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一、概述
大家好,很高兴能跟大家一起分享深度学习的课程,本课程基于RK3399ProD的人工智能开发板,简单介绍深度学习领域的相关内容,在后面的课程会加入实际项目的内容,以常见的实际项目为例,更能让初学者或企业直接入手,同时缩短产品的研发周期。分享这个课程内容,也是能够让我们对AI领域的研究更接地气,不过因为也是第一次写这样的课程,如果有缺陷,也请各位大佬们不吝支持一下,谢谢! 开发板采用了高性能的AI处理芯片RK3399Pro,具备丰富的接口,如:多路USB,PCIe接口,MIPI CSI接口,HDMI等,更有传说中3.0TOPs的NPU,不过这个不是我这次要关心的,关键是怎么用它,然后它能够做些啥牛逼的事。(大佬可以直接跳过这一篇,外行可以直接跳转到本章节后半部分) 说了这么多,先搞张图给大家瞧瞧: 看上去好像很丰富吧,不过偷偷告诉你,这个IC很早就出来了,弱点是:我们追求时髦的时代,有点过时了;优点是:现在的性价比时代还是很不错的选择。 二、闲聊 首先呢,拿到板子,第一件事情就是让它动起来,不然跟垃圾就没啥两样了。 没错,你得准备个显示器,便宜或贵的都行,反正不要坏的就行,把线怼上(啥HDMI、鼠标、键盘、电源之类的),然后静等着刷刷刷,是的,开机很快(大概5s吧),我还没来得及去喝口茶,哎~~ 然后就是输入用户名跟密码了,这里我就不告诉你我的密码了。 接下来是连网,再撒两张图给你,这个就不多介绍了(偷懒) 有线or无线,自己挑,都是图形界面很简单咯 这次课程主要是关于人工智能相关,所以需要安装的库有:OpenCV,matplotlib,python3.7,numpy,TensorFlow等, 常见的库就不介绍了,因为这个看得懂课程的小伙伴,应该对Linux都有所了解。这里重点介绍OpenCV和TensorFlow,因为TensorFlow跟keras一起简直太好用了,支持啥CNN,RNN,LSTM等,虽然Caffe、Pytouch也很牛逼,不过使用起来,还是tf简单。 介绍到这,如果跨行过来的,肯定觉得很无聊,因为好像有很多东西都是新的。不过看完下面的例子,你就对我要做的事情很感兴趣了。 【闲聊】人工智能不是很高大上吗?啥阿法狗、自动驾驶、机器人等,就这个破玩意儿搞得了? 其实,人工智能在现在生活中笔笔皆是,不一定那么高大上,比如:你们家的天猫精灵(小爱同学)、siri、能连网的家居、还有你现在用电脑或手机的时打字的软件,还有你每天都在用的百度一下、谷歌、搜狗、360等。那么问题来了,他们怎么称得上人工智能呢,专业的定义我就不说了,按照我的话来解释:听懂明白后,帮你干活(不过往往有听不懂的时候)。就拿天猫精灵来说吧,当设备听到了“天猫精灵”,它就呱呱的叫了,其实就是通过关键字被你唤醒了,然后就可以聊天,叫它干活了,啥开关灯、窗帘啊、扫地啊,(虽然我家的总是不是很灵敏,就快被我砸了),就背后的原理叫自然语言处理(NLP),利用庞大的训练数据进行训练,再将训练好的模型放到实际中去计算,然后得出答案,答案越好,就意味着这个产品卖的越好/越贵,比如科讯飞。还有我们每天都在打字,打字的时候也是通过循环卷积网络(RNN)去实现的,能够预测出你将要打的字。 我们这次的入门课程的人工智能会讲些经典的案例:手写数字识别,目标检测,车牌识别,人脸识别,语音识别,房价预测,诗歌生成,也会简单介绍常见的神经网络模型:AlexNet、GoogleNet、RestNet、RNN、GANs。 |
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synopsys 的design ware:DW_fpv_div,浮点数除法器,默认32位下,想提升覆盖率(TMAX),如果用功能case去提升覆盖率呢?
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