绘制特定点的实验数据可以通过以下步骤完成:
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第18章 DSP控制函数-更好用的SIN,COS计算 本
绘制圆形曲线 : 创建 Path 对象 , 直接向其中添加 圆形曲线 即可 , 设置中心坐标以及半径 ;
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第13章 DSP快速计算函数-三角函数和平方根 本期教
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第13章 DSP快速计算函数-三角函数和平方根 本期教程
matlab的图形绘制是非常重要的一种功能,所有关于数据分析挖掘方面一定会用到此项功能。
在 【Android UI】Path 测量 PathMeasure ③ ( 使用 PathMeasure 绘制沿曲线运动的小球 ) 博客中 ,使用 PathMeasure 完成了一个沿曲线运动的小球,但是如果绘制的是矩形,就需要使用 getPosTan 函数的切线返回值。
在 1977 年上映的科幻经典《星球大战》中,莱娅公主向卢克天行者和欧比旺发出了三维版求救影像。
语音控制的基础就是语音识别技术,可以是特定人或者非特定人的。非特定人的应用更为广泛,对于用户而言不用训练,因此也更加方便。语音识别可以分为孤立词识别,连接词识别,以及大词汇量的连续词识别。对于智能机器人这类嵌入式应用而言,语音可以提供直接可靠的交互方式,语音识别技术的应用价值也就不言而喻。 1 语音识别概述 语音识别技术最早可以追溯到20世纪50年代,是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。按照目前主流的研究方法,连续语音识别和孤立词语音识别采用的声学模型一般不同。孤立词语音识别一般采用DTW动态时间规整
暑假到了,在这个火热的夏日,还有比一张美丽的文章主图更能让我们充满激情和力量吗?在这组学撑起生物信息学半边天的时代,火山图,在转录组、蛋白组、代谢组等多种组学数据中,都占有举足轻重的地位。
来自上海交通大学、加利福尼亚大学的研究团队展示了预训练的LLMs可以轻松地被教导成为高效的并行解码器,并介绍了一种新的并行解码器族,称为一致性大语言模型(CLLMs),能够通过在每个推断步骤中高效地解码一个n -token序列来降低推断延迟。
本论文的第一作者朱钦峰是西交利物浦大学和利物浦大学联合培养的一年级在读博士,其导师为范磊副教授。他的主要研究方向为语义分割、多模态信息融合、3D视觉、高光谱图像和数据增强。该课题组正在招收24/25级博士生,欢迎邮件咨询。
近年来,深度学习在工业领域的应用越来越广泛,不但提升了企业的自动化生产效率,还为企业的重要决策提供了数据支撑,AI正逐步改变人们的生活和生产方式。由于深度神经网络计算复杂度高、参数量大,极大限制了模型的部署场景,尤其是移动嵌入式设备端。因此模型小型化技术成为最近几年学术界和工业界研究的热点。
前几期我们介绍了对单个样本进行处理,本次我们介绍如何处理多个样本以及如何对多样本进行整合矫正。
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图,还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第29章 STM32F407移植汇编定点FFT库(64点
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第29章 STM32F429移植汇编定点FFT库(64点
使用guides()参数来设置或移除特定的美学映射(fill, color, size, shape等).
本来应该把数组完全封装在数组表结构中的,这里为了演示扩容和缩容,数组长度还是必要的
最新消息,历经一年四个版本打磨之后,百度推出最新深度学习模型压缩工具PaddleSlim1.0。
给定一个人类表演活动的单个视频,我们希望能够在任何一帧暂停,并围绕表演者旋转360度,以便在那个时刻从任何角度观看(图1)。这个问题——移动物体的自由视点渲染——是一个长期存在的研究挑战,因为它涉及到合成以前看不见的相机视图,同时考虑布料褶皱、头发运动和复杂的身体姿势。这个问题对于在本文中所讨论的用单个相机拍摄的“现场”视频(单目视频)来说尤其困难。以前的神经渲染方法通常假设多视图输入、仔细的实验室捕捉,或者由于非刚体运动而在人类身上表现不佳。特定于人类的方法通常假设SMPL模板作为先验,这有助于约束运动空间,但也会在服装中引入SMPL模型无法捕捉到的伪影和复杂运动。最近可变形的NeRF方法对于小的变形表现良好,但在舞蹈等大型全身运动中表现不佳。本文介绍了一种称为HumanNeRF的方法,该方法将移动的人的单个视频作为输入,在每帧、现成的分割(通过一些手动清理)和自动3D姿势估计之后,优化人体的标准体积T姿势,以及通过后向扭曲将估计的标准体积映射到每个视频帧的运动场。运动场结合了骨骼刚性运动和非刚性运动,每种运动都以体积表示。其解决方案是数据驱动的,标准体积和运动场源自视频本身,并针对大型身体变形进行了优化,端到端训练,包括3D姿势细化,无需模板模型。在测试时,可以在视频中的任何一帧暂停,并根据该帧中的姿势,从任何视点渲染生成的体积表示。
疑惑一 什么是点阵字库? 点阵字库主要用于简单的嵌入式设备,字体大小一旦选定,就不能变化。比如以前老式手机上的字,一旦选定点阵字库就不能再变化。点阵字库是一个二维的位数组,用位的0和1来表示字符图形。
深度神经网络(DNN)在图像、语言处理等领域获得了巨大成功,而如何将这些网络部署在ASIC、FPGA等嵌入式设备仍是热门研究方向。结构搜索,以及传统的剪枝、量化等压缩方法,都可以有效减小模型的内存占用和计算量,故而已经成为模型部署前的必经工序。其中模型的量化操作简单,收益直观,可以在损失很小的精度的前提下轻松将模型大小压缩数倍,成倍的提升运算速度,故而一直是模型压缩的热点研究方向。
SVG是构建XML树的方式来达到绘制图形的,canvas是通过调用相关的方法来绘制图形的。
