GoogleNet论文中研究 group size 而搞出了Inceptionv1(即多group的CNN分支)。此后，Inception不断迭代，group size被越玩越复杂，一直发展到了v4版本。
本文介绍了一种基于深度学习的多目标细粒度图像分类与物体检测算法，通过使用Xception网络提取图像特征，并在多分类任务上微调模型。同时，文章还介绍了一种基于双塔模型结构的细粒度分类方法，该方法通过计算两个独立模型的输出相似度以及类别标签来得到最终的预测结果。
纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception
本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比，四个模型分别是：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。
前提：安装了VMware，运行百问网提供的Ubuntu 18.04 本节视频对应源码在GIT仓库中，位置如下(这2个文件是完全一样的)：
先来看看我的回答：https://www.zhihu.com/question/365763395/answer/2070162652
★☆ 输入文件：oulipo.in 输出文件：oulipo.out 简单对比 时间限制：1 s 内存限制：256 MB 【题目描述】 法国作家乔治·佩雷克(Georges Perec，1936-1982)曾经写过一本书，《敏感字母》（La disparition），全篇没有一个字母‘e’。他是乌力波小组（Oulipo Group）的一员。下面是他书中的一段话： Tout avait Pair normal, mais tout s’affirmait faux. Tout avait Fair
请先下载以下文件，里面含有补丁文件： https://gitee.com/weidongshan/openharmony_for_imx6ull/repository/archive/master.zip
放在GITEE上，地址为：https://gitee.com/weidongshan/openharmony_for_imx6ull 为了方便，可以在Ubuntu中执行以下命令直接下载：
• use ELU non-linearity without batchnorm or ReLU with it.
请按前面第七章使用 GIT 下载源码、使用 repo 下载工具链，并配置了交叉编译工具链。
在线课堂：https://www.100ask.net/index（课程观看） 论 坛：http://bbs.100ask.net/（学术答疑） 开 发 板：https://100ask.taobao.com/ （淘宝） https://weidongshan.tmall.com/(天猫)
修改内核文件：drivers/video/fbdev/Makefile，把内核自带驱动程序mxsfb.c对应的那行注释掉，如下：
机器之心专栏 作者：余霆嵩 本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比，四个模型分别是：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。 目录 一、引言 二、轻量化模型 2.1 SqueezeNet 2.2 MobileNet 2.3 ShuffleNet 2.4 Xception 三、网络对比 一、引言 自 2012 年 AlexNet 以来，卷积神经网络（简称 CNN）在图像分类、图像分割、目标检测等领域获得广泛应用。随着性能要求
Linux驱动程序 = 驱动程序框架 + 硬件编程。 在前面已经基于QEMU编写了LCD驱动程序，对LCD驱动程序的框架已经分析清楚。 核心就是：
主要使用pinctrl子系统把引脚配置为LCD功能，对于背光引脚等使用GPIO子系统的函数控制它的输出电平。
了解了浮点数的存储以及手算平方根的原理，我们可以考虑程序实现了。 先实现一个64位整数的平方根，根据之前的手算平方根，程序也不是那么难写了。 #include <stdint.h> uint64_t _sqrt_u64(uint64_t a) { int i; uint64_t res; uint64_t remain; //0的平方根是0,特殊处理一下 if(a == 0ull) re
资料下载 coding无法使用浏览器打开，必须用git工具下载： git clone https://e.coding.net/weidongshan/linux/doc_and_source_for_drivers.git 视频观看 百问网驱动大全 资料下载 coding无法使用浏览器打开，必须用git工具下载： git clone https://e.coding.net/weidongshan/linux/doc_and_source_for_drivers.git 视频观看 百问网驱动大全 编程_
Keras Applications are canned architectures with pre-trained weights.
