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物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生了許多乏味的挑戰(zhàn)，特別是在數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)領(lǐng)域，例如實(shí)時(shí)集成大量的大量數(shù)據(jù)，在處理數(shù)據(jù)流時(shí)處理事件以及處理數(shù)據(jù)安全性等方面。例如，智能城市中應(yīng)用的基于物聯(lián)網(wǎng)的交通傳感器將實(shí)時(shí)生成大量的交通數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫在充分處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)方面發(fā)揮著非常重要的作用。因此，隨著一個(gè)適當(dāng)的平臺(tái)，正確的數(shù)據(jù)庫同
在物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目中，應(yīng)該選擇MQTT還是CoAP協(xié)議呢？兩者有什么優(yōu)缺點(diǎn)？在實(shí)際應(yīng)用中各自適用的場景是什么？
在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，基于微控制器單元（MCU）的微型硬件無處不在。在這些微型硬件上部署深度學(xué)習(xí)模型將使我們能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能的民主化。然而，由于內(nèi)存預(yù)算極其緊張，微型深度學(xué)習(xí)與移動(dòng)深度學(xué)習(xí)有著根本性的不同：一個(gè)常見的MCU通常具有小于512KB的SRAM，這對(duì)于部署大多數(shù)現(xiàn)成的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)來說太小了。即使對(duì)于更強(qiáng)大的硬件如Raspberry
results# 返回處理后的圖像和檢測結(jié)果 4.算法理論概述 4.1 Mediapipe在人體姿態(tài)提取中的應(yīng)用 Mediapipe使用預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型來進(jìn)行人體姿態(tài)提取，常見的模型結(jié)構(gòu)如OpenPose模型。該模型通過對(duì)大量人體姿態(tài)圖像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，構(gòu)建了一個(gè)能夠準(zhǔn)確
人臉識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺最廣泛的應(yīng)用。人臉識(shí)別被應(yīng)用在安全， 監(jiān)控或者解鎖手機(jī)。 這是一個(gè)在預(yù)先存在的數(shù)據(jù)集中在圖像或者視頻中確認(rèn)你的人臉。 我們可以使用深度學(xué)習(xí)的方法來學(xué)習(xí)這些人臉的特征并且識(shí)別他們。 這是一個(gè)多個(gè)步驟的過程，這個(gè)過程由以下的步驟構(gòu)成：人臉檢測： 這用來定
像創(chuàng)建的，對(duì)于變更頻繁的應(yīng)用，只要能保證鏡像在測試環(huán)境測試沒有問題，那么在生產(chǎn)環(huán)境上線由于環(huán)境差異導(dǎo)致出問題的概率就會(huì)少的多；四是對(duì)于需要在一個(gè)站點(diǎn)快速部署的應(yīng)用組，對(duì)于需要在一個(gè)新站點(diǎn)快速部署的應(yīng)用組，使用容器技術(shù)能夠結(jié)合容器平臺(tái)自身的特性，快速創(chuàng)建一個(gè)新的站點(diǎn)。重量級(jí)的中間件
年到 2018 年，短短的六年時(shí)間里，深度學(xué)習(xí)所需的計(jì)算量增長了 300,000%。然而，與開發(fā)算法相關(guān)的能耗和碳排放量卻鮮有被測量，盡管已有許多研究清楚地證明了這個(gè)日益嚴(yán)峻的問題。 針對(duì)這一問題，哥本哈根大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的兩名學(xué)生，協(xié)同助理教授 一起開發(fā)了一個(gè)的軟件程序，它可以計(jì)算
VGG原理VGG16相比AlexNet的一個(gè)改進(jìn)是采用連續(xù)的幾個(gè)3x3的卷積核代替AlexNet中的較大卷積核（11x11，7x7，5x5）。對(duì)于給定的感受野（與輸出有關(guān)的輸入圖片的局部大?。捎枚逊e的小卷積核是優(yōu)于采用大的卷積核，因?yàn)槎鄬臃蔷€性層可以增加網(wǎng)絡(luò)深度來保證學(xué)習(xí)更復(fù)雜的模式，而且代價(jià)還比
