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功效與樣本量的計(jì)算

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2023-08-23 08:19:45

如何使用NUC240驅(qū)動(dòng)GP2Y1010AU0F通過(guò)ADC接口獲得PM2.5值

計(jì)算 PM2.5 。 您可以在下列時(shí)間下載樣本代碼http://www.nuvoton.com/resources-downlo. 1225133557。 nuvoton 核
2023-08-23 06:56:03

實(shí)施4條線阻塞觸摸板控制的NUC126樣本代碼

應(yīng)用:這一基于NUC126的樣本代碼,用于實(shí)施4條線阻塞觸摸板的控制。 BSP 版本: NUC126系列 BSP CMSIS v3.00.003 硬件:NuTiny-NUC126 目前市場(chǎng)上有4條
2023-08-23 06:37:54

使用快速Fourier變換法將ADC樣本轉(zhuǎn)換為頻域頻譜的方法和結(jié)果

應(yīng)用:展示使用快速Fourier變換法將ADC樣本轉(zhuǎn)換為頻域頻譜的方法和結(jié)果。 BSP 版本: NUC121/125系列 BSP CMSIS V3.01.003 硬件
2023-08-22 08:13:00

如何使用M4 DSP來(lái)計(jì)算Convolution

應(yīng)用: 此樣本代碼使用 M4 DSP 來(lái)計(jì)算 Convolution 。 BSP 版本: M480系列 BSP CMSIS V3.04.000 硬件: NuMaker-PFM-M487 VER
2023-08-22 08:06:02

使用uIP TCP/IP堆疊的TCP客戶端實(shí)例

\\ StdDriver\\ EMAC_ lwiperf 展示了使用 lwIP 輕 TCP/IP 堆放的 TCP/IP 框架。 樣本程序 bsp\\ sampleCode\\ Stdriver
2023-08-22 07:47:40

如何使用M4 DSP來(lái)計(jì)算矩陣函數(shù)

應(yīng)用程序: 此樣本代碼使用 M4 DSP 來(lái)計(jì)算矩陣函數(shù) 。 BSP 版本: M480系列 BSP CMSIS V3.04.000 硬件: NuMaker-PFM-M487 VER 3.0 本樣本
2023-08-22 07:22:43

如何使用M4 DSP來(lái)計(jì)算正弦和正弦

應(yīng)用程序: 此樣本代碼使用 M4 DSP 來(lái)計(jì)算正弦和正弦 。 BSP 版本: M480系列 BSP CMSIS V3.04.000 硬件: NuMaker-PFM-M487 VER 3.0 此
2023-08-22 07:22:01

如何使用CMSIS DSP庫(kù)來(lái)計(jì)算線性內(nèi)插

應(yīng)用:本樣本代碼使用 M4 DSP 計(jì)算線性內(nèi)插。 BSP 版本: M480系列 BSP CMSIS V3.04.000 硬件: NuMaker-PFM-M487 VER 3.0 此樣本代碼
2023-08-22 07:12:49

如何使用FFFT從內(nèi)線獲取主頻率

的頻道音頻, 取樣頻率為 8000 Hz , 數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為 16 位數(shù) 。 FFFT 的樣本數(shù)量是 1024 。 減少樣本數(shù)量會(huì)縮短計(jì)算時(shí)間, 但分辨率更差 。 用戶可以根據(jù) VolTH 參數(shù)設(shè)定
2023-08-22 06:35:42

如何使用TimerR來(lái)捕捉外部信號(hào)的上升邊緣和下降邊緣

: NuTiny-M0518S-V1.1 此樣本代碼使用 TimerR 來(lái)捕捉外部信號(hào)的上升邊緣和下降邊緣, 并計(jì)算TimerR 時(shí)鐘的高檔時(shí)間基 。 您可以在下列時(shí)間下載樣本代碼http://www.nuvoton.com/resources-downlo. 1217162838。 nuvoton 核
2023-08-22 06:34:15

