摘要 恩智浦的MPC架构的微控制器使用的开发环境IDE是S32DS ,该IDE使用的GNU GCC工具链没有提供对编译结果的CRC校验和自动生成工具，所以需要我们制作一个脚本自动生成和填充，脚本调用Srecord...Srecord简介 为了实现对S32DS IDE应用工程编译结果生成的S19文件进行数据填充和CRC校验和自动生成，满足bootloader开发需求，我们借助功能强大的嵌入式MCU Flash编程文件编辑处理工具...--Srecord， 制作一个bat的批处理脚本，脚本中调用的命令请参照srecord的文档说明，这里不在赘述。...将制作完成的脚本放入工程的编译目录下，如debug目录下，双击脚本即可完成填充， 如果想自动让IDE调用脚本生成填充值，需要做一些配置，这部分功能还在测试中，目前只支持手动双击调用脚本。...如果有的电脑因为权限问题不能正确执行脚本，请将制作的脚本放入srecord的解压bin目录下，将编译的.srec或者s19文件也放入bin目录下，双击脚本即可完成生成填充好的文件，如下图所示 可以试用
在本次演讲中，黎山通过实际应用场景为我们讲述了基础设施及代码的重要性，以及在云计算的运维中，如何利用工具来实现自动化，提高效率。 ?...要通过这八个步骤来完成两个ECS挂到SOB上面的基础设施搭建。 ? 应用场景解析二 应用二的特点是需要做网络隔离，所以要把它整个的应用架构搭在VPC下面。...确认没有问题的话，我们去执行Terraform apply，这个时候就会实际的创实际的创建这些资源。创建完成之后会返回带宽包的两个ip以及instance的ID。 ?...在执行完build之后会提示镜像创建完成并返回镜像ID。 ?...自动化的实现路径共有三条主线。第一条线可以利用Packer去而生成镜像，自动的存储到自定义镜像列表当中，然后用Terraform创建更新或者销毁这些基础设施。
问题描述 k8s之前的job完成后，如果不用cronjob管理，都不会自动删除，该job对象和其相关的pod对象都会保存以便查看记录。...然而在1.12版本之后，k8s提出了通过TTL自动删除Job的特性，当前仅对job生效，对 Complete 和 Failed 状态的Job都会自动删除，以后会逐步对所有的其他资源对象生效。...关于spec.ttlSecondsAfterFinished属性的三种含义 ? 操作实践 这个特性现在在v1.12版本是alpha阶段，而且默认关闭的，需要手动开启。...我的都是apiserver、controller还要scheduler都是以pod的形式运行的，所以直接修改/etc/kubernetes/manifests下面对应的三个.yaml静态文件，加入- -...声明一个如下的job文件kube-lykops-job.yaml，ttl设为100，即在它运行完后等待100s，k8s就会把这个job及其对应的pod都自动删除 ? 操作 ?
