【Swift开发专栏】Swift与机器学习：构建智能应用
【4月更文挑战第30天】本文探讨了使用Swift开发机器学习应用，分为三个部分：机器学习基础（定义、类型及应用），Swift在机器学习中的作用（Swift for TensorFlow、Core ML及性能优势），以及实践技巧（数据预处理、特征工程、模型训练与部署、性能优化和用户界面集成）。通过学习，开发者能掌握构建智能应用的技能，利用Swift的性能和安全性提升应用效率。随着深入学习，开发者可探索更多高级特性和技术，如深度学习和复杂数据分析。
PyTorch与NLP：自然语言处理的深度学习实战
随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）作为其中的重要分支，日益受到人们的关注。PyTorch作为一款强大的深度学习框架，为NLP研究者提供了强大的工具。本文将介绍如何使用PyTorch进行自然语言处理的深度学习实践，包括基础概念、模型搭建、数据处理和实际应用等方面。
基于直方图的图像阈值计算和分割算法FPGA实现,包含tb测试文件和MATLAB辅助验证
这是一个关于图像处理的算法实现摘要，主要包括四部分：展示了四张算法运行的效果图；提到了使用的软件版本为VIVADO 2019.2和matlab 2022a；介绍了算法理论，即基于直方图的图像阈值分割，通过灰度直方图分布选取阈值来区分图像区域；并提供了部分Verilog代码，该代码读取图像数据，进行处理，并输出结果到"result.txt"以供MATLAB显示图像分割效果。