算子 梯度 实例 边缘

边缘数据采集网关无法上传数据是什么原因?如何解决?

边缘数据采集网关是物联网系统中的常见设备,对于提高物联网感知和响应效率、加强物联网联动协同能力、提升数据安全性等方面都具有重要意义。 ......
数据 数据采集 网关 边缘 原因

jacoco和jenkins搭建实例

添加jacoco agent volumes: - ./flow:/config - /data/ddos2/Javacoco/lib/jacocoagent.jar:/usr/local/jacocoagent.jar:ro environment: TZ: Asia/Shanghai entry ......
实例 jenkins jacoco

Shader实现边缘外发光效果

我们在游戏中随处可见边缘外发光的效果,比如像一些残影,星球表面等等,这些都是边缘发光的案例。那么边缘发光效果是如何做的呢?其实也是非常的简单的。我们都知道Shader是能够做出一些炫酷效果的,在shader里面,我们通过编写Pass通道的一些函数,就能帮我们实现这些效果。一般情况下,我们都是一个sh ......
边缘 效果 Shader

TSINGSEE青犀视频边缘计算AI智能分析网关V4重磅发布

借助烟火识别技术及烟感传感器、温湿度传感器接入,对商业街道、楼宇等室外广泛区域的火情进行自动感知、识别和报警,并与消防管理系统进行联通,赋能智慧消防系统。 ......
重磅 网关 TSINGSEE 边缘 智能

安防视频监控平台智能边缘分析一体机:视频汇聚算法与区域入侵告警

随着科技的不断发展,安防监控系统已经从传统的模拟监控转向了数字监控,进而发展到了网络视频监控。在这个过程中,智能边缘分析一体机的出现,为安防视频监控带来了新的可能性。本文将详细介绍安防视频监控平台智能边缘分析一体机的视频汇聚算法以及如何通过该算法实现区域入侵告警。 首先,我们需要了解什么是智能边缘分 ......
视频监控 视频 一体机 算法 边缘

视频汇聚平台智能边缘分析一体机——引领智能视频监控烟火预警新纪元

一、视频汇聚平台智能边缘分析一体机简介 视频汇聚平台智能边缘分析一体机是一种集成了视频采集、处理、存储、分析和传输功能的智能设备。它采用了先进的边缘计算技术,将数据处理任务分布在设备的边缘,从而降低了对中心服务器的依赖,提高了数据处理速度和效率。同时,该设备还具备强大的AI算法支持,能够实现对视频画 ......

让数据安全无处不在-边缘云

让数据安全无处不在,让智能云无限可能 联通云是中国联通旗下的云服务品牌,致力于为数百万企业和开发者提供安全可靠、云网一体、数智相融、专属定制、多云协同的优质云服务。 边缘云 边缘云提供靠近终端用户的弹性分布式算力资源,通过终端数据就近计算和处理,优化响应时延、中心负荷和整体成本,帮助用户业务下沉至运 ......
边缘 数据

神经网络优化篇:理解mini-batch梯度下降法(Understanding mini-batch gradient descent)

理解mini-batch梯度下降法 使用batch梯度下降法时,每次迭代都需要历遍整个训练集,可以预期每次迭代成本都会下降,所以如果成本函数\(J\)是迭代次数的一个函数,它应该会随着每次迭代而减少,如果\(J\)在某次迭代中增加了,那肯定出了问题,也许的学习率太大。 使用mini-batch梯度下 ......
mini-batch 神经网络 梯度 batch mini

[cpp]: class/struct -- 初始化‘实例对象’

[cpp]: class/struct -- 初始化‘实例对象’ 一、说明 1、编译标准: std = c++20 2、编译语句: g++ -std=c++20 -O2 -Wall -pedantic -pthread main.cpp && ./a.out 二、class/struct(初始化‘实 ......
实例 对象 struct class cpp

机器学习-梯度下降法

1、名称解释 (1)什么是无约束优化问题? 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下,寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值,而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说,无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式: 最小化 f(x),其中 x 是 n 维向量,f(x) 是一个实值函数,称为目标函 ......
梯度 机器

实现自定义算子:逆矩阵inverse

逆矩阵Cuda不支持,只能手动实现 import torch from torch.linalg import det def cof1(M,index): zs = M[:index[0]-1,:index[1]-1] ys = M[:index[0]-1,index[1]:] zx = M[in ......
算子 矩阵 inverse

解决 clamp 函数会阻断梯度传播

开端 若在网络的 forward 过程中使用 clamp 函数对数据进行截断,可能会阻断梯度传播。即,梯度变成零。 不妨先做一个实验。定义一个全连接网络 fc,通过输入 input_t 获得结果 pred,其值为 \(0.02\): from torch.nn import functional a ......
梯度 函数 clamp

MATLAB的Simulink使用及实例

MATLAB的Simulink使用及实例 今天我们来新建一个如图所示的simulink文件 新建一个Simulink 有两种方法 第一种在命令行直接输入similink,然后回车键就好了(注意simulink第一个S是小写哦) 第二种我们可以直接在MATLAB上面找到simulink,如下图所示点进 ......
实例 Simulink MATLAB

烟火检测AI边缘计算智能分析网关V4在安防项目中的应用及特点

内含机动车结构化算法,可支持检测与识别车辆的属性(包括车牌、车辆品牌、车辆颜色、车辆类型等),并能对车辆违停行为进行告警 ......
网关 烟火 边缘 特点 智能

php rsa加密(非对称)实例 以及使用哈希256进行加密

function getEncryptionUserID($client_secret): string { $str = " BEGIN PUBLIC KEY MIGfMA0GCSqGSIb3DQEBAQUAA4GNADCBiQKBgQCpw/k/rPHx4c1nEO8lQr8Fkz2MMTnqN ......
实例 php 256 rsa

cpp: 获取“实例对象”-- template 编程

cpp: 获取“实例对象”-- template 编程 一、代码 1 #include <iostream> 2 #include <string> 3 4 using namespace std; 5 6 class base { }; 7 8 class work:base { 9 public ......
实例 template 对象 cpp

