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標(biāo)簽 > 算法
算法(Algorithm)是指解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述,是一系列解決問題的清晰指令,算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問題的策略機(jī)制。也就是說,能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入,在有限時(shí)間內(nèi)獲得所要求的輸出。
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近日,視覺中國(guó)再次上線 AIGC 新功能 —— 基于生成式 AI 技術(shù)的創(chuàng)意工具。用戶可通過該工具中的 “模特轉(zhuǎn)換”“插畫轉(zhuǎn)換” 功能在線對(duì)版權(quán)圖片進(jìn)行...
基于OpenCV實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)線線間距測(cè)量
其實(shí)很簡(jiǎn)單,只要如下幾步,已經(jīng)給大家畫好了流程圖跟每步使用的OpenCV算子,直接按圖索驥即可得到最終結(jié)果。
圖像處理初學(xué)者應(yīng)該學(xué)習(xí)的100個(gè)問題-你都學(xué)會(huì)了嗎?
本文整理了圖像處理初學(xué)者應(yīng)該需要了解的100個(gè)基礎(chǔ)問題,涉及讀取、顯示圖像、操作像素、拷貝圖像、保存圖像、灰度化(Grayscale)、二值化(Thre...
深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的重要概念和公式
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類用層構(gòu)建的模型。常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2023-03-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法函數(shù) 1147 0
我們習(xí)慣從圖像中選取比較有代表性的點(diǎn),然后,在此基礎(chǔ)上,討論相機(jī)位姿估計(jì)問題,以及這些點(diǎn)的定位問題。 在經(jīng)典 SLAM 模型中,把它們稱為路標(biāo),而...
網(wǎng)絡(luò)在初始錨框的基礎(chǔ)上 基于訓(xùn)練數(shù)據(jù) 輸出預(yù)測(cè)框,因此初始錨框也是比較重要的一部分。見配置文件*.yaml, yolov5預(yù)設(shè)了COCO數(shù)據(jù)集640×6...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化器有哪些
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化器是深度學(xué)習(xí)中用于調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以最小化損失函數(shù)的重要工具。這些優(yōu)化器通過不同的策略來更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重,以提高訓(xùn)練效率和模型性能。以下是對(duì)幾種常見...
2024-07-11 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法函數(shù) 1139 0
FPGA實(shí)現(xiàn)雙調(diào)排序算法的探索與實(shí)踐
雙調(diào)排序(BitonicSort)是數(shù)據(jù)獨(dú)立(Data-independent)的排序算法,即比較順序與數(shù)據(jù)無(wú)關(guān),特別適合并行執(zhí)行。在了解雙調(diào)排序算法之...
pytorch用來干嘛的?PyTorch教程之PyTorch簡(jiǎn)介
您在日常生活中可能與之交互的幾乎每個(gè)計(jì)算機(jī)程序都被編碼為一組嚴(yán)格的規(guī)則,精確指定了它應(yīng)該如何運(yùn)行。假設(shè)我們要編寫一個(gè)應(yīng)用程序來管理電子商務(wù)平臺(tái)。在圍著白...
2023-06-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法機(jī)器學(xué)習(xí) 1134 0
實(shí)時(shí)互動(dòng)下視頻QoE端到端輕量化網(wǎng)絡(luò)建模
視頻或者實(shí)時(shí)互動(dòng)場(chǎng)景下QoE體驗(yàn)的影響因素主要有媒體體驗(yàn)和互動(dòng)體驗(yàn)。媒體體驗(yàn)分為視頻體驗(yàn)和音頻體驗(yàn)。視頻體驗(yàn)包括畫質(zhì)、流暢度、播放設(shè)備等。音頻體驗(yàn)則包括...
2023-05-25 標(biāo)簽:算法建模網(wǎng)絡(luò)傳輸 1131 0
多臺(tái)Linux主機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)同步,少不了這款工具!
模塊參數(shù)主要用于定義 rsync 服務(wù)器哪個(gè)目錄要被同步。模塊聲明的格式必須為 [module] 形式,這個(gè)名字就是在 rsync 客戶端看到的名字,類...
如何編寫一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
BP(反向傳播)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它通過反向傳播算法來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置,以最小化輸出誤差。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心在于其前向傳播過程,即信...
2024-07-11 標(biāo)簽:算法BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 1125 0
作者對(duì)多個(gè) DETR 類檢測(cè)器的 GFLOPs 和時(shí)延進(jìn)行了對(duì)比分析,如圖 1 所示。從圖中發(fā)現(xiàn),在 Deformable-DETR 和 DINO 中,...
基于群體的元啟發(fā)式算法——象鼻蟲傷害優(yōu)化算法
研究提出了一種新的基于群體的元啟發(fā)式算法,該算法模擬了象鼻蟲的飛勢(shì)、吻勢(shì)和對(duì)作物或農(nóng)產(chǎn)品的傷害力。使用12個(gè)基準(zhǔn)單峰和多峰人工或優(yōu)化函數(shù)對(duì)該算法進(jìn)行了測(cè)試。
2022-10-19 標(biāo)簽:算法 1120 0
LeetCode 是一個(gè)編程挑戰(zhàn)和教程網(wǎng)站,旨在幫助人們提高編碼和算法技能。LeetCode 第一題是 Two Sum,它是一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的問題。
異步電機(jī)速度估計(jì)的方法主要分為兩大類:模型法和基于非理想特性的方法。本期文章介紹的是直接計(jì)算法(動(dòng)態(tài)速度估計(jì)器),這種方法屬于模型法中的開環(huán)速度估計(jì)。
50個(gè)關(guān)鍵詞,帶你全面了解量子計(jì)算
量子測(cè)量是觀察量子態(tài)的行為,這種觀察將產(chǎn)生一些經(jīng)典信息,該測(cè)量過程將改變量子態(tài)。例如狀態(tài)處于疊加狀態(tài),則測(cè)量會(huì)將其“折疊”為經(jīng)典狀態(tài)(0或1),坍縮過程...
自動(dòng)駕駛算法框架的系統(tǒng)級(jí)設(shè)計(jì)
圖7 TrackFormer 流程圖圖7TrackFormer得具體流程圖,該方法采用類似Motr和MUTR3D的查詢?cè)O(shè)計(jì)思路,在對(duì)象檢測(cè)中只使用傳統(tǒng)的...
2023-08-22 標(biāo)簽:算法框架自動(dòng)駕駛 1111 0
SuperPoint語(yǔ)義 SLAM深度學(xué)習(xí)用于特征提取
相機(jī)只有旋轉(zhuǎn)而無(wú)平移的時(shí)候,兩視圖的對(duì)極約束不成立,基礎(chǔ)矩陣F為零矩陣,這時(shí)候需要使用單應(yīng)矩陣H場(chǎng)景中的點(diǎn)都在同一個(gè)平面上,可以使用單應(yīng)矩陣計(jì)算像點(diǎn)的匹配點(diǎn)。
2023-12-10 標(biāo)簽:算法SLAM深度學(xué)習(xí) 1104 0
采用MPF4279X系列產(chǎn)品精確估算充電狀態(tài)(下篇)
在設(shè)計(jì)電池管理系統(tǒng) (BMS)時(shí),精確估算電池充電狀態(tài) (SoC) 對(duì)設(shè)計(jì)人員來說是個(gè)挑戰(zhàn)。SoC是與電池容量相關(guān)的電池充電水平。
2023-08-02 標(biāo)簽:算法soc電池管理系統(tǒng) 1095 0
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