下周就要计算机组成原理考试了 不过我现在才刚刚开始准备动手准备 不知道会不会凉凉呢 赶紧学吧
机器之心专栏 作者:Yatao Bian 腾讯 AI Lab 与瑞士苏黎世联邦理工合作提出基于能量学习的合作博弈新范式,为可解释性等机器学习中的估值问题提供新理论新方法,论文已被 ICLR 2022 接收。 近年来,估值问题在机器学习中变得日益重要。一些典型的估值问题包括用于可解释性的特征归因(feature attribution),用于合作学习的数据估值(data valuation),以及用于集成学习的模型估值(model valuation for ensembles)。开发合理高效的估值算法对于这
在这个教程中,我们将展示如何用 Python 创建简单但实用的数字孪生,锂离子电池将是我们的实物资产。这个数字孪生将使我们能够分析和预测电池行为,并且可以集成到任何虚拟资产管理工作流程中。我们将使用Keras建立神经网络,使用plotly绘图。
作者:Peter R. Florence、Lucas Manuelli、Russ Tedrake
数据科学中一种常见的可视化类型是地理数据。Matplotlib 用于此类可视化的主要工具是 Basemap 工具包,它是位于mpl_toolkits命名空间下的几个 Matplotlib 工具包之一。不可否认,Basemap 使用时有点笨拙,甚至简单的可视化渲染也要花费更长的时间,超出你的想象。
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第29章 STM32H7移植汇编定点FFT库(64点,2
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第29章 ST
零、前言 1.前面用数组实现了表结构,也分析了数组表的局限性(头部修改困难) 2.今天来讲另一种数据结构:单链表,它是一种最简单的动态数据结构 3.链表有点像火车,一节拴着一节,想要在某节后加一
我们可以使用matplotlib.pyplot.locator_params()来控制刻度线定位器的行为。 即使通常会自动确定标记点的位置,但是如果我们想要绘制较小的标记,则可以控制标记点的数量并使用紧密的视图:
为了进行评估,新算法在四个公共基准上进行了测试,与包括非学习和基于学习的算法在内的八个最新基准进行了比较。该算法对噪声和异常值具有较强的鲁棒性,总体上优于所有的基线算法。
想要绘制图形,第一步想到的就是使用canvas标签,在之前的文章里我们使用canvas实现了一个前端生成图形验证码的组件,被吐槽不够安全,那么这个电子签名组件想必不会被吐槽了吧~
①绘制直线的方法:在起始点位置点击定点,连续点击,按住shift键,可以绘制成角度的直线
加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) 导入数据 df <- read_tsv("data.txt") 数据可视化 df %>% ggplot(aes(case_control,logCPM)) + geom_jitter(aes(fill=case_control,color=case_control), pch=21,width=0.1,size=2)+ stat_boxplot(geom="errorbar",widt
这些聚类算法在不同场景和数据特性下有各自的优势和局限性,选择合适的算法取决于问题的性质和对结果的需求。聚类在图像分割、客户细分、异常检测等领域都有广泛的应用。
pDst[n] = (float32_t) pSrc[n] / 128; 0 <= n < blockSize.
时域干扰(Temporal Interference,TI)刺激是一种新兴的非侵入性电刺激技术,通过在头皮表面放置电极,生成多个高频电场,这些电场在大脑中相互干扰,仅在它们的交叉区域产生有效的低频调制,从而调节神经活动。TI刺激在理论上具有广泛的应用前景,但关于其实际效应的实验证据还相对有限。本研究旨在通过在非人类灵长类动物(猕猴)中进行实验,详细探讨TI刺激对单神经元峰值活动的影响,以评估TI刺激的有效性和应用潜力。
深度学习先驱、图灵奖获得者 Yann LeCun 一直认为无监督学习才是通向真正人工智能的方向。为了实现无监督学习,我们需要探索基于能量的学习(energy-based learning)。这个方向在 AI 领域里已经存在几十年了,生物学家约翰 · 霍普菲尔德(John Hopfield)于 1982 年将之以 Hopfield Network 的形式进行了推广。这在当时机器学习领域中是一个突破,它推动了其他学习算法的发展,如 Hinton 的「玻尔兹曼机」。
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第17章 DSP功能函数-定点数互转 本期教程主要讲解功
神经网络模型的一个主要诉求是用单个模型架构解决各种相关任务。然而,最近的许多进展都是针对特定领域量身定制的特定解决方案。例如,无监督学习中的当前最佳架构正变得越来越具有领域特定性 (Van Den Oord et al., 2016b; Kingma & Dhariwal, 2018; Parmar et al., 2018; Karras et al., 2018; Van Den Oord et al., 2016a)。另一方面,用于判别学习的最成功的前馈架构之一是深度残差网络 (He et al., 2016; Zagoruyko & Komodakis, 2016),该架构与对应的生成模型有很大不同。这种划分使得为给定任务选择或设计合适架构变得复杂。本研究提出一种在这两个领域都表现良好的新架构,弥补了这一差距。
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第16章 DSP功能函数-数据拷贝,数据填充和浮点转定点
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云