机器学习是人工智能的一个重要分支，旨在通过算法让计算机系统利用数据自动学习和改进。它通过从数据中学习模式和规律，使得计算机能够进行预测、分类或者决策，而无需显式地进行编程。随着数据量的急剧增加和计算能力的提升，机...
我们学习了深度网络是如何实现和优化的。在这一过程中只使用张量和自动微分，不需要定义层或复杂的优化器。这一节只触及到了表面知识。在下面的部分中，我们将基于刚刚介绍的概念描述其他模型，并学习如何更简洁地实现其他模型。_...
CAN总线详细介绍，包括CAN总线硬件电路、CAN总线帧格式、CAN总线位时序、CAN总线硬同步、CAN总线再同步、CAN总线先占先得和非破坏性仲裁、CAN总线错误处理_can总线...
在多线程编程中，锁是保证线程安全的重要手段之一，但如何选择合适的锁并进行优化，一直是我们面临的挑战。本博客探讨Java中同步锁的性能分析与优化之路，从使用同步锁和不使用同步锁的性能对比入手，逐步展开对锁的优化手段...
总结：人工智能作为当今科技领域的前沿，正在迅速改变各行各业。尽管AI带来了前所未有的机遇，但也伴随着重大挑战。人类社会需要在推动AI技术发展的同时，谨慎应对其可能带来的风险和问题。展望：未来，随着技术的进一步成熟和完...
![[经典的图像warping方法] Thin Plate Spline: TPS理论和代码详解](/uploads/2024/08/08/1723086065423016630.webp)
本文的目标是详细分析一个经典的基于landmark(文章后面有时也称之为控制点controlpoint)的图像warping(扭曲/变形)算法:ThinPlateSpine(TPS).TPS被广泛的应用...
大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。这些大脑（模型）非常大，有的甚至有几千亿个参数，这些参数就像...
分布式系统就是将整个系统根据业务拆分多个微服务，服务之间通过Rpc进行通信。集群是将多个相同应用部署到不同的集群模式上，本质上是为了提高吞吐量已经保证高可用性。CAP理论是分布式系统的理论基础,即一个分布式系统最...
本程序通过matlab实现了四连杆机构的运动学仿真编程，动态展现了四连杆机构的运动动画，同时给出了角位移、角速度和角加速度的时程曲线，除了程序本身，还提供了机构运动学公式推导文档，从而帮助大家更好地去理解程序的物理...