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
前引随着Unity的不断发展，开发者对于项目的输入系统要求也日益提高。在进行多平台适配和跨平台移植时，常常需要改变输入系统，这给开发者带来了不少困扰。而Unity官方推出的InputSystem插件，则是为了解决这一问题而推出的全新输入方式。相较于旧版的InputManager，InputSystem的操作虽然更为繁琐复杂，但在应对跨平台项目时，面对不同的输入方式，InputSystem的输入映射机制为开发者提供了巨大的便利。因此，学习InputSystem成为必要之举。正文PC端-键鼠🐀创建PC对应的键鼠InputActions在安装好InputSystem之后我们先在项目中创建InputA
Qualcomm机器人RB5开发套件用户指南（2）2.4热管理2.5RB5夹层板3更新软件3.1主机系统先决条件3.1.1更新基于Ubuntu的软件包3.1.2安装Android调试桥和fastboot3.1.3安装高通包管理器(QPM)3.1.4安装产品配置助手工具(PCAT)3.2闪存RB5软件3.2.1带PCAT的闪存系统3.2.2带快速启动的闪存系统3.2.3具有快速启动功能的FlashLinux2.4热管理标准RB5套件（核心或愿景）配有薄铝基板，可实现机械稳定性和热管理。对于高功率用例（向处理器提供超过6W的功率），如果需要，可以从此处购买额外的螺栓固定式风扇。图片:金属底板图片:
一、arduino对机械臂的基础控制 1、首先实现arduino对机械臂的控制（点动和自动），六个轴分别定义为xyzjkl。点动：点动方式为按一下对应按键使对应轴正转或反转3度，此方式能够使机械臂快速移动到目标位置，到达目标位置可以在串口输入“o”返回当前各轴角度。自动：在串口输入指定轴目标角度，arduino控制机械臂该轴自动运行到目标位置。此外，添加了减速程序，防止机械臂运动过快出现抖动；还有一键恢复abs点。以上程序根据b站太极创客meArm4轴机械臂控制教程结合我自己的机械臂编写：【太极创客】零基础入门学用Arduino第二部分meArm机械臂合辑_哔哩哔哩_bilibili
Hello,欢迎来到逻辑综合的世界，在这里我将用尽可能通俗的语言，介绍什么是逻辑综合。我开源了一款逻辑综合工具phyLS在开源网站github，有兴趣的朋友可以关注一下~GitHub-panhongyang0/phyLS:ALogicSynthesistoolbasedonEPFLLogicSynthesisLibrary"mockturtle"技术是不断进步的，因此本文会不断更，持续更新，记得收藏哦~~目录逻辑综合概述技术概述一、翻译二、高阶优化2.1常数传递和冗余消除2.2算术运算优化2.3公共子表达式消除2.4资源共享2.5状态编码和状态机优化三、逻辑表达方法3.1真值表3.2卡诺图3.
UUID是什么UUID(UniversallyUniqueIDentifier)通用唯一识别码，也称为GUID(GloballyUniqueIDentifier)全球唯一标识符。UUID是一个长度为128位的标志符，能够在时间和空间上确保其唯一性。UUID最初应用于Apollo网络计算系统，随后在OpenSoftwareFoundation（OSF）的分布式计算环境（DCE）中得到应用。可让分布式系统可以不借助中心节点，就可以生成唯一标识，比如唯一的ID进行日志记录。并被微软Windows平台采用。Windows举例2个使用场景：COM组件通过GUID来定义类标识符（CLSID）、接口标识符（
在Python中，集合（Set）是处理数据唯一性问题的强大工具。集合是一个无序的、不包含重复元素的集合数据类型，非常适合用于去重和执行数学上的集合操作，如并集、交集、差集等。本文将通过易懂的语言和示例代码，详细介绍如何在Python中使用集合来处理唯一性问题。集合基础集合可以通过set()函数或使用大括号{}来创建，但空集合只能通过set()函数创建，因为大括号{}用于创建空字典。示例1：创建集合和添加元素#创建空集合my_set=set()#添加元素my_set.add('apple')my_set.add('banana')my_set.add('apple')#尝试添加重复元素print
深度学习论文分享（一）ByteTrackV2:2Dand3DMulti-ObjectTrackingbyAssociatingEveryDetectionBox前言Abstract1INTRODUCTION2RELATEDWORK2.12DObjectDetection2.23DObjectDetection2.32DMulti-ObjectTracking2.43DMulti-ObjectTracking3BYTETRACKV23.1ProblemFormulation（问题表述）3.2Preliminary3.3Complementary3DMotionPrediction(互补的3D运动
自从去年ChatGPT如流星划过夜空，照亮了整个AI领域，它所带来的技术革新与热潮仿佛一场无声的暴风雨，席卷了全球的科技圈。身为一名低阶IT从业者，感觉这太高大上了，与我的工作有毛线关系。但是，AI技术的飞速发展确实令人惊叹，它不仅改变了我们的生活方式，更在某种程度上重塑了我们对未来的想象。从智能聊天机器人到图生文、文生图，再到最新的文生视频，每一步的突破都仿佛打开了新世界的大门。一开始，我也被那些复杂的概念搞得一头雾水，比如OpenAIChat-GPT、生成式AI、通用人工智能、专用人工智能、多模态，还有大语言模型等等。就像春节回老家，怎么也搞不清楚谁是三姨舅外甥表弟的儿子，哪个小孩是姑姑家
前言：在上一篇windows搭建深度学习环境中，我试图使用笔记本联想小新air14的mx350显卡训练一个图像检测的深度学习模型，但是训练时长大概需要几天时间远超我的预期，所以我便选择租用GPU进行训练，在对多家平台对比后找到了经济实惠的AutoDL，接下来是我租用GPU–配置环境–连接Pycharm–训练模型的全过程，基于本人也是刚入门的新手，如果有不恰当的地方还请大家指教。一、租用GPU首先进入官网AutoDL：https://www.autodl.com/home，注册登录（如果是学生还有优惠）点击算力市场选择合适的计量方式，地区和GPU型号，（1）在选择地区时，一般选择距离自己最近的区
