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標(biāo)簽 > 函數(shù)
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基于stm32單片機(jī),F(xiàn)LASh先擦后寫的函數(shù)分析案例
void FLASH_WriteByte(u32 addr ,u16 flashdata1) { FLASH_Status FLASHsta...
2018-10-18 標(biāo)簽:flash函數(shù)stm32單片機(jī) 3326 0
如果我們定義一個(gè)數(shù)組int array[10]={12,1,6,4}.可知只對(duì)數(shù)組的前四項(xiàng)賦值,那么后面沒(méi)有賦值的元素默認(rèn)為0.但如果該數(shù)組沒(méi)有賦初值,...
數(shù)學(xué)推導(dǎo)+純Python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法
跟上一講寫線性模型一樣,在實(shí)際動(dòng)手寫之前我們需要理清楚思路。要寫一個(gè)完整的邏輯回歸模型我們需要:sigmoid函數(shù)、模型主體、參數(shù)初始化、基于梯度下降...
2018-10-16 標(biāo)簽:函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)Python 2934 0
在Windows平臺(tái)使用QEMU運(yùn)行RT-Thread動(dòng)態(tài)模塊
下載 RT-Thread 動(dòng)態(tài)模塊工具庫(kù) rtthread-apps,rtthread-apps 的 tools 目錄放置了編譯動(dòng)態(tài)模塊需要使用到的 P...
當(dāng)前的AI還不擅長(zhǎng)處理哪些種類的問(wèn)題?
精靈寶可夢(mèng)則是一個(gè)開(kāi)放世界游戲,這意味著,任意給定時(shí)刻都有大量選擇。簡(jiǎn)單的向上、向下、向左、向右無(wú)法有效計(jì)算分支因子數(shù)量。相反,我們需要查看下一個(gè)有意義...
激活函數(shù)如何隱式地改變傳入網(wǎng)絡(luò)層的數(shù)據(jù)分布,進(jìn)而影響網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化過(guò)程
你可以自己試驗(yàn)一下。我試了很多次,從來(lái)沒(méi)能得到一個(gè)數(shù)量級(jí)大于10-18的數(shù)。如果這個(gè)值是神經(jīng)元A的梯度表達(dá)式中的一個(gè)因子,那么梯度幾乎就等于零。這意味著...
2018-10-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)深度學(xué)習(xí) 3557 0
numpy的數(shù)組對(duì)象除了一些常規(guī)的屬性外,也有幾個(gè)類似轉(zhuǎn)置、扁平迭代器等看起來(lái)更像是方法的屬性。扁平迭代器也許是遍歷多維數(shù)組的一個(gè)簡(jiǎn)明方法,下面的代碼給...
2018-10-11 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)函數(shù) 4298 0
深入淺出地介紹了牛頓法、動(dòng)量法、RMSProp、Adam優(yōu)化算法
通常情況下,我們使用低學(xué)習(xí)率來(lái)應(yīng)對(duì)這樣的反復(fù)振蕩,但在病態(tài)曲率區(qū)域使用低學(xué)習(xí)率,可能要花很多時(shí)間才能達(dá)到最小值處。事實(shí)上,有論文報(bào)告,防止反復(fù)振蕩的足夠...
2018-10-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 3.3萬(wàn) 0
Explore new breakthroughs in hardware-based counterfeit and IP authenticatio...
2018-10-10 標(biāo)簽:maxim函數(shù)安全認(rèn)證器 2391 0
一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代6D姿態(tài)匹配的新方法
在本文工作中,作者提出了DeepIM——一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代6D姿態(tài)匹配的新方法。給定測(cè)試圖像中目標(biāo)的初始6D姿態(tài)估計(jì),DeepIM能夠給出相對(duì)S...
