QNX的深度嵌入过程   1.1           QNX目标系统嵌入 利用QNX的模块性和和可裁剪性,其嵌入过程一般是: 构建Buildfile -> 编译buildfile生成系统映象文件 -> 启动目标系统 ->嵌入式系统软件设计. 其中的关键是构建Buildfile[19].通常一个嵌入式系统需要一个可启动的操作系统映象文件(OS Image).对于基于QNX的嵌入式一个应用系统,就是根据所选择的CPU类型以及应用程序所需要的操作系统模块来定制嵌入式系统.构建Buildfile…

变分深度嵌入(Variational Deep Embedding, VaDE) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇博文主要是对论文“Variational Deep Embedding: An Unsupervised and Generative Approach to Clustering”的整理总结,阅读这篇博文的前提条件是:了解高斯混合模型用于聚类的算法,了解变分推断与变分自编码器.在知道高斯混合模型(GMM)与变分自编…

基于图嵌入的高斯混合变分自编码器的深度聚类 Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding, DGG 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 引言 这篇博文主要是对论文“Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embe…

1. 文献信息 题目: Learning Combinatorial Embedding Networks for Deep Graph Matching(基于图嵌入的深度图匹配) 作者:上海交通大学研究团队(Runzhong Wang ,Junchi Yan,Xiaokang Yang) 期刊:ICCV 2019 注:此篇论文篇幅较长,其中涉及图匹配等问题,为方便阅读,保留了较多关键信息. 2. 背景 这篇论文聚焦于计算机视觉领域一项历久弥新的问题:图匹配问题.在计算机视觉中,图匹配旨在利用图…

深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片? 深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎的引擎,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速.同时,深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一个新的战略方向,以及3月份的GTC 2015的绝对主角. 那么,GPU用于深度学习的最新进展如何?这些进展对深度学习框架有哪些影响?深度学习开发者应该如何发挥GPU的潜力?GPU与深度学习结合的前景…

序: 为什么要集成脚本,怎么在工程中集成Python脚本. 在做比较大型的工程时,一般都会分核心层和业务层.核心层要求实现高效和稳定的基础功能,并提供调用接口供业务层调用的一种标准的框架划分.在实际中根据需求会拆分的更细.外部的表现形式就是一个核心动态库,带着一堆业务业务动态库.通过一个调度程序把这些链接起来,外加一堆配置文件,就形成一个完成的项目. 这种模式在一个团队开发中,工作职责比较容易划分.制定API接口后,开发工作基本可以并行实现,包括后期的功能测试(白盒.黑盒).不管工程使用什么语言…

Python语言简介 Python是一种脚本语言.以开放的开发接口和独特的语法著称.尽管Python在国内引起注意只有几年的时间,但实际上Python出现于上世纪90年代(据www.python.org介绍,这个时间可以上溯至1990年),已经有十几年的时间,它的流行也有很久,在嵌入脚本.互联网应用.系统管理和维护等领域,Python使用的非常广泛. Python的语法与我们常见的C系语法有很大不同,对于Python,书写格式也是语法的部分.主要表现在,每一个子语句段都要比它的父级缩进一层.例如…

深度学*点云语义分割:CVPR2019论文阅读 Point Cloud Oversegmentation with Graph-Structured Deep Metric Learning 摘要 本文提出了一个新的超级学*框架,用于将三维点云过度分割为超点.本文将此问题转化为学*三维点的局部几何和辐射测量的深度嵌入,从而使物体边界呈现高对比度.嵌入计算使用轻量级神经网络在点的局部邻域上操作.最后,本文将点云过分集描述为一个与学*嵌入相关的图划分问题.这种新方法允许本文在密集的室内数据集(S3D…

原文地址http://blog.csdn.net/cugb1004101218/article/details/21243927 目录(?)[-] rabbitMQ说明文档 rabbitMQ是什么 消息队列MQ使用过程 rabbitMQ的优点适用范围 rabbitMQ单个节点部署文档 Ubuntu1204安装rabbitMQpython使用rabbitMQ服务 安装相关组件 自动安装rabbitmq脚本 rabbitMQ的管理rabbitMQ常用命令文档中会详细说明 rabbitMQ集群配置 集…

http://os.51cto.com/art/201112/307610.htm 说到Web服务器,也许你第一时间会想到Apache,也许你会想到Nginx.虽然说Apache依然是Web服务器的老大,但是在全球前 1000大Web服务器当中,22.4%使用NGINX.这些服务器包括诸如Facebook.Hulu和WordPress之类的网络巨头使用的服务 器.在今年刚刚结束的O'Reilly Velocity China 2011会议上,51CTO编辑有幸采访到了目前就职淘宝的王晓哲.在<淘…