對(duì)信息的處理是分級(jí)的。從低級(jí)的提取邊緣特征到形狀（或者目標(biāo)等），再到更高層的目標(biāo)、目標(biāo)的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)過程就是建模的過程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類，前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks
種架構(gòu)的所有方法之間的異同。其分析的角度包括訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)、它們?cè)谥亟ㄐ阅?、?xùn)練策略和泛化能力上的效果。對(duì)于一些關(guān)鍵的方法，作者還使用了公開數(shù)據(jù)集和私有數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)和比較，采用私有數(shù)據(jù)的目的是測試各類方法在全新場景下的泛化性能。這篇論文能夠?yàn)檠芯?span id="0ek0ay4" class='cur'>深度立體匹配的研究人
卷積操作就是filter矩陣跟filter覆蓋的圖片局部區(qū)域矩陣對(duì)應(yīng)的每個(gè)元素相乘后累加求和。
而，我們可以輕松地通過重疊的方式觀察到每個(gè)目標(biāo)。argmax的方式也很好理解。如上圖所示，每個(gè)通道只有0或1，以Person的通道為例，紅色的1表示為Person的像素，其他像素均為0。其他通道也是如此，并且不存在同一個(gè)像素點(diǎn)在兩個(gè)以上的通道均為1的情況。因此，通過argmax就
通過對(duì)課程的學(xué)習(xí)，從對(duì)EI的初體驗(yàn)到對(duì)深度學(xué)習(xí)的基本理解，收獲了很多，做出如下總結(jié)：深度學(xué)習(xí)是用于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它的基本特點(diǎn)是試圖模仿大腦的神經(jīng)元之間傳遞，處理信息的模式。最顯著的應(yīng)用是計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理
第一個(gè)觀點(diǎn)是基于評(píng)估架構(gòu)所需執(zhí)行的順序指令的數(shù)目。假設(shè)我們將模型表示為給定輸入后，計(jì)算對(duì)應(yīng)輸出的流程圖，則可以將這張流程圖中的最長路徑視為模型的深度。正如兩個(gè)使用不同語言編寫的等價(jià)程序?qū)⒕哂胁煌?span id="a0yq0sq" class='cur'>的長度；相同的函數(shù)可以被繪制為具有不同深度的流程圖，其深度取決于我們可以用來作為一個(gè)步驟的函數(shù)。圖1.3
雖然modelarts能夠幫助我們?cè)诰€上完成深度學(xué)習(xí)的模型，但是訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型是怎么部署的
No dashboards are active for the current data set. 特地重新訓(xùn)練了，記下來日志目錄，都是創(chuàng)建TensorBoard還是錯(cuò)誤，不知道怎么回事，求解
對(duì)信息的處理是分級(jí)的。從低級(jí)的提取邊緣特征到形狀（或者目標(biāo)等），再到更高層的目標(biāo)、目標(biāo)的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)過程就是建模的過程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類：1.前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks
何得到輸出的流程圖中的最長路徑的長度記為模型的深度。另一方面，在深度概率模型中，也把描述概念之間如何相互關(guān)聯(lián)的圖的深度而非計(jì)算圖的深度記為一種模型的深度。值得注意的是，后者用來計(jì)算表示的計(jì)算圖可能比概念圖要深得多。鑒于這兩種觀點(diǎn)的共存，一般在一個(gè)模型有多深才算作“深度”模型上并沒
ap-mac：AP的MAC地址。STA發(fā)送的DHCP報(bào)文到達(dá)AP后，AP將自己的MAC地址添加到DHCP報(bào)文中的Option82選項(xiàng)中。 ap-mac-ssid：AP的MAC地址和SSID。STA發(fā)送的DHCP報(bào)文到達(dá)AP后，AP將自己的MAC地址和用戶關(guān)聯(lián)的SSID添加到DHCP報(bào)文中的Option82選項(xiàng)中。
ow優(yōu)勢的深度學(xué)習(xí)框架。 JAX 是 Google Research 開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，被稱為“在 GPU/TPU上運(yùn)行的具有自動(dòng)微分功能的Numpy”，該庫的核心是類似 Numpy 的向量和矩陣運(yùn)算。我個(gè)人認(rèn)為，與Numpy和PyTorch/TensorFlow最大的不同在于J
