算法一:快速排序法快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。在平均狀況下,排序n個項目要Ο(n log n)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較,但這種狀況并不常見。事實上,快速排序通常明顯比其他Ο(n log n)算法更快,因為它的內部循環(huán)(inner loop)可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。?快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略來把一個串行(list)分為兩個子串行(sub-lists)。算法步驟:· 從數列中挑出一個元素,稱為 “基準”(piv
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嵌入式 開發(fā)者 算法
2020 年初,基于應用程序的快遞公司 Shipt 的零工注意到他們的薪水有些奇怪。該公司于 2017 年被 Target 以 5.5 億美元收購,提供當地商店的當日送貨服務。這些貨物是由 Shipt 工人完成的,他們購買這些物品并將它們送到客戶家門口。在大流行開始時,由于 COVID-19 封鎖使人們留在家中,業(yè)務蓬勃發(fā)展,但工人們發(fā)現他們的薪水變成了......不可預知的。他們做著他們一直以來所做的工作,但他們的薪水往往比他們預期的要少。他們不知道為什么。在Facebook和Reddit上,工人們比較
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SHIPT 算法 算法管理
BLDC電機控制算法無刷電機屬于自換流型(自我方向轉換),因此控制起來更加復雜。BLDC電機控制要求了解電機進行整流轉向的轉子位置和機制。對于閉環(huán)速度控制,有兩個附加要求,即對于轉子速度/或電機電流以及PWM信號進行測量,以控制電機速度功率。BLDC電機可以根據應用要求采用邊排列或中心排列PWM信號。大多數應用僅要求速度變化操作,將采用6個獨立的邊排列PWM信號。這就提供了最高的分辨率。如果應用要求服務器定位、能耗制動或動力倒轉,推薦使用補充的中心排列PWM信號。為了感應轉子位置,BLDC電機采用霍爾效應
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電機 算法 BLDC
蘋果近日發(fā)布了DeepPCR機器學習算法,通過并行處理常規(guī)順序操作,可以加速神經網絡的推理和訓練。神經網絡處理過程中,目前廣泛采取并行化技術,不過神經網絡中的一些操作仍然是按順序完成的,擴散模型通過一系列的去噪階段生成輸出,并且逐層進行向前和向后傳遞。隨著步驟數的增加,這些進程的順序執(zhí)行在計算上變得昂貴,可能會導致計算瓶頸。蘋果科研團隊為了解決這個問題,推出了DeepPCR算法,進一步加速了神經網絡的訓練和推理。該團隊采用了平行循環(huán)還原(PCR)算法來檢索該解決方案,將順序過程的計算成本從 O(L)降低到
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蘋果 DeepPCR 機器學習 算法 神經網絡
01 先來徹底搞懂PID到底是啥?PID,就是“比例(proportional)、積分(integral)、微分(differential)”,是一種很常見的控制算法。在工程實際中,應用最為廣泛的調節(jié)器控制規(guī)律為比例、積分、微分控制,簡稱PID控制,又稱PID調節(jié)。它以其結構簡單、穩(wěn)定性好、工作可靠、調整方便而成為工業(yè)控制的主要技術之一。PID已經有107年的歷史了,它并不是什么很神圣的東西,大家一定都見過PID的實際應用。比如四軸飛行器,再比如平衡小車......還有汽車的定速巡航、3D打印機上的溫度控
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PID 算法 工業(yè)控制 調節(jié)器
單片機主要作用是控制外圍的器件,并實現一定的通信和數據處理。盡管單片機并不擅長實現算法和進行復雜的運算,但在某些特定場合,不可避免地要用到數學運算。下面主要是介紹如何用單片機實現數字濾波。在單片機進行數據采集時,會遇到數據的隨機誤差,隨機誤差是由隨機干擾引起的,其特點是在相同條件下測量同一量時,其大小和符號會現無規(guī)則的變化而無法預測,但多次測量的結果符合統(tǒng)計規(guī)律。為克服隨機干擾引起的誤差,硬件上可采用濾波技術,軟件上可采用軟件算法實現數字濾波。濾波算法往往是系統(tǒng)測控算法的一個重要組成部分,實時性很強。采用
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單片機 濾波 算法 數字濾波
盲信號由于不能被觀測和如何混合未知的特性,盲源分離的同時,還需兼顧收斂性能、跟蹤性能和穩(wěn)態(tài)性能之間的平衡,一定程度上影響盲信號處理技術的發(fā)展。通過分析盲源分離算法存在的問題和影響因素,提出高效變步長自適應盲源分離算法的設計思路。
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202306 盲源分離 算法 自適應步長 收斂 穩(wěn)態(tài)失調
一、限幅濾波法1、方法:根據經驗判斷兩次采樣允許的最大偏差值(設為A)每次檢測到新值時判斷:a.?如果本次值與上次值之差<=A,則本次值有效b.?如果本次值與上次值之差>A,則本次值無效,放棄本次值,用上次值代替本次值2、優(yōu)點:能有效克服因偶然因素引起的脈沖干擾3、缺點無法抑制那種周期性的干擾平滑度差/*?A值根據實際調,Value有效值,new_Value當前采樣值,程序返回有效的實際值?*/#define?A?10char&nbs
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單片機 ADC 濾波 算法 C語言
