切换马甲
上一页
下一页
分类专栏
-
41篇
默认分类
文章数:41
文章总阅读量:13.1w
文章总收藏量:20
文章总点赞量:23
按发布时间
按阅读量
按点赞量
-
关于设备树,之前就经过详细的系统培训,但是本着会用就行的原则,对各个知识点都没有进行系统的总结。都是用到哪里学哪里,时间长了,基本也忘记了。所以对于后期知识各个知识点进行总结,本章主要讨论一下内容,能看懂和修改对应模块的dts文件。dts的引入dts的基本语法和基本格式介绍dts的组成,各个模块使用方法1. dts为何物 &nbs2023-08-10 11:15:370 0 1489
-
一、背景 dtb作为二进制文件被加载到内存中,然后由内核读取并进行解析,如果对dtb文件的格式不了解,那么在看设备树解析相关的内核代码时将会寸步难行,而阅读源代码才是了解设备树最好的方式。 所以,如果需要更透彻的了解设备树解析的细节,第一步就是需要了解设备树的格式。二、dtb的由来 &2023-08-10 14:03:570 0 1866
-
一、背景 前面我们了解到dtb的内存分布以后(dtb格式),接下来就来看看内核是如何把设备树解析成所需的device_node。 平台:arm 内核版本:Linux 5.19二、解析详细流程三、设备树的执行入口setup_arch  2023-08-11 18:18:490 0 1930
-
一、背景在上一节中讲到设备树dtb文件中的各个节点转换成device_node的过程(dtb转换成device_node ),每个设备树子节点都将转换成一个对应的device_node节点。设备树dts文件最终在linux内核中会转化成platform_device:dts->dtb ->device_node->platform_device。那么,接下来,2023-08-14 16:26:070 0 1939
-
本章我们就开始第一个基于设备树的 Linux 驱动实验,还是点LED灯。本章重点考察如下知识点:①、在 imx6ul-14x14-evk.dtsi 文件中创建相应的设备节点。②、编写驱动程序,获取设备树中的相关属性值。③、使用获取到的有关属性值来初始化 LED 所使用的 GPIO。一、开发环境CPU:IMX6ULL内核版本:Linux-5.19二、设备树中添加LED节点在根节点2023-08-14 17:53:580 0 1288
-
用于表格数据的深度神经网络架构的简单实现,具有可调的层生成和神经元数量的逐层增加。使用类似的经典机器学习方法。本文讨论了使用这个库的原因,并将 DatRetClassifier 和 DatRetRegressor 的预测准确性与经典机器学习方法进行比较。介绍为了预测表格数据,最常用的是经典的机器学习方法。最常在 scikit-learn 中实现。该库的优点之一是易于使用。我们准备数据,进行拟合和预2023-08-28 18:02:280 0 3337
-
在一些大模型的推理任务上,瓶颈不是算力 FLOPS。最近在开源社区,很多人都在探索大模型的优化方法。有一个叫 llama.cpp 的项目用原始 C++ 重写了 LLaMa 的推理代码,效果极好,获得了人们的广泛关注。通过一些优化和量化权重,它能让我们在各种以前无法想象的硬件上本地运行 LLaMa 模型。其中:在谷歌 Pixel5 手机上,它能以 1 token/s 的速度运行 7B 参数模型。在2023-08-29 11:23:080 0 997
-
本文介绍几种常见的梯度下降算法,以及基于参数服务器的三种训练模式。梯度下降梯度下降是用来计算函数最小值的,它的直观思路就是,假设我们在在山顶,但是我们不知道如何最快下山,那么我们就一步一步走,每一步按当前最陡峭的方向前进,直到走到我们认为是山脚下的地方。为什么是“认为是山脚下”呢,因为我们可能走到半山腰的低处,认为它是山脚下。梯度下降不一定能够找到全局的最优解,有可能是局部最优解。不过如果损失函数2023-09-05 14:02:110 0 827
-
1 mac上编译使用MNN1.1 依赖环境安装brew install protobufcmake的安装1.2 编译MNN若出现编译错误,检查CMakeLists.txt中的编译选项,该关掉的关掉就行。编译好之后的MNN工具都在build目录下面,demo工程在目录demo文件夹下面cd path/to/MNN ./schema/generate.sh mkdir build && cd bu2023-09-07 18:04:430 0 1138
-
编译好之后的MNN工具都在build目录下面。1 模型转换动态输入大小的interpreter代码编写,见https://www.yuque.com/mnn/cn/inputcd到build,执行./MNNConvert -f TF --modelFile ../resource/model/ocr-STR.pb --MNNModel ../resource/model/ocr-STR.mnn2023-09-07 18:43:081 0 1732
-
