some useful blog of compute network

最新推荐文章于 2023-12-10 15:58:28 发布
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分类专栏： 他人博客
博客提供了Bridge model相关内容链接https://blog.51cto.com/13648313/2164307 ，以及Test bandwidth相关内容链接https://blog.youkuaiyun.com/weixin_34390105/article/details/87474664 。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

A Brief History of Word Embeddings and Their Use in NLP
AI天才研究院
08-05 964
1950年代，英文单词"word embedding"第一次出现在著名的科幻小说“狄更斯的通灵秘笈”中。当时，英语被视作计算机和语言处理领域的主要研究对象，因此，Word Embedding这一术语也被用来描述整个领域中的重要研究成果。1980年代，计算机模型如相似性匹配算法(similarity matching algorithms)或聚类算法(clustering algorithms)开始广泛使用。
第一课:Neural Networks and Deep Learning 第四周：编程作业 Building your Deep Neural Network: Step by Step
肖泽的博客
03-21 811
第一课:Neural Networks and Deep Learning 第四周：编程作业 Building your Deep Neural Network: Step by Step 本周课程笔记见：第4周：深层神经网络(Deep Neural Networks) Building your Deep Neural Network: Step by Step Welcome to your ...
About Computer Graphic: Some useful links
weixin_34332905的博客
10-28 4754
The Future of RealTimeRendring? http://openproblems.realtimerendering.com/ Physical Based Rendering http://www.marmoset.co/toolbag/learn/pbr-theory http://www.marmoset.co/toolbag/learn/pbr-practic...
Deeplearning - Overview of Convolution Neural Network
weixin_30344131的博客
03-31 149
Finally pass all the Deeplearning.ai courses in March! I highly recommend it! If you already know the basic then you may be interested in course 4 & 5, which shows many interesting cases in CNN an...
Network final
qq_47481228的博客
12-10 1401
1-PKProof：Kurose:same taskscalable.Full duplex connections: two-way communication全双工UDP is stateless, suitable for large number of clients. Transmission delay is less. By design, UDP is unidirectional单向。
A Riemannian Network for SPD Matrix Learning
weixin_49241211的博客
05-18 684
aswhereSym+f (3)b → f (6)l → f (7)
The 8 Neural Network Architectures Machine Learning Researchers Need to Learn
omnispace的博客
02-03 1067
Why do we need Machine Learning? Machine learning is needed for tasks that are too complex for humans to code directly. Some tasks are so complex that it is impractical, if not impossible, for humans
liunux 查看系统参数、网络参数的命令
哦，原来你也在这里。
10-29 3210
sudo sysctl -a sudo sysctl net.ipv4 具体的用法：sysctl --help 部分参数解析如下： ip_forward - BOOLEAN 0 - disabled (default) not 0 - enabled Forward Packets between interfaces. This variable is special, its change resets all configuration parameters to their default st
DL之DNN：《The Neural Network Zoo神经网络模型集合与分类》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
07-07 5480
​ DL之DNN：《The Neural Network Zoo神经网络模型集合与分类》翻译与解读 目录 相关文章 《The Neural Network Zoo神经网络模型集合与分类》翻译与解读 Introduce Neural Network Zoo 相关文章 DL：深度学习算法(神经网络模型集合)概览之《THE NEURAL NETWORK ZOO》的中文解释和感悟(一) DL：深度学习算法(神经网络模型集合)概览
CAN201-Computer Network(2)
大家好~我是SP_FA~
01-09 3012
XJTLU CAN-205 课程笔记
笔记：PoseCNN:A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes
kadima_WEI的博客
12-23 1395
一种新的用于6D物体姿态估计的卷积神经网络PoseCNN
4-The Network Layer
gaoxiangnumber1——Gao Xiang's Blog
09-21 8371
Please indicate the source: http://blog.youkuaiyun.com/gaoxiangnumber1Welcome to my github: https://github.com/gaoxiangnumber14.1 Introduction Figure 4.1 shows a network with two hosts, H1 and H2, and severa
Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 编程作业——Building your Recurrent Neural Network - Step by Step
Hansry的博客
04-13 986
Building your Recurrent Neural Network - Step by Step Welcome to Course 5’s first assignment! In this assignment, you will implement your first Recurrent Neural Network in numpy. Recurrent Neural Ne...
