卷积神经网络CNN代码解析-matlab 一、Test_example_CNN: Test_example_CNN: 1设置CNN的基本参数规格，如卷积、降采样层的数量，卷积核的大小、降采样的降幅 2 cnnsetup函数 初始化卷积核、偏置等 3 cnntrain函数 训练cnn，把训练数据分成batch，然后调用 3.1 cnnff 完成训练的前向过程， 3.2 cnnbp计算并传递神经网络的error，并计算梯度（权重的修改量） 3.3 cnnapplygrads 把计算出来的梯度加到原始模型上去 4 cnntest 函数，测试当前模型的准确率 该模型采用的数据为mnist_uint8.mat， 含有70000个手写数字样本其中60000作为训练样本，10000作为测试样本。

穷举法代码解析带注释（学习穷举法代码好资料）

实现mtcnn的代码解析，具体的可以看进去的第一个mtcnn的py文件，里面的步骤非常清晰，代码是使用pytorch实现的，为最新版本的pytorch

HDF5 简介 HDF（Hierarchical Data Format）指一种为存储和处理大容量科学数据设计的文件格式及相应库文件。HDF 最早由美国国家超级计算应用中心 NCSA 开发，目前在非盈利组织 HDF 小组维护下继续发展。当前流行的版本是 HDF5。HDF5 拥有一系列的优异特性，使其特别适合进行大量科学数据的存储和操作，如它支持非常多的数据类型，灵活，通用，跨平台，可扩展，高效的 I/O 性能，支持几乎无限量（高达 EB）的单文件存储等，详见其官方介绍：https://support.hdfgroup.org/HDF5/ 。 HDF5 结构 HDF5 文件一般以 .h5 或

Grbl v1.1 STM32F7 已经发布！ New features : - 8 axis (X, Y, Z, A, B, C, U and V compatible with OpenPnP project) - external SPI EEPROM - M200 wait end of motion - M62 set outputs - M63 reset outputs - M66 wait input event - M100 map Z axis (select Z or U axis for OpenPnp project) Grbl STM32是一种毫不妥协、高性能、低成本的 CNC 铣削并行端口运动控制替代方案。 这将在STM32F746（从Open746I-C标准运行）。 该控制器是用高度优化的 C 语言编写的，利用 STM32 芯

foc电机控制原理代码解析

1.1 图像和 IMU 预处理 3 1.2 初始化 3 1.3 后端滑窗优化 3 1.4 闭环检测和优化 4 2.1 当前时刻 PVQ 的连续形式 4 2.2

H266-VVC源代码解析-视频编解码

S-MSCKF 论文公式推导与代码解析高洪臣2019 年 9 月 1 日目录概述代码流程代码流程EKF 状态向量IMU 误差状态方程 .IMU 状态向量预测 .

BMS的SOC（荷点状态）计算部分代码解析