可以风卷残云的饱餐一顿；可以简单地打扫一下房间；或者可以跳10十遍刘畊宏《本草纲目》毽子操。 而今天，本葡萄要带你在30分钟内完成一套拥有增删改查表格系统的前后端搭建！...在日常的系统开发中，表格（Grid）是最常见的数据表达形式，而表格中“增删改查”又是最常见的功能之一。所以在日常开发过程中，快速构建表格增删改查的框架将会成为影响开发效率最重要的部分之一。...为了实现本次30分钟快速构建表格系统的目标，我们需要回顾年初的文章中，我们介绍的集算表的相关内容。 什么是集算表？...2、构建前后台，可以选择前后端分离，或者结合的方式（例子中选中了前后端结合的方式），大致工程结构如下： 3、构建前端页面，前端页面的可以选择适合的框架（VUE，React，Angular，例子中使用源生...reutrnList.add(returnMap); } return reutrnList; } 这样，我们的框架就算搭建完成了
更为有趣的是，ChatGPT可以非常出色地编写和解释代码。 在本博中，将用一些涉及机器学习和软件工程的编程问题来挑战ChatGPT。作者将要求它编写常用的代码片段和函数，看看它是否能自动完成。...笔者将在交互式GIF中提供ChatGPT对每个问题的答案以及它生成的代码。 来一探究竟吧！ 1. 为机器学习模型创建一个FastAPI 当需要搭建机器学习模型时，首选的web框架绝对是FastAPI。...要了解如何定义和创建对象，无需通读文档（再一次强调！），让我们来看看ChatGPT说了些什么： GIF由作者提供 不出所料，ChatGPT直接生成了文档和示例。...编写GitHub操作，以自动部署FastAPI应用程序 如果需要将应用程序投入生产，很可能依赖某些CI/CD管道来自动化部署，或在代码库上运行一套集成测试。 通常使用以下Github动作。...你能得到：定期的翻译培训提高志愿者的翻译水平，提高对于数据科学前沿的认知，海外的朋友可以和国内技术应用发展保持联系，THU数据派产学研的背景为志愿者带来好的发展机遇。
在写Unittest接口和UI自动化测试的时候，需要封装邮件模块来进行发送邮件。如何做呢？简单做一下整理。...1、在框架工具集中封装send_mail.py如图，我的在common中封装了send_mail.py图片代码如下：#coding=utf-8from email.mime.text import MIMETextimport...else: msg['To'] = ','.join(mail_to) msg['From'] = mail_from msg['Subject'] = u'zzzz项目接口自动化测试.../report/2017-08-18-10_18_57_result.html')2、 在主框架入口调用邮件模块图片 # HTML报告 now = datetime.datetime.now...(htmlreport, "wb") runner = HTMLTestRunner.HTMLTestRunner(stream=fp, verbosity=2, title="xxxx项目接口自动化测试报告
该框架不仅可以解决玻璃碎片等不规则透明物体的抓取，还可以实现重叠、堆叠、高低不平、沙堆甚至高动态水下透明物体抓取问题。 透明物体由于其美观、简约等特点而在生活中广泛应用。...因此，如何利用尽可能少的成本来解决各种复杂场景下的透明物体抓取问题已经成为了透明物体研究领域非常重要的问题。...抓取框架 我们将上述算法进行了整合，以完成不同场景下的透明物体抓取，这构成了我们视触融合框架的上层抓取策略。我们将一个抓取任务分解为三个子任务，即物体分类、抓取位置检测和抓取高度检测。...每个子任务都可以由视觉、触觉或视触融合来完成。 与人类抓取时的行为类似，当视觉可以直接获得物体的精确位置时，我们可以控制手直接到达物体并完成抓取，如下图（A）所示。...研究者系统地设计了大量的实验，验证了所提出的框架在各种叠加、重叠、起伏、沙地、水下场景等复杂场景中的有效性。
腾讯优图实验室屡获殊荣的RealSR是一个深度学习算法，它可以在保持尽可能多细节的同时放大图像。模糊区域被平滑，而高细节和对比度区域被锐利边缘放大。...论文摘要 最新的超分辨率方法在理想数据集上取得了令人印象深刻的性能，而不受模糊和噪声的影响。...为了解决这个问题，我们致力于设计一个新的退化框架，为现实世界的图像估计各种模糊核以及真实的噪声分布。基于我们新的退化框架，我们可以获得与真实图像共享一个公共域的LR图像。...---- 计算机视觉将成 2021 年的 AI 应用大趋势！如何从智慧 IoT 传感器搜集到的实时大数据，萃取出独特洞见？...本次视频讲座，来自台湾奕瑞科技分享影像辨识王者 NVIDIA 如何将 AI 结合GPU 应用，破解计算机视觉技术的最新应用，创造 AI 智能工厂新核心！
