- 车联网是物联网在汽车与交通中的应用，是车与人、车与车、车与路、车与云之间的数据交换的信息通信，志在效率。联网的汽车不单单发挥着工具的作用，他还是个移动的智能终端与信息终端，无论是基于车载的信息服务、车辆数据的信息服务、分时共享、车辆自动驾驶等车联网业务和应用，其根本目的就是提升效率，这是车联网应用得以发展的基石。 车联网是物联网在汽车与交通中的应用，是车与人、车与车、车与路、车与云之间的数据交换的信息通信，志在效率。联网的汽车不单单发挥着工具的作用，他还是个移动的智能终端与信息终端，无论是基于车载的信息服务、车辆数据的信息服务、分时共享、车辆自动驾驶等车联网业务和应用，其根本目的就是提升效率，这是车联网应用得以发展的基石。
- 前言 最近在学深度学习基础，想通过博客记录一些概念，从而达到总结和加深印象的目的。学习的书籍是《动手学深度学习》，对书本内容感兴趣的同学可以访问[动手学深度学习](https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch)# 误差## 训练误差和泛化误差**训练误差**：模型在训练数据集上表现出的误差。**泛化误差**：模型在任意一个测试数据样本上... 前言 最近在学深度学习基础，想通过博客记录一些概念，从而达到总结和加深印象的目的。学习的书籍是《动手学深度学习》，对书本内容感兴趣的同学可以访问[动手学深度学习](https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch)# 误差## 训练误差和泛化误差**训练误差**：模型在训练数据集上表现出的误差。**泛化误差**：模型在任意一个测试数据样本上...
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- 语义分割中常见的Loss，Pytorch版本实现。 语义分割中常见的Loss，Pytorch版本实现。
- 最大互信息（MMI）作为区分性训练中一个重要的统计量，在语音识别任务中取得很好的效果，本篇文章将系统的描述MMI在语音识别系统中的作为损失函数的数据理论依据，以及Lattice Free MMI在传统声学模型和端到端声学模型中的技术沿袭。 最大互信息（MMI）作为区分性训练中一个重要的统计量，在语音识别任务中取得很好的效果，本篇文章将系统的描述MMI在语音识别系统中的作为损失函数的数据理论依据，以及Lattice Free MMI在传统声学模型和端到端声学模型中的技术沿袭。
- 回望前路，物联网产业能有如今的规模、拥有当前的地位并不是偶然。专业化的模式扩大了物联网市场的潜在空间，能够与消费互联网、安全互联网携手，更深层次激发了数字经济的发展。 审视物联网的成长，可以说他的发展路径、成长逻辑、市场竞争的焦点都呈现出了专业化的特性，物联网逐步迈向专业化的深层运作。 去年物联网发展报告称中国物联网市场规模在1.62万亿人民币，而全球物联网市场规模突破一万亿美元，十万亿的规 回望前路，物联网产业能有如今的规模、拥有当前的地位并不是偶然。专业化的模式扩大了物联网市场的潜在空间，能够与消费互联网、安全互联网携手，更深层次激发了数字经济的发展。 审视物联网的成长，可以说他的发展路径、成长逻辑、市场竞争的焦点都呈现出了专业化的特性，物联网逐步迈向专业化的深层运作。 去年物联网发展报告称中国物联网市场规模在1.62万亿人民币，而全球物联网市场规模突破一万亿美元，十万亿的规
- Python Django 项目的实战笔记。 Python Django 项目的实战笔记。
- 方法一：找到CUDA跟英伟达驱动的匹配列表：如果不能解决问题见方法二（精准查找）：方法二：直接查询相关显卡支持的CUDA具体版本：相关链接：https://www.nvidia.com/Download/Find.aspx?lang=en-us# 查询显卡对应CUDA的驱动对照表https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/... 方法一：找到CUDA跟英伟达驱动的匹配列表：如果不能解决问题见方法二（精准查找）：方法二：直接查询相关显卡支持的CUDA具体版本：相关链接：https://www.nvidia.com/Download/Find.aspx?lang=en-us# 查询显卡对应CUDA的驱动对照表https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/...
- 解决AI实战营~HDZ打开不了网页的问题 首先我们通过视频学习之后，会有官方给的链接，复制之后打开如下图一，~因为复制粘贴少了一个符号- 复制粘贴后时（例子）：https://nbviewer.jupyter.org/github/huaweicloud/ModelArtsLab/blob/master/notebook/DL_face_recognition_advanced/... 解决AI实战营~HDZ打开不了网页的问题 首先我们通过视频学习之后，会有官方给的链接，复制之后打开如下图一，~因为复制粘贴少了一个符号- 复制粘贴后时（例子）：https://nbviewer.jupyter.org/github/huaweicloud/ModelArtsLab/blob/master/notebook/DL_face_recognition_advanced/...
- Challenges密集场景先有的detector预测结果往往存在不准确性，使得其存在incorrect和overlap。例如下图所示。Contributions为了提高检测的质量，authors提出了一个branch去预测预测出来的box的质量(与其最近的IoU值)，称之为Soft-IoU作者提出使用基于clustering的EM-Merger Unit去合并冗余的bbox，而不是NMS。... Challenges密集场景先有的detector预测结果往往存在不准确性，使得其存在incorrect和overlap。例如下图所示。Contributions为了提高检测的质量，authors提出了一个branch去预测预测出来的box的质量(与其最近的IoU值)，称之为Soft-IoU作者提出使用基于clustering的EM-Merger Unit去合并冗余的bbox，而不是NMS。...
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基于鸿蒙平台终端设备的应用场景越来越多、使用范围越来越广。本课程以云数据库服务为例，介绍云侧项目应用的创建、新建对象类型、新增存储区及向对象类型中添加数据对象的方法，端侧（HarmonyOS平台）一体化工程项目的创建、云数据资源的关联方法及对云侧数据的增删改查等操作方法，为开发端云一体化应用打下坚实基础。
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