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1. 移植驱动源码下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1EXGMkPs8-GxsdyK0735Sqw提取码:bx5c (1)include/rtmp_def.h中1627行左右,修改网络名始终为:wlan (2)修改Makefile 原来默认的平台是PC,然后添加平台 添加Linux内核源码路径,编译工具链,CPU ifeq ($(PLATFORM),HISI_352024-01-24 18:28:370 0 1820
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OpenCV是计算机视觉算法开发常用的工具。如果我们需要在嵌入式设备上运行opencv,那么就需要交叉编译,将它移植到对应平台上。但是有些嵌入式平台的存储空间有限,能节省1MB也有相当大的作用。OpenCV带了很多用不到的东西,如果对OpenCV做裁剪,可以节省不少空间。现在将opencv移植到海思的3516DV300/CV500平台。 准备工作1.下载源码在https://opencv.org/2024-02-04 10:08:580 0 1764
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项目需求。需要在rk3568开发环境中使用opencv。所有要编译出opencv的库文件。步骤记录如下: 1、下载opencv源码下载(本人下载的是3.4.5)Releases - OpenCV 2、安装cmake-gui 。使用sudo snap install cmake —classic 3、cmake-gui使用参考海思hi3516dv300开发—编译Opencv - 知乎 4、生成mak2021-12-07 10:21:270 1 10335
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硬件: firefly rk3399系统: Ubuntu 16.04(官方SDK) 在带屏幕的前提下,可以通过鼠标操作连接wifi热点。对于不带屏幕情况,可以通过debug口(uart0)命令行连接wifi热点。连接上wifi后,也可以省去凌乱的网线,可以与PC传输文件、连接NFS服务器等等。 1. 连接工具 firefly官方Ubuntu16.04默认已经安装了wireless tools2021-12-10 16:15:340 0 7097
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1.首先找到内核源码 Hi3519AV100_SDK_V2.0.2.0/osdrv/opensource/kernel/linux-4.9.y 2.修改hi3519av100.dts文件:源码/arch/arm/boot/dts/hi3519av100.dts &uart0 { status = "okay"; }; &uart1 {2021-12-10 16:36:330 0 2993
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硅基材料目前是半导体领域无可争议的领导者。即便如此,世界各地的科学家仍在积极尝试为下一代电子产品和高功率系统寻找卓越的替代品。有趣的是,钻石是最有前途的材料之一,可用于电动汽车和发电厂的快速通信和电力转换等应用。尽管金刚石对半导体行业具有吸引力,但由于缺乏有效地将其切成薄片的技术,其应用受到限制。因此,金刚石晶片必须一个接一个地合成,这使得大多数行业的制造成本过高。现在,由千叶大学工程研究生院Hi2023-08-02 09:30:220 0 823
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过去十年,人工智能在科学发现中的应用取得了长足的进步,但从业者需要知道何时以及如何改善他们对人工智能的使用,并且必须挑战糟糕的数据质量。从药物发现、材料科学、天体物理学和核聚变,使用人工智能的科学家看到了提高准确性和缩短实验时间的结果。今天发表在研究杂志《自然》上的一篇论文,由来自世界各地的30名研究人员组成的团队评估了这个被大肆宣传的领域取得的进展,并了解了需要做些什么。该论文由斯坦福大学计算机2023-08-03 11:26:510 0 891
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1机器学习有四种用途:分类、聚类、回归和降维。更严格一点,机器学习的目的只有三个:分类、聚类和回归,降维不过是达成目标的手段之一。2分类和聚类都是对个体样本归类,看起来很相似,实则相去甚远——前者属于有监督的学习,后者属于无监督的学习。分类是基于经验的,而经验来自过往的数据,这意味着分类需要训练;聚类则是基于当前全部样本的特征,不依赖经验,自然也就无需训练。举个例子:让你从一堆水果中挑出苹果、橘子2023-08-28 14:50:410 0 2652