近年来，图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。GNN在对图节点之间依赖关系进行建模的强大功能，使得与图分析相关的研究领域取得了突破。...通过使用不同的内核并使用新的损失项调节中间输出来促进模型的可解释性，提供了在个人级别和组级别的解释。 框架流程图 在上面的框架流程图中，fMRI图像由图谱分解并转移到图中。...上图中(b)显示了Ra-GNN层如何嵌入节点要素。首先，根据节点对社区成员的评分，将节点分配给社区。每个社区都与一个不同的基础向量相关联。每个节点由特定的基向量根据其所属的社区嵌入。...然后，通过聚合节点自己的嵌入及其邻居的嵌入，将更新的表示分配给图上的每个节点。(c)显示R-pool如何选择要保留的节点。首先，将所有节点的表示投影到可学习的向量上。...在图6(b-c)中，研究人员在三个实例中圈出了大的重叠区域。通过目测显著ROI，研究者在图6(b)中发现三个重叠区域，在图6(c)中发现五个重叠区域。
美国时间4月14日，自动驾驶产业界又搞了个大新闻——苹果公司在加州申请的自动驾驶汽车测试牌照正式获批。...获批测试牌照的企业已达30家。...所谓之前的声明要追溯到去年，2016年11月，苹果向美国高速公路安全管理局写了一封信，呼吁科技公司在公开道路上的自动驾驶汽车测试应该获得与传统车企相同的待遇。...也是这样的态度，被业内视为苹果在发展自动驾驶技术上变得开放的标志，有媒体分析，当时苹果自动驾驶技术已经处于进行公共道路测试的临界点。而今天的获批意味着，苹果正式踏出了这一步。...本次调研将对国内外数据团队发展现状进行盘点和趋势预测，同时探索数据团队应如何建设。我们将结合一系列专访与调查问卷内容，在7月初发布《数据团队建设全景报告》。
研究者在实验中证明了 PIC 可以在 ImageNet 数据集中取得与这些非参数化对比学习方法相匹配的性能。 ?...最近的研究已经证明，在一些下游任务上，无监督的视觉特征学习可以取得与有监督学习同等甚至更高的迁移学习性能。...如图 1 所示，PIC 的框架非常简单，通过将每一个实例看作一个独立的类别即可驱动网络训练，完成特征表示的学习。...滑动窗数据调度方法（Sliding window data scheduler）：具体做法如图 2 所示，将完整训练过程中使用到的数据看作是周期重复出现的连续数据，然后在连续数据上有重叠地进行采样，保证两个训练周期中会有相同的样本出现...综合来看，PIC 能取得与 MoCo v2 相当的性能表现，同时远高于其他的无监督预训练方法。
研究内容 我们引入了一个称为 TensorMask 的新框架（https://research.fb.com/publications/tensormask-a-foundation-for-dense-object-segmentation...这是第一次使用这种方法，在质量和数量上取得与 Facebook 人工智能开创性的边界框驱动框架 Mask R-CNN 并驾齐驱的成果（https://research.fb.com/publications...例如，对齐的表示是这样的：它的子张量枚举重叠它所有窗口中的掩码值。如下图所示，对齐表示使使用粗糙子张量能够更好地预测更精细的分辨率掩码。 ? 以前的掩模表示方法要么效率较低，要么容易产生伪影。...TensorMask 提出的对齐表示对于密集、重叠的对象最有效。...我们使用 TensorMask 框架开发了 Tensor Bipyramid，这是一种新的金字塔结构，可以自然地捕捉任务的几何结构，其中大对象在粗略位置具有高分辨率遮罩，小对象在精细位置具有低分辨率遮罩
现有的脑机接口系统可以将脑信号转换为所需的动作以恢复某些功能，但使用起来却很麻烦，因为这些并不总是能够顺利运行，并且需要重新调整才能完成一些简单的任务。...研究人员设计了一个稳定的BCI框架，利用稳定器从采集到的信号中提取稳定的潜在状态，结合这个状态来评估屏幕中的光标速度。 ? 稳定的BCI框架的示意图 上图为稳定的BCI框架的示意图。...如果只使用固定的BCI解码器，神经不稳定会导致第一天的解码器(蓝色/绿色箭头，为简单起见显示为一维矢量)变得与第二天记录的神经活动不一致(右;黑点)。这将导致BCI性能的下降。...代表实验的光标控制成功率和获取时间(L20160325)。垂直虚线表示稳定器更新。黑点表示除稳定器模块以外的所有模块在16个试验的非重叠组中的平均成功率和采集时间。...这种自我重新校准程序是神经修复领域长期寻求的目标，该团队研究中提出的方法能够从不稳定中自动恢复，而无需用户暂停以自行重新校准系统。 论文信息： Alan D.
