【吴恩达深度学习笔记】是一份针对吴恩达教授在Coursera平台上的深度学习课程的详尽笔记，旨在帮助已有一定编程基础和机器学习知识的计算机专业人士深入理解和应用深度学习技术。该课程分为5个部分，涵盖了深度学习的基础理论、实践技巧以及多种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。 课程的目标是让学生掌握深度学习的核心概念，通过实际项目将所学知识应用于解决现实问题，如医疗诊断、自动驾驶和自然语言处理等前沿领域。课程语言是Python，使用的开发框架是Google的TensorFlow，由吴恩达本人亲自授课，两位助教来自斯坦福大学计算机科学系。完成课程后，学生将获得Coursera颁发的深度学习专业证书。 笔记由黄海广博士组织翻译和整理，旨在弥补Coursera官方字幕的不足，方便学员学习。团队不断更新和完善笔记内容，以促进人工智能在国内的普及，且确保不损害原课程和吴恩达的商业利益。 课程强调了深度学习的重要性，将其比喻为现代的电力革命，认为AI将在各行各业发挥关键作用。吴恩达希望通过这些课程，培养全球范围内的AI人才，共同利用深度学习解决全球性的挑战，提升人类生活质量。 课程内容包括但不限于： 1. 深度学习基础：介绍深度学习的基本原理，如何构建神经网络。 2. 卷积神经网络（CNN）：用于图像识别和处理的网络结构。 3. 递归神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）：适用于序列数据处理，如自然语言处理。 4. 实践项目：包括医疗影像分析、自动驾驶技术、音乐生成等。 5. 深度学习工具和技巧：如优化算法Adam、Dropout正则化、BatchNorm以及权重初始化策略等。 此外，课程还邀请了行业内的深度学习专家分享见解，提供与行业实践相结合的视角，帮助学生将理论知识转化为实际能力。通过这门课程，学生不仅能掌握深度学习的理论知识，还能获得在实际工作中应用深度学习技术的实践经验。

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**FOC控制技术详解** **1. FOC（Field-Oriented Control）的本质与核心思想** FOC（Field-Oriented Control）是一种先进的电机控制策略，其核心思想是通过实时控制电机的定子磁场，使其始终与转子磁链保持90度的相位差，以实现最佳的转矩输出。这被称为超前角控制。电机的电角度用于指示转子的位置，以便在固定坐标系和旋转坐标系之间转换磁场，进而生成精确的PWM信号来控制电机。电角度的定义可以灵活，如轴与轴的夹角，主要目的是简化Park和反Park变换的计算。 **2. 超前角控制的原理** 超前角控制的关键在于使电机的磁通与转矩方向垂直，以获得最大的转矩。当转子磁场相对于定子磁场滞后90度时，电机的扭矩最大。因此，通过实时调整定子电流，使它超前于转子磁链90度，可以达到最优的扭矩性能。 **3. Clark变换** Clark变换是将三相交流电流转换为两相直轴（d轴）和交轴（q轴）的直流分量的过程，目的是将复杂的三相系统解耦为易于控制的两相系统。在Clark变换中，通过一定的系数（等幅值变换或恒功率变换）将三相电流转换为两相电流，使得电机的动态特性更易于分析和控制。 **3.1 数学推导** Clark变换的公式如下： \[ I_d = k(I_a - \frac{1}{\sqrt{3}}(I_b + I_c)) \] \[ I_q = k(\frac{1}{\sqrt{3}}(I_a + I_b) - I_c) \] 其中，\(k\) 是变换系数，等幅值变换时 \(k = \frac{1}{\sqrt{3}}\)，而恒功率变换时 \(k = \frac{2}{\sqrt{3}}\)。 **4. Park变换与逆变换** Park变换是将两相直轴和交轴电流进一步转换为旋转变压器坐标系（d轴和q轴），以便进行磁场定向。逆Park变换则将旋转变压器坐标系的电流再转换回直轴和交轴电流。这两个变换在数学上涉及到正弦和余弦函数，对于实时控制至关重要。 **5. SVPWM（Space Vector Pulse Width Modulation）** SVPWM是一种高效的PWM调制技术，通过优化电压矢量的分配，实现接近理想正弦波的电机电压。SVPWM涉及到扇区判断、非零矢量和零矢量的作用时间计算、过调制处理以及扇区矢量切换点的确定。这一过程确保了电机高效、低谐波的运行。 **6. PID控制** PID（比例-积分-微分）控制器是自动控制领域常见的反馈控制策略。离散化处理是将连续时间的PID转换为适合数字处理器的形式。PID控制算法包括位置式和增量式两种，各有优缺点，适用于不同的控制场景。积分抗饱和是解决积分环节可能导致的饱和问题，通过各种方法如限幅、积分分离等避免控制器性能恶化。 **7. 磁链圆限制** 磁链圆限制是限制电机磁链的模长，以防止磁饱和现象。通过对MAX_MODULE和START_INDEX的设定，确保电机在安全的工作范围内运行，同时保持良好的控制性能。 以上知识点涵盖了FOC控制的基础理论和实际应用，包括数学推导、算法实现以及相关的控制策略。通过深入理解并实践这些内容，可以有效地设计和优化电机控制系统。

