基于stm32的加速度传感器adxl345写的寄存器版本.因为CSDN上没有寄存器板的,只有库函数的,所以上传

世界经济论坛关于利用人工智能加速能源转型的建议与启示

每种加速度传感器技术都有其优缺点。在作出选择之前，明确它们的区别和测试需求是非常重要的。首先也是最重要的是，对于需要测量静态加速度或低频加速度（<1Hz）的应用，或者需要用加速度计算速度和位移的应用，需要选择具有直流响应的加速度传感器。

在智能手机上使用递归神经网络（RNN），LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目，其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室（WISDM）的数据集为端到端系统构建机器学习模型，以使用智能手机加速度计，Tensorflow框架，递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元（LSTM）堆栈，用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后，将其保存并导出到android应用程序，并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测，以使用文本语音API讲出结果。 处理： 清理并合并数据 根据模型要求，通过将每个序列活动的固定长度序列（200个）作为训练数据来进行数据预处理，以最大程度地提高模型的效率。 将数据分为训练（80％）和测试（20％）集。 通过堆叠带有2个完全连接的RNN的多层LSTM内存单元（这将解决消失的梯度问题）来构建一个深层网络。 使用Tensorflow框架构建整个模型，并创建占位符以供模型在端到端系统中访问。 创建最小化损失的损失函数，我们使用最小二乘误差（LSE）或L2范数，因为它将通过一个解决方案提供稳定的解决方案。 在整个训练期间，

低秩表示，加速近邻梯度法function [A_hat,E_hat,numIter,ca,e] = proximal_gradient_rpca(D, lambda,... maxIter, tol, lineSearchFlag, ... continuationFlag, eta, mu, outputFileName )

基于RISCV64果核处理器的卷积神经网络加速器研究.zip

eBoostr是一款强大的系统内存增强软件，eBoostr可以利用U盘作为额外的内存，最大幅度的增加系统内存的读写效率，它甚至可以记忆读取内存最为频繁的程序，为其单独开辟高优先级的内存区域，供其优先使用。eBoostr可以适应电脑不断变化的需求，确保系统运行的更加顺畅！ eBoostr 4.5.0.575安装使用说明 下载解压后，首先运行【eBoostr.exe】安装，安装完成后，不要重启电脑，关闭安装程序，运行【Kill Process.bat】，然后将文件夹【Fix】内的破解补丁复制到安装文件夹内进行覆盖，重启电脑即可。 ========================================================================= Primocache 和 eboostr 的比较 这两者都是通过内存来加速磁盘的，但是原理上有很大区别，在不同环境中的使用效果也不同。 Primocache第一次读取数据时没有加速，第二次调用同一数据时才有加速，其效应是慢慢体现的。一旦关机又重头来过，所以天天关机，加速效果不明显，击中率才个数位。大多数文件并不会反复调用。eboostr是在开机时将常用文件一次性调入缓存，击中率相对就高很多。缓存越大，击中率越高，4G缓存开机就80%，1G缓存开机击中30%左右。 eboostr加速效果超过Primocache，其不足之处：eboostr开机就占用了全部的缓存空间，适合大内存，最多可设定4G的内存空间。只有缓读，没有缓写。因此Primocache、PrimoRamdisk、Eboostr三者结合使用为好。 1，PrimoRamdisk设立RAM盘,将系统和软件的\temp文件放在上面，也可以让虚拟内存设在上面。 2，eboostr设立不超过4G的内存作为缓存区，设满4096会出错，最多4095M。 3，Primocache设立缓写，以加速写盘（缓几秒钟），或者减少SSD写盘来保护SSD（缓几小时或永久）。

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主要介绍了Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能,结合实例形式分析了Python使用pyCUDA进行GPU加速并行计算的原理与相关实现操作技巧,需要的朋友可以参考下