小程序互联网大成时代来临，由于轻应用特点，工具类小程序成为最先爆发的类别。 工具类小程序是最符合初心的产品形态，快速渗透到生活场景中，为商家推广获客提供捷径。 以小程序为载体，以营销推广为主要功能，「云方案」专注于服务电子行业，因小程序自身实用性，沉淀了众多持续性高留存用户，移动办公盛行的当下，提供了更高效的工作方式。 /识变局开新局，蓬勃的电子产业/ 随着智能化时代来临，5G通信技术、人工智能

1. 前言 根据Nvidia Jetson Nano模块设计了一个定制载体 →自定义板有一个显示端口在DP1引脚，但没有HDMI, DP0没有分配 →nvidia JETSON NANO套件有一个HDMI在DP1引脚和在DP0引脚显示端口 DisplayPort连接在DP1引脚上，描述如下: 如何更改设备树的DisplayPort和DP1_HPD引脚上的DP1? 那么DP1引脚上的显示端口工作吗

1.前言 承接上篇 https://www.ebaina.com/articles/140000012655 2. 调试记录 使用修改后的文件tegra210-porg-p3448-common.dtsi 然后得到以下消息: 然后关闭了i2c接口7000c700 然后得到以下消息: tegra_dc_program_mode. [ 1.111073] tegradc tegradc.0:

【深度学习】新的深度学习优化器探索（协同优化） 文章目录 1 RAdam VS Adam 2 自适应优化 3 LookAhead 3.1 “侵入式”优化器 3.2 LookAhead 中的参数： 4 RAdam 加 LookAhead 的一个实现：Ranger 1 RAdam VS Adam 1,目的 想找到一个比较好的优化器，能够在收敛速度和收敛的效果上都比较好。 目前sgd收

  上次跟大家讲解了一下AES加密，这次说一下，AES加密到底怎么用，虽然AES加密的方式大家基本上在百度上都可以搜到，但是实现代码如果是自己写的话，难度还是很大的，并且非常容易出现bug，我也在github上找了一些代码，下下来尝试了一下，多多少少还是有些问题，有的是加密有问题，有的是解密有问题，所以呢，今天推介给大家一个AES加密不错的库，那就是openssl。   在嵌入式设备上，需要先交叉

【深度学习】深入浅出 CRF-RNN Layer（The End-to-end） 文章目录 1 概述 2 Initialization 3 Message Passing 4 Re-weighting 5 Compatibility Transform 6 Adding Unary Potentials 7 Normalization 1 概述 本文所述方法有三个要点： 用训练的方式求解CR

目前，只有在有交流电或者交换机可以根据需要提供电源和数据的地方，企业才能够部署Wi-Fi® 6接入点（AP）和5G小基站接入节点。Microchip Technology Inc.（美国微芯科技公司）宣布推出首款多端口以太网供电（PoE）电源设备（PSE）供电器（又称中跨），创造性地提供了一种更灵活、更经济的替代方案，使任何千兆位交换机都能支持高供电需求和数据速率，而无需进行网络配置或停机。 Mi

1.前言 试图运行deepstream-app与示例 “source8_1080p_dec_infer-resnet_tracker_tiled_display_fp16_nano.txt” 在Jetson Nano上与“deepstream-4.0_4.0-1_arm64.deb” 使用Raspberry Pi V2相机NoIr，但图像显示面朝上。 修改配置 [source0] enable =

  射频功率放大器(RFPA)是现代通信系统中必不可少的一部分，位于发射机的末端。它的作用是将微弱的调制信号进行功率放大，使其能够通过天线馈送出去，实现远距离无线通信，具有非常重要的地位。本文将为大家介绍如何使用ADS软件设计一款工作在2.2GHz的AB类射频功率放大器。所采用的功率管为Cree的CGH40010F，下图是这个管芯数据手册的部分内容： 从中可以看到，该管芯工作频率能够达到6GHz

介绍 Node-RED是IBM开源的一个物联网项目，由于使用低代码，BS架构的WEB编辑器来简化物联网各种数据流的操作，受到很多开发者关注。底层使用的Nodejs作为服务端，支持在线安装卸载第三方依赖包，支持以json文件的流导入导出。本篇文章就给大家详细介绍这一平台的安装，使用，开发。 Node-RED的特性有以下几个 基于流的低代码编程，可导入导出 在线安装卸载第三方包，无需重启 提供拖拽式

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【深度学习】解析深度学习的集成方法 文章目录 1 前言 2 使用集成模型降低方差 3 如何集成神经网络模型 3.1 Varying Training Data 3.2 Varying Combinations 3.3 总结 4 深入了解模型融合Ensemble(深度+代码) 4.1 Voting ensembles（投票） 4.2 averaging（平均

【深度学习】如何将Voting和Stacking等应用到神经网络模型 1 网络“快照”集成法(snapshot ensemble) 2 多模型集成 3 投票 4 Stacking：集成学习策略图解 5 多模态(RGB-D)——Ensemble Learning 6 Softmax：将输出转换为概率 1 网络“快照”集成法(snapshot ensemble) 深度神经网络模型复杂的解空间中存在非

【深度学习】详解Resampling和softmax模型集成 文章目录 1 图像重采样 1.1 次级采样（sub-sampling） 1.2 高斯金字塔（Gaussian pyramids） 1.3 上采样（upsampling) 2 医学图像预处理之重采样 3 医疗图像重采样代码分析 4 softmax集成 5 在图像分割中用于多通道conv2d输出的Sigmoid或S

  在上一篇文章中，我们将数据集的标注信息单独保存在一个变量 'datas' 中，这是为了在使用yolo3进行训练时，可以更好地读取图片以及图片中的目标信息。本篇文章首先介绍如何进行图像文件以及对应信息的读取。此外，我们采集的数据集较少，需要对其进行增广处理，即采用一定的手法增加数据集的数量，以达到扩充数据集的目的。 一、数据集的读取   首先我们回顾一下上一篇文章中保存的信息结构： 第一行是标

1. 前言 代替默认的ttyTCU0。 是否有办法将控制台端口更改为其他uart端口? 试图修改tegra194-p3668-common.dtsi和cboot源代码切换/禁用控制台uart， 并它没有影响控制台仍然来自ttyTHS0 /ttyTCU0与tegra组合uart机制。 tegra194-p3668-common.dtsi chosen { bootargs =“console=tty

1. 前言 承接上篇调试记录 https://www.ebaina.com/articles/140000012623 2. 有什么方法来重定向ttyTCU0与THS2? 您可以使用以下配置更新禁用内核消息。 $OUT/Linux_for_Tegra/bootloader/t186ref/BCT/tegra194-mb1-bct-misc-l4t.cfg enable_combined_uart

【深度学习】模式识别技术探索之决策树（Decision tree） 文章目录 1 什么是模式和模式识别？ 2 常见的模式识别系统 3 应用领域 4 举例：随机森林（Random Forest） 4.1 基本思想 4.2 决策树 – Decision tree 4.3 3 种典型的决策树算法 4.4 实现 1 什么是模式和模式识别？ 当我们人眼看到一幅画时，我们能够很清晰的

【深度学习】快照集成等网络训练优化算法系列 文章目录 1 什么是快照集成? 2 什么是余弦退火学习率？ 3 权重空间中的解决方案 4 局部与全局最优解 5 特别数据增强 6 机器学习中解决数据不平衡问题 6.1 重新采样训练集 6.2 使用K-fold交叉验证 7 集群丰富类 1 什么是快照集成? 快照集成一句话概括就是在同一个训练过程中，将不同节点的，且存在多样性的模型保存下