ResNet18實戰(zhàn)教程：零基礎(chǔ)搭建通用物體識別系統(tǒng) 1. 學習目標與項目背景 在計算機視覺領(lǐng)域，圖像分類是深度學習最基礎(chǔ)也是最重要的任務(wù)之一。從識別一張圖片中的“貓”或“狗”，到理解復雜場景如“滑雪場”或“城市夜景”，通用物體…

Elementor 自帶的progress bar 使用的時候，如下圖：則在前端，它會顯示成這樣：如果想去掉百分比%符號，可以按下面的方法步驟：1. 選中組件，然后到Advanced>CSS Classes 中填寫 no-percent-progr…

邊緣AI的“超級大腦”：NVIDIA Jetson平臺實戰(zhàn)解析你有沒有遇到過這樣的場景？一臺巡檢機器人在工廠里穿梭，實時識別設(shè)備溫度異常、讀取儀表數(shù)值、檢測人員是否佩戴安全帽——所有這些復雜任務(wù)，都要在200毫秒內(nèi)完成響應(yīng)。如果數(shù)據(jù)全…

Vitis AI推理部署實戰(zhàn)：從模型到硬件的全鏈路拆解一場“AI下地”的硬仗：為什么我們需要Vitis AI？在邊緣端跑深度學習模型，不是把PyTorch腳本拷貝過去那么簡單。你有沒有遇到過這樣的場景：模型訓練完精度很高&#xff0c…

如何實現(xiàn)低資源圖像分類？試試ResNet18官方優(yōu)化鏡像 在邊緣設(shè)備、嵌入式系統(tǒng)或資源受限的生產(chǎn)環(huán)境中，深度學習模型的部署常常面臨內(nèi)存占用高、推理延遲大、依賴復雜等挑戰(zhàn)。尤其對于圖像分類任務(wù)，如何在保證識別精度的同時降低計算開銷&#…

樹莓派5 vs. 樹莓派4：引腳布局的“隱形升級”究竟藏了哪些坑？ 你有沒有遇到過這種情況：把一個在樹莓派4上跑得好好的擴展板，原封不動插到樹莓派5上，結(jié)果系統(tǒng)不穩(wěn)、外設(shè)失靈，甚至風扇亂轉(zhuǎn)？別急著…

深入SiFinite RISC-V調(diào)試模塊：如何實現(xiàn)精準到指令的非侵入式調(diào)試？你有沒有遇到過這樣的場景？系統(tǒng)偶爾死機，日志沒留下任何線索；或者在RTOS中任務(wù)莫名其妙卡住，加打印反而讓問題消失——典型的“觀察者效應(yīng)”…

Day 17：【99天精通Python】異常處理 - 讓程序穩(wěn)如泰山 前言 歡迎來到第17天！ 在編程的世界里，不出 bug 是不可能的。即便是最頂尖的程序員，也無法保證代碼永遠不出錯。用戶可能會輸入非法數(shù)據(jù)，文件可能突然被刪除&…