卷积神经网络学习路线这个系列旨在盘点从古至今对当前CV影响很大的那些经典网络。为了保证完整性我会将之前漏掉的一些网络补充下去，已经介绍了非常多的经典网络，这个系列可能也快要迎来完结了。接着卷积神经网络学习路线（九）| 经典网络回顾之GoogLeNet系列 也就是Inception V3之后，Google提出了XceptionNet，这是对Inception V3的一种改进，主要使用了深度可分离卷积来替换掉Inception V3中的卷积操作。
上篇文章，我们介绍了如何使用NXP原厂的uboot进行编译和烧写，将uboot运行在自己的开发板上。NXP原厂的uboot，直接烧录到我的开发板中，LCD的驱动是不正常的，需要进行修改。本篇我们就来继续研究uboot，「使得uboot能匹配我们自己的开发板」。
简介 rt-smart相关文章 《rt-smart的第一个应用程序，imx6ull用户态点灯》 《rt-smart用户态通过IPC通信玩转传感器数据》 rt-thread驱动相关文章 《rt-thread驱动框架分析》-pin驱动 《rt-thread驱动框架分析》-i2c驱动 对于imx6ull这个平台，目前RT-Thread是没有对应的BSP，已经相关的硬件驱动，所以通过这个平台来学习RT-Thread的驱动框架也是非常好的，而且又能玩rt-smart，两全其美。 100ask_imx6ull带有7寸的
from PIL import Image import math import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F
简介 rt-thread的rt-smart已经发布有段时间了，其实我之前也写过几篇关于rt-smart的文章，但是都是关于CMake构建工程的文章。 而对我来说一直想在用户态操作一下底层硬件的东西。而在前段时间，韦东山老师在他100ask_imx6ull移植了rt-smart，刚好之前拿到一块imx6ull的板子，所以我也跟这位大佬一起学习了一下rt-smart。 📷 移植的过程我就不再这里说了，大家可以去看一下韦老师的视频，讲的非常好。链接：https://www.100ask.net/index 这篇文
A - Sequence of Strings ---- Original Link 题目大意： 输入 N 个字符串，倒序输出。 ---- 思想： 签到题。 ---- 代码： #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cmath> #include <sstream> #include <vector> #include <queue> #include <stack> #i
看上图，选择122号中断，它是SPI里的122号中断，GIC里的编号是(32+122)=154。
资料下载 coding无法使用浏览器打开，必须用git工具下载： git clone https://e.coding.net/weidongshan/linux/doc_and_source_for_drivers.git 视频观看 百问网驱动大全 编程_配置LCD控制器_基于IMX6ULL 参考资料，GIT仓库里： 芯片资料 IMX6ULL\开发板配套资料\datasheet\Core_board\CPU\IMX6ULLRM.pdf 《Chapter 34 Enhanced LCD Interf
选自jott.live 机器之心编译 编辑：悉闲、蛋酱 需要注意的是：如果你打算训练大型神经网络，那么就可以忽略这篇文章的内容了，因为它比 A100（156TFlops）慢 100 倍。 1.5 TFlops 到底有何魅力？ 首先，这是在电池供电的单核 MacBook Air 2020 上运行； 其次，这会以每条指令约 0.5 纳秒的延迟运行。 那些强大的加速器或 GPU 张量核不在我们的考虑范畴。我们这里讨论的是与 CPU 寄存器相隔一个周期的实际线性代数性能。 奇怪的是，苹果一直在向我们隐瞒这一点。在
我下意识就想到了微积分，这不就建立坐标系，求出交点，计算积分就行了嘛。转念一想，小学生哪里会积分，这道题一定有简单的解法。
上周鸿蒙2.0开源，想必很多人都想第一时间体验。 今天，百问网发布鸿蒙IMX6ULL烧写工具以及鸿蒙体验手册，欢迎下载体验。
DeepLab系列在2015年的ICLR上被提出，主要是使用DCNNs和概率图模型（条件随机场）来实现图像像素级的分类（语义分割任务）。DCNN应用于像素级分类任务有两大障碍：信号下采样和空间“不敏感性”（不变性）。由于DCNNs的平移不变性，DCNNs被用到很多抽象的图像任务中，如imagenet大规模分类，coco目标检测等中。第一个问题涉及在每层DCNN上执行的最大池化和下采样（‘步长’）的重复组合所引起的信号分辨率的降，此模型通过使用空洞算法（”hole” algorithm，也叫”atrous” algorithm）来改进第一个问题，通过使用全连接条件随机场来改善分割效果。 总结DeepLabV1又三个优点: （1）速度快，带空洞卷积的DCNN可以达到8fps，而后处理的全连接CRF只需要0.5s。 （2）准确性高：在PASCAL VOC取得第一名的成绩，高于第二名7.2%个点，在PASCAL VOC-2012测试集上达到71.6%的IOU准确性。 （3）简单：有两个模块构成整体模型，分别是DCNN和CRF