马毅教授于1995年获得清华大学自动化与应用数学双学士学位，并于1997年获加州大学伯克利分校EECS硕士学位，2000年获数学硕士学位与EECS博士学位。...让Transformer变白盒 这篇论文的主要目的在于用一个更统一的框架以设计类似Transformer的网络结构，从而实现数学上的可解释性和良好的实际性能。...这个框架统一了「Transformer模型和自注意力」、「扩散模型和降噪」、「结构化查找和率降低」（Structure-seeking models and rate reduction）三种看似不同的方法...2、尽管CRATE架构很简单，但实验结果应当验证该架构的巨大潜力，即可以在大规模真实世界的数据集和任务上取得与高度工程化Transformer模型相匹配的性能。...也就是说，CRATE网络尽管简单，但已经可以在大规模的真实世界数据集上学习所需的压缩和稀疏表示，并在各种任务（如分类和迁移学习）上取得与更工程化Transformer网络（如ViT）相当的性能。
海康威视发布AI Cloud框架 重点关注边缘计算 海康威视发布的AI Cloud框架，由云中心、边缘域、边缘节点三部分构成，实现从端到中心的边缘计算+云计算，做到让感知理解更有效、更精准；图像目标细节传输更高效...他的实验表明，鉴别式训练的多层Capsule系统，在MNIST手写数据集上表现出目前最先进的性能，并且在识别高度重叠数字的效果要远好于CNN。...英伟达飙了个新算法：用AI生成逼真的虚假名人照，可用于万物 NVIDIA最近发布了一篇论文，展示了 AI 如何创建虚假但又超真实的名人照片。...专注AI企业服务的追一科技获2060万美元融资 专注深度服务企业的AI公司追一科技宣布，已经完成2060万美元规模B轮融资。本轮投资由创新工场领投，GGV及追一科技原始股东晨兴资本、高榕资本跟投。...美国机器学习自动化测试软件公司Testim.io获560万美元A轮融资 Testim最大的优势在于它可以自主“学习”测试来适应代码变化，继而帮助企业节约了大量代码维护成本，帮助程序员可以花更多的精力开发新功能
作者团队（来自芬兰阿尔托大学+NAVER LABS人工智能研究所欧洲分所）的“宣语”也是气势满满： 我们就是要让天下没有难搞的3D视觉任务。 所以，它是如何做到？...它不需要任何相机校准或视点姿势的先验信息，就可完成任意图像的密集或无约束3D重建。 在此，团队将成对重建问题表述为点图回归，统一单目和双目重建情况。...在提供超过两张输入图像的情况下，通过一种简单而有效的全局对准策略，将所有成对的点图表示为一个共同的参考框架。...，并采用简单的回归损失训练完成。...以下是两组官方给出的3D重建效果，再给大伙感受一下，都是仅输入两张图像： （一） （二） 网友实测：两张图无重叠也行 有网友给了DUSt3R两张没有任何重叠内容的图像，结果它也在几秒内输出了准确的3D视图
1、融资快报 H获得2.2亿美元种子轮融资：H（前身为Holistic AI）致力于研发新模型、AI代理，即自动化系统，能够执行传统由人类工作人员完成的任务。...获得NVIDIA旗下风险投资公司NVentures的新一轮投资。 鉴智机器人获3000万美元Pre-B轮融资：鉴智机器人专注于以视觉3D理解为核心的下一代自动驾驶方案的研发。...Artemis获150万美元Pre-Seed轮融资：Artemis旨在创建一个易于使用的平台，使用自主AI智能体，使团队能够构建、探索并自动化数据清洗任务。...GovDash完成1000 万美元的 A 轮融资：GovDash 是一个 AI 驱动的政府合同平台，帮助企业匹配最相关的政府合同，并自动化提案撰写。...内容包括要点：确保前沿 AI 安全的负责任治理结构和透明度；基于人工智能安全框架，负责任地说明将如何衡量前沿 AI 模型的风险；建立前沿 AI 安全模型风险缓解机制的明确流程。
