笔记fft amp ntt
痞子衡嵌入式：低功耗&高性能边缘人工智能应用的新答案 - MCXN947
大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家介绍的是恩智浦MCX系列MCU的新品MCXN947。 自 2015 年恩智浦和飞思卡尔合并成新恩智浦之后，关于它们各自的 Arm Cortex-M 内核通用微控制器代表作系列 LPC 和 Kinetis 接下来怎么发展一直没有定论（两个系列都在 ......
痞子衡嵌入式：我被邀请做贸泽电子&与非网联合推出的《对话工程师》节目嘉宾
《对话工程师》是「贸泽电子」赞助、「与非网」策划制作的一档网络节目，自2022年11月起，邀请不同技术领域的资深工程师，聊聊开发过程中的经验感悟，栏目共 10 期，痞子衡有幸被邀请做了第 4 期节目的嘉宾（12月5日在 「B站 - 与非网官方账号」里刚播出第 1 期）。 说起与《对话工程师》节目的结 ......
MIT6.828学习笔记3(Lab3)
在这个lab中我们需要创建一个用户环境（UNIX中的进程，它们的接口和实现不同），加载一个程序并运行，并使内核能够处理一些常用的中断请求。 ......
Pytorch学习笔记之tensorboard
训练模型过程中，经常需要追踪一些性能指标的变化情况，以便了解模型的实时动态，例如：回归任务中的MSE、分类任务中的Accuracy、生成对抗网络中的图片、网络模型结构可视化…… 除了追踪外，我们还希望能够将这些指标以动态图表的形式可视化显示出来。
TensorFlow的附加工具Tensorboar... ......
.NET 云原生架构师训练营（基于 OP Storming 和 Actor 的大型分布式架构一）--学习笔记
目录 为什么我们用 Orleans Dapr VS Orleans Actor 模型 Orleans 的核心概念 为什么我们用 Orleans 分布式系统开发、测试的难度（服务发现、通信） 运维的复杂度（伸缩性与可靠性的保障） actor 拥有全局唯一身份 自动伸缩功能 Dapr VS Orlean ......
【图像处理笔记】小波变换
【图像处理笔记】总目录 0 引言 1987年，小波被证明是多分辨率信号处理和分析的基础。多分辨率理论融合并统一了来自不同学科的技术，包括来自信号处理的子带编码、来自数字语音识别的正交镜像滤波及金字塔图像处理。顾名思义，多分辨率理论涉及多个分辨率下的信号（或图像）表示与分析。 曾经有人问我有关haar ......
【图像处理笔记】傅里叶变换
【图像处理笔记】总目录 0 引言 在之前的博客图像增强，傅里叶变换（OpenCV)中都有用到过傅里叶变换，但一直都不是特别理解，现系统地学习一下。先来看一个视频傅里叶级数与傅立叶变换，我们了解到任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦函数和/或余弦函数之和，其中每个正弦函数和/或余弦函数都乘以不同的系 ......
漫谈计算机网络：物理层 ----- 双绞线&光纤？，从最底层开始了解计算机网络
计网很枯燥? 听说你学习 计网 每次记了都会忘？ 不妨抽时间和我一起多学学它👇 深入浅出，用你的空闲时间来探索计算机网络的硬核知识！ 👇博主的上篇连载博客《初识图像处理技术》 图像处理技术：数字图像分割 图像分割、边界分割（边缘检测）、区域分割 - slowlydance2me - 博客园 (c ......
HCIE Routing&Switching之MPLS基础理论
MPLS借鉴了ATM的思想，用标签交换来实现快速路由；MPLS是Multi-Protocol Label Switching的首字母缩写，翻译成中文就是多协议标签交换；该协议是一种根据标签转发的技术；可承载在各种链路层协议之上（如，ppp、ATM、帧中继、以太网）；同时它还能承载各种网络层报文，如i... ......
HCIE Routing&Switching之MPLS LDP理论
LDP是Label Distribution Protocol的首字母缩写翻译成中文就是标签分发协议；该协议主要用于动态分配和维护mpls标签；在LSR之间通过建立LDP Session来交换彼此的标签，完成标签的分发；建立了LDP Session的两台设备称为LDP Peers（LDP邻居或者叫对... ......
