随笔分类 - cs
computer science,当然你也可以称其为畜生专业
    
摘要:第一阶段:基础入门(搭建 AI 知识框架) 核心目标:掌握 AI 必备的数学根基、编程工具与基础概念,建立 “数据→特征→模型→评估” 的基础认知,能独立完成简单的机器学习项目。 数学基础(AI 的 “硬件元器件”) 线性代数(数据表示与变换核心) 基础概念:向量(定义、运算、范数)、矩阵(定义、加
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摘要:第一阶段:基础入门(搭建软硬件知识框架) 嵌入式硬件基础 核心元器件认知 核心处理器:MCU(51 单片机、STM32F103、STM32L4 低功耗系列、arduino系列)、CPU 架构(ARM Cortex-M0/M3/M4、RISC-V 基础指令集) 基础外设模块:GPIO(推挽 / 开漏输
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摘要:第一阶段:基础入门(搭建知识框架) 核心目标:掌握算法与数据结构的底层逻辑,建立「问题 - 解法」的基础映射思维。 基础数据结构 线性结构:数组、链表(单向 / 双向 / 循环)、栈、队列(普通 / 循环 / 双端) 哈希结构:哈希表(哈希函数、冲突解决策略) 树形结构:二叉树(满二叉树 / 完全二
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摘要:阶段 1:视觉算法基础 图像处理基础 滤波操作:通过 OpenCV 实现图像模糊、降噪等操作。常见的滤波器包括均值滤波、Gaussian滤波、中值滤波等。 代码示例:均值滤波python import cv2 img = cv2.imread('image.jpg') blurred_img = c
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摘要:阶段 1:视觉算法基础(为 “视觉算法优化” 打地基) 核心知识: 图像处理基础(OpenCV 库操作:滤波、阈值分割、边缘检测) 目标特征提取(ORB、SIFT 等传统特征点算法,抗光照 / 旋转干扰) 基础跟踪逻辑( Meanshift/Kalman 滤波,实现简单目标连续跟踪) 实践工具:Py
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摘要:课题来源:https://www.nuedc-training.com.cn/index/video/course_play/course_id/66/lesson_id/458 采样也叫模拟数字转换,它从连续信号中抽取出离散信号,把模拟量转换成数字量,以便于嵌入式处理器进行数字信号处理和运算。如果
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摘要:课题来源:https://www.nuedc-training.com.cn/index/video/course_play/course_id/66/lesson_id/457 在工业中,常用的检波技术主要有三种: 1.均值检波技术 2.峰值检波技术 3.均方根值检波技术 1.均值检波技术 均值检
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摘要:一、前端项目(React + Vite + TypeScript) frontend/ ├─ public/ # 静态资源(无需编译,直接访问) │ ├─ favicon.ico # 网站图标 │ ├─ logo.png # 网站Logo(如大学二手交易平台Logo) │ ├─ empty-stat
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摘要:课题来源:https://www.nuedc-training.com.cn/index/video/course_play/course_id/66/lesson_id/456 1.直流电源指标 (1)电压调整率Su 负载不变,输入电压变化时输出电压相对变化量。 即: 其中,U01为输入电压变化时
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摘要:人工智能与机器学习(AI/ML) 核心内容:不仅包括大模型(如 GPT 系列、文心一言等)的行业落地,还涉及自然语言处理(NLP,如智能客服、文本分析)、计算机视觉(CV,如人脸识别、工业质检)等具体技术;伦理开发则聚焦算法公平性、数据隐私(如避免性别 / 种族歧视算法)、AI 滥用风险(如深度伪造
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