编码器专题
稀疏自编码器tensorflow
自编码器是一种无监督机器学习算法，通过计算自编码的输出与原输入的误差，不断调节自编码器的参数，最终训练出模型。自编码器可以用于压缩输入信息，提取有用的输入特征。如,[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,0,1,0],[0,0,0,1]四比特信息可以压缩成两位,[0,0],[1,0],[1,1],[0,1]。此时，自编码器的中间层的神经元个数为2。但是，有时中间隐藏层的神经元
TMC5271/TMC5272 支持使用编码器进行闭环位置控制
ADI-Trinamic推出两款新芯片产品，TMC5272和TMC5271。TMC5272是一颗2.1V 至 20V，2 x 0.8ARMS双轴步进驱动芯片。而且封装好小，为36 WLCSP (2.97mm x 3.13mm)封装。它集成Stealthchop、Spreadcycle两种斩波模式；还集成加减速算法，可通过配置寄存器方式控制电机转速、方向、和位移。 应用场合：VR，注射泵输液泵，安防
【数据应用案例】使用时空自编码器检测视频异常事件
案例来源：@阿里巴巴机器智能 案例地址：https://mp.weixin.qq.com/s/rUuaaBI3McesED3VVVbsBw 1. 目标：识别视频中的异常事件（如车祸） 2. 难点：正例数据量远远小于负例，同时正例之间的差异性很大，因此难以采用有监督方法进行训练。传统解决方法是使用无监督方法为正常视频建模，然后将异常值视为异常事件。 3. 解决思路：
【STM32】通用定时器TIM（编码器接口）
本篇博客重点在于标准库函数的理解与使用，搭建一个框架便于快速开发 目录 前言 编码器接口简介 正交编码器 编码器接口配置 初始化IO口 输入捕获配置 编码器接口初始化 编码器接口测速代码 Encoder.h Encoder.c main.c 前言 建议先阅读这篇博客，理解定时器输入捕获的配置和旋转编码器的使用 【STM32】通用定时器TIM(输
x264 编码器 AArch64汇编系列：quant 量化相关汇编函数
quant x264_quant_init函数中初始化时指向不同的具体实现： 以4x4块量化为例 c 语言版本实现 4x4 块量化：quant_4x4 #define QUANT_ONE( coef, mf, f ) \
07：【江科大stm32】：编码器通过定时器测速
编码器通过定时器测速 编码器的转动方向不同，则输出波形的相位也不同。如下图所示： 编码器标准库的编程接口： ①Encoder.c文件的代码如下： #include "stm32f10x.h" // Device header//使用PA6（TIM3_CH1）和PA7（TIM3_CH2）进行编码器的输入void Encoder_Init(
NLP-生成模型-2014：Seq2Seq【缺点：①解码器无法对齐编码器（Attention机制）；②编码器端信息过使用或欠使用（Coverage机制）；③解码器无法解决OOV（Pointer机制）】
《原始论文：Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》 Seq2Seq模型是将一个序列信号，通过“编码&解码”生成一个新的序列信号，通常用于机器翻译、语音识别、自动对话等任务。 Seq2Seq(多层LSTM-多层LSTM)+Attention架构是Transformer提出之前最好的序列生成模型。 我们之前遇到的较为熟悉的序列问题，
深度学习-生成模型：Generation（Tranform Vector To Object with RNN）【PixelRNN、VAE(变分自编码器)、GAN(生成对抗网络)】
深度学习-生成模型：Generation（Tranform Vector To Object with RNN）【PixelRNN、VAE（变分自编码器）、GAN（生成对抗网络）】 一、Generator的分类二、Native Generator (AutoEncoder's Decoder)三、PixelRNN1、生成句子序列2、生成图片3、生成音频：WaveNet4、生成视频：Video
x264 编码器 AArch64汇编系列：DCT 变换相关汇编函数
DCT变换 在x264_dct_init函数中初始化具体的 dct 实现函数。 4x4 块DCT 变换 c 语言版本实现 4x4DCT 变换函数：sub4x4_dct。 pixel_sub_wxh 函数： 这个函数的作用是从两个像素块中减去一个像素块，得到差分值，这些差分值将用于DCT变换。参数： diff：指向存储结果差分值的数组的指针。i_size：差分值数组的宽度和高度，通常
x264 编码器 AArch64汇编系列：zigzag 扫描相关汇编函数
zigzag 在x264_zigzag_init函数中初始化具体的 zigzag 实现函数： 以scan_4x4为例 c 语言实现 4x4 变换块扫描：zigzag_scan_4x4_frame。 #define ZIGZAG4_FRAME\ZIGDC( 0,
数电知识复习3------编码器和译码器
目录 1.编码器类型 1.1 二进制编码器 1.2 二- 十进制编码器 1.3优先编码器 2.译码器的概念和类型 2.1 二进制译码器 2.2 3-8译码器 2.3 4-10译码器 2.4 数码显示译码器 1.编码器类型 1.1 二进制编码器 1.2 二- 十进制编码器 1.3优先编码器 2.译码器的概念和类型 2.1 二
变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）：深入理解与应用
变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）：深入理解与应用 在深度学习的广阔领域中，生成模型一直是研究的热点之一。其中，VAE（变分自编码器）作为AE（自编码器）的一种扩展，以其独特的优势在生成任务中展现了卓越的性能。本文将深入探讨VAE相对于AE的改进之处，并解析这些改进如何提升模型的生成能力和泛化性能。 一、引言 自编码器（Autoencoder, AE
