只要我想得少，快乐就会跟着跑

摘要： Learning: a Lifelong Career As food is to the body, so is learning to the mind. Our bodies grow and muscles develop with the intake of food. Likewise, 阅读全文

摘要： Success in Life 链接 When you talk about success, what can you say? Success means different things for different people. Some may equate it with fame, s 阅读全文

摘要： Digital Image Process —— Review 考试题型（大题）——1、计算（带计算器） 2、证明（设计解决算法，熟悉各种算法属性） 第二章——了解几种关系，相邻，邻接，边界判断，区域（2.5） 第三章——直方图匹配 空域——给图像和模板自己算，均值滤波，中值滤波，（高斯 公式） 二 阅读全文

摘要： Typora基本语法 Markdown 编写的文档后缀为 .md, .markdown。 常用快捷键:computer_mouse: 一级标题： Ctrl + 1 -- 其他以此类推 切换中英文符号：Ctrl + 。 字体 加粗： Ctrl + B 倾斜：Ctrl + I 下划线：Ctrl + U 阅读全文

摘要： P29页的运算示例中，我为了测试结果，用matlab画了图 syms t t=0:0.1:2*pi; v=1.2*sin(t); vv=-1.2*cos(t)+0.95; ii=0.01*vv+0.04*abs(vv+0.25)-0.04*abs(vv-0.25); i=diff(ii); v(63 阅读全文

摘要： ###思路 看了不少网上关于TPU的分析，大都是TPU如何简化计算矩阵乘法，即全连接矩阵的计算，weight和input矩阵只需按顺序读入一次，即可实现矩阵乘法的快速计算。 而CNN需要大量卷积计算，对于一个卷积核，例如3*3卷积核，该如何计算，一直没找到相关分析，或者是太过简略我也没看明白。 后来 阅读全文

摘要： 1、《神经网络》https://www.deeplearningbook.org/ 2、tensorflow playground上的双螺旋问题（请参阅此帖子以了解有关此示例的更多信息。） 3、图片转换为URLhttps://sm.ms/ 4、脉动阵列 - 因Google TPU获得新生https: 阅读全文

摘要： ##TPU的目标--快速运行神经网络的推理环节 运行受过训练的神经网络以使用标签对数据进行分类或估计某些缺失值或将来值的过程称为推理。TPU的目标是加速神经网络的推理环节。为了进行推理，神经网络中的每个神经元都进行以下计算： 1、将输入数据（x）乘以权重（w）以表示信号强度 2、添加结果汇总神经元的 阅读全文

摘要： ##CPU、GPU、TPU区别 ###CPU CPU的最大好处是它的灵活性。采用冯·诺依曼架构。但是，由于CPU如此灵活，因此硬件在从软件读取下一条指令之前，并不总是知道下一步的计算。 对于每次计算，CPU必须将计算结果存储在CPU内部的内存中（所谓的寄存器或L1高速缓存）。 这种内存访问成为冯诺依 阅读全文

摘要： ##参考链接 1、博客园设置简约主题https://www.cnblogs.com/saoqiang/p/12907270.html#3561513153 2、Github链接https://github.com/esofar/cnblogs-theme-silence 3、部署指南https:// 阅读全文