如何使用NUC240 SPI驅(qū)動(dòng)ENC28J20

ENC28J20 模塊通過(guò)網(wǎng)絡(luò)電纜連接到網(wǎng)絡(luò)時(shí),用戶可以使用序列端口計(jì)算機(jī)工具和網(wǎng)絡(luò)輔助工具在同一網(wǎng)關(guān)下查看執(zhí)行結(jié)果。 您可以在下列時(shí)間下載樣本代碼http://www.nuvoton.com/resources-downlo. 1206170659。 nuvoton 核
2023-08-22 06:25:28

如何使用M4 DSP來(lái)計(jì)算RMS和標(biāo)準(zhǔn)偏離

應(yīng)用:本樣本代碼使用 M4 DSP 來(lái)計(jì)算 RMS 和標(biāo)準(zhǔn)偏離 。 BSP 版本: M480系列 BSP CMSIS V3.04.000 硬件: NuMaker-PFM-M487 VER 3.0
2023-08-22 06:07:31

如何計(jì)算OpenVINO DL Workbench中計(jì)算吞吐或FPS?

有關(guān)在 OpenVINO? DL Workbench 中計(jì)算吞吐或 FPS 的公式的問(wèn)題。
2023-08-15 08:29:13

yolov5和YOLOX正負(fù)樣本分配策略

整體上在正負(fù)樣本分配中,yolov7的策略算是yolov5和YOLOX的結(jié)合。因此本文先從yolov5和YOLOX正負(fù)樣本分配策略分析入手,后引入到Y(jié)OLOv7的解析中。
2023-08-14 11:45:171567

計(jì)算是什么?為什么要叫云計(jì)算?云計(jì)算服務(wù)有什么?

W H E R E 云計(jì)算資源在哪? 云計(jì)算的資源當(dāng)然是放在云里,也就是資源池啦。 可是云計(jì)算有那么多資源,不可能都一股腦的放在資源池吧?肯定不會(huì)的,根據(jù)不同的部署模型,云計(jì)算的資源有不同的地方來(lái)存放。
2023-08-10 10:13:55364

AI邊緣計(jì)算盒子

AI 邊緣計(jì)算盒子(MF-AI-020)        1、產(chǎn)品簡(jiǎn)介 MF-AI-020 
2023-07-31 13:02:16

全自動(dòng)影像測(cè)儀

CHOTEST中圖儀器Novator系列全自動(dòng)影像測(cè)儀自動(dòng)對(duì)焦,測(cè)量一致性好:使用硬觸發(fā)式對(duì)焦模式,單向運(yùn)動(dòng),一次對(duì)焦,消除人為誤差,保證多次測(cè)量一致性。 Novator系列全自動(dòng)影像
2023-07-26 13:35:09

樣本微調(diào)給ChatGLM2注入知識(shí)

LoRA微調(diào)是一種高效的融入學(xué)習(xí)算法。類似人類把新知識(shí)融入現(xiàn)有知識(shí)體系的學(xué)習(xí)過(guò)程。學(xué)習(xí)時(shí)無(wú)需新知識(shí)特別多的樣本,學(xué)習(xí)后原有的龐大知識(shí)和能力可以基本不受影響。
2023-07-18 14:44:392541

虹科案例-MSR數(shù)據(jù)記錄儀如何計(jì)算滑雪時(shí)膝蓋上的應(yīng)力

一文了解虹科MSR數(shù)據(jù)記錄儀如何計(jì)算滑雪時(shí)膝蓋上的應(yīng)力及虹科MSR165在運(yùn)輸監(jiān)測(cè)、故障診斷和負(fù)載測(cè)試領(lǐng)域的強(qiáng)大功效。
2023-07-14 13:31:13253

如何在缺陷樣本少的情況下實(shí)現(xiàn)高精度的檢測(cè)

