.1.7workspacebrowser和variableeditor窗口151.7.1workspacebrowser窗口151.7.2variableeditor窗口151.8命令行辅助功能与functionbrowser161.9help171.9.1helpbrowser181.9.2命令窗口查询帮助18第2章矩阵和数组202.1矩阵的创建与组合202.1.1创建简单矩阵202.1.2创建

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一、编程图表类（一）MatlabMatlab是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学

它提供了一种类似于Matlab的绘图接口，并且可以与NumPy等其他常用的科学计算库配合使用。Matplotlib能够创建各种类型的图形，包括折线图、散点图、柱

前一层的输出作为后一层的输入的逻辑结构，每一层神经元仅与下一层的神经元全连接，通过增加神经网络的层数虽然可为其提供更大的灵活性，让网络具有更强的表征能力，也就是说，能解决的问题更多，但随之而来的数量庞大的网络参数的训练

https://www.zhihu.com/question/27239198BackPropagation算法是多层神经网络的训练中举足轻重的算法。

原因很简单，stop只能用外部中断或者RTC唤醒，而串口中断属于内部中断从而无法唤醒单片机。

文章目录概念算法的思路概念反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。

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请根据以下51单片机系统电路图，完成以下任务1~任务4。

但是因为神经网络计算量太大了，用python效率不太够。后来用matlab写，matlab也比较方便，矩阵运算优化得很好，但

hpzwl.blog.csdn.net/article/details/136131310红胖子网络科技博文大全：开发技术集合（包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV、OpenGL、ffmpeg、OSG、单片机

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms#定义神经网络结构

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AlexNet（由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton共同设计）在架构上相对于早先的LeNet-5等浅层神经网络并没有显著增加代码行数，但其在深度学习领域的重要突破在于其对深层卷积神经网络的实际应用和验证

因为我个人的最终目的还是在深度学习上，所以一些深度学习和机器学习模块是必须要了解的，这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。

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原理:对蓝桥杯单片机板子上NE555电路进行频率测量时，不需要任何的配置，整个单片机测量频率的过程中，跟NE555芯片没什么关系，归根结底考察的还是定时/计数器。

一、前言07蓝桥杯单片机设计与开发_基础模块_串口通信-CSDN博客，承接上文，本文将继续介绍剩余蓝桥杯涉及模块（NE555以及超声波测距），为大家做出详细编程指导。

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客观题是数电模电+单片机基础知识的选择题，这里包括

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接下来的可以看一些在蓝桥杯单片机里面和NE555相关的电路：我们在使用NE555之前需要将P34和NET_SIG引脚用跳线帽接在一起，NE555就是一个可变频率脉冲发生器，在这里我们使用的定时器的计数功能来计算它的频率

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GPIO是单片机最基本的外设，任何其他外设都离不开GPIO。本文将详细讲解GPIO的内部的构造及其工作原理，并附以简单的程序以供初学者学习。

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STM32的GPIO介绍GPIO是通用输入/输出端口的简称，是STM32可控制的引脚。GPIO的引脚与外部硬件设备连接，可实现与外部通讯、控制外部硬件或者采集外部硬件数据的功能。以STM32F103ZET6芯片为例子，该芯片共有144脚芯片，包括7个通用目的的输入/输出口（GPIO）组，分别为GPIOA、GPIOB、GPIOC、GPIOD、GPIOE、GPIOF、GPIOG，同时每组GPIO口组有

GaussianMixtureModel，就是假设数据服从MixtureGaussianDistribution，换句话说，数据可以看作是从数个GaussianDistribution中生成出来的。实际上，我们在K-means和K-medoids两篇文章中用到的那个例子就是由三个Gaussian分布从随机选取出来的。实际上，从中心极限定理可以看出，Gaussian分布（也叫做正态(Normal)分

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