9-6 编码器-解码器架构
正如我们在 9-5节中所讨论的， 机器翻译是序列转换模型的一个核心问题， 其输入和输出都是长度可变的序列。 为了处理这种类型的输入和输出， 我们可以设计一个包含两个主要组件的架构： 第一个组件是一个编码器（encoder）： 它接受一个长度可变的序列作为输入， 并将其转换为具有固定形状的编码状态。 第二个组件是解码器（decoder）： 它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列。 这被称为编码器
x264 编码器 AArch64汇编系列：运动补偿之MBtree相关汇编函数
x264_mbtree_propagate_cost_neon c 语言对应的实现函数： 函数参数： dst：指向int16_t类型的指针，用于存储传播成本的结果。propagate_in：指向uint16_t类型的指针，包含输入的传播成本。intra_costs：指向uint16_t类型的指针，包含帧内预测成本。inter_costs：指向uint16_t类型的指针，包含帧间预测成本。
＜PLC＞＜编码器＞汇川Eazy521系列PLC与欧姆龙增量编码器E6HZ-CWZ6C连接及读取实例
前言 本系列是关于PLC相关的博文，包括PLC编程、PLC与上位机通讯、PLC与下位驱动、仪器仪表等通讯、PLC指令解析等相关内容。 PLC品牌包括但不限于西门子、三菱等国外品牌，汇川、信捷等国内品牌。 除了PLC为主要内容外，PLC相关元器件如触摸屏（HMI）、交换机等工控产品，如果有值得记录的内容，也会添加进来。 环境配置 系统：windows 软件：PLC编程软件（依品牌而定，如博图）
x264 编码器 AArch64汇编系列：4x4 块帧内预测函数
x264_predict_4x4_h_aarch64 汇编函数原理分析 声明一个名为 predict_4x4_h_aarch64 的函数，export=1 标明将其导出，以便其他模块或程序可以调用；ldurb w1, [x0, #0*FDEC_STRIDE-1]：从寄存器 x0 指向的地址开始，减去1，表示向左偏移一个像素偏移量，然后加载该地址处的一个字节数据到 w1 寄存器的低8位，同时
密文域可逆信息隐藏与掩码自动编码器（MAE）
原文题目：Reversible data hiding in encrypted images based on pixel-level masked autoencoder and polar code Source: Signal Processing Authors: Zhangpei Cheng, Kaimeng Chen , Qingxiao Guan 发表年份：2024年
英特尔终止开发开源 H.265/HEVC 编码器项目
作为英特尔可扩展视频技术（SVT）计划的一部分，一直以来他们持续在开发 SVT-HEVC，这是一款 BSD 许可的高性能 H.265/HEVC 视频编码器，针对至强可扩展处理器和至强 D 处理器进行了优化。但最近他们改变了方向，该项目已正式终止。 随着SVT-AV1 2.2 的新版本发布，我对 SVT-HEVC 感到好奇，因为已经有一段时间没有看到任何新版本了，这是因为英特尔已经正式终止了 SV
seq2seq编码器encoder和解码器decoder详解
编码器 在序列到序列模型中，编码器将输入序列（如一个句子）转换为一个隐藏状态序列，供解码器生成输出。编码层通常由嵌入层和RNN（如GRU/LSTM)等组成 Token:是模型处理文本时的基本单元，可以是词,子词,字符等，每个token都有一个对应的ID。是由原始文本中的词或子词通过分词器（Tokenizer）处理后得到的最小单位，这些 token 会被映射为词汇表中的唯一索引 ID输入： 原始
认识org.apache.hadoop.io.compress解码器/编码器
认识org.apache.hadoop.io.compress解码器/编码器 编码器和解码器用以执行压缩解压算法。在Hadoop里，编码/解码器是通过一个压缩解码器接口实现的。因此，例如，GzipCodec封装了gzip压缩的压缩和解压算法。下表列出了Hadoop可用的编码/解码器。 压缩格式 Hadoop压缩编码/解码器 DEFLATE org.apache.hadoop.io
如何实现外部编码器轴和虚轴电子齿轮比例随动(汇川AM400PLC)
1、如何添加虚轴可以参考下面文章链接： 如何添加虚轴(AM400PLC)-CSDN博客文章浏览阅读2次。EtherCAT运动控制总线启用的时候，选择EtherCAT总线任务周期。选择好后，选择点击添加。https://blog.csdn.net/m0_46143730/article/details/139898985?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blo
RNN/LSTM/GRU/TRANFORMER/编码器解码器理解
编码器和解码器是一种框架,lstm和gru都是这个框架中对这一框架的不同实现 编码器与解码器是一种架构,一种思想,注意力也是一种思想,相互独立,只是二者可以结合以用来训练模型可以提升模型能力 rnn gru lstm是三种不同的模型 里面并没有注意力机制这回事 RNN中有编码器和解码器实现,为什么要重新使用gru定义解码器和编码器? 编码器和解码器是一种思想,工业界实现目前也仅仅使用一个,但是通过
为什么Transformer的编码器和解码器如此重要？一文带你读懂
Transformer 模型是一种基于自注意力（self-attention）机制的深度学习模型，最初是为了解决自然语言处理（NLP）中的序列到序列（sequence-to-sequence）任务而提出的，如机器翻译。Transformer 由编码器和解码器两部分组成，两者都基于相同的自注意力机制，但它们在功能和使用上有所不同。 编码器（Encoder） 编码器是Transformer模型中的