Linux Kernel核心中文手册.chm Kernel核内学习 Kernel内核分析

1.熟悉Matlab内置线性规划函数的使用 2.对Iris数据集中的数据求取协方差和相关性系数矩阵。并对该数据集做KL变换。 3.随机产生100组数据，每组数据有25个点，数据点为函数sin(2*pi*x)加上高斯噪声，使用Ridge回归对不同的lambda值进行7阶多项式拟合。 4.实现感知机的原始形式算法和对偶形式，证明数据可分性 5.实现一个朴素贝叶斯分类器，并使用课堂中的数据测试，最后加入拉普拉斯平滑，查看输出有什么变化。 6.使用3 中产生的数据，使用CART方法生成一个回归树。 7

翻译的NVDLA 加速引擎的文档，学习交流，一块进步！PU cPU Microcontroller DRAM AVULA NVD_A DODI SFAMI Small NVDLA system Large"NVDLA system 小NDLA模型 小型 NVDLA模型在以前不可行的领域开辟了深度学习技术。此模型非常适合对成本因素 比较敏感的物联网(IoT)类设备、A丨以及面向自动化的系统领域。这些系统具有明确的应 用方向,其成本、面积和功率是主要注意事项。通过N√DLA可配置实现资源节约(在成本

形态学操作是对图像形状进行的操作，一般情况下是对二值化图像进行的操作，两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀。 腐蚀 腐蚀操作很容易理解，与生活中的腐蚀意义一样，生活中的东西在腐烂的时候，总是会从边缘开始由外向内腐蚀。就是这个意思。 原理 使用卷积核遍历图像像素值，以卷积核的中心为中心，如果与卷积核对应的像素值全为1（即全是白色），像素值就保持不变。否则与卷积核对应的像素值就全变为0。也就体现出了边缘都被腐蚀掉的情形。 从图中很容易看出腐蚀的过程。前景区被腐蚀掉。 构造函数： cv2.erode(