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PyTorch 2.5

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PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

真诚善良少废话,多看论文多读书。

在满足科研任务以及课程以及其他需求的基础之上,完成以下书籍的阅读:

(以下阶段划分完全以相关度以及时间规划为基准,严格意义上以一个月为期限)

第一阶段(10月):

  • 瑞`蒙克. 维特根斯坦 -- 天才之为责任.
  • 弗里德里希`尼采​. 人性的,太人性的: 一本献给自由精灵的书.
  • 加来道雄. 超越时空:通过平行宇宙、时间卷曲和第十维度的科学之旅.
  • 加来道雄. 平行宇宙.
  • 大设计. 霍金.
  • Riemannian Geometry: A Modern Introduction, Second Edition.
  • W.Hugh Woodin. The Continuum Hypothesis, Part One and Two.
  • J. Milnor. Summary of Morse Theory.
  • Michal Jaworski. Expert Python Programming. Second Edition.
    • 邓晓芒. <康德《纯粹理性批判》句读>(上).

第二阶段(11月):

  • 邓晓芒. <康德《纯粹理性批判》句读>(下).
  • 理查德-罗蒂. 偶然、反讽与团结.
  • 维特根斯坦. 逻辑哲学论.
  • 安-兰德. 源泉.
  • Martin J. Osborne et al. A Course in Game Theory.
  • Mark S. Nixon. Feature Extraction & Image Processing for Computer Vision.
  • Roberto Cipolla et al. Computer Vision Detection, Recognition and Reconstruction.
  • Mongi A. Abidi et al. Optimization Techniques in Computer Vision.

第三阶段(12月):

  • 王阳明. 王阳明全集.
  • 侯世达. 哥德尔,爱舍尔,巴赫– 集异壁之大成.
  • Ernest Nagel. James R. Newman. 哥德尔证明.
  • Luis Enrique Sucar. Probabilistic Graphical Models Principles and Applications.
  • Richard Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications.

第四阶段(1月):

  • 柏拉图. 苏格拉底的最后日子.
  • 钱穆. 中国历代政治得失.
  • Frank Hopfgartner et al. Smart Information Systems Computational Intelligence for Real-Life Applications.
  • Wendelin Van Draanen. FLIPPED.

第五阶段(2月):

  • 罗曼罗兰. 约翰`克里斯多夫(1,2,3,4,5).
  • Kenichi Kanatani et al. Guide to 3D Vision Computation Geometric Analysis and Implementation.

第六阶段(3月):

  • 钱钟书. 管锥编. (1,2,3,4).
  • J. P. May. A Concise Course in Algebraic Topology.
  • SIDNEY A. MORRIS. TOPOLOGY WITHOUT TEARS.

第七阶段(4月):

  • 谢林. 近代哲学史.
  • 黑格尔. 小逻辑.
  • 康德. 纯粹理性批判.(以上三本没有一本好啃)
  • 数论–一般集合论基础. 康托尔. (以英文版以及论文为基础)

加油!

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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