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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制。也就是說,能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入,在有限時間內(nèi)獲得所要求的輸出。
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作者丨一支程序媛@知乎 來源丨h(huán)ttps://zhuanlan.zhihu.com/p/279602383 編輯丨極市平臺 導(dǎo)讀 圖像濾波是一種非常重要...
2021-02-15 標(biāo)簽:算法圖像處理技術(shù)圖像濾波 1.0萬 0
反向傳播算法(BP算法)是目前用來訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最常用且最有效的算法。作為谷歌機器學(xué)習(xí)速成課程的配套材料,谷歌推出一個演示網(wǎng)站,直觀地介紹了反向傳...
2018-07-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 1.0萬 0
本文主要介紹了哈密頓回路算法以及程序設(shè)計實現(xiàn)。哈密頓圖就是從一點出發(fā),經(jīng)過所有的必須且只能一次,最終回到起點的路徑。圖中有的邊可以不經(jīng)過,但是不會有邊被...
自2009年湯富酬研究員在Nature Methods首次報道其開創(chuàng)性工作以來,單細(xì)胞RNA測序技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,尤其是發(fā)育生物學(xué)和干細(xì)胞研究中展現(xiàn)出...
在一個產(chǎn)品被開發(fā)出來之前,不確定性非常高,團隊(包括業(yè)務(wù)人員和技術(shù)人員)對產(chǎn)品的知識也是最少的,而且需要大量的學(xué)習(xí)和嘗試才可以明確下一步可能的方向。不幸...
從實現(xiàn)難度上來說,LFU 算法的難度大于 LRU 算法,因為 LRU 算法相當(dāng)于把數(shù)據(jù)按照時間排序,這個需求借助鏈表很自然就能實現(xiàn),你一直從鏈表頭部加入...
2020-08-25 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 1.0萬 0
在剛剛結(jié)束的谷歌、微軟開發(fā)者大會上,二者不謀而合的將未來科技發(fā)展注意力放在了人工智能之上。這個傳得神乎其神的東西,像是人類未來的掌控者。那么,人工智能究...
帕塞瓦定理的兩種常見形式, 在我的《隨機信號分析》里面作為附錄4, 即帕塞瓦定理的兩種常見形式, 第三種形式即不常用的形式, 明天再給讀者介紹. 我自己...
從方向?qū)?shù)這個角度來解析梯度的負(fù)方向為什么是局部下降最快的方向
剛接觸梯度下降這個概念的時候,是在學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)算法的時候,很多訓(xùn)練算法用的就是梯度下降,然后資料和老師們也說朝著梯度的反方向變動,函數(shù)值下降最快,但是究...
2018-02-05 標(biāo)簽:算法梯度機器學(xué)習(xí) 9949 0
快速三維地圖測繪和建模:要建造一架鐵路橋,PwC 的數(shù)據(jù)科學(xué)家和領(lǐng)域?qū)<覍C器學(xué)習(xí)應(yīng)用到了無人機收集到的數(shù)據(jù)上。這種組合實現(xiàn)了工作成功中的精準(zhǔn)監(jiān)控和快速反饋。
2023-03-31 標(biāo)簽:算法服務(wù)器機器學(xué)習(xí) 9946 0
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎么學(xué)習(xí)的呢?
別看神經(jīng)元細(xì)胞很簡單,但如果神經(jīng)元的數(shù)量很多,它們彼此之間的連接恰到好處,變成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),就可以從簡單中演生出復(fù)雜的智能來。例如,人類的大腦中含有1千億個...
2018-06-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 9871 0
CapsNet入門系列番外:基于TensorFlow實現(xiàn)膠囊網(wǎng)絡(luò)
簡明扼要地介紹了膠囊網(wǎng)絡(luò)的概念,同時給出了基于numpy和TensorFlow的膠囊網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)。
在傳感器使用中,我們常常需要對傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行各種整理,讓應(yīng)用獲得更好的效果,以下介紹幾種常用的簡單處理方法:
2022-07-12 標(biāo)簽:傳感器數(shù)據(jù)算法 9797 0
介紹一篇實時性好準(zhǔn)確率高的論文:CornerNet-Lite
CornetNet 在 ECCV 2018 (oral)上橫空出世,引領(lǐng)一波基于關(guān)鍵點的目標(biāo)檢測狂潮(最近anchor-free盛行),但這類算法(很多...
毫米波傳感器如何為獨立的輔助生活創(chuàng)造技術(shù)優(yōu)勢
隨著醫(yī)學(xué)和醫(yī)療保健的進(jìn)步,人類的平均預(yù)期壽命不斷增加。世界上幾乎每個國家的老年人口規(guī)模和人口比例都在增長,預(yù)計到 2050年,65 歲或以上的總?cè)丝趯⒎?..
早期的算法使用了圖像處理,模式識別中的一些簡單方法,準(zhǔn)確率低。隨著訓(xùn)練樣本規(guī)模的增大,如INRIA數(shù)據(jù)庫、Caltech數(shù)據(jù)庫和TUD行人數(shù)據(jù)庫等的出現(xiàn)...
利用深度學(xué)習(xí)解決目標(biāo)檢測任務(wù)的簡單方法
首先,讓我們明確什么是選擇性搜索,以及它是如何辨別不同區(qū)域的。組成目標(biāo)物體通常有四個要素:變化尺度、顏色、結(jié)構(gòu)(材質(zhì))、所占面積。選擇性搜索會確定物體在...
2018-10-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深度學(xué)習(xí) 9683 0
商湯聯(lián)合提出基于FPGA的Winograd算法:改善FPGA上的CNN性能 降低算法復(fù)雜度
商湯科技算法平臺團隊和北京大學(xué)高能效實驗室聯(lián)合提出一種基于 FPGA 的快速Winograd算法,可以大幅降低算法復(fù)雜度,改善 FPGA 上的 CNN 性能。
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