Setp1. 安装前准备a、VM的下载和安装，安装就不赘述了 下载地址：http://bbs.pcbeta.com/viewthread-920274-1-1.html b、ubuntu镜像的下载 下载地址：http://www.ubuntu.org.cn/download Setp2. 新建虚拟机 Setp3. 选择需要新建虚拟机种类（这里我们选择自定义） Setp4. 选择虚拟机的版本，目的为

用于验证分层生成模型的操作和运动任务。a，一个操作任务，机器人拿起盒子（A），交付（B），最后通过激活按钮（C）将其送走。b，点球，机器人接近（A）球并将其踢入球门（B和C）为了在周围环境中最好地移动并处理日常任务，机器人应该能够执行复杂的动作，有效地协调各个肢体的运动。因此，机器人学家和计算机科学家一直在尝试开发计算技术，这些技术可以人工复制人类计划、执行和协调不同身体部位运动的过程。英特尔实验

说起“存储”和“AI”，很多人会说存储对AI很重要，因为AI的发展是由海量数据支撑起来的，这就使得人们对数据处理提出了极高的要求，需要更大的内存去存储更多的数据，不得不承认，高性能的存储能让AI技术发挥出最大威力。但其实AI对存储也很重要，AI 时刻推动着存储的发展，究其原因绕不开存内计算（PIM ：Processing in-memory）。 存内计算是一项打破传统冯诺依曼架构的新型运算架构，通

1.AI地图 人工智能的地图，x轴是不同模式，由符号学到概率模型 到机器学习，Y轴是我想做的东西，最底下的是感知，我得了解这是什么东西，然后做推理，形成自己的知识，最后做规划。最底层的就是感知，就是我能够看到这个物体，比如这个屏幕等，做推理是基于我现在看到的东西，会发现什么事情，第三个知识是比较难的事情，根据我看到的数据和现象，来形成我的知识，我能进行比较长远一点的规划，也就是我的未来怎么做。这

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流，首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。 1.人脸识别步骤梳理一下人脸识别实现的步骤，主要由人脸采集，预处理，特征提取，匹配与识别四个步骤组成 2 人脸监测人脸识别首先应该

待配准图像与原图像相比存在偏移、旋转、比例等空间变换关系，图像配准就是将不同传感器所采集得到的同一场景的多光谱、多波段或同一传感器在不同时相、不同方位、不同条件下（气候、照度、摄像位置和角度等）获得同一场景的两幅或多幅图像进行匹配的过程。 一、图像配准概述（一）常用图像变换1.刚体变换 一幅图像中的两点间的距离经变换到另一幅图像中后仍然保持不变。 2.仿射变换 一幅图像上的直线经过变换后映射到另

Hi3516DV300及测试环境介绍海思Hi3516DV300使用arm-himix200-linux-工具链，内含双核 ARM Cortex-A7。 本文使用的测试硬件为 荣品Hi3516DV300开发板 ，淘宝有售，此处非广告。使用的SDK版本为 Hi3516CV500_SDK_V2.0.1.0 。 创建步骤1.busybox的编译busybox的作用是提供Linux下的一系列命令工具，独立于

文档说明本文性质为个人学习笔记。 由于项目需要，基于Hi3518EV200平台进行H264编码，在此过程中涉及到对VENC的控制和理解，记录以备忘。 另外，如果您在学习hi3518编码h264的过程中有疑惑，希望我的博文可以帮到您： 1.Hi3518EV200实现H264视频采集的源码及流程详解（不依赖SAMPLE库） 2.从零开始进行Hi3518_SDK安装、环境搭建和Linux内核编译，并生成

文章目录 前言一、经典的卷积神经网络二、迁移学习的目标三、好处四、步骤五、代码前言在深度学习训练的过程中，随着网络层数的提升，我们训练的次数，参数都会提高，训练时间相应就会增加，我们今天来了解迁移学习 一、经典的卷积神经网络在pytorch官网中，我们可以看到许多经典的卷积神经网络。附官网链接：https://pytorch.org/ 这里简单介绍一下经典的卷积神经发展历程1.首先可以说是卷积神经

KMeans聚类 什么是聚类任务 1 无监督机器学习的一种2 目标将已有数据根据相似度划分到不同的簇3 簇内样本彼此之间越相似，不同簇的样本之间越不相似，就越好 为什么叫KMeans聚类 1 也可以叫K均值聚类2 K是最终簇数量，它是超参数，需要预先设定3 在算法计算中会涉及到求均值 KMeans流程 1 随机选择K个簇中心点 2 样本被分配到离其最近的中心点3 K个簇中心点根据所在簇样本，

实验背景近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，尤其是在图像分类任务上。图像分类是计算机视觉领域的基本问题之一，而猫狗分类作为图像分类中的经典问题，吸引了广泛的研究兴趣。猫狗分类问题具有很高的实际应用价值。在现实世界中，人们经常需要对动物进行分类，如在宠物识别、动物行为分析和动物保护等领域。传统的图像分类方法通常需要手工设计特征提取器和分类器，这在处理复杂的图像数据时面临着挑战。 深度学