SOM
  • 2024-07-04AI算法04-自组织映射神经网络Self-Organizing Map | SOM
    自组织映射神经网络自组织映射(SOM)或自组织特征映射(SOFM)是一种类型的人工神经网络(ANN),其使用已训练的无监督学习以产生低维(通常为二维),离散的表示训练样本的输入空间,称为地图,因此是一种减少维数的方法。自组织映射与其他人工神经网络不同,因为它们应用竞争学习而不是纠错学习(例如
  • 2024-07-04logstach 8.6.2输出到mongo 6
     logstach官网下载:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases1、查看logstach有没有自带输出到mongo的插件,到logstach安装目录/bin下cd/data/logstash-8.6.2/bin/./logstash-pluginlist--verbose2、没有自带输出到mongo的插件就安装./logstash-plugininsta
  • 2024-06-04超级真实的点球大战模拟器(PVC)
    #include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;intsom=0,wom=0,lom=0;intdqdz(){ srand(time(0)); charm,mp; intdb=0,df=0,j; ints=5; intmz=0,ml=0,mr=0; som++; for(inti=1;i<=s;i++) { if(db+s-i<df) { cout<<"机器人获胜!&quo
  • 2024-05-17jenkinsfile流水线
     参考:https://blog.csdn.net/wx17343624830/article/details/136906665参考:https://blog.csdn.net/Step_By_XXX/article/details/131470414pipeline{agentanytools{maven'Maven-3.9.6'}parameters{gitParameterbranchFilter:
  • 2024-04-29深度对比!瑞芯微RK3562J比RK3568J好在哪里?
    作为瑞芯微的明星产品——RK3568J,凭借其出色的性能及丰富的外设接口成为国内众多工业客户的最佳选择。 随着RK3568J的大规模应用,很多客户开始针对RK3568J的价格偏高、功耗偏高等问题提出了新的需求——寻找在性能和接口基本保持不变的情况下,能有效降低产品成本、功耗的方案。因
  • 2024-04-26R语言银行信用数据SOM神经网络聚类实现可视化
    原文链接:http://tecdat.cn/?p=3231原文出处:拓端数据部落公众号  当今社会,“信用”越来越多的人们关注个人或企业,有望获得最高的信用评分,以享受更多的信贷额度,更优惠的利率。 那么我们如何评分信用,并使我们的客户可视化?自组织地图( SOM )是一种无监督的数据可视化技术,可用
  • 2023-12-10《网络空间安全导论》第5周学习总结 20232323郭旗
    教材学习内容总结 教材学习中的问题和解决过程问题:对非结构信息自组织聚合表达技术理解不够清晰解决方法:学问AI非结构信息自组织聚合表达技术,也称为自组织映射(Self-OrganizingMap,SOM)技术,是一种常用的无监督学习方法,可以将高维度的非结构化信息聚合到一个二维或者更高维
  • 2023-12-01核心板选型,ARM嵌入式核心板SOM有哪些可以选?
    随着信息技术的发展,嵌入式技术日渐普及,嵌入式核心板在通讯、网络、工控、医疗、电子等领域发挥着越来越重要的作用。本文小编给您介绍嵌入式核心板的有哪些选择? ARM嵌入式核心板高性能:ARM处理器在低功耗的情况下能提供出色的计算性能,适用于各种复杂的应用场景;低功耗:ARM架
  • 2023-09-17Xines广州星嵌全新FPGA开发板—OMAPL138/C6748 DSP+ARM+FPGA
    1  开发板简介    XQ138F-EVM是一款基于广州星嵌TIOMAP-L138(浮点DSPC6748+ARM9)+XilinxSpartan-6FPGA核心板SOM-XQ138F设计的开发板,它为用户提供了SOM-XQ138F核心板的测试平台,用于快速评估SOM-XQ138F核心板的整体性能。 XQ138F-EVM底板采用沉金无铅工艺的四层板设计
  • 2023-09-15Xines广州星嵌全新FPGA开发板—OMAPL138/C6748 DSP+ARM+FPGA
    1  开发板简介    XQ138F-EVM是一款基于广州星嵌TIOMAP-L138(浮点DSPC6748+ARM9)+XilinxSpartan-6FPGA核心板SOM-XQ138F设计的开发板,它为用户提供了SOM-XQ138F核心板的测试平台,用于快速评估SOM-XQ138F核心板的整体性能。 XQ138F-EVM底板采用沉金无铅工艺的四层板设
  • 2023-07-27【创龙全国产T3核心板】赋能工业领域新发展
    在工业5.0时代浪潮持续推进并具备确定性的时代背景下,工业领域创新升级的需求日益增长,为满足各种工业环境下的应用需求,面向工业领域,创龙科技推出了基于全志T3处理器的元器件全国产化工业级核心板——SOM-TLT3以及SOM-TLT3-B。SOM-TLT3 SOM-TLT3-B   创龙T3核心板有邮
  • 2023-06-05缩小50%,Mini版T3/A40i核心板,让您的设备更小巧!
