本篇博客用来记录个人学习记录，存放各种文章链接、视频链接、学习历程、实验过程和结果等等....最近在整无人机项目，接触一下从来没有接触过的飞控...(听着就头晕)，本人纯小白。目录PX4、Pixhawk、APM、ArduPilot、DronecodeDronekit又是什么？ROS是什么?1.控制系统飞控地面站2.飞行模式关于旋翼关于坐标系3.器件、设备等遥控器机载计算机传感器&外设GPS&罗盘&开关距离传感器光流数传飞行状态首先，一看到专业性强的英文术语，我就已经感到了头晕，那么先进行初步的了解：PX4、Pixhawk、APM、ArduPilot、DronecodeArduPilot与Pix
腾讯云近期推出了一款引人注目的轻量应用服务器，其配置与价格策略对于资深程序员和企业用户来说，都具有极高的吸引力。这款16核32G28M的服务器，不仅展现了腾讯云在云计算领域的技术实力，更通过优惠的价格和灵活的购买选项，为用户提供了极具性价比的解决方案。首先，让我们来关注其配置。腾讯云为这款服务器配备了高达16核的CPU和32GB的内存，这足以应对大部分高负载的业务场景。无论是大数据处理、复杂应用部署，还是高并发业务场景，这款服务器都能提供强大的计算能力。同时，28Mbps的公网带宽确保了数据传输的高效与稳定，为业务运行提供了坚实的网络基础。具体详情参考：腾讯云采购季，领8888元代金券礼包，
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>作者简介：დ旧言~，目前大二，现在学习Java，c，c++，Python等>座右铭：松树千年终是朽，槿花一日自为荣。>目标：了解什么事继承，基类和派生类的使用和转换，熟练掌握继承和友元>毒鸡汤：青春就像一只容器，装满了不安躁动青涩与偶尔的疯狂。>望小伙伴们点赞👍收藏✨加关注哟💕💕 🌟前言 你肯定听过某男子继承百亿家产吧，继承的东西就等于自己的，在c++中也继承，所继承的儿子，都有父类的属性，这个属性可能是父类的成员函数，成员变量...。我们直接再创建一个类就可以了定义属性，那我们为什么需要继承类的属性呢？今天由问题的引出，我们来探讨c++继承的方便。⭐主体学习c++的继承我们按照下面的图解
深度学习相关的线性代数知识点在机器学习和深度学习中，线性代数的知识点主要包括标量、向量、矩阵和张量。线性代数在机器学习和深度学习中扮演着基础且关键的角色。它不仅涉及到算法的设计和优化，而且对于数据的表示、处理和分析都至关重要。例如，在机器学习的分类或回归问题中，我们经常需要将数据向量化，并利用线性代数的知识来最小化实际值与预测值之间的差异。深度学习中的神经网络权重更新和反向传播算法更是离不开矩阵运算，如矩阵乘法和转置等操作。线性代数的核心原理在于通过矩阵和向量的操作来表达和解决线性方程组。在机器学习中，这通常体现在线性回归、PCA（主成分分析）、以及推荐系统中的矩阵分解等方面。深度学习则更加侧
论文：联邦忘却学习研究综述federatedunlearning-联邦忘却学习摘要联邦忘却学习撤销用户数据对联邦学习模型的训练更新，可以进一步保护联邦学习用户的数据安全。联邦忘却学习在联邦学习框架的基础上，通过迭代训练，直接删除等方式，撤销用户本地局部模型对全局模型的训练更新2.1联邦学习传统机器学习要求用户将原始数据上传至高性能云服务器进行集中式训练联邦学习为中心服务器协同由N个持有训练数据的用户组成的集合U={u1，u2…un}共同训练机器学习模型，得到模型最优参数，其中每个用户持有训练数据。（FedAvg聚合规则对参与训练用户局部模型的参数更新进行聚合）联邦学习所有用户共享全局模型的训练
随着科技飞速发展，CES（国际消费电子展）已然成为全球科技产业的风向标，每年的CES大会都是业界瞩目的盛事。回顾2024年CES大会，不难发现其亮点纷呈，其中以人工智能的深度赋能为最引人注目之处。AI技术的深入应用成为CES大会上的一大亮点，各大厂商纷纷展示了在AI领域的最新成果。关键词：CES；AI；VR；消费电子；生成式AI；NVIDIA；Copilot；RabbitR1；VisionPro；MicroLED；GeForceRTX40SUPERAI深度赋能产业创新纷呈各大芯片公司围绕生成式AI展开激烈竞争。英伟达RTX40SUPER系列表现优秀，不仅提高性能还节约成本；AMD锐龙8000G
1、什么是深度学习1.1机器学习图1：计算机有效工作的常用方法：程序员编写规则（程序），计算机遵循这些规则将输入数据转换为适当的答案。这一方法被称为符号主义人工智能，适合用来解决定义明确的逻辑问题，比如早期的PC小游戏：五子棋等，但是像图像分类、语音识别或自然语言翻译等更复杂、更模糊的任务，难以给出明确的规则。图2：机器学习把这个过程反了过来：机器读取输入数据和相应的答案，然后找出应有的规则。机器学习系统是训练出来的，而不是明确的用程序编写出来。举个例子，如果你想为度假照片添加标签，并希望将这项任务自动化，那么你可以将许多人工打好标签的照片输人机器学习系统，系统将学会把特定照片与特定标签联系
目录一、自定义Starter 1.1项目名 1.2添加依赖 1.3编写配置 1.4 实现功能 1.5.发布到仓库并使用二、SpringBoot自动配置原理 2.1启动类与注解 2.2扫描 spring.factories 我们在日常开发中经常会遇到一些独立于业务之外的配置模块，如机器人预警功能。我们通常将其放置在一个特定的包下，后期如果其他项目需要在复制代码，硬编码重新集成一遍，非常繁琐。如果我们将这些可独立于业务代码之外的功配置模块封装成一个个starter，复用的时候只需要将其在pom中引用依赖即可，SpringBoo
整理了一下之前写的深度学习基础知识文章，方便浏览！1.pytorch基础学习系列文章，里面代码和示例《PyTorch深度学习实践》05用PyTorch实现线性回归《PyTorch深度学习实践》06用PyTorch实现Logistic回归《PyTorch深度学习实践》07加载数据集《PyTorch深度学习实践》08加载数据集《PyTorch深度学习实践》09多分类问题《PyTorch深度学习实践》10CNN基础（GPU版本）《PyTorch深度学习实践》11CNN高级_Inception块（GPU版本）《PyTorch深度学习实践》11CNN高级_ResidualBlock块（GPU版本）《Py
