一、項(xiàng)目背景與痛點(diǎn)某省級(jí)熱電聯(lián)產(chǎn)企業(yè) 3130t/h 循環(huán)流化床鍋爐機(jī)組，承擔(dān)著區(qū)域工業(yè)蒸汽供應(yīng)與居民供暖雙重任務(wù)。該機(jī)組主蒸汽流量計(jì)量系統(tǒng)采用倍福 CX5140 系列 PLC（原生支持 EtherCAT總線）作為主控單元，核心計(jì)量設(shè)備選用橫河 D…

React項(xiàng)目中嵌入TensorFlow.js實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別功能 在現(xiàn)代Web應(yīng)用的開(kāi)發(fā)浪潮中，用戶對(duì)“智能交互”的期待正悄然改變前端工程的邊界。過(guò)去，圖像識(shí)別這類(lèi)AI能力幾乎全部依賴后端服務(wù)——上傳圖片、等待API響應(yīng)、展示結(jié)果。整個(gè)過(guò)程不僅受網(wǎng)絡(luò)延遲制約&#x…

換熱站程序組態(tài)系統(tǒng)，2個(gè)循環(huán)泵，2個(gè)補(bǔ)水泵，循環(huán)泵與補(bǔ)水泵采用一用一備，按設(shè)置時(shí)間自動(dòng)切換，硬件：昆侖通泰觸摸屏和西門(mén)子1200，程序有完整注釋和簡(jiǎn)易電路圖供參考最近在搗鼓換熱站程序組態(tài)系統(tǒng)&a…

遷移學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：使用TensorFlow Hub快速構(gòu)建模型 在現(xiàn)實(shí)世界的AI項(xiàng)目中，我們常常面臨一個(gè)尷尬的局面：業(yè)務(wù)方急著要上線圖像分類(lèi)功能，數(shù)據(jù)只有幾千張，團(tuán)隊(duì)里沒(méi)人專(zhuān)門(mén)研究過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這時(shí)候，從頭訓(xùn)練ResNe…

交流變頻調(diào)速系統(tǒng) 三相異步電機(jī)交流變頻調(diào)速仿真。在現(xiàn)代工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，交流變頻調(diào)速系統(tǒng)憑借其高效、靈活的調(diào)速性能，成為了三相異步電機(jī)控制的核心技術(shù)。今天咱就來(lái)深入聊聊三相異步電機(jī)交流變頻調(diào)速仿真這一超有趣的話題。 交流變頻調(diào)速系統(tǒng)原理簡(jiǎn)述…

tf.data管道優(yōu)化：提升TensorFlow訓(xùn)練吞吐量 在現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，我們常常誤以為只要擁有強(qiáng)大的GPU，模型就能飛速訓(xùn)練。但現(xiàn)實(shí)往往令人失望——GPU利用率長(zhǎng)期徘徊在20%以下，CPU卻已滿載運(yùn)行。這種“算力浪費(fèi)”的背后&#xff0c…

超參數(shù)調(diào)優(yōu)指南：Keras Tuner TensorFlow組合拳 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，一個(gè)模型能否成功，往往不只取決于架構(gòu)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)質(zhì)量，更關(guān)鍵的是那些“看不見(jiàn)”的選擇——學(xué)習(xí)率設(shè)多少？網(wǎng)絡(luò)該深還是淺？用 Adam 還是 SGD…

自定義Layer與Loss：深入理解TensorFlow 2.x API 在構(gòu)建現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)時(shí)，我們常常會(huì)遇到這樣的困境：標(biāo)準(zhǔn)的全連接層、卷積層和交叉熵?fù)p失函數(shù)雖然通用，但在面對(duì)真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景時(shí)卻顯得力不從心。比如，在推薦系統(tǒng)中需要…