    小尺寸核心板给用户带来何种价值?创龙科技常收到用户对于小尺寸核心板的需求反馈,尤其在电力数据采集器、电力DTU、电力通讯管理机、运动控制器、工业HMI、工业网关等工业设备中。小尺寸核心板3大优势将帮助用户终端产品灵巧应用,其分别体现在终端产品的外观、硬件设计、可靠性
  • 2023-06-05基于NXP i.MX 8M Mini的开发板
    1核心板简介创龙科技SOM-TLIMX8-B是一款基于NXPi.MX8MMini的四核ARMCortex-A53+单核ARMCortex-M4异构多核处理器设计的高端工业级核心板,ARMCortex-A53(64-bit)主处理单元主频高达1.6GHz,ARMCortex-M4实时处理单元主频高达400MHz。处理器采用14nm最新工艺,支持1080P60H.2
  • 2023-04-14使用自组织映射神经网络(SOM)进行客户细分|附代码数据
    全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=18726最近我们被客户要求撰写关于自组织映射神经网络(SOM)的研究报告,包括一些图形和统计输出。自组织_映射神经网络(SOM)是一种无监督的数据可视化技术,可用于可视化低维(通常为2维)表示形式的高维数据集。在本文中,我们研究了如何使用R创建用于客户细
  • 2023-01-25人工智能算法进阶:SOM聚类的应用
    OM即自组织映射,是一种用于特征检测的无监督学习神经网络。它模拟人脑中处于不同区域的神经细胞分工不同的特点,即不同区域具有不同的响应特征,而且这一过程是自动完成的。SO
  • 2022-12-27R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析|附代码数据
    原文链接:http://tecdat.cn/?p=19077最近我们被客户要求撰写关于SOM的研究报告,包括一些图形和统计输出。自组织映射 (SOM)是一种工具,通过生成二维表示来可视化高维数据中的
  • 2022-11-10R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析|附代码数据
    原文链接:http://tecdat.cn/?p=19077自组织映射 (SOM)是一种工具,通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式,在高维结构中显示有意义的模式 ( 点击文末“阅读原文”获取完整
  • 2022-09-30水声通信软件无线电OMAP平台的硬件设计与实现
    水声通信作为水下唯一远距离无线通信方式,是实现水下综合信息感知与信息交互的主要手段。而水声信道的时延、多普勒双重扩展以及时变特性给高速率高可靠性通信带来了极大的
  • 2022-09-30基于C6748 +FPGA 测角测距连续波雷达的目标检测方法及其平台设计
    调频连续波雷达具备成本低、时带积大、信号能量高、抗背景杂波能力强、便于携带等优势,在特种测量、检测与安防中发挥了巨大的作用。在连续波雷达的诸多技术中,提高测量精度
  • 2022-09-30基于TI C6748+ SPARTAN6的多核异构评估板解决方案
    1评估板简介基于TITMS320C6748定点/浮点DSPC674x+XilinxSpartan-6FPGA处理器;ØDSP与FPGA通过uPP、EMIFA、I2C总线连接,通信速度可高达228MByte/s;ØDSP