鸟还是猴子?在我们的眼中,输入图像x1和x2看起来是一样的,但隐藏的特征促使典型的神经网络错误地将这张鸟图像分类为猴子。据说图像在输入空间是远的,但在隐藏层空间是近的。研究人员的目标是关闭这个漏洞大多数人工智能系统都是基于神经网络的,这些算法的灵感来自大脑中的生物神经元。这些网络可以由多层组成,输入来自一侧,输出来自另一侧。这些输出可以用于做出自动决策,例如在无人驾驶汽车中。误导神经网络的攻击可能2023-09-16 10:51:370 0 736
-
面对不确定的市场环境,台积电(TSMC)据说暂时推迟了一些先进芯片制造设备的交付。据消息,这家晶圆代工运营商在“短期”内推迟设备交付,以削减成本,同时更好地应对客户需求。荷兰的ASML可能是受延迟影响的设备供应商之一。ASML首席执行官Peter Wennink上周在接受路透采访时表示,一些高端工具的订单已被推迟。ASML是台积电的重要供应商。这家荷兰设备供应商是为英伟达、苹果、AMD和高通等公司2023-09-18 13:50:130 0 711
-
当今的半导体行业正在努力应对三重任务:提高计算能力、减小芯片尺寸和管理密集电路中的功耗。为了满足这些需求,业界必须超越硅,生产适合日益增长的计算机设备。虽然不太可能在近期或遥远的将来放弃主力材料,但技术部门将需要对芯片材料和架构进行创造性的改进,以生产适合日益增长的计算作用的设备。硅最大的缺点之一是它只能做得很薄,因为它的材料特性基本上局限于三维空间。由于这个原因,薄到几乎没有高度的二维半导体成为2023-09-20 09:37:420 0 888
-
前言手写数字识别是机器学习和深度学习中一个非常著名的入门级图像识别项目,很多人都是从这个项目开始进入图像识别领域的。虽然现在深度学习在图像识别领域已经风靡一时,取得了令人瞩目的成就,但是不可否认的是经典的机器学习方法依然是不过时并且有用武之地的。本文将带大家用经典的提取HOG特征+SVM分类方法来实现手写数字识别。下载数据集手写数字识别数据集采用的是MNIST数据集,该数据集可以从官方网站上下载:2023-09-25 10:59:140 0 1734
-
教程来自:https://github.com/PeterH0323/Smart_Construction该项目是使用 YOLOv5 v2.x 来训练在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用,先来一波演示!指标yolov5s 为基础训练,epoch = 50对应的权重文件:https://pan.baidu.com/share/init?surl=ELPhtW-Q4G8UqEr4YrV_5A,提取码2023-09-25 14:19:191 0 915
-
随着人工智能在日常生活中的快速崛起,没有什么不受这项技术的影响,即使是传统的农民。对最新一代农具的调查让我们领略了现代农业已经走了多远。Ecorobotix是一种七英尺宽的、由gps辅助的“轮子上的桌子”,有人这样形容它,它是一种太阳能电池供电的装置,可以在农田中漫游并以精确的精度摧毁杂草。它的效率高达95%。Energid,通用机器人系统可以通过部署多个摄像头和柔性手臂的机器人系统采摘柑橘类水果2023-10-08 10:00:080 0 993
-
一张延时照片,展示了像狗一样的机器人如何能够自主地导航各种障碍物有一天,当地震、火灾和洪水袭来时,第一反应者可能是成群结队的机器人救援犬,它们会冲进去帮助被困的灵魂。这些电池驱动的四足动物将使用计算机视觉来确定障碍物的大小,并使用像狗一样的敏捷技能来通过它们。为了实现这一目标,斯坦福大学和上海智智研究所的人工智能研究人员表示,他们已经开发出一种新的基于视觉的算法,可以帮助机器狗 爬上高处的物体,跳2023-10-08 10:23:230 0 893
-
热插拔是内核和用户空间之间,通过调用用户空间程序(如hotplug、udev 和 mdev)的交互。 当需要通知用户内核发生了某种热插拔事件时,内核才调用这个用户空间程序。 3种热插拔机制Linux内核支持热插拔的部件有USB设备、PCI设备甚至CPU。Linux的热插拔支持是一个连接底层硬件、内核空间和用户空间程序的机制,且一直在变化。而设备文件系统有devfs,mdev,udev这三种。 在对2024-01-12 17:23:500 0 2977
-
1、数字图像:数字图像,又称为数码图像或数位图像,是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。 2、数字图像处理包括内容:图像数字化;图像变换;图像增强;图像恢复;图像压缩编码;图像分割;图像分析与描述;图像的识别分类。 3、数字图像处理系统包括部分:输入(采集);存储;输出(显示);通信;图像处理与分析。2024-01-17 15:30:260 0 791
-
结论:闪屏问题的根本原因是海思AE处理的有问题,而我们现场的问题尤为复杂,修改了以下几个地方:1 去掉了抗闪功能,抗闪功能和WDR一同使用会有闪屏问题。2 增加数字增益调节,sensor增益调节有again和dgain,代码中只有again的调节,没有dgain,经验证dgain也会或多或少影响闪烁。3 调整感兴趣区域权重值。4 目标亮度值从65改到128调整了这4个地方后,闪屏问题得到解决。如果2024-01-22 16:42:180 0 1670