案例资料大全（附带vue，linux，springCould，javase等，案例代码） 前端基础：前端html+css零基础教程，2023最新前端开发html5+css3视频 Vue全家桶：Vue2.0+Vue3.0全套教程丨vuejs从入门到精通 React：React教程（2022加更，超火react教程） 前端入门神课【全网最好】 前端html+css零基础教程，2023最新前端开发html5+css3视频 HTML5+CSS3:前端html+css零基础教程，2023最新前端开发html5+css3视频 JavaScript:JavaScript基础&实战丨JS入门到精通全套完整版 jQuery:jQuery教程(jquery从入门到精通) AJAX:【尚硅谷】3小时Ajax入门到精通 ES6-ES11:Web前端ES6教程，涵盖ES6-ES11 Node.js:2023版Node.js零基础视频教程，nodejs新手到高手 AngularJS:AngularJS实战教程angular.js

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思源笔记

方便大家学习，整理上传了电子档笔记。

本文是关于计算机网络的考研复习笔记，重点涵盖了网络体系结构、定义、组成、功能以及网络类型的划分。同时，还讨论了网络标准化过程中的RFC文档和相关组织，以及网络性能指标如速率、带宽、吞吐量和时延。 计算机网络是由硬件、软件和协议三大部分组成的。硬件包括主机、通信链路、交换设备和通信处理机等，软件涉及网络操作系统、邮件程序等，而协议是网络的核心，规定了数据传输的规则。网络定义为互连的、自治的计算机集合，其中的计算机通过通信链路连接，实现数据传输和资源共享。 计算机网络的工作方式分为边缘部分和核心部分。边缘部分由用户主机构成，用于通信和资源共享；核心部分由网络和路由器组成，提供连通性和交换服务。网络由通信子网和资源子网组成，前者负责数据传输和交换，后者实现资源共享。 网络类型按地理范围划分，包括局域网、城域网、广域网和互联网。标准化工作主要由国际标准化组织ISO、国际电信联盟ITU、电气电子工程师协会IEEE以及Internet工程任务组IETF负责，其中IETF通过RFC文档制定因特网标准。 网络性能指标中，速率是数据传输的速度，单位为比特每秒(bps)。带宽则表示网络通信线路的数据传输能力，通常以比特每秒为单位。吞吐量是在一定时间内通过网络的数据量，受到网络带宽的限制。时延是指数据从发送到接收所需的时间，包括处理、排队、传输和传播时延。 在实际网络应用中，如P2P文件传输，吞吐量受限于最小的传输速率，即接入网的传输速率。当多个下载同时进行时，核心网络中的共享链路可能成为瓶颈，导致端到端吞吐量下降。 总结来说，这篇复习笔记详细介绍了计算机网络的基本概念、结构、功能和性能评估，为准备计算机考研的学生提供了全面的理论基础。理解这些知识点有助于深入掌握网络原理，为后续的学习和实践打下坚实的基础。

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