baggthurman的部落格

前言 - 只想喝棕色茶，不想聽故事！這您可以理解完整的茶茶葉過程。

燒水、洗茶具、溫杯、投茶、投水、洗茶、投水、出湯、品茶、洗茶具、收好茶具。這很複雜。

連衣裙的搭配一直是網友們熱議的話題之一。如果想輕鬆穿出流感，不僅要瞭解單品的顏色和款式，還要學會在穿的時候選擇一件經典而多才多藝的連衣裙，再隨意搭配就足夠了。建議參考各大品牌和明星。

劉雯這條裙子很簡單。黑色連衣裙搭配針織襯衫在燈光下會顯得非常透明。酷暑奚夢瑤搭配一雙涼鞋再合適不過了，穿著簡單的印花圓領T和同色寬鬆外套，一雙彩色運動鞋非常吸引人。

（micro機電系統）麥克風是一種提供高保真音感的微型器件，體積小，可以緊密集成在電子產品中，如智能手機、智能音箱、耳機等電子消費品中。目前，麥克風不僅可以記錄一般環境聲，還具有個人體驗聲、主動降噪、指向（聚束）和語音識別等功能。這些音頻功能可以通過增加設備的麥克風數量來實現。例如，有六款無線麥克風最新的智能手機。其優異的業績使得麥克風的應用範圍廣市場需求量較大。

什麼是電容麥克風 它是如何工作的

TinyML集合數據並雲訓練與傳統機器學習，最大差異是模型訓練後階段模型的優化和部署。麥克風TinyML為了適應嵌入式終端的有限計算資源，“深度壓縮”必須“深度壓縮”，其通常包括模型蒸餾，量化（編碼），編碼（編碼）3進程，然後還將編譯部署到終端。

TinyML模型生成過程   模態精餾的目的是使模型更緊湊，並且記憶體較少，包括修剪和知識蒸餾兩種方法。 Twig嘗試去除對神經元輸出預測影響較小神經元，網路重新訓練並微調剪枝後。 通過複製大網絡的輸出路徑簡化了小網路，並且從而簡化了模型。

TinyML的爆發是物聯網路的直接數據的需求。 麥克風據全球移動通信系統協會（GSMA）和此處填寫不需要偽原創的詞語，一行一個（IDC）報告的報告，估計2019年2025年全球物聯網連接總數將從到246億，全球物聯數據將達到163ZB，機器學習分析數據將增加至初始100次，達到1.4ZB。近年來，由於物聯網連接總數將從和硬體處理能力的增加，“末端側機器學習演算法”增加側機器學習演算法“生長，並且TinyML出生。通常，機器學習是在雲中執行數據存儲，訓練和推理操作。然而，這種方法在物聯網領域中是無效的：

能量消耗。 WLAN尺寸小，分佈廣，數量廣泛。通常，提供電池，大量即時數據傳輸將的消耗量大，無線麥克風使得“低功率”物聯網形等同於。 申請延遲。在計算過程中，數據傳輸在雲中產生某個延遲，並且不保證數據的即時。在某些情況下，這是致命的，特別在一些大的生產方案中，第二延遲會導致巨大的經濟損失。 隱私性洩漏風險。在數據傳輸和雲存儲過程中，存在洩漏物聯網連接總數將從的風險，“最終智能”可以減少這種風險。 帶寬與儲存廢物。 常規機器學習在90中，無效數據佔據大部分傳輸帶寬和雲存儲空間，導致浪費的巨大資源。

毫無疑問，TinyML將大大擴展內置申請機器學習。 從那時，從那時，麥克風機器學習，不僅在雲中超級電腦，而且可以隱藏在可以忽略的許多電子元件上。嵌入式應用程式不再限於簡單的信號處理，但“感覺”“感覺”和“在世界上”看到“。

物聯當網路數據溶解時，物聯終端是“快樂煩惱”。物聯網體系結構知道收集感知數據，並且處理並被發送到“雲”，通過雲平臺統一實現數據存儲，可視化和決策，人工智望和機器學習。然而，物聯和對數據實時性需要持續改進。無線麥克風傳統物聯架構存在高功耗，高應用延遲和現場著陸和應用擴展的數據安全風險物聯的問題。