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异常检测(也称为离群点检测)是检测异常实例的任务,异常实例与常规实例非常不同。这些实例称为异常或离群值,而正常实例称为内部值。异常检测可用于多种应用,例如:① 欺诈识别② 检测制造中的缺陷产品③ 数据清理——在训练另一个模型之前从数据集中去除异常值。你可能已经注意到,一些不平衡分类的问题也经常使用异常检测算法来解决。例如,垃圾邮件检测任务可以被认为是一个分类任务(垃圾邮件比普通电子邮件少得多),但2023-08-28 15:03:100 0 806
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对深度学习领域的初学者来说,选择合适的网络是非常苦恼的事,因为有太多类型的网络可供选择,并且每天都有新方法发布和讨论。更糟糕的是,大多数神经网络都足够灵活,即使在使用错误类型的数据或预测问题时也能做出预测。通过这篇文章,你将发现人工神经网络的三个主要类别的实用建议和用途。看完这篇文章,你将知道:在处理预测建模问题时应关注哪些类型的神经网络。何时使用、不使用以及可能尝试在项目中使用 MLP、CNN2023-09-07 11:09:280 1 2105
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如今,“图像分类”、“目标检测”、“语义分割”、“实例分割”和“目标追踪”等5大领域是计算机视觉的热门应用。其中“图像分类”与“目标检测”是最基础的应用,在此基础上,派生出了“语义分割”、“实例分割”和“目标跟踪”等相对高级的应用。 “语义分割”与“实例分割”是将图像中的像素点分到对应的类别,实现图像前景和背景分离。“目标追踪”是跟踪图像序列或2023-09-19 11:13:350 0 1169
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由我们的 RL 政策控制的高性能赛车无人机的延时插图一架人工智能辅助无人机在测试精确飞行模式和速度的障碍跑道上击败了人类控制的无人机,这被称为移动机器人技术的一个里程碑。人工智能辅助机器已经在国际象棋、跳棋、围棋、奥赛罗和星际争霸等非物理游戏中战胜了人类,但苏黎世大学的研究人员举行的一场无人机比赛标志着自主无人机首次在物理挑战中战胜了人类飞行员。随着配备高分辨率摄像头的更紧凑、更快的无人机的出现,2023-09-21 10:29:050 0 875
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微软周四表示,将把OpenAI即将发布的Dall-E 3图像创建工具集成到其必应搜索引擎中,这是微软利用人工智能与强大的谷歌竞争的最新举措。Dall-E的两个版本是由OpenAI开发的,Dall-E使用机器学习技术从自然语言描述中生成数字图像,第三个版本将于10月发布,它将使用ChatGPT,让用户更容易获得他们想要的东西。今年2月,微软已经在必应上添加了类似ChatGPT的生成人工智能界面,使搜2023-09-22 10:38:061 0 1323
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该体系结构由三个主要部分组成:基础结构、DEPSI 环境和评估工具。在物理和社会现实任务生成的支持下,Tong测试平台为评估和基准测试AGI模型提供了标准化的测试管道最近发表在《工程学》上的一篇观点文章提出了一种评估通用人工智能(AGI)的新方法,引入了Tong测试。这种创新方法旨在通过关注动态体现的物理和社会互动(DEPSI)为AGI提供标准化,定量和客观的评估系统。生成式预训练变压器(GPT)2023-09-22 11:21:030 0 1608
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文章目录 1、在路径添加rtl8723du模块代码2、修改Makefile3、修改rockchip_wlan目录下的Makefile4、修改rockchip_wlan目录下的Kconfig5、修改kernel/arch/arm64/configs/rockchip_linux_defconfig6、配置完成make编译7、硬件设置如下8、安装驱动9、开启udhcpd10 、移植hostapd11、2024-01-12 17:56:480 0 3292
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1. 现象描述 linux 启动后运行sshd 服务,发现sshd 会阻塞几分钟; 2. 原因 经过查看系统启动日志(dmesg 可以查看到启动日志),发现 sshd 阻塞结束前后,系统启动日志内容多了两行,最终分析是因为 /dev/random 设备启动过慢。 查找资料得知,增加熵可以让 random 快速运行; (只要对 random 有依赖的软件都会启动慢) 3. 安装 haveged3.12024-01-16 09:54:410 0 2507