神经网络优化篇:详解Mini-batch 梯度下降(Mini-batch gradient descent)

Mini-batch 梯度下降 机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程,伴随着大量迭代的过程,需要训练诸多模型,才能找到合适的那一个,所以,优化算法能够帮助快速训练模型。 其中一个难点在于,深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果,可以利用一个巨大的数据集来训练神经网络,而在巨大的数据集基础上进行训练 ......
Mini-batch 神经网络 梯度 batch Mini

MySql 批处理安装不同的端口号3307 的服务实例,并设置自定义的账户和密码

MySql 批处理安装不同的端口号 实例 需要准备 install.bat, mysql.ini, create_user.sql 三个文件,内容分别如下。 install.bat 内容 @echo off echo 启动mysql并更新密码"c:\mysql57\bin\mysqld.exe" - ......
账户 口号 实例 密码 MySql

Android——浏览网页——浏览网页实例

布局: <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent ......
网页 实例 Android

第7期(大连站)—— OpenHarmony城市技术论坛:边缘智能

PS. 为了进一步的推动国产信息化,国内的各个高校也是踊跃参与呢。 ......
OpenHarmony 边缘 智能 城市 技术

学习Spring Boot 注解,这一篇就够了(附带部分注解实例讲解)

大纲 一、web mvc开发时,对于三层的类注解 1.1 @Controller 1.2 @Service 1.3 @Reponsitory 1.4 @component 二、依赖注入的注解 2.1@Autowired 2.2 @Resource 2.3 @Resource、@Autowired的区 ......
注解 实例 部分 Spring Boot

视频智能分析/边缘计算AI智能分析网关V4区域入侵检测算法如何配置?

上图所示是配置好的绘画区域,也可以自定义绘制(点击【检测区域】进行绘制即可),如果不绘制则默认检测整个摄像机的画面,点击保存配置可以将算法保存 ......
智能 入侵检测 网关 算法 边缘

Oracle 11g OGG单实例RAC同步

Oracle 11g OGG单实例/RAC同步2021年8月4日15:14测试环境 ip数据库版本SID源端10.32.50.8811gorcl目标端10.32.68.11211gorcl同步两端的SID可以不一致 RAC中的ASM及TNS配置环境注意:RAC所有节点都要配置(grid)cat li ......
实例 Oracle 11g OGG RAC

神经网络优化篇:梯度检验应用的注意事项(Gradient Checking Implementation Notes)

梯度检验应用的注意事项 分享一些关于如何在神经网络实施梯度检验的实用技巧和注意事项。 首先,不要在训练中使用梯度检验,它只用于调试。意思是,计算所有\(i\)值的\(d\theta_{\text{approx}}\left[i\right]\)是一个非常漫长的计算过程,为了实施梯度下降,必须使用\( ......

mmdet实例分割

mmdet实例分割 环境 mmdet 3.0 数据集标注 ‍ 1、使用labelme软件标注 2、得到json文件,把json文件放到一个文件夹内,img放到一个文件夹 3、使用split.py划分数据集 import os import random import shutil img_folde ......
实例 mmdet

msde2000的关于无法访问lonle实例的master数据库恢复

某次关机重启后,lonele数据库实例无法访问,查看发现相应的服务(MSSQL$LONELE2、SQLAgent$LONELE2)无法启动。 服务 Windows 无法启动 SQLAgent$LONELE2 服务(位于 本地计算机 上)。 错误 1068: 依赖服务或组无法启动。 确定 以及 服务 ......
实例 数据库 数据 master lonle

CODESYS 三角函数等应用实例

1.正弦函数SIN、反正弦函数ASIN 语法: 输入变量 IN 可以是 BYTE、 WORD、 DWORD、 SINT、 USINT、 INT、 UINT、 DINT、UDINT、 REAL、 LREAL 和常数,但输出必须是 REAL 或 LREAL 类型。 1.1程序 1.2结果 2.余弦函数C ......
函数 实例 CODESYS

CODESYS 实例代码:可视化输出变量(Hello world!)

一:可视化输出变量——Hello world! 先告诉你一个坏消息,ST语言没有类似printf()的函数,好消息是可以通过Codesys可视化输出变量。 1.新建工程 具体流程参考往期文章。 2.设置变量和程序代码 3.添加可视化工具 右键Application–添加对象–视图 给添加的视图命名– ......
变量 实例 CODESYS 代码 Hello

Teamcenter报错:值类型 PROP_typed_reference 不受支持。 未能在对象 (Fnd0LicenseInfo) 上进行操作。 实例在使用中。

1、停用账号方法,在执行停用账号方法时,报如下错误: :修改用户为非活动状态发生异常!异常原因:值类型 PROP_typed_reference 不受支持。未能在对象 (Fnd0LicenseInfo) 上进行操作。实例在使用中。值类型 PROP_typed_reference 不受支持。未能在对象 ......

神经网络优化篇:详解梯度检验(Gradient checking)

梯度检验 梯度检验帮节省了很多时间,也多次帮发现backprop实施过程中的bug,接下来,看看如何利用它来调试或检验backprop的实施是否正确。 假设的网络中含有下列参数,\(W^{[1]}\)和\(b^{[1]}\)……\(W^{[l]}\)和\(b^{[l]}\),为了执行梯度检验,首先要 ......
神经网络 梯度 Gradient checking 神经
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