Android:香农

一款可译用来统计信息熵,进行二元香农、诺顿、哈夫曼编码,以及判断分组码是否唯一可译的Android APP。

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算法(2):基本数据结构

栈(Stacks)在CS中是一种后进先出(Last In First Out,LIFO)形式的线性表,队列(Queue)则是一种先进先出(First In First Out,FIFO)形式的线性表。

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深度学习(11):序列模型

采用循环神经网络能够建立各种各样的序列模型(Sequence Model)。加入一些注意力机制,能够使这些序列模型更加强大。

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深度学习(10):自然语言处理

自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能和语言学领域的学科分支,它研究实现人与计算机之间使用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

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深度学习(9):循环神经网络

随深度学习技术的发展,使用循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)建立的各种序列模型,使语音识别、机器翻译及自然语言理解等应用成为可能。

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算法(1):Union-Find

编写一段计算机程序一般都是实现一种已有的方法来解决某个问题,这种方法适用于各种计算机及编程语言。在计算机科学(Computer Science,CS)领域,用算法(Algorithm)这个词来描述一种有限、确定、有效的并适合用计算机语言来实现的解决问题的方法。

算法是CS的基础,也是这个领域研究的核心。

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深度学习(8):卷积神经网络的应用

认识了解了卷积神经网络的工作原理及其一些经典的网络结构后,这里介绍如何应用卷积神经网络,实现目标检测、人脸识别及神经风格转换。

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Verilog HDL:数字频率计

用Verilog HDL编写的一个数字频率计,在Intel FPGA开发平台Altera Quartus实现并使用Modelsim进行波形仿真。

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深度学习(7):卷积神经网络

计算机视觉(Computer Vision)是一门研究如何教机器“看”的科学,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图创建能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。

随着深度学习技术的发展,计算机视觉领域的研究也得到了快速的发展。在对各种图像进行处理的过程中,往往在少量的图像中便蕴含着大量的数据,难以用一般的DNN进行处理。而卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)作为一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,在图像处理工作上有着出色的表现。

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单片机原理(4):系统扩展、外围接口

当单片机内部功能不能满足应用系统的要求,经需要在片外连接相应的外围芯片以满足应用系统的要求的过程,叫做系统扩展。

通过外围接口技术,可以通过单片机来控制LED数码管、键盘、LCD显示屏等外部设备以及进行A/D、D/A转换,使单片机应用在更为广泛的领域。

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