代码编织梦想

[自动驾驶 soc]-爱代码爱编程

NVIDIA® Jetson AGX OrinTM series (资料来源:nvidia-jetson-agx-orin-technical-brief.pdf) 1 整体介绍 1) Orin SoC结构 Orin SoC,如下图所示,由一个NVIDIA Ampere architecture GPU, Arm® Cortex®-A78AE CPU

哈工大深度学习体系结构课程 | 实验1:神经网络加速器设计入门-爱代码爱编程

点击蓝字关注我们 关注、星标公众号,精彩内容每日送达 来源:网络素材 本实验文档为哈尔滨工业大学(深圳)《深度学习体系结构》2021年秋季课程的实验指导材料。  原文档地址 : https://hitsz-cslab.gitee.io/dla 示例工程地址 : https://gitee.com/hitsz-cslab/dla

ai大模型之于自动驾驶仿真测试,到底算是“锦上添花”,还是“雪中送炭”?-爱代码爱编程

仿真测试在智能驾驶领域的应用大致可以划分为两个阶段: 第一阶段:PnC仿真测试,即规控层面的仿真测试,此阶段以功能性仿真为主,用的软件基本上也都是国外的仿真软件,比如,PreScan、CarMaker、VTD等。第二阶段:

深度神经网络详解:原理、架构与应用-爱代码爱编程

深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构,通过多层神经元的连接和训练,能够处理复杂的非线性问题。在图像识别、自然语言处理、语音识别等领

matlab环境下基于改进最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障诊断_最大相关峭度解卷积算法滤波器长度有规定吗?-爱代码爱编程

相关峭度解卷积MCKD是一种新的解卷积方法,其设计了一个新的目标函数—相关峭度,并以此为优化目标设计一系列的FIR滤波器,为实现最好的效果,需要从中找到最优滤波器并最终实现对信号中噪声的抑制和对信号中冲击成分的突出的目的。MCKD能够以重现轴承信号中的周期特性为目标,最大限度地突出含噪信号中的冲击成分,这对于轴承早期故障的故障诊断来说具有重要意义。比如可以

大模型自然语言生成自动驾驶可编辑仿真场景(其一 共十篇)-爱代码爱编程

第一篇:LLM greater scene summarize 第二篇:LLM simulation Test effect 第三篇:LLM simulation driving scenario flow work 第四篇:LLM Algorithm flow description 第五篇:Configure the environment a

【机器学习】深度神经网络详解-爱代码爱编程

深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构,通过多层神经元的连接和训练,能够处理复杂的非线性问题。在图像识别、自然语言处理、语音识别等领

斯坦福cs229机器学习中文速查笔记.pdf-爱代码爱编程

斯坦福CS229是一门经典的机器学习课程,算是机器学习领域的明星课,相信不少人在B站上看过这门课的视频。 这门课主要介绍了机器学习和统计模式识别。内容包括:监督学习(生成/鉴别学习,参数/非参数学习,神经网络,支持向量机

机器学习数学原理专题——线性分类模型:损失函数推导新视角——交叉熵-爱代码爱编程

目录 二、从回归到线性分类模型:分类 3.分类模型损失函数推导——极大似然估计法         (1)二分类损失函数——极大似然估计         (2)多分类损失函数——极大似然估计 4.模型损失函数推导新视角——交叉熵         (1)信息量和系统熵         (2)相对熵(KL散度)与交叉熵         (3)

一种改进最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障诊断方法(matlab)-爱代码爱编程

近年来,最大相关峭度解卷积受到了研究人员越来越多的关注,陆续有多篇研究论文将该方法应用于滚动轴轴承故障诊断。MCKD是由McDonald提出的一种解卷积方法,其算法中设计了一个新的目标函数——相关峭度,并以此为优化目标设计一系列的FIR滤波器,为实现最好的效果,需要从中找到最优滤波器并最终实现对信号中噪声的抑制和对信号中冲击成分的突出的目的。MCKD能够以

【机器学习】计算机图形和深度学习模型nerf详解(2)_nerf中的transform matrix-爱代码爱编程

1. 引言 本文是"计算机图形和深度学习模型NeRF详解"系列文章的续篇,进一步深入探讨了NeRF的核心技术。NeRF作为一项突破性技术,因其能够从有限的2D图像中重建出完整的3D场景,而在多个领域,如医学成像、3D场景重

