【AI系统】卷积操作原理
本文详细介绍了卷积的数学原理及其在卷积神经网络（CNN）中的应用。卷积作为一种特殊的线性运算，是CNN处理图像任务的核心。文章从卷积的数学定义出发，通过信号处理的例子解释了卷积的过程，随后介绍了CNN中卷积计算的细节，包括卷积核、步长、填充等概念。文中还探讨了卷积的物理意义、性质及优化手段，如张量运算和内存布局优化。最后，提供了基于PyTorch的卷积实现示例，帮助读者理解和实现卷积计算。
深度学习环境搭建笔记(一)：detectron2安装过程
这篇博客文章详细介绍了在Windows环境下，使用CUDA 10.2配置深度学习环境，并安装detectron2库的步骤，包括安装Python、pycocotools、Torch和Torchvision、fvcore，以及对Detectron2和PyTorch代码的修改。
134_边缘推理：TensorFlow Lite - 优化移动端LLM部署技术详解与实战指南
在人工智能与移动计算深度融合的今天，将大语言模型(LLM)部署到移动端和边缘设备已成为行业发展的重要趋势。TensorFlow Lite作为专为移动和嵌入式设备优化的轻量级推理框架，为开发者提供了将复杂AI模型转换为高效、低功耗边缘计算解决方案的强大工具。随着移动设备硬件性能的不断提升和模型压缩技术的快速发展，2025年的移动端LLM部署已不再是遥远的愿景，而是正在成为现实的技术实践。
e - 一个神奇的存在
本文介绍了数学常数e，即自然对数的底，约等于2.71828，由欧拉命名。e是一个无限不循环小数，可通过级数1 + 1/n!表示。e在数学、物理、工程和计算机科学等领域有广泛应用，尤其在微积分、复利、概率统计和算法分析中扮演关键角色。它是自然界和科学研究中的基本概念。