基于SVM算法的人民币面值识别系统：从图像处理到机器学习模型的实现与应用 · 数字图像处理
08-11
基于支持向量机(SVM)的人民币面值识别系统的设计与实现。该系统利用MATLAB GUI工具，结合数字图像处理技术和机器学习模型，能够高效识别多种面值的人民币。主要步骤包括数据集准备、图像灰度化、边缘检测、旋转矫正、形态学操作、ROI截取、加载SVM模型、面值识别及结果验证。系统目前可识别1元至100元面值，正确率达到90%以上，并可通过扩展训练数据集来提升识别精度和覆盖更多面值。 适合人群：从事图像处理、机器学习研究的技术人员，以及对人民币面值识别感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于银行、自助设备、零售终端等需要快速准确识别人民币面值的场合。目标是提供一种高效、准确、易用的人民币面值识别解决方案。 其他说明：该系统不仅展示了SVM在图像分类任务中的强大能力，还通过MATLAB GUI实现了操作流程的可视化，便于用户理解和使用。未来可以通过优化算法和增加训练样本进一步提升系统性能。
ctkqiang-WangZhongZhi-62936-1753627160067.zip
08-11
点sun小白ctkqiang_WangZhongZhi_62936_1753627160067.zip
LabVIEW调用基恩士XGX8500相机实现高效画面嵌入的开源方案 权威版
08-11
如何使用LabVIEW调用基恩士XGX8500相机实现画面嵌入的技术方案。首先，文中强调了准备工作的重要性，包括安装LabVIEW及其相关驱动和SDK，获取基恩士XGX8500相机的接口文档。接着，阐述了通过调用基恩士提供的API控制相机的具体步骤，如初始化相机、设置参数、开启预览流、获取画面数据等。然后，讲解了如何将获取的画面数据嵌入到LabVIEW的程序中，通过图形界面设计使相机画面合理显示。最后，指出该方案不仅能够节省昂贵的HX软件授权费用，还因其源程序和方法的开放性，为用户提供更多定制化的可能。 适合人群：从事工业自动化、机器视觉领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要集成高质量图像采集设备的工业生产和检测系统，旨在提升自动化水平和视觉信息丰富度，降低软件授权成本。 其他说明：文中附有简单代码片段，帮助读者更好地理解和实践该方案。
PANDA 真空泵 WV 1200 A、WV 1800 A 和 WV 2400 A 使用说明书.pdf
最新发布
08-11
PANDA 真空泵 WV 1200 A、WV 1800 A 和 WV 2400 A 使用说明书.pdf
基于Jenkins Pipeline实现Java项目自动化构建与发布
08-11
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域，自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具，能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架，它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来，实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一，推动了Jenkins从持续集成（CI）向持续交付（CD）及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目，首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下： 登录Jenkins，点击“新建项”，选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述，点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心，用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例： 在上述脚本中，定义了四个阶段：Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目，可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline，我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署，从而提高项目的整体质量和可靠性。
信捷PLC与HMI驱动的印刷机设备程序：四步进电机控制与汽缸印刷系统的开发与学习
08-11
信捷PLC与HMI驱动的印刷机设备程序，涵盖四个步进电机控制（X、Y、Z三向抓取定位放置系统）和分度转盘定位系统。程序包含详细的注释，便于理解和维护。信捷PLC采用标准工业编程语言，确保高稳定性和可靠性；HMI界面设计直观易用，增强了操作便捷性。该程序适用于表盘和电路板等印刷设备的开发，支持自动化生产和提高生产效率。 适合人群：工控爱好者、印刷设备开发者和技术人员。 使用场景及目标：①用于表盘和电路板等印刷设备的开发；②作为工控爱好者的学习参考资料；③提升自动化生产能力，优化生产流程，降低成本。 其他说明：该程序不仅为实际生产提供了技术支持，同时也帮助工控爱好者提高技术水平和实践能力。
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