一种新的一维时间序列信号盲解卷积算法(以旋转机械故障诊断为例,matlab环境)-爱代码爱编程

一种新的一维时间序列信号盲解卷积算法(以旋转机械故障诊断为例,MATLAB环境),可作为深度学习信号前处理过程,水个SCI不是问题。 机械设备的状态信号中往往蕴含着大量的设备异常信息。如何从繁多的机械状态信号中提取足够数量、能真实而客观的反映诊断对象状况的信息,是故障诊断成功与否的关键。然而,工业现场中复杂的机械结构和多源耦合声场环境使得传感器接收到的观

k-爱代码爱编程

K-MEANS 算法的简单实现 目的是为了自己熟悉 K 均值的过程 思路: 如何写一个 KMEANS 算法呢 我们就做一个最简单的,所有的数据都是点,也就是只有横纵坐标。 数据的格式我们用一个数组来进行表示,

分类、回归与预测的关系误区-爱代码爱编程

       我身边就有人分不清分类、回归与预测的关系,把回归和预测混为一谈,他们也觉得哪里不对,可也不甚在意。不知只是个例还是什么什么原理的那个什么偏差。         **分类、回归与预测是机器学习领域核心概念,它们紧密相关但又具有各自独特的特征和应用场景**。           分类(Classification)和回归(Regression

一种改进盲解卷积算法在旋转机械故障诊断中的应用(matlab)_基于盲卷积的故障诊断-爱代码爱编程

滚动轴承故障形成后,故障区与其他零部件表面接触将产生循环平稳的瞬态脉冲。由于受到系统传递函数、轴转频和环境噪声的干扰,故障脉冲特征受到大幅衰减,在测得信号中表现十分微弱甚至完全不可见。盲解卷积算法通过搜索一个最优的有限脉冲响应滤波器来降低信号传输路径、轴转频和环境噪声对故障脉冲的削弱作用,最大限度地增强轴承故障激发的脉冲特征,为滚动轴承的故障诊断和健康管理

基于稀疏学习现代信号处理方法的旋转机械故障诊断(matlab)_故障诊断中的稀疏表示-爱代码爱编程

通过对滚动轴承故障诊断研究现状及稀疏表示方法在滚动轴承故障诊断领域中应用现状的调研,发现稀疏表示方法与故障特征提取和故障分类的关联,针对故障诊断问题,通过构造合理的故障稀疏表示模型,选取适合的模型优化算法,构造和故障信号相匹配的字典,可以实现故障特征提取问题和故障分类问题的有效解决。然而,稀疏表示方法应用于故障诊断仍存在诸多亟待解决的关键问题,主要归纳为:

【pytorch】【机器学习】图片张量、通道分解&合成和裁剪-爱代码爱编程

一、导入所需库 from PIL import Image import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 二、读取图片 pic = n

选择合适的分类评价指标:传统指标与自定义指标的权衡-爱代码爱编程

这里写目录标题 选择合适的分类评价指标:传统指标与自定义指标的权衡传统评价指标**准确率(Accuracy)****精确度(Precision)和召回率(Recall)****F1分数(F1 Score)**

一种基于稀疏学习的旋转机械故障诊断方法(matlab)-爱代码爱编程

稀疏表示方法是一种利用最少原子在过完备字典上表示或逼近信号的方法,该方法具有信号表示的高分辨率、稀疏性、强抗干扰能力和自适应性等优点。稀疏表示聚焦于设计合适的稀疏表示字典和挖掘有用的稀疏先验信息,其核心思想是将故障特征信息近似表示为字典中少量原子的组合。由于旋转机械的高转速导致故障波形混叠变异,同时复杂的结构导致故障波形受到时变噪声及谐波的干扰,因此,旋转

一种稀疏贝叶斯学习的旋转机械故障诊断方法(matlab)-爱代码爱编程

轴承的故障诊断技术是通过检测轴承故障特征信息来判断轴承的具体故障为位置或损伤程度。在轴承发生损坏时,故障特征信息会随着工作时间的增长变得明显。轴承的损坏过程可以分为四个阶段。第一个阶段为损伤初始阶段,轴承故障特征信号一般无法测量。第二个阶段为损伤稳定发展阶段,轴承存在轻微的磨损,故障信号较弱。第三阶段为疲劳阶段,轴承经过高强度、高负载工作,磨损程度急速加剧