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從零開始搞懂Arduino控制舵機(jī)：不只是接線和寫代碼你有沒有試過這樣的情景？花了一個下午把舵機(jī)接到Arduino上，代碼燒進(jìn)去后，舵機(jī)不是“嗡嗡”地抖個不停，就是轉(zhuǎn)到一半突然卡住、甚至直接重啟單片機(jī)……最后只能無奈地懷…

背景：數(shù)字化時代的機(jī)房網(wǎng)絡(luò)運維挑戰(zhàn)隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，機(jī)房網(wǎng)絡(luò)規(guī)模日益龐大，設(shè)備與線纜數(shù)量呈指數(shù)級增長，傳統(tǒng)依賴人工記憶、紙質(zhì)記錄的運維模式已難以適應(yīng)現(xiàn)代運維需求。nVisual作為專業(yè)的IT基礎(chǔ)設(shè)施可視化運維管理平臺&…

PyTorch 樹莓派5：打造低功耗人臉追蹤系統(tǒng)，安防邊緣計算實戰(zhàn)全解析 最近在做一個社區(qū)門禁的智能化改造項目，目標(biāo)是用最低的成本實現(xiàn)穩(wěn)定的人臉檢測與追蹤功能。一開始我們嘗試了傳統(tǒng)的 Haar 級聯(lián)分類器和 OpenCV 流程，雖然幀率不錯…

PaddlePaddle鏡像訓(xùn)練時如何避免NaN梯度？調(diào)試技巧 在實際項目中，你是否遇到過這樣的場景：模型訓(xùn)練剛開始還一切正常，損失穩(wěn)步下降，但突然某一步，loss直接跳成 nan，接著所有參數(shù)更新失效&#xf…

PaddlePaddle鏡像支持模型量化嗎？INT8部署實戰(zhàn) 在當(dāng)前AI模型日益復(fù)雜、部署場景不斷下沉的背景下，如何在保證精度的前提下提升推理效率，成為工業(yè)落地的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。尤其是在邊緣計算、移動端應(yīng)用和高并發(fā)服務(wù)中，FP32模型帶來的高內(nèi)存…

原文：towardsdatascience.com/how-to-prepare-for-your-data-science-behavioural-interview-b26b7a2db669 作為數(shù)據(jù)科學(xué)家，你可能不喜歡行為面試。我們的大部分工作都是編碼和分析，所以你可能認(rèn)為這有什么意義。然而，在團(tuán)隊中工作…

PaddlePaddle鏡像中的損失函數(shù)自定義方法全解析 在工業(yè)級AI項目中，一個模型能否成功落地，往往不只取決于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度，而更在于損失函數(shù)是否真正貼合業(yè)務(wù)目標(biāo)。標(biāo)準(zhǔn)交叉熵或均方誤差雖然通用，但在面對中文OCR字符錯檢、醫(yī)療…