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K210单片机上的20类分类模型及其实现代码

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简介:
本项目在K210单片机上实现并展示了二十种不同类型的机器学习分类模型,包括但不限于逻辑回归、支持向量机和随机森林等,并提供了完整的源代码。 该工程旨在使用ncc工具箱将.tflite模型转换为kmodel模型,并在K210单片机上执行20类物体分类任务。硬件设备是Sipeed Maix Dock开发板,软件包括MaixPy IDE、NNCase Converter v0.1.0 RC5(用于模型转换的工具)、一个包含20类yolo模型的.tflite文件以及使用说明文档。

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  • K21020
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    本项目在K210单片机上实现并展示了二十种不同类型的机器学习分类模型,包括但不限于逻辑回归、支持向量机和随机森林等,并提供了完整的源代码。 该工程旨在使用ncc工具箱将.tflite模型转换为kmodel模型,并在K210单片机上执行20类物体分类任务。硬件设备是Sipeed Maix Dock开发板,软件包括MaixPy IDE、NNCase Converter v0.1.0 RC5(用于模型转换的工具)、一个包含20类yolo模型的.tflite文件以及使用说明文档。
  • 关于遥感影像监督、非监督
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    本项目聚焦于遥感影像分析中的监督与非监督分类方法,包括支持向量机、决策树等监督学习算法及K均值聚类等非监督技术,并提供详尽的Python代码示例。 该文章详细论述了主要的图像分类算法及其C语言实现,并提供了丰富实用的内容,对于遥感图像处理的学习者来说非常有帮助。
  • S57
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    本文探讨了S57标准及其数据结构,并提供了实现该标准所需的关键源代码示例,帮助开发者理解和应用海洋图领域的国际规范。 S57类和实现源代码包括一个ISO 8211源文件,能够读取标准电子海图000文件。
  • BERT.zip
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    该资源为基于BERT预训练模型实现文本分类任务的Python代码包,适用于自然语言处理相关研究与开发工作。包含详细的文档说明和示例数据集。 本段落介绍了使用BERT与BiLSTM结合的方法进行菜品正负分类及情感分析的研究。这种方法能够有效地对餐饮评论中的正面或负面情绪进行识别,并应用于各类菜系的评价体系中,为餐厅改进服务、提高顾客满意度提供了数据支持和参考依据。通过深度学习技术的应用,该研究在自然语言处理领域展现出了良好的应用前景和发展潜力。
  • K210物件.zip
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    K210物件分类是一个基于K210人工智能加速器的项目资源包,内含用于物体识别与分类的人工智能模型和代码示例。通过机器学习技术,帮助用户轻松实现各类物体的自动识别功能。 k210物体分类.zip
  • CIFAR10数据集问题Python
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    本段Python代码实现了在CIFAR-10数据集上进行十类图像分类的问题,适用于初学者理解和实践卷积神经网络的基础应用。 基础科研训练1使用CIFAR10数据集复现十分类问题的Python代码需要Pytorch环境。
  • STC差异详解
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    本文章深入解析了各类STC单片机之间的区别与特点,旨在帮助读者更好地理解并选择适合自己的型号。 最近有太多的人对“单片机系列”存在疑问了。也就是说,很多人都在问STC12C2052和STC12C4052两个型号有什么区别。虽然每款STC单片机的数据手册里都有详细的介绍,但是现代社会人们都很急躁,并没有时间仔细阅读数据手册。因此我决定写一篇文章来解答这些问题。 首先需要了解的是,STC单片机是美国一家公司生产的单片微型计算机,广泛应用于各种电子设备和控制系统中。其产品系列多样,每个系列都有自己独特的特性和应用领域。