今天看到个有趣的网站，给大家分享一下。 该网站的功能很神奇，可以实现编程语言的转化。感觉在一些场景之下还是有点作用的，比如你原来跟我一样是做Java的，因为工作需要突然转Go。这个时候用你Java的经验 + 这个工具，或许可以起到一定的帮助作用。 工具的使用也很简单，只需要在左侧黏贴你想转换的原始代
在云计算和微服务架构的时代，Kubernetes (K8S) 已成为管理容器化应用的标准。然而，对于许多新手来说，K8S 的操作和管理常常显得复杂而神秘。特别是，当你第一次接触 K8S Dashboard 时，你是否也感到有些无所适从？ K8S Dashboard 是 Kubernetes 提供的一
大家在stable diffusion webUI中可能看到过hypernetwork这个词，那么hypernetwork到底是做什么用的呢？ 简单点说，hypernetwork模型是用于修改样式的小型神经网络。 什么是 Stable Diffusion 中的hypernetwork？ Hypern
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 接前天 李沐：用随机梯度下降来优化人生！ 今天把达叔 6 脉神剑给佩奇了，上 吴恩达：机器学习的六个核心算法！ ——梯度下降 1、 目标 梯度下降优化算法的概述，目的在于帮助读者理解不同
介绍 MCXN947 NXP FRDM-MCXN947开发板是一款基于MCXN947 MCU的低成本评估板，MCU集成了双核Arm Cortex-M33微控制器和一个神经处理单元(NPU)。开发板由一个MCXN947控制器和一个64 Mbit外部串行闪存组成。该板还具有P3T1755DP I3C温度
在了解一些概念之前一直看不懂上交22年开源的TRTModule.cpp和.hpp，好在交爷写的足够模块化，可以配好环境开箱即用，移植很简单。最近稍微了解了神经网络的一些概念，又看了TensorRT的一些api，遂试着部署一下自己在MNIST手写数字数据集上训练的一个LeNet模型，识别率大概有98.
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 声音事件的分类精度与特征提取有很强的关系。本文将深度特征用于环境声音分类（ESC）问题。深层特征是通过使用新开发的卷积神经网络（CNN）模型的全连接层来提取的，该模型通过频谱图图像以端到端的方式进行训练。
总结了最小割的四个模型——最大权闭合图，最大密度子图，最小点覆盖集，最大权独立集。带你走进最小割的神秘！
cartpole游戏，车上顶着一个自由摆动的杆子，实现杆子的平衡，杆子每次倒向一端车就开始移动让杆子保持动态直立的状态，策略函数使用一个两层的简单神经网络，输入状态有4个，车位置，车速度，杆角度，杆速度，输出action为左移动或右移动，输入状态发现至少要给3个才能稳定一会儿，给2个完全学不明白，给
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 此示例说明如何使用连续小波变换 (CWT) 和深度卷积神经网络 (CNN) 对人体心电图 (ECG) 信号进行分类。 从头开始训练深度 CNN 的计算成本很高，并且需要大量的训练数据。在很多应用中
PS：要转载请注明出处，本人版权所有。 PS: 这个只是基于《我自己》的理解， 如果和你的原则及想法相冲突，请谅解，勿喷。 环境说明 无 前言 最开始，我仅仅是对linux比较感兴趣，觉得其很神奇的，能够做到很多事情。后面了解到其源码也是开源的，于是抱着学习的态度，简要的看了看相关的代码，在那个时候
whisper介绍 Open AI在2022年9月21日开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper神经网络，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。 Whisper系统所提供的自动语音辨识（Automatic Speech Recognition，ASR）模型是被训练来运行语音辨识与
> 本文通过详细且实践性的方式介绍了 PyTorch 的使用，包括环境安装、基础知识、张量操作、自动求导机制、神经网络创建、数据处理、模型训练、测试以及模型的保存和加载。 # 1. Pytorch简介  由于 UCUP Taiwan 场神奇的发挥，意外获得湘潭邀请赛名额 x1。公费旅游万岁！ 然而，飞机不给报，高铁不给报，软卧不给报，打车也不给报，路途时间高达 30h，还被
本文基于《生成式人工智能》一书阅读摘要。感兴趣的可以去看看原文。 可以说，Transformer已经成为深度学习和深度神经网络技术进步的最亮眼成果之一。Transformer能够催生出像ChatGPT这样的最新人工智能应用成果。 ## 序列到序列(seq2seq) Transformer能实现的核心
https://cloud.tencent.com/developer/article/2190719?areaSource=105001.2&traceId=7RuArY2Tm1MQWwQaMnx-Q 传统思路的局限性 CDN是怎么做的 你知道DNS是怎么工作的吗？ 神奇的解释权机制（SOA） D
前言 闭包对于一个长期写 Java 的开发者来说估计鲜有耳闻，我在写 Python 和 Go 之前也是没怎么了解，光这名字感觉就有点"神秘莫测"，这篇文章的主要目的就是从编译器的角度来分析闭包，彻底搞懂闭包的实现原理。 函数一等公民 一门语言在实现闭包之前首先要具有的特性就是：First class
写好的自动办理六环外进京证脚本跑不通，总是返回办理业务人数较多 (500) 错误，Charles / VNET 抓包、android 交叉编译 jq、升级 curl…都不起作用，最终还是神奇的 adb shell 帮了大忙，最后定位到根因，居然是用 shell 字符串长度作为数据长度导致的，这错误犯的有点低级……
