1.i2cget不能读取16位寄存器地址，只能选用i2ctransfter读写16位地址寄存器时，直接使用i2cget失败。后来发现需要使用i2ctransfter工具，而我拿到的i2c-tools工具，并没有i2ctransfer可执行程序。只能自己编译。2.i2c-tools涉及的I2C地址都是7位的3.i2cdetect 用来检测I2C总线上连接的设备。示例： 4.i2cdump遇到的错误：permissiondenied（需要root权限）遇到的错误：RemoteI/Oerror （设备无法进行I2C通信，可能是没有上电，如设备没有打开）用来dump出某个I2C总线上连接的某个设备（用
TranAD架构模型构建： ={𝑥1,...,𝑥𝑇},表示一个大小为T的带有时间戳的数据点序列，其中，𝑥𝑡满足特定的时间戳𝑡和𝑥t∈R𝑚，单变量设置是其中𝑚=1的特殊情况。异常检测：给定一个训练输入时间序列，对于长度为的任意时间的测试时间序列，并且与训练序列的模态相同的作为训练序列，我们需要预测Y={𝑦1，.，𝑦}，其中𝑦t ∈{0，1}表示测试集下第t个时间戳的数据点是否异常(1表示异常数据点)。异常诊断:基于上述训练和测试时间序列，我们需要预测Y={𝑦1，.，𝑦} 数据预处理：时序数据分析：long-termtrends、locality(short-termtrends)对数据进行了标
TranAD架构模型构建： ={𝑥1,...,𝑥𝑇},表示一个大小为T的带有时间戳的数据点序列，其中，𝑥𝑡满足特定的时间戳𝑡和𝑥t∈R𝑚，单变量设置是其中𝑚=1的特殊情况。异常检测：给定一个训练输入时间序列，对于长度为的任意时间的测试时间序列，并且与训练序列的模态相同的作为训练序列，我们需要预测Y={𝑦1，.，𝑦}，其中𝑦t ∈{0，1}表示测试集下第t个时间戳的数据点是否异常(1表示异常数据点)。异常诊断:基于上述训练和测试时间序列，我们需要预测Y={𝑦1，.，𝑦} 数据预处理：时序数据分析：long-termtrends、locality(short-termtrends)对数据进行了标
npminstall--global--productionwindows-build-tools总是有一些各种奇怪的报错，下面整理一套可以安装的教程本文安装环境，node16.8npm7.18python2.7.15node和npm不在赘述。python安装python下载地址https://www.python.org/ftp/python/2.7.15/python-2.7.15.amd64.msi环境变量C:\Python27C:\Python27\Scripts 验证环境变量node-vnpm-vpython-Vuuid@3.4.0:Pleaseupgrade toversion7
npminstall--global--productionwindows-build-tools总是有一些各种奇怪的报错，下面整理一套可以安装的教程本文安装环境，node16.8npm7.18python2.7.15node和npm不在赘述。python安装python下载地址https://www.python.org/ftp/python/2.7.15/python-2.7.15.amd64.msi环境变量C:\Python27C:\Python27\Scripts 验证环境变量node-vnpm-vpython-Vuuid@3.4.0:Pleaseupgrade toversion7
近期开始阅读cv领域的一些经典论文，本文整理计算机视觉的奠基之作——Alexnet论文原文：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks（有需要论文原文的可以私信联系我）本文的阅读方法是基于李沐老师的B站讲解视频，需要细致去看的小伙伴可以去搜索，链接如下：9年后重读深度学习奠基作之一：AlexNet【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili本文整理用于之后自己能够更快的回忆起这篇论文，所以有些地方记录的可能没那么严谨，有问题的地方欢迎各位指出和讨论，我及时修改，谢谢各位！如果该论文笔记对你有所帮助，希望可以点个赞关注一下，之后
近期开始阅读cv领域的一些经典论文，本文整理计算机视觉的奠基之作——Alexnet论文原文：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks（有需要论文原文的可以私信联系我）本文的阅读方法是基于李沐老师的B站讲解视频，需要细致去看的小伙伴可以去搜索，链接如下：9年后重读深度学习奠基作之一：AlexNet【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili本文整理用于之后自己能够更快的回忆起这篇论文，所以有些地方记录的可能没那么严谨，有问题的地方欢迎各位指出和讨论，我及时修改，谢谢各位！如果该论文笔记对你有所帮助，希望可以点个赞关注一下，之后
摘要许多公司为用户提供神经网络预测服务，应用范围广泛。然而，目前的预测系统会损害一方的隐私:要么用户必须将敏感输入发送给服务提供商进行分类，要么服务提供商必须将其专有的神经网络存储在用户的设备上。前者损害了用户的个人隐私，而后者暴露了服务提供商的专有模式。我们设计、实现并评估了DELPHI，这是一个安全的预测系统，允许双方在不泄露任何一方数据的情况下执行神经网络推理。DELPHI通过同时联合设计密码学和机器学习来解决这个问题。我们首先设计了一种混合加密协议，在通信和计算成本上比之前的工作有所提高。其次，我们开发了一个规划器，自动生成神经网络架构配置，导航我们的混合协议的性能精度权衡。与之前最
摘要许多公司为用户提供神经网络预测服务，应用范围广泛。然而，目前的预测系统会损害一方的隐私:要么用户必须将敏感输入发送给服务提供商进行分类，要么服务提供商必须将其专有的神经网络存储在用户的设备上。前者损害了用户的个人隐私，而后者暴露了服务提供商的专有模式。我们设计、实现并评估了DELPHI，这是一个安全的预测系统，允许双方在不泄露任何一方数据的情况下执行神经网络推理。DELPHI通过同时联合设计密码学和机器学习来解决这个问题。我们首先设计了一种混合加密协议，在通信和计算成本上比之前的工作有所提高。其次，我们开发了一个规划器，自动生成神经网络架构配置，导航我们的混合协议的性能精度权衡。与之前最
IntroductionAccordingtotheplanjointlyapprovedbytheNationalDevelopmentandReformCommissionandotherthreecentraldepartments,ChinawillbuildeightnationalintegratedcomputinghubsintheGuangdong-HongKong-MacaoGreaterBayArea,theChengdu-Chongqingeconomiccircle,theYangtzeRiverDelta,andtheBeijing-Tianjin-Hebeireg
