嵌入式系統如何使用GPIO
在嵌入式(shi)(shi)系統開(kai)發的(de)廣闊領域中，GPIO（General Purpose Input/Output，通(tong)用輸(shu)入輸(shu)出）端口的(de)操作占據(ju)(ju)了(le)核(he)心地位。這些端口不(bu)僅是微控制器與(yu)外部世(shi)界溝通(tong)的(de)橋梁，也是實現(xian)設(she)備控制、數據(ju)(ju)采集等(deng)功能的(de)基石。以(yi)下(xia)我們介紹以(yi)下(xia)在嵌入式(shi)(shi)系統中如(ru)何(he)使用GPIO,特別針對常見的(de)硬件平臺如(ru)STM32、ESP32等(deng)。 1. 硬…
元(yuan)學習（Meta-Learning）是如何幫助模型快速適(shi)應新任務
元(yuan)(yuan)學(xue)(xue)習(xi)(xi)（Meta-Learning），又(you)稱學(xue)(xue)會(hui)學(xue)(xue)習(xi)(xi)，是機(ji)器學(xue)(xue)習(xi)(xi)領域的(de)一個重要(yao)分支。它旨在使模(mo)型能夠從(cong)先前的(de)學(xue)(xue)習(xi)(xi)經驗中快速適應(ying)(ying)和學(xue)(xue)習(xi)(xi)新任務(wu)，減(jian)少對大量標(biao)注數據的(de)依賴，提高學(xue)(xue)習(xi)(xi)效率。以(yi)下將詳(xiang)細探討元(yuan)(yuan)學(xue)(xue)習(xi)(xi)如何幫助模(mo)型快速適應(ying)(ying)新任務(wu)，以(yi)及其在各個領域的(de)應(ying)(ying)用(yong)和挑戰(zhan)。 一、元(yuan)(yuan)學(xue)(xue)習(xi)(xi)的(de)基本(ben)概(gai)念 元(yuan)(yuan)學(xue)(xue)習(xi)(xi)，顧名思…
批歸(gui)一化（Batch Normalization）在深度(du)學習中的(de)作用
在深(shen)度(du)(du)學習(xi)的(de)研究(jiu)和應(ying)用中，神(shen)經網絡模型的(de)訓(xun)練(lian)(lian)過程(cheng)常常充滿挑戰。隨著網絡層數的(de)加(jia)深(shen)，訓(xun)練(lian)(lian)深(shen)度(du)(du)神(shen)經網絡時經常出現(xian)梯度(du)(du)消失或梯度(du)(du)爆炸的(de)問題，導(dao)致訓(xun)練(lian)(lian)速(su)度(du)(du)緩(huan)慢(man)，甚至(zhi)無法收斂。為(wei)了解(jie)決這(zhe)一(yi)問題，批歸一(yi)化（Batch Normalization, BN）應(ying)運而生(sheng)，它(ta)不僅能夠加(jia)速(su)網絡的(de)訓(xun)練(lian)(lian)過程(cheng)，還能提高模型的(de)穩(wen)定性…
什么(me)函(han)數不能聲明為虛函(han)數？
在 C++ 中，虛函(han)(han)數(shu)(shu)（virtual function）是面(mian)向(xiang)對象編程的(de)核心特性之(zhi)一，它允許通過(guo)基類指(zhi)針或引用(yong)調用(yong)派生類中的(de)重寫(xie)函(han)(han)數(shu)(shu)，實(shi)現多態(tai)性。然而，并非所有的(de)函(han)(han)數(shu)(shu)都能聲明為虛函(han)(han)數(shu)(shu)。理解哪些函(han)(han)數(shu)(shu)不能聲明為虛函(han)(han)數(shu)(shu)，能夠幫助(zhu)我們更好地(di)理解 C++ 的(de)對象模型和函(han)(han)數(shu)(shu)機制，避免潛在的(de)編程錯(cuo)誤。 本文將(jiang)探(tan)討在 C+…
