每日AI值得看--2023-05-17

2023-05-17 08:02:41 216 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

128x64 OLED屏的救星：手把手教你用纯C实现轻量级多级菜单本文针对资源受限的单片机开发场景，提供了一套用纯C语言实现128x64 OLED屏轻量级多级菜单的完整方案。该方案摒弃了传统的树形指针结构，创新性地采用哈希表进行菜单项管理，核心代码不足200行，内存占用极低，逻辑清晰且易于维护。文章详细阐述了架构设计、实战演练及性能优化技巧，是STM32、ESP8266等小内存MCU项目的理想选择。阅读详情

① 云计算实战应用案例精讲-【深度学习】多模态融合（论文篇七）（@林聪木） [质量分：81；难度等级：高(关键词：论文)；新鲜技术：99]
摘要：下，注册均为一人一张图片，进行余弦打分、欧式距离打分、余弦等错误三个指标的评估，打分情况如下所示。数据，对于红外人脸特征的提取过于粗糙，使用的是可见光人脸数据训练的模型。的，这意味着训练的目标仅仅是辨别说话人，而不考虑导出的说话人向量的分布。

② 深度学习语义分割篇——FCN源码解析篇（@秃头小苏） [质量分：87；难度等级：中；新鲜技术：99]
摘要：本篇文章参考霹雳吧啦Wz在B站上的视频进行讲解，点击☞☞☞下载FCN源码。阅读本文之前建议先阅读上篇对FCN原理讲解的文章。

③ 人工智能学习07--pytorch17--Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Self-Attention&Vision Transformer(vit)（@小金金金金鱼） [质量分：81；难度等级：中；新鲜技术：100]
摘要：

④ 文献阅读：A Lite Distributed Semantic Communication System for Internet of Things（@一去不复返的通信er） [质量分：89；难度等级：初(领域：Python入门；匹配程度：0.02)；新鲜技术：99]
摘要：因此，DL 模型更新的负担通常转移到云/边缘平台。具体而言，DL 模型基于来自 IoT 设备的数据在云/边缘平台上训练，然后再将经过训练的模型分发到 IoT 设备。此外，在带宽有限的情况下，DL 模型中的大量参数将导致DL模型分发的高延迟。

⑤ 《面向机器智能的TensorFlow实践》学习笔记和一点思考（@沉迷单车的追风少年） [质量分：85；难度等级：初(关键词：学习笔记)；新鲜技术：99]
摘要：借助TensorFlow API用代码描述的数据流图是每个TensorFlow程序的核心。毫不意外，数据流图这种特殊类型的有向图正是用于定义计算结构的。

⑥ LLM_文本生成评估指标（@Scc_hy） [质量分：83；难度等级：初；新鲜技术：99]
摘要：一个单词只计算它在引用中出现的次数。Example: 计算 ROUGE1。可以看出包内的计算原理同上述。可以看出包内的计算原理同上述。Example: 计算。

⑦ 【2023 · CANN训练营第一季】新手班昇腾入门课Tensorflow（@华为账号hw_Zixin 小鱼儿梦想＋） [质量分：82；难度等级：初(关键词：入门)；新鲜技术：99]
摘要：CANN是华为针对A场景推出的异构计算架构。通过提供多层次的编程接口，支持用户快速构建基于Ascend平台的AI应用和业务。统一APP编程语言:提供一套标准的AscendCL编程接口，对应用程序开发者屏蔽底员多种芯片差异,提升用户APP编程易用性。

⑧ 人工智能应用--深度学习原理与实战--神经网络的工作原理（@张小凡vip） [质量分：81；难度等级：初；新鲜技术：99]
摘要：神经网络本质上是一个实现深度学习的多层数学框架，每一层都对输入数据做一定的转换，在训练（学习)的过程中不断调整优化各层的权重参数，最终得到能够准确映射输入数据和目标输出的网络模型。优化器的作用是依据误差值来逐步调整各层的权重然数，以降低误差值。

⑨ 数学分析中关于将无穷级数和转化的问题（@许久是混子） [质量分：87；难度等级：初；新鲜技术：50]
摘要：称为积分的下限和上限，若在原有划分中加入分点形成新的划分，则大和不增，小和不减。的一个邻域，对于该邻域中的任一点。存在，且极限值既与划分。

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