我在STM32单片机上跑神经网络算法—CUBE-AI
为什么可以在STM上面跑人工智能？简而言之就是通过X-Cube-AI扩展将当前比较热门的AI框架进行C代码的转化，以支持在嵌入式设备上使用，目前使用X-Cube-AI需要在STM32CubeMX版本7.0以上，目前支持转化的模型有Keras、TF lite、ONNX、Lasagne、Caffe、ConvNetJS。Cube-AI把模型转化为一堆数组，而后将这些数组内容解析成模型，和Tensorflow里的模型转数组后使用原理是一样的。
深度学习中的图像识别技术：从理论到实践
【9月更文挑战第17天】在深度学习的浪潮中，图像识别技术以其惊人的准确率和广泛的应用前景，成为了科技领域的一颗耀眼之星。本文将通过浅显易懂的语言，带你走进图像识别的世界，探索其背后的原理，并通过实际代码示例，展示如何运用深度学习框架实现简单的图像分类任务。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中获益。
利用AI技术进行图像识别的探索之旅
【10月更文挑战第21天】本文主要介绍了如何运用人工智能技术进行图像识别。通过深入浅出的解释，让读者对AI图像识别有更深入的理解。同时，文章还提供了一些代码示例，帮助读者更好地理解和应用这些技术。