HCIE Routing&Switching之MPLS静态LSP配置
一般情况下，在MPLS网络中都使用标签分发协议来实现动态建立LSP，如使用LDP；但是使用动态标签分发协议来动态建立LSP，会存在动态标签分发协议故障，导致MPLS网络流量丢失；因此对于某些关键重要的业务，我们还是需要配置静态LSP来确保传输路径；所以静态LSP其实就是动态LSP的一个备份; ......
.net6&7中如何优雅且高性能的使用Json序列化
.net中的SourceGenerator让开发者编可以写分析器，在项目代码编译时，分析器分析项目既有的静态代码，允许添加源代码到GeneratorExecutionContext中，一同与既有的代码参与编译。这种技术其实是把一些运行时才能去获取程序集相关资源的方式提前到编译前了。 .net6开始， ......
视频超分之BasicVSR-阅读笔记
1.介绍 对于视频超分提出了很多方法，EDVR中采用了多尺度可变形对齐模块和多个注意层进行对齐和定位并且从不同的帧聚合特征，在RBPN中，多个投影模块用于顺序聚合多个帧中的特征。这样的设计是有效的，但不可避免地增加了运行时和模型的复杂性。此外，与SISR不同，VSR方法的潜在复杂和不同设计在实施和扩 ......
视频超分之BasicVSR++阅读笔记
1.介绍 在这项工作中，我们通过设计二阶网格传播和流引导的可变形对齐来重新设计BasicVSR，使信息能够更有效地传播和聚合。 如图所示，提出的二阶网格传播解决了BasicVSR中的两个限制：i）我们允许以类似网格的方式进行更积极的双向传播，ii）我们放松了BasicVSR中一阶马尔可夫特性的假设， ......
通过Shell脚本自动安装Hive&JDBC测试&提供CDH5网盘地址
〇、参考地址 1、Linux下编写脚本自动安装hive https://blog.csdn.net/weixin_44911081/article/details/121227024?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%252216 ......
Isaac SDK & Sim 环境
Isaac 是 NVIDIA 开放的机器人平台。其 Isaac SDK 包括以下内容： Isaac Apps: 各种机器人应用示例，突出 Engine 特性或专注 GEM 功能 Isaac Engine: 一个软件框架，可轻松构建模块化的机器人应用 Isaac GEMs: 感知、规划到驱动的模块化算 ......
go slice不同初始化方式性能&数组比较
go语言开发中，slice是我们常用的数据类型之一，也是因为它的灵活性，自己也很少使用数组，当然我也知道它的一些特性，不过没有真实的去验证它，因为大多数使用场景没必要对code太过苛刻，但是如果封装作为包为其他逻辑提供使用的时候，我觉得还是要在意这些事的，毕竟作为公共包使用时，也就证明了使用的频率的 ......
NLP手札1. 金融信息负面及主体判定方案梳理&代码实现
这个系列会针对NLP比赛，经典问题的解决方案进行梳理并给出代码复现~算是找个理由把代码从TF搬运到torch。Chapter1是CCF BDC2019的赛题：金融信息负面及主体判定，属于实体关联的情感分类任务，相关代码实现以及Top方案梳理详见ClassisSolution/fin_new_enti... ......
JUC源码学习笔记6——ReentrantReadWriteLock
系列文章目录和关于我 阅读此文需要有AQS独占和AQS共享的源码功底，推荐阅读： 1.JUC源码学习笔记1——AQS独占模式和ReentrantLock 2.JUC源码学习笔记2——AQS共享和Semaphore，CountDownLatch 一丶类结构和源码注释解读 1.ReadWriteLock ......
《Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents》阅读笔记
概括 模型总述 本篇论文主要介绍DALL·E 2模型，它是OpenAI在2022年4月推出的一款模型，OpenAI在2021年1月推出了DALL·E模型，2021年年底推出了GLIDE模型。 DALL·E 2可以根据文本描述去生成原创性的、真实的图像，这些图像从来没有在训练集里出现过，模型真的学习到 ......
【动手学深度学习】学习笔记
线性神经网络 图像分类数据集 import torch import torchvision from matplotlib import pyplot as plt from torch.utils import data from torchvision import transforms fr ......
【图像处理笔记】SIFT算法原理与源码分析
【图像处理笔记】总目录 0 引言 特征提取就是从图像中提取显著并且具有可区分性和可匹配性的点结构。常见的点结构一般为图像内容中的角点、交叉点、闭合区域中心点等具有一定物理结构的点，而提取点结构的一般思想为构建能够区分其他图像结构的响应函数或者从特征线或轮廓中进行稀疏采样。Harris角点检测器便是运 ......