例如，在识别不同类型的水果时，“形状”，“颜色”，“半径”可以是特征，而“苹果”，“橙色”，“香蕉”可以是不同的类别标签。在多类分类中，我们使用训练数据训练分类器，并使用该分类器

这是深度学习和神经网络的初学者指南。本文将讨论深度学习和神经网络的含义。特别是，这里将专注于深度学习在一些实践中的应用。深度学习到底是什么？您是否曾经想过Google的翻译器应用程序如何在几毫秒内将整个段落从一种语言翻译成另一种语言？Netflix和YouTube如何确定我们在电影或视频中的品味并提供适当的建议？甚至自动驾驶汽车又怎么可能做到驾驶建议？所有得这些都是深度学习和人工神经网络的产品。深

前言：在平常的项目开发中我们编写的程序往往可能需要提供给别人使用，我们提供给第三方使用时可能就需要封装成SDK来供别人使用，在我们所有使用的IDE中都集成有封装成函数库的人机交互界面，因为这些IDE的基本编译工具都是GCC，下面我们就看下如何在Linux下使用GCC将我们的文件编译成静态库或者动态库吧。一、生成静态库生成静态库最终的文件是.a文件主要经过如下几个步骤：1、先用我们需要的工具生成o文

目录一：烧写uboot二：烧写内核三：烧写文件系统并设置启动参数四：查看我们的boot信息及内存说明五：执行挂载，进行应用程序开发拿到板卡后我们一般都会上电看到串口打印的信息，这个表示我们的板子里面已经有了boot文件，内核文件，操作系统文件，那么如何烧写我们的呢？下面手拉手带你一探究竟。一：烧写uboot拿到裸机芯片的第一次如果没有uboot那么就要使用hitools这个工具来烧写uboot了（

内容简介星闪（SparkLink）不多做介绍，有兴趣可以自行查找资料，简单来说就是一种新型的无线规范，用于取代Bluetooth和Wifi，并且解决了一些蓝牙和wifi的痛点。BS25是海思推出的一颗支持星闪的SOC，本文介绍如何搭建海思星闪BS25开发环境。本文提到的软件需要自行向官方获取。测试工具Operating system：win10 homeCompiler：CFBB IDE 1.0.

内容简介本文介绍如何选择和编译海思星闪BS25 SDK下的sle mouse工程。本文假设开发环境已经搭建完毕，具体搭建流程请参考《遥遥领先，华为海思星闪芯片BS25开发环境搭建》。测试工具Operating system：win10 homeCompiler：CFBB IDE 1.0.3Sdk：--BurnTool：NULLDebugKits：NULLPython：3.8VSCode：1.66.

内容简介本文介绍在BS25 1.0.T20.12版本开发工具下，默认的SDK无法编译的问题。此问题在之前版本的开发工具（比如BS25 1.0.T20.10）上没有发现，只有在本次更新中出现，至于后续版本，由于还没有拿到，自然也没有测试，不过大概率应该是会在后续版本中把此问题解决掉的。测试工具Operating system：Windows 10 homedeveco-device-tool-all

华为的Wifi技术解决方案一直处于领先地位，国内大部分使用的Wifi 6传输技术都是华为的研发成果。在制裁中，美国剥离了华为Wifi连接协议，华为只能做出了另起炉灶与国际组织抗争。在这方面，华为不得不潜心研究出一个近距离网络传输的新技术，于是星闪应运而生。但很多人对星闪一无所知，这个东西以后是有可能干掉蓝牙Wifi的。虽然蓝牙诞生29年，Wifi诞生了27年，设备生态已经根深蒂固，想要干掉它们不是

01 概述星闪技术作为新一代无线短距通信技术，标准化工作主要在星闪联盟进行。星闪标准体系主要由星闪接入层规范、基础服务层规范、基础应用层规范及其配套的支撑性规范构成。02 标准体系及关键技术星闪技术标准框架由星闪接入层、基础服务层、基础应用层构成。星闪接入层为上层数据提供无线通信传输目前， 星闪接入层可以提供两种无线短距通信接口（SLB 和 SLE）。两种技术面向不同的无线短距通信应用场景，互相补