對無線傳感網絡結構的復雜性、無標度性等進行了分析,通過上述兩項內容的分析結果,構建全新的無線傳感網絡模型,提升其應用效果,設計了符合實際要求的FW-PSO算法,實現網絡拓撲結構的優(yōu)化,并通過實驗進行了性能驗證。結果表明:優(yōu)化后的網絡拓撲結構,能夠較好地提升無線傳感網絡運行性能。
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202302 FW-PSO 網絡拓撲結構 算法 優(yōu)化策略 抗毀性
提出了一種基于機器視覺的帶鋼焊縫檢測與定位技術,在原CenterNet算法的基礎上增加旋轉角度的回歸實現了旋轉目標檢測,并根據網絡的輸入參數制作合適的數據集。為了進一步提高模型的精度和魯棒性,分別引入了可變形卷積和金字塔分割注意力模塊,多組實驗結果對比表明,該方法能在精確率、召回率、F值和檢測速度上得到提升,滿足實際檢測的需求。
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卷積神經網絡 實例標準化 特征提取 算法 202212
可穿戴技術在經歷了2013-2015年之間短暫的喧囂之后,雖然也有過不溫不火的智能手表和智能手環(huán)這類產品,最終還是在2018年開始因TWS耳機而重新成為市場的熱點。隨著可穿戴設備已經走入大部分人的生活,可穿戴應用的價值越來越多的依靠系統(tǒng)方案的數據準確度和智能算法的效能贏得市場。在EEVIA第十屆年度中國硬科技媒體論壇暨2022產業(yè)鏈研創(chuàng)趨勢展望研討會上,ADI中國產品事業(yè)部高級市場應用經理何源以” 從數據準確性和算法有效性入手,迎接新一代可穿戴技術大趨勢”為題,分享了ADI在可穿戴領域的一些理解和思考。&
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算法 ADI 可穿戴技術
臺大機械系教授孫珍理借調駐舊金山科技組組長,落地之后她親身經歷了硅谷生活被「算法」主導的世界,反思硅谷和美國的成功方程式不是世界常態(tài),中國臺灣要有自己的論述?!腹韫仁且粋€變化很快的地方,離開多年,當地發(fā)生了什么變化,我很想知道?!?972年出生的孫珍理畢業(yè)于中央大學機械系、史丹佛大學機械碩士、加州大學柏克萊分校博士。學成返臺后在學術圈發(fā)展20年,今年9月由學界借調至國科會到硅谷擔任駐舊金山臺北經文處科技組新任組長。孫珍理近日接受中央社專訪有感而發(fā),「算法主導了我們的世界!」而那幾乎是任何外地人進入美國生活
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硅谷 算法
你有過被 Deadline 支配的恐懼嗎?為了克服拖延癥,一位小哥對自己“下了狠手”。他編寫出一套使用物體檢測 API 的算法,來監(jiān)督自己專注學習。一旦他開始玩手機,懲罰系統(tǒng)就會啟動 —— 面前的兩個手電筒將“亮瞎”他的雙眼。同時,音響還會發(fā)出刺耳的聲音,迫使他回到當前任務中。小哥把這個自創(chuàng)防拖延系統(tǒng)分享到了 YouTube 和 Reddit,結果在 Reddit 上爆火,目前已有 3.3k 熱度。不少網友驚呼:Amazing!有位“拖延癥晚期患者”表示,這個懲罰系統(tǒng)如果能噴出辣椒水的話,對他來說應該很有
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API 算法 拖延癥
什么是人臉識別?人臉識別是一種軟件層面的算法,用于通過處理視頻幀或數字圖像來驗證或識別一個人的身份,其中該人的臉是可見的。面部識別技術有幾種不同的工作方法,但是他們通常會將圖像中的面部特征與數據庫中的面部特征進行比較。人臉識別處理的4個步驟特定的神經網絡被訓練用來檢測人臉的標簽,并將人臉與圖像中的其他物體區(qū)分開來。標簽是人類普遍的五官等面部特征,比如:眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。人臉識別算法的工作流程任何人臉檢測和識別系統(tǒng)或軟件都繞不開人臉識別算法。業(yè)界將這些算法分為兩種:幾何方法側重于區(qū)分特征簡而言之就將
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人臉識別 算法 AI 機器學習 神經網絡
經測算,2020年我國汽車AI芯片市場規(guī)模為14億美元,隨著汽車EE架構加速升級,域控制器/中央計算平臺被廣泛使用,到2025年AI芯片市場規(guī)模達92億美元,CAGR為45.0%,到2030年將達181億美元,十年復合增速28.8%。 金融圈內那些人和事兒!戳破金融圈高大上外殼,雙手奉上投行精英狗血八卦,讓我們少點套路、赤誠以待、精致裝逼?! ?. 汽車智能化時代來臨,車規(guī)級 AI 芯片黃金賽道 1.1. AI 芯片是智能汽車時代關鍵變量 汽車由分布式架構向域控制/中央集中式架構方向發(fā)展。傳統(tǒng)分布式
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自動駕駛 AI芯片 計算平臺 算法
算法介紹
算法(Algorithm)是一系列解決問題的清晰指令,也就是說,能夠對一定規(guī)范的輸入,在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個算法有缺陷,或不適合于某個問題,執(zhí)行這個算法將不會解決這個問題。不同的算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個算法的優(yōu)劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
算法可以理解為有基本運算及規(guī)定的運算順序所構成的完整的解題步驟?;蛘呖闯砂凑找笤O計好的有限的確切 [
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