为什么会有这篇文章1.因为总是有些奇奇怪怪的事情困扰我半天，搞好之后又只能去群里吹水，不如写个文章记下来2.不止我踩的坑，其实也有很多群友反复问的问题，也写进来了3.dalao看这篇文章可能觉得水，但是群里边还是有不少和我一样抱着学习目的来玩玩的
由极术社区和矽速科技联合组织的基于全志R329的AI开发板申领活动于7月14日开始启动，在大家的积极参与下，免费开发板提前申请完毕，下面为使用周易AIPU仿真通过并信息审核通过的工程师名单，期待他们的评测~如果有需要的工程师们，可以前往 [链接] 购买。
Tina是基于openwrt魔改的系统(其实我还是更喜欢debian编译这玩意编译了我1个多小时，无奈...其中还卡死了一次，为了让后人少走弯路，就有了这篇帖子
为了让开发者更快得体验搭载周易AIPU处理器的R329芯片，极术社区联合矽速科技共同推出了R329开发板申请活动。该R329开发板由矽速科技开发，支持智能语音和视频，同时提供周易AIPU SDK下载。
1.配置docker开发环境2.训练水果分类模型3.准备校正数据集4.准备输入样本5.修改目录内容及配置文件6.运行仿真并验证结果7.文件下载
(第一次写markdown,不熟悉,见谅准备一下:拉取docker:(需要魔法)sudo docker pull zepan/zhouyi1.模型：在onnx/models/resnet仓库里下载的ResNet50-caffe22.矫正数据集注意，因为onnx提供的模型是做了归一化处理(昨天被坑了好久,看到群里一个叫'IF'的人的提示才翻然醒悟)，所以这里也要，我使用了torchvision的transforms...
人工智能边缘计算软硬件解决方案,提供高性能、低成本、低功耗、易使用的硬件选型方案.
强化学习(RL) 是一种流行的教学机器人导航和操纵物理世界的方法，其本身可以简化并表示为_刚体_之间的交互1（即，当对它们施加力时不会变形的固体物理对象）。为了便于在实际时间内收集训练数据，RL 通常利用模拟，其中任意数量的复杂对象的近似值由许多由关节连接并由执行器提供动力的刚体组成。但这带来了一个挑战：RL...
自去年10月英伟达将基于Mellanox的SmartNIC卡命名为“DPU”以来，这一概念一炮而红。尽管追根溯源，其实DPU概念是初创公司Fungible最先提出的，但英伟达却“接棒”将其发扬光大。
以Faster R-CNN为代表的，计算GT框和大量锚框之间的IOU来进行正负样本的取舍和分配，一般是以IOU大于0.7为正样本，IOU小于0.3为负样本，IOU大于0.3小于0.7的样本忽略不考虑。这种分配策略在后续的方法变种也非常实用和有效，但是这种固定策略仍然会因为各种大小、形状和类别的差异产生次优的结果。
瑞芯微全新RK3566 AI 电视盒方案，五大技术优势赋予传统电视盒人工智能属性，扩展智能应用场景。RK3566支持空中画布、自动人脸跟踪、手势识别等创新AI功能，其专业的ISP有效提升视频通话体验。全新的AI交互逻辑，让电视秒变智慧屏，为传统大屏用户提供快速便捷的升级方案。
今年上半年由OpenAI提出的CLIP[1]，利用4亿图像文本对训出了一个在各个图像分类数据集上表现能同有监督方法相媲美的模型，再一次将"zero-shot learning"这个名词映入了人们的眼帘。什么是"zero-shot learning"呢，首先让我们来看一下它的定义[2]：
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