2018-09-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像函數(shù) 4155 0
初始化權(quán)重時(shí),我們?cè)趽p失曲面的A點(diǎn)。我們首先要做的,是檢查一下,在x-y平面上的所有可能方向中,沿著哪個(gè)方向移動(dòng)能帶來(lái)最陡峭的損失值下降。這就是我們需要...
2018-09-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)深度學(xué)習(xí) 5463 0
如果在黎曼猜想中,出現(xiàn)的常數(shù)不是1/2,而是圓周率,那會(huì)讓我覺(jué)得這個(gè)事情要優(yōu)美一些?,F(xiàn)在出現(xiàn)的卻是1/2,這無(wú)疑讓人覺(jué)得黎曼猜想不是一個(gè)涉及到宇宙本質(zhì)的...
160年未解之謎數(shù)學(xué)難題“黎曼猜想”被證明
黎曼猜想最初于 1859 年由德國(guó)數(shù)學(xué)家波恩哈德·黎曼提出。簡(jiǎn)單說(shuō),就是根據(jù)一個(gè)重要的數(shù)學(xué)公式,能夠畫出無(wú)窮多個(gè)點(diǎn)。黎曼猜測(cè)說(shuō),這些點(diǎn)有一定的排列規(guī)律,...
2018-10-04 標(biāo)簽:函數(shù)數(shù)學(xué) 1.3萬(wàn) 0
機(jī)泵群智能監(jiān)測(cè)預(yù)知維修系統(tǒng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理模塊研究
MATLAB中的大多數(shù)函數(shù)都是基于MATLAB的數(shù)學(xué)庫(kù)函數(shù),若數(shù)學(xué)庫(kù)中沒(méi)有需要的函數(shù),則通過(guò)編寫.m文件,并調(diào)用數(shù)學(xué)庫(kù)中相應(yīng)的函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。Matlab的...
磨削溫度場(chǎng)的計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)的應(yīng)用研究
磨削是一種應(yīng)用廣泛的精密加工方法。在對(duì)磨削加工的研究中,由于對(duì)加工機(jī)理的認(rèn)識(shí)有限,因此對(duì)磨削加工過(guò)程的實(shí)際調(diào)整多數(shù)是靠試湊法(即憑操作者所積累的大量經(jīng)驗(yàn)...
2019-10-11 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)仿真函數(shù) 2606 0
簡(jiǎn)要介紹einsum表示法的概念,通過(guò)真實(shí)例子展示了einsum的表達(dá)力
如果你像我一樣,發(fā)現(xiàn)記住PyTorch/TensorFlow中那些計(jì)算點(diǎn)積、外積、轉(zhuǎn)置、矩陣-向量乘法、矩陣-矩陣乘法的函數(shù)名字和簽名很費(fèi)勁,那么ein...
2018-10-04 標(biāo)簽:函數(shù)深度學(xué)習(xí) 1.3萬(wàn) 0
COMSOL軟件使用技巧:內(nèi)置常數(shù)和參數(shù)說(shuō)明
可以從“模型開(kāi)發(fā)器”訪問(wèn)三種不同類型的常數(shù):內(nèi)置的數(shù)學(xué)和數(shù)值常數(shù)、內(nèi)置物理常數(shù)及參數(shù)。參數(shù)是用戶定義的常數(shù),可隨參數(shù)掃描而發(fā)生變化。常數(shù)是標(biāo)量值。下表列...
MCU(如: 基于Cortex V6M 的Cortex M0+ 等) Code 通常運(yùn)行在內(nèi)嵌Flash 中。 在某些特定應(yīng)用場(chǎng)合,需要將部分函數(shù)運(yùn)行于...
什么是概率分布?我們?yōu)楹握務(wù)摵瘮?shù)?
在上面的投擲六面骰的例子中,只有六種可能的結(jié)果,所以我們可以在一個(gè)表格中寫下整個(gè)概率分布。但在很多場(chǎng)景中,結(jié)果的數(shù)量可能很大,用表格羅列會(huì)很枯燥乏味。更...
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