What: 就是将统计学算法作为理论,计算机作为工具,解决问题.statistic Algorithm. How: 如何成为菜鸟一枚? http://www.quora.com/How-can-a-beginner-train-for-machine-learning-contests 链接内容总结: "学习任何一门学科,framework是必不可少的东西.没有framework的东西,那是研究." -- Jason Hawk One thing is for sure; you ca…

STM32经典概述(干货 ) 首先,在学习Cortex-M3时,我们必须要知道必要的缩略语.  在网上看的,觉得挺好的,分享过来了 整理如下: AMBA:先进单片机总线架构   ADK:AMBA设计套件 , AHB:先进高性能总线    AHB-AP:AHB访问端口APB:先进外设总线    ARM ARM:ARM架构参考手册ASIC:行业领域专用集成电路    ATB :先进跟踪总线BE8:字节不变式大端模式    CPI:每条指令的周期数DAP:调试访问端口    DSP:数字信号处理(器)…

https://blog.csdn.net/qq_33445835/article/details/80143598  目前想做一个关于2D转3D的项目,由于国内资料比较少而且大部分都是基于国外的研究资料优化而来,所以想翻译翻译国外的论文,强化自己的理解,同时方便他人,英文水平有限,尽量做到“信达雅”的信,争取下达,如有错误,希望大家指正.文末提供论文原文PDF下载.以下为正文. 快速2D到3D转换 摘要 从现有2D图像到3D的转换已经被证明了是商业上可行的,并且满足了日益增长的对高质量立体影像…

http://blog.csdn.net/roverx/article/details/6624859 第1章 介绍 一.ARM Cortex‐M3处理器初探 CM3处理器内核是单片机的中央处理单元(CPU).完整的基于CM3的MCU还需要很多其它组件.在芯片制造商得到CM3处理器内核的使用授权后,它们就可以把CM3内核用在自己的硅片设计中,添加存储器,外设,I/O以及其它功能块.不同厂家设计出的单片机会有不同的配置,包括存储器容量.类型.外设等都各具特色.本书主讲处理器内核本身.如果想要了解某…

https://blog.csdn.net/qq_33445835/article/details/80143598  目前想做一个关于2D转3D的项目,由于国内资料比较少而且大部分都是基于国外的研究资料优化而来,所以想翻译翻译国外的论文,强化自己的理解,同时方便他人,英文水平有限,尽量做到“信达雅”的信,争取下达,如有错误,希望大家指正.文末提供论文原文PDF下载.以下为正文. 快速2D到3D转换 摘要 从现有2D图像到3D的转换已经被证明了是商业上可行的,并且满足了日益增长的对高质量立体影像…

Hi, Long time no see. Briefly, I plan to step into this new area, data analysis. In the past few years, I have tried Linux programming, device driver development, android application development and RF SOC development. Thus, "data analysis become my…

A Tutorial on Network Embeddings paper:https://arxiv.org/abs/1808.02590   NE 的中心思想就是找到一种映射函数,该函数将网络中的每个节点转换为低维度的潜在表示 典型例子 DeepWalk: 其学习 Zachary’s Karate network 网络中的拓扑结构信息并转换成一个二维的潜在表示(latent representation)   目标 适应性 随着网络发展,新的表示不需要重复学习 可扩展 短时间处理较大规模网…

1 相关知识了解 1.1 Nuttx系统   嵌入式实时操作系统(RTOS). 强调标准兼容和小型封装,具有从8位到32位微控制器环境的高度可扩展性.NuttX 主要遵循 Posix 和 ANSI 标准,对于在这些标准下不支持的功能.或者不适用于深度嵌入环境的功能(如 fork()),採用来自 Unix 和常见 RTOS (如 VxWorks)的额外的标准 API.   支持文件系统.设备驱动.网络.USB支持.Flash支持.图形支持等. 1.2 NSH   NuttShell和Unix终端命…

目录 1. 故事 2. SENet 2.1 概况 2.2 具体 3. 实验 本文的贡献点在于:通过显式建模特征注意力机制,达到了很好的效果.这是以往被默认隐式学习的操作.并且注意,此时建模出来的注意力是非线性分布的. 最重要的是,SE block非常轻巧,而且有比赛冠军的实验保证. 神经网络对你说:你让我学得简单又轻松,我就会反馈给你更好的结果哦. 1. 故事 现有的卷积操作:在局部感受野内,提取空域(spatial-wise)和通道域(channel-wise)信息. 这篇文章希望提高网络的表…