TCP 和 UDP 的(de)區別：網絡通信(xin)的(de)兩大基(ji)石
在(zai)(zai)計算機網絡(luo)中，TCP（Transmission Control Protocol，傳輸(shu)控制(zhi)協(xie)(xie)議(yi)）和 UDP（User Datagram Protocol，用戶數據報協(xie)(xie)議(yi)）是(shi)兩(liang)種常用的(de)傳輸(shu)層協(xie)(xie)議(yi)，它們在(zai)(zai)數據傳輸(shu)方式、應用場景(jing)、性能以及可靠性等方面存(cun)在(zai)(zai)顯著差異。理解這兩(liang)種協(xie)(xie)議(yi)的(de)區(qu)別，對于(yu)網絡(luo)應用程(cheng)序的(de)設計和開發至關重要。 本文將(jiang)深(shen)入探討 TC…
如何用(yong)預處理指令#define聲明(ming)一個常數，用(yong)以表明(ming)1年中(zhong)有(you)多(duo)少秒？
首先(xian)(xian)，我們先(xian)(xian)來看一(yi)下#define 語法(fa)的基(ji)本知(zhi)識(shi)： 1、#define 是(shi)一(yi)個(ge)預(yu)處理命令，用來定義宏(hong)，簡單(dan)來說就(jiu)是(shi)用一(yi)個(ge)標(biao)識(shi)符來表(biao)示一(yi)個(ge)字(zi)符串，比如(ru)：#define PI 3.1415926表(biao)示使用PI這個(ge)標(biao)識(shi)常量來標(biao)識(shi)3.1415926 2、注意宏(hong)的寫(xie)法(fa)：#define 宏(hong)名 表(biao)達式 宏(hong)后(hou)面不(bu)加分(fen)號，并且宏(hong)名一(yi)般(ban)用大寫(xie)和普通變量區(qu)分(fen)開 …
深(shen)度可分離卷積在卷積神經網絡中的作用
1. 什么是深(shen)(shen)(shen)度(du)(du)可分(fen)離(li)(li)卷(juan)積(ji) 理解深(shen)(shen)(shen)度(du)(du)可分(fen)離(li)(li)卷(juan)積(ji)的概念，我們可以(yi)從兩個(ge)(ge)關鍵詞入手：深(shen)(shen)(shen)度(du)(du)和可分(fen)離(li)(li)。 深(shen)(shen)(shen)度(du)(du)（Depthwise）：在(zai)深(shen)(shen)(shen)度(du)(du)可分(fen)離(li)(li)卷(juan)積(ji)中，深(shen)(shen)(shen)度(du)(du)指的是對(dui)輸入特征(zheng)圖的每(mei)個(ge)(ge)通(tong)道（depth）單獨進行卷(juan)積(ji)操作。想象(xiang)一下，你有(you)(you)一張彩色圖片，它有(you)(you)三(san)個(ge)(ge)通(tong)道（紅、綠(lv)、藍），深(shen)(shen)(shen)度(du)(du)卷(juan)積(ji)會對(dui)這三(san)個(ge)(ge)通(tong)道分(fen)別(bie)應用同一…
變分自編碼(ma)器(VAE)與生成對抗(kang)網絡(GAN)在圖像生成任務中有(you)何(he)不同
背景介紹 深度學習是人工智能領(ling)域(yu)的一個重(zhong)要分(fen)支，其(qi)中生(sheng)成對抗網絡（GAN）和變分(fen)自動編碼器(qi)（VAE）是兩種非常重(zhong)要的生(sheng)成模型。這兩種模型都(dou)在(zai)(zai)圖像生(sheng)成、圖像分(fen)類和其(qi)他(ta)應用領(ling)域(yu)取得了顯著的成果。然而，它(ta)(ta)們之間存在(zai)(zai)一些(xie)關鍵的區別(bie)(bie)和相似之處。在(zai)(zai)本文中，我們將深入探討 VAE 和 GAN 的區別(bie)(bie)以及它(ta)(ta)們之…