在2017年百度世界大会上，百度高级副总裁、百度金融总裁朱光宣布，百度金融与农业银行今年6月启动的战略合作已取得重要进展，金融大脑一期工程将于年底完成验收，已经有产品逐步落地。...与农业银行达成战略合作后，在短短4个月时间就完成了联合实验室的建设、农行金融大脑一期工程的软硬件搭建和部署，同时还在AB贷、智能掌银、交易反欺诈、信用反欺诈、精准营销、信用分业务上展开合作，其中AB贷上线发放第一笔贷款...之所以获客能力如此强、客群价值如此高，在于百度拥有海量涉及用户需求特征的大数据和AI算法，说到底就是百度的智能金融科技能力。...、用户鉴权、反欺诈、柜面服务等等都变得与过往不同。...与传统企业如可口可乐将自己的配方视作商业机密不同，互联网公司也更愿意让自己透明化，比如谷歌就将其AI领域具有领先性的TensorFlow机器学习框架开源，核心目的是要让更多聪明人一起来改进这个框架，加速其发展进程
如果您像我一样，您的第一个问题将是MLP如何获得与transformers和CNN几乎相同的结果？这是我们将在本文中回答的问题。...仅使用mlp(基本上是矩阵乘法)的主要优点是体系结构的简单性和计算速度。 它是如何工作的? 这是有趣的部分，我们将讨论输入如何变成输出，以及图像在通过网络时发生了什么。 ?...第一个完全连接的层将不重叠的patches投射到所需的隐藏维度(根据层的大小)。这层的类型是“patches混合”层，这是有意义的。...你可以认为这是编码图像，这是一个广泛使用的压缩技巧在神经网络(作为自动编码器)，以降低图像的维数，只保留最关键的特征。在这之后，一个“表”是由图像补丁的值与隐藏的维值构造的。...这可能听起来有点令人困惑，但凭直觉，你可以看到混合器试图找到最好的方法来混合和编码的通道和图像补丁到一个有意义的输出。 这里需要注意的一点是，非重叠补丁的隐藏表示的大小与输入补丁的数量无关。
而今，25个项目的总估值已经从半年前的70亿元快速增长到150亿元，其中有2个项目获腾讯投资，10+个项目与腾讯系展开业务深度合作，13个项目接入腾讯云获超千万资源扶持。...、教育、建筑、法律等多个垂直细分的AI应用领域，展现出了AI基础与传统领域结合产生的巨大效率提升；此外，欢创科技、速腾聚创、COWAROBOT、时空壶等项目则将AI与硬件相结合，在自动驾驶、空间定位甚至翻译领域成就突出...而汇医慧影则将计算机视觉、机器学习与医疗相结合，通过建立人体器官模型以及深度神经网络技术，实现了病灶的高识别度，并且率先将胸部、脑部核磁的自动诊断应用到实际操作流程中。...△AI加速器首期项目「乐聚机器人」获腾讯5000万战略投资 投资方面，入选项目将会获得与腾讯投资、双百计划的对接机会，并通过加速器获得多家投资机构的重点关注，同时可获得腾讯众创空间入驻租金减免、企业补助等优秀政策...图像智能感知领域，瑞为技术在加速期间完成厦门金砖峰会等国际级安保项目，并完成亿元级别B轮融资；人工智能语义公司三角兽在加速期间连获NLP学界EMNLP等顶会及业界DSTC 6等国际测评的认可；激光雷达及无人驾驶解决方案供应商速腾聚创的产品在加速期间接二连三获得京东无人车全线标配及深圳巴士集团阿尔法巴的应用落地
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