以下是对不同系列的详细介绍: 1. 系列区分: - 89系列:这是早期的产品,与AT89系列兼容,适用于传统项目,并且具有12T(时钟周期)的特点。 - 90系列:基于89系列改进而来,提供了一些额外的功能和优化。 - 10和11系列:这两个系列是单片机的典型代表,采用的是1T(时钟周期),性价比高。它们包含PWM、4态IO接口以及EEPROM功能,并且不支持ADC(模数转换器)。 - 12系列:这是STC的主要产品线之一,拥有更强大的内置特性如ADC等,适合需要更多高级功能的应用场景。 - 15系列:这个最新的系列产品最大特点是内置了高精度RC时钟模块,无需外部晶振即可工作。 2. 型号解读: - 字母CFLEL代表单片机的工作电压。C和F表示支持5V供电;而LE和L则意味着3V电源。 - 数字如“20”、“40”,在STC12C2052与STC12C4052中分别对应内部Flash存储器容量为2KB及4KB大小。 - 后缀AD表示该型号具备ADC功能;S2则代表拥有两个串行通信接口。 3. 功能与选型: - 相同系列的单片机,例如STC12C2052AD和STC12C4052AD,在功能上是一样的,只是Flash容量有所区别。因此它们可以使用相同的头文件(如STC12C2052AD.h)。 - 数据手册通常覆盖同一系列的所有型号,便于开发者查阅和编程。 - 系列名中的数字“5A”在像STC12C5A60S2或STC12C5A32S2这样的型号中表示系列标识,并不反映具体功能;而60、32则代表Flash容量。 4. 选型指南: - 如果需要了解所有型号和系列之间的关系,可以参考STC公司的选型指南。它提供了详细的对比表,帮助开发者根据项目需求选择最合适的单片机类型。 在挑选适合自己的STC单片机时,请考虑项目的具体要求,比如工作电压、内存大小、是否需要用到ADC功能或串口数量等因素。理解型号命名规则可以帮助快速识别和比较不同型号之间的差异,并做出最佳的选择。同时,使用正确的头文件并参照相应数据手册可以提高开发效率。
  • 基于PythonKOA-CNN-GRU自注意力多特征预测
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    本研究提出了一种结合KOA-CNN-GRU与自注意力机制的新型多特征分类预测模型,并提供了基于Python的详细代码实现,旨在提升复杂数据集上的预测精度和效率。 本段落详细介绍了使用Python实现KOA-CNN-GRU-SelfAttention模型进行多特征分类预测的方法及其应用场景。首先概述了项目背景、目标及面临的挑战,并重点讲述了该架构的模块化设计方案,包括K-means Optimal Aggregation (KOA) 特征优化、CNN局部特征提取、GRU时序建模以及SelfAttention全局依赖建模四大核心技术。此外,文中还讨论了模型的特点与优势及其应用领域,并提供了代码示例以展示分类效果。 该模型的学术价值在于它提供了一套高效的多特征分类解决方案,并强调了其实际应用前景及潜在的技术进步。本段落适用于对深度学习尤其是多特征分类感兴趣的科研人员、研究生、算法工程师及相关从业者阅读和参考。 本模型适用场景广泛,例如在医疗健康领域的病情预测,在金融机构的风险评估,在制造业中的产品质量检测以及教育科技领域内的学业成绩预估等方面都有很好的表现。使用者可以通过构建自己的KOA-CNN-GRU-SelfAttention系统来优化现有业务流程中数据分析的方式,提高工作效率与准确性。 文章还提供了从数据处理到结果评估的具体操作指南和技术细节,使读者能够根据所提供的实例快速入门并实践这套先进的分类预测工具。同时鼓励研究人员探索更多可能性,将该框架推广至不同的应用场景当中,从而为各行各业带来更精确的服务和支持。
  • 课程习题答案
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    《模式分类课程上机题代码及习题答案》是一本提供给学习模式分类课程的学生使用的实践指导书,包含丰富的编程练习、源码和解析,有助于学生加深对理论知识的理解与应用。 Duda《模式分类》的Matlab源代码和答案提供了该书相关问题的具体实现方法和技术细节。这些资源可以帮助学习者更好地理解和应用书中介绍的概念与算法。
  • 基于词袋与SVM
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    本项目采用词袋模型结合支持向量机(SVM)算法实现高效准确的图像分类功能。通过Python编程语言进行开发,适用于计算机视觉和机器学习领域的研究及应用实践。 利用词袋模型和SVM进行图片分类的代码可以实现对图像的有效处理与分类任务。该方法首先通过提取图像特征构建词汇表,并使用支持向量机算法完成后续的分类工作,是一种广泛应用于计算机视觉领域的技术手段。