樣本少的情況下實(shí)現(xiàn)高精度的檢測(cè)呢?目前有兩種方法,一種是小樣本學(xué)習(xí),另一種是用GAN。本文將介紹一種GAN用于無(wú)缺陷樣本產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)。 ? 深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)主流領(lǐng)域已經(jīng)應(yīng)用的很成熟,但是在工業(yè)領(lǐng)域,比如產(chǎn)品表面缺
2023-06-26 09:54:04688

基于GAN的零缺陷樣本產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)

缺陷檢測(cè)是工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié),其檢測(cè)結(jié)果的好壞直接影響著產(chǎn)品的質(zhì)量。而在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中,但產(chǎn)品瑕疵率非常低,甚至是沒(méi)有,缺陷樣本的不充足使得需要深度學(xué)習(xí)缺陷檢測(cè)模型準(zhǔn)確率不高。如何在缺陷樣本
2023-06-26 09:49:01549

樣本學(xué)習(xí)領(lǐng)域的未來(lái)發(fā)展方向

什么是小樣本學(xué)習(xí)?它與弱監(jiān)督學(xué)習(xí)等問(wèn)題有何差異?其核心問(wèn)題是什么?來(lái)自港科大和第四范式的這篇綜述論文提供了解答。 數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要資源,在數(shù)據(jù)缺少的情況下如何訓(xùn)練模型呢?小樣本學(xué)習(xí)是其中
2023-06-14 09:59:27564

一個(gè)通用的自適應(yīng)prompt方法,突破了零樣本學(xué)習(xí)的瓶頸

為了解決這個(gè)問(wèn)題,這篇研究提出了一種Universal Self-adaptive Prompting (USP)方法,對(duì)LLMs的零樣本學(xué)習(xí)進(jìn)行了優(yōu)化,同時(shí)也適用于少樣本學(xué)習(xí)任務(wù)。USP只需要少量
2023-06-01 14:48:01459

速科德Kasite高速電主軸樣本-型號(hào)參數(shù)

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《速科德Kasite高速電主軸樣本-型號(hào)參數(shù).pdf》資料免費(fèi)下載
2023-05-24 09:16:431

如何計(jì)算DESFire EV1的CMAC?

50607080910111213141516”(cmd + 文件號(hào) + 偏移 + 長(zhǎng)度 + 數(shù)據(jù))上計(jì)算 CMAC,就像在本機(jī)模式下所做的那樣。 我使用我的 CMAC 實(shí)現(xiàn)來(lái)正確計(jì)算 CMAC 作為
2023-05-22 06:00:01

聯(lián)邦學(xué)習(xí)在邊緣計(jì)算中的應(yīng)用

什么是聯(lián)邦學(xué)習(xí)? ? 聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning)是一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)? ? ?,其核心思想是通過(guò)在多個(gè)擁有本地?cái)?shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源之間進(jìn)行分布式模型訓(xùn)練,在不需要交換本地個(gè)體或樣本
2023-05-18 15:52:210

邊緣計(jì)算和云計(jì)算區(qū)別,云計(jì)算會(huì)被邊緣計(jì)算取代嗎?

計(jì)算是一種基于網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型,它通過(guò)將計(jì)算資源(如存儲(chǔ)、計(jì)算、數(shù)據(jù)庫(kù)等)集中在數(shù)據(jù)中心中,以提供按需的服務(wù)。用戶可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接訪問(wèn)云計(jì)算平臺(tái),并根據(jù)需要使用資源,無(wú)需購(gòu)買和維護(hù)自己的硬件和軟件。云計(jì)算通常具有高度的可伸縮性、靈活性和可靠性。
2023-05-15 17:06:20481

使用NODEMCU ESP8266和MAX9814駐極體麥克風(fēng)模塊,如何將音頻樣本流式傳輸?shù)椒?wù)器?