请先下载以下文件，里面含有烧写软件： https://gitee.com/weidongshan/openharmony_for_imx6ull/repository/archive/master.zip
资料下载 coding无法使用浏览器打开，必须用git工具下载： git clone https://e.coding.net/weidongshan/linux/doc_and_source_for_drivers.git 视频观看 百问网驱动大全 编程_配置LCD控制器之寄存器操作_基于IMX6ULL 参考资料，GIT仓库里： 芯片资料 IMX6ULL\开发板配套资料\datasheet\Core_board\CPU\IMX6ULLRM.pdf 《Chapter 34 Enhanced LCD
在之前使用 S3C2440 开发板移植 Linux 3.4.2 内核时，修改了很多关于 c 文件去适配开发板，和开发板相关的文件放在arch/arm/mxch-xxx目录下，因此 linux 内核 arm 架构下添加了很多开发板的适配文件：
不同开发板，启动方式不一样，今天我们来介绍imx6ull开发板的启动方式，这非常重要。若不了解清楚启动方式，后面的所有开发工作便无从谈起。
CoM-iMX6UL(L) 是一款兼容 i.MX6UL(L)-x（X=Y0/1/2 三个版本）的高性能、低功耗工业级核心板，主要用于各种工业级、商业级的应用控制终端数据采集和处理、智能物流数据终端、数据中继器、新能源充电桩控制器和计费系统、车载终端数据采集和处理，是 NXF的 i.MX6UL(L)系列产品的一员。
给定一个字符串 s 和一些长度相同的单词 words。找出 s 中恰好可以由 words 中所有单词串联形成的子串的起始位置。
题意 题目链接 Sol 用什么后缀数组啊 直接差分之后 二分+hash找最长公共子串就赢了啊。。。 时间复杂度：\(O(nlogn)\)(不过我写的是两个log。。反正也能过) // luogu-judger-enable-o2 #include<bits/stdc++.h> #define ull unsigned long long using namespace std; const int MAXN = 1e6 + 10; const ull base = 27; inline int read(
把上面编译出来的 100ask-imx6ull-pro512d-systemv-v1.img重命名为emmc.img(或sdcard.img)，把emmc.img(或sdcard.img) 放到“100ask_imx6ull 烧写工具”的 files 目录里，就可以使用工具烧写到 EMMC(或 SD/TF 卡)。
I.MX6UL/ULL 有两个网络接口 ENET1 和 ENET2，I.MX6U-ALPHA 开发板提供了这两个网络接口，其中 ENET1 和 ENET2 都使用 LAN8720A 作为 PHY 芯片。
很多学员有过STM32的学习经验，他们手上的开发板很多，LCD也很多。 一个LCD还挺贵的，不能浪费。 各家的LCD引脚顺序都不一样，所以别家的LCD不能直接接到100ASK_IMX6ULL开发板，需要转接板。 大部分单片机学员都是使用正点原子、野火的板子，有他们的屏。 针对这两家的屏，我们做了转接板，如下：
STM32MP157\source\A7\05_Input\03_touchscreen_qemu 01_irq_ok 02_all_ok
之前讲了DeepLabV1,V2,V3三个算法，DeepLab系列语义分割还剩下最后一个DeepLabV3+，以后有没有++,+++现在还不清楚，我们先来解读一下这篇论文并分析一下源码吧。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf
提示信息含义说明: • Module :表示模块的名称 • Size ： 表示模块的大小 • Used： 使用者
之前发了LCD调试笔记，大家很感兴趣，所以这次再来一篇：六轴传感器ICM20608驱动移植笔记，大家还需要什么移植笔记？可以留言。我们尽量满足。
对于会PhotoShop的人来说，抠图是非常简单的操作了，有时候几秒钟就能扣好一张图。不过对于一些比较复杂的图，有时候还是需要花点时间的，今天就给大家带了一个非常快速简单的办法，用Python来批量抠取人像。
最近在学习音视频开发相关的内容，故硬件选型是非常重要的，加上芯片缺货，为了保证未来芯片供应链正常，结合预测趋势以及对芯片行业相关的定量分析 ，最终我选择了瑞芯微刚推出不久的芯片：RV1126_RV1109系列，为了高效学习，我将瑞芯微平台SDK里提供的docs目录下的文档做了分类整理和汇总，以便后期在工作中用到相应的知识可以很快的查阅到相关的资料高效完成调试和开发：
在解决一个任务时，我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune。比如，分类任务中，优异的深度学习网络有很多。
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