歐姆龍NJ/NX使用POD映射拓展軸功能塊與應(yīng)用案例 功能塊內(nèi)部可查看，可編輯，此功能程序在實際項目中穩(wěn)定使用 可以在原有軸數(shù)(8.16.32.64)基礎(chǔ)上實現(xiàn)更多軸的控制，如10軸35軸67軸等。 根據(jù)實際項目對ECAT總線刷新周期需求而定，程序比…

博客是一種很好的方式，不僅能夠表達(dá)個人的想法，還可以積累數(shù)字資產(chǎn)，帶來經(jīng)濟自由。開始寫博客是一個既能學(xué)習(xí)新知識，又能發(fā)現(xiàn)機會的過程，同時還能與世界各地志同道合的人建立聯(lián)系。雖然寫博客有一定的挑戰(zhàn)，…

模擬量濾波防抖PLC程序 1，能實現(xiàn)電流電壓和熱電阻模擬量信號的采集，有濾波，原理就是去掉最大值及最小值，在取平均值 2，采用for循環(huán)指令和間接尋址，讓程序簡單好用，可多次代參重復(fù)調(diào)用 有詳細(xì)注釋…

Graphcore IPU 運行 TensorFlow 的實踐進(jìn)展與工程思考 在當(dāng)前AI基礎(chǔ)設(shè)施快速演進(jìn)的背景下，如何讓主流深度學(xué)習(xí)框架高效運行于新型專用加速器之上，已成為企業(yè)級模型部署的關(guān)鍵命題。TensorFlow作為工業(yè)界廣泛采用的機器學(xué)習(xí)平臺，其生態(tài)穩(wěn)定性和…

LAMB Optimizer實戰(zhàn)：大batch訓(xùn)練穩(wěn)定性提升 在當(dāng)今的大模型時代，訓(xùn)練一個千億參數(shù)的Transformer不再稀奇，但如何讓這樣的龐然大物穩(wěn)定地“跑起來”，卻是每個AI工程師都頭疼的問題。尤其是當(dāng)團(tuán)隊試圖通過增大 batch size 來加速訓(xùn)練…

貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：TensorFlow Probability應(yīng)用實例 在醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)中，一個深度學(xué)習(xí)模型將肺部CT圖像判定為“高度疑似肺癌”，并給出99.8%的置信度。然而，放射科醫(yī)生卻發(fā)現(xiàn)該圖像其實屬于罕見的良性結(jié)節(jié)類型——這正是傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)…

MLIR在TensorFlow編譯棧中的作用與價值 在今天的工業(yè)級AI系統(tǒng)中，一個看似簡單的問題卻異常棘手：如何讓一個在服務(wù)器上訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型，高效、穩(wěn)定地跑在從數(shù)據(jù)中心GPU到手機端NPU的各類硬件上？這不僅僅是“換個設(shè)備運行”那么…

變分自編碼器VAE：TensorFlow實現(xiàn)細(xì)節(jié) 在圖像生成、異常檢測和表示學(xué)習(xí)等任務(wù)中，如何讓模型不僅“記住”數(shù)據(jù)，還能理解其背后的分布規(guī)律？這是現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)面臨的核心挑戰(zhàn)之一。變分自編碼器（Variational Autoencoder, V…