使用 NODEMCU ESP8266 和 MAX9814 駐極體麥克風(fēng)模塊,我想將音頻樣本流式傳輸?shù)椒?wù)器。我的音頻要求是基本的 - .wav 格式的 8kHz。
2023-05-12 06:28:17

請(qǐng)教一個(gè)AT組件的信號(hào)的問(wèn)題

我現(xiàn)在使用AT組件中的EC20模塊,程序初始化以后at_client_getchar函數(shù)就在等待信號(hào)client->rx_notice,如下面第一個(gè)圖所示,但是我搜了一下
2023-05-11 14:22:17

CVPR 2023:基于可恢復(fù)性度量的少樣本剪枝方法

在少樣本壓縮場(chǎng)景中,塊級(jí)(block-level)剪枝在本質(zhì)上優(yōu)于濾波器級(jí)(filter-level)。在相同的延遲下,塊級(jí)剪枝可以保留更多原始模型的容量,其準(zhǔn)確性更容易通過(guò)微小的訓(xùn)練集恢復(fù)。如圖 1 所示,丟棄塊在延遲-準(zhǔn)確性權(quán)衡方面明顯優(yōu)于以前的壓縮方案。
2023-05-10 14:56:30709

高效擴(kuò)充樣本庫(kù) | AIDG AI 樣本生成器 2.0 煥新而來(lái)

高質(zhì)量樣本有利于快速構(gòu)建理想的深度學(xué)習(xí)模型,然而在動(dòng)力電池、3C電子、汽車制造等高良率的生產(chǎn)場(chǎng)景中,想要獲取足夠數(shù)量的缺陷樣本用于AI品質(zhì)檢測(cè),可能需要做出額外的努力。用圖像處理軟件制作缺陷樣本
2023-05-08 09:41:18921

形狀感知零樣本語(yǔ)義分割

由于大規(guī)模視覺(jué)語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練取得了令人矚目的進(jìn)展,最近的識(shí)別模型可以以驚人的高準(zhǔn)確度對(duì)任意對(duì)象進(jìn)行零樣本和開(kāi)放式分類。
2023-04-28 11:26:12490

rt_thread spi設(shè)備+信號(hào)+線程的處理方法不夠快,有優(yōu)化的嗎?

中斷產(chǎn)生信號(hào) void IQR_DRDY(void *args) { rt_sem_release(rx_sem);//產(chǎn)生信號(hào)(釋放信號(hào)) } 線程獲取信號(hào) while(1
2023-04-27 11:29:19

LPC4370 - ADCHS為什么采樣率是每秒40個(gè)樣本?

在我讓 DMA 和 ADCHS 在 LPC4370 上工作的過(guò)程中,我發(fā)現(xiàn)采樣率似乎是每秒 40 個(gè)樣本。 我在 ADCHS_0 中注入一個(gè) 4 赫茲的鋸齒波信號(hào)。信號(hào)周期之間的樣本數(shù)大約為 10
2023-04-25 09:01:20

什么是云計(jì)算

計(jì)算是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算模式,它允許用戶通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)可擴(kuò)展的計(jì)算資源,而無(wú)需直接控制這些資源。云計(jì)算的出現(xiàn)改變了傳統(tǒng)計(jì)算模式的局面,為用戶提供了更加靈活、高效和可靠的計(jì)算環(huán)境。 云計(jì)算
2023-04-21 10:43:551182

將LPC1769(spi master) SCLK頻率設(shè)置為12.5MHz,為什么得到的樣本較少?

500ms 時(shí)只得到了 472 個(gè)樣本(甚至不超過(guò) 1K 個(gè)樣本)。我的問(wèn)題是為什么我得到的樣本較少(我認(rèn)為,用于打印樣本數(shù)據(jù)的 MCUXpresso 調(diào)試器及其通過(guò) JTAG 在 LPC 到 PC 之間的數(shù)據(jù)傳輸需要時(shí)間,因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">樣本率降低了)。請(qǐng)?zhí)峁┇@得較少樣品的實(shí)際原因。
2023-04-19 06:16:37

有人有Eclipse Oxygen的MVF61NN15xxxx50這些文件的樣本嗎?

MVF61NN15xxxx50。有人有 Eclipse Oxygen 的 MVF61NN15xxxx50 這些文件的樣本嗎?有人可以幫我嗎?
2023-04-03 08:02:47

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