回答:回答里多是不怎么懂java的前端小程序员，对java理解太狭隘，Java最初的设计就是用于嵌入式的（当Java还叫Oak的时候，它是用于超前于时代很多的*7（Star-7）PDA项目），Java SE Embedded、Java ME（其中例如Blu-ray Disc Java（BD-J））、JavaCard、Sun SPOT是几种不同层面的嵌入式Java开发技术。有兴趣的可以去搜索了解。实际上嵌...
孙淑建
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回答:理论上，C语言、JAVA语言、VB语言、python等任何一门语言都可以用作上位机开发语言，这个是毋庸置疑的。但是选择哪一门语言，会有一些考虑。 首先，要考虑开发的难易程度，如果一门语言艰涩难懂，肯定不利于开发。 其次要考虑通用性，如果一门语言，只有少数人在用它开发单片机，显然不利于推广使用。 就执行效率而言几乎是没有区别的，因为开发的语言可以五花八门，但最终都被编译...
shusen
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回答:从事嵌入式开发多年，C语言和Java两种编程语言都拿来做过项目，凡是没有那么绝对，不同的编程语言适用于不同的编程场景，对于单片机来讲运行个操作系统就已经是很奢侈的事情，再让运行java的虚拟机还让人玩不,一旦涉及到操作系统或者java的虚拟机基本上已经超乎单片机的范畴了，单片机再次扩展化就是嵌入式开发了，运行个操作系统或者java虚拟机也不是什么很难的事情。术业有专攻，对于单片机而言应用场景非常简...
shadowbook
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回答:从事编程十几年，JAVA、C、C++、Python这四种编程语言都玩过，前三种玩的比较多，python做为兴趣爱好或者玩脚本的时候弄过，编程语言在使用的时候主要还是适合不合适，单片机使用的场景属于功能简单，成本相对较低，现在也有高配版的单片机，本来单片机是不带系统的，非要硬扯到带系统的，从成本上考量就不是那回事了，成本主要包括两个方面有硬件成本，还有研发难度的成本这都是需要考虑的事情。单片机开发语...
Coding01
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回答:谢邀AlphaGo由Alphabet Inc 在伦敦的Google DeepMind团队开发的。并没有对外公告：但从官网github可以知道： Python Lua C Go。可见开发语言并不局限于一种。同时这个智能产物也是多种机器学习模型的结合，包括离线模型，在线模型等从reddit传言，python实现了其部分核心功能。Python 在人工智能领域将发挥很大作用。我是小鸟，深耕互联网，欢...
Kross
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...的结果，遂介绍一翻。顺便地，本文也涉及到了自己动手编写 RNN 的内容，所以本文也可以作为编写自定义的 RNN 层的一个简单教程。注：本文并非前段时间的热点神经 ODE [1]的介绍（但有一定的联系）。RNN基本什么是RNN？ ...
...提供像TensorFlow，CNTK或Theano一样细粒度的层结构。你必须编写底层代码来构建复杂的层结构。由于它的固有架构，Caffe对循环网络和语言模型的支持不力。Caffe2贾扬清和他的团队目前在Facebook致力于Caffe2的研发。2017年4月18号，Faceb...
...调已有的网络模型; ✓ 训练已有网络模型无需编写任何代码; ✓ 提供方便的 Python 和 MATLAB 接口; ✗ 可单机多卡，但不支持多机多卡; ✗ 需要用 C++/CUDA 编写新的 GPU 层; ✗ 不适合循环网络; ...
小编写这篇文章的一个主要目的，主要是给大家做一个详细的介绍，介绍的内容主要是利用Python知识，利用Python去实现RNN与堆叠的RNN，具体的实例代码，下面就给大家详细的去做一个解答。
...据的影响，而且还会受整个历史输入数据的影响。这个API编写成了一个类，它由一个step方法构成：rnn = RNN()y = rnn.step(x) # x is an input vector, y is the RNNs output vectorRNN类有一些内部的状态，会在每一次调用 step方法的时候进行更新。...
...用另一种语言的情况。相比在自己喜欢的框架中从头开始编写模型，使用「外来」语言会更容易。感谢 CNTK、Pytorch、Chainer、Caffe2 和 Knet 团队，以及来自开源社区的所有人在过去几个月为该 repo 所做的贡献。我们的目标是：1. 创...
...于人工模板的技术通过人工设定对话场景，并对每个场景编写针对性的对话模板，模板描述了用户可能的问题以及对应的答案。这个技术路线的好处是精准，缺点是需要大量人工工作，而且可扩展性差，需要一个场景一个场景去...
...forward_states(X, w1, w2)[:,-1] , t)) plt.show() 测试模型 最后我们编写测试代码。从代码的执行中，我们能发现目标值和真实值非常的相近。如果我们取模型输出值的最靠近的整数，那么预测值的输出将更加完美。 test_inpt = np.asmatrix([[0, ...
摘要在这项工作里，我们探讨了一种用于 RNN 的简单变分贝叶斯方案（straightforward variational Bayes scheme）。首先，我们表明了一个通过时间截断反向传播的简单变化，能够得出良好的质量不确定性估计和优越的正则化结果，在训...
...装一些API，实际上已经多余了。VM的出现，将上层接口的编写引向模拟经典的框架，从而达到减肥的目的。框架维护者应当将大部分精力主要放在Kernel的编写上，而不是考虑搞一些大新闻。展望2017：DL社区能否联合开源出跨平台...
...年Google率先发布上线了机器翻译系统后，神经网络表现出的优异性能让人工智能专家趋之若鹜。本文将借助多个案例，来带领大家一同探究RNN和以LSTM为首的各类变种算法背后的工作原理。 本次直播视频精彩回顾地址：http://click....
从有一些有趣的用例看，我们似乎完全可以将 CNN 和 RNN/LSTM 结合使用。许多研究者目前正致力于此项研究。但是，CNN 的研究进展趋势可能会令这一想法不合时宜。一些事情正如水与油一样，看上去无法结合在一起。虽然两者各...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
TNFE