推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 发表: 2018-04-22 推荐系统遇上深度学习系列:推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践:https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践:https://www.jianshu.com/p/781cde3d5f3d推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践:https://www.jianshu.com/p…

Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行. 它是由编码组件.解码组件和它们之间的连接组成. 编码组件部分由一堆编码器(6个 encoder)构成.解码组件部分也是由相同数量(与编码器对应)的解码器(decoder)组成的. 所有的编码器在结构上都是相同的,但它们没有共享参数.每个解码器都可以分解成两个子层. BERT大火却不懂Transformer?读这一篇就够了 大数据文摘 1月8日 大数据文摘与百度NLP联合出品 编译:张驰…

自从Attention机制在提出之后,加入Attention的Seq2Seq模型在各个任务上都有了提升,所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型.传统的基于RNN的Seq2Seq模型难以处理长序列的句子,无法实现并行,并且面临对齐的问题. 所以之后这类模型的发展大多数从三个方面入手: ·        input的方向性:单向 -> 双向 ·        深度:单层 -> 多层 ·        类型:RNN -> LSTM GRU 但是依旧收到一些潜在…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/54356280 大数据文摘与百度NLP联合出品 编译:张驰.毅航.Conrad.龙心尘 来源:https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 编者按:前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果,引爆了整个NLP界.而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用.谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了STOA效…

Deep Clustering Algorithms 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文研究路线:深度自编码器(Deep Autoencoder)->Deep Embedded Clustering(DEC)->Improved Deep Embedded clustering(IDEC)->Deep Convolutional Embedded Clustering(DCEC)->Deep Fuzzy K-mean…

TensorRT 加速性能分析 Out-of-the-box GPU Performance 模型推理性能是什么意思?在为用户评估潜在的候选项时,不测量数据库查询和预筛选(例如决策树或手动逻辑)的贡献.使用估计器对特征列进行预处理,并通过网络复制输入/结果. 有两个主要推理上下文: 离线推理-一次预先计算多个用户的概率 在线推理-为特定用户实时推荐 因此,可能有兴趣优化三个指标: 吞吐量,例如用户/秒(离线) 单次推理延迟(在线) 满足设置的延迟约束时的吞吐量 在使用TensorFlow的sto…

CVPR2020:三维实例分割与目标检测 Joint 3D Instance Segmentation and Object Detection for Autonomous Driving 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Zhou_Joint_3D_Instance_Segmentation_and_Object_Detection_for_Autonomous_Driving_CVPR_2020_pape…

作者 | 冬岛 阿里巴巴高级技术专家 Serverless 公众号后台回复"knative",即可免费下载<Knative 云原生应用开发指南>电子书! 导读:Serverless 如今已是万众期待未来可期的状态,但一个系统到底具备怎样的能力才能更好地支撑 Serverless 应用?随着 Kubernetes 和云原生概念的崛起,Serverless 在 Kubernetes 之上应该怎么玩?本文就从 Serverless 应用的核心特质出发,讨论作为 Serverles…

Junyuan Xie, Ross B. Girshick, Ali Farhadi2015, ICML1243 Citations, 45 ReferencesCode:DownloadPaper:Download Abstract 在本文中,我们提出了 Deep Embedded Clustering(DEC),一种使用深度神经网络同时学习 feature representations 和 cluster assignments 的方法.DEC学习从数据空间到低维特征空间的映射,并在其中迭…

Fauce:Fast and Accurate Deep Ensembles with Uncertainty for Cardinality Estimation 论文解读(VLDB 2021) 本篇博客是对Fauce:Fast and Accurate Deep Ensembles with Uncertainty for Cardinality Estimation 论文的解读.原文链接为p1950-liu.pdf (vldb.org) 本文设计一种基于集成深度神经网络的基于查询的选择度估…

论文信息 论文标题:Deep Attention-guided Graph Clustering with Dual Self-supervision论文作者:Zhihao Peng, Hui Liu, Yuheng Jia, Junhui Hou论文来源:2022, arXiv论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 当前考虑拓扑结构信息和语义信息的深度聚类方法存在的问题: 将 DAE 和 GCN 提取到的特征重要性同等看待: 忽略了不同层次的多尺度信…