基于MATLAB编程，用长短期神经网络LSTM进行碳排放量预测，碳排放是一种时间序列的数据，用LSTM比一般神经网络更适合，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，可以私信, 2，需要创新，或者修改可以扫描二维码联系博主, 3，本科及本科以上可以下载应用或者扩展， 4，内容不完全匹配要求或需求，可以联系博主扩展。

单片机通过SPI跟nRF24L01相连，测试无线发送端程序： 1、将nRF24L01模块按照正确方向插到PB0/PB12/PB13/PB14/PB15/PB1上; 2、下载程序后,开发板蓝色指示灯（PB9）会常亮，表示没有接收到无线信号； 3、此时，如果有下发接收程序的开发板，则可以观察到下发接收程序的开发板上的蓝色指示灯也不停闪烁，表示接收到了信号。 注：该实验需要配合接收实验进行。 4、代码使用KEIL开发，当前在STM32F103C8T6运行，如果是STM32F103其他型号芯片，依然适用，请自行更改KEIL芯片型号以及FLASH容量即可。 5、软件下载时，请注意keil选择项是jtag还是stlink. 6、软、硬件技术服务：349014857@qq.com;

灰度和彩色图像处理，word版本 可编辑，附分析与总结 读取二进制文件lab3prob4,文件的尺寸是435*580，图像数据类型为‘uint8’，（1）读取并显示图像，colormap设置为gray；（2）重新显示（1）中图像，colormap设置为HSV； （3）自己尝试定义一个新的colormap，幅度值的变化范围为[0 255]。 分别读取二进制文件lab3prob3r, lab3prob3g, lab3prob3b, 图像数据类型为‘uint8’，图像的尺寸是1024*1024，（1）合并RGB三通道，并显示图像；（2）对RGB三个通道分别进行灰度线性处理，实现三个通道的灰度值均值为140,均方差为60，然后再合并显示图像；（3）把RGB颜色模型转换到HSV颜色模型，对V分量进行线性变换实现均值为140,均方差为60，然后显示新的图像；（4）比较（2）和（4）中图像，进行简单分析和说明； 创建如下图1所示图像，一个圆为红色，一个圆为蓝色，另外一个圆为绿色，圆的半径为100。（1）组建一个RGB图使其显示如下颜色，B的中心坐标（400,375），G的中心坐标（300,420）,R的中心坐标（300,300）；（2）分别使R,G,B中的一个值为0.5 （原来为1，单位化后的值范围（0-1）），并显示得到的图的颜色；（3）创建如图2所示的颜色盘（中心坐标（100,100）），半径为100；（提示使计算在HIS空间，然后利用HSV2rgb转化）；

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交叉熵损失函数：交叉熵损失函数（cross-entropy loss）是一种用于评估分类模型预测结果的损失函数。它被广泛应用于深度学习中，尤其是在图像识别、自然语言处理等任务中。 在分类问题中，我们通常将每个样本分为不同的类别，并用一个概率分布来表示它属于各个类别的可能性。对于一个样本，如果真实标签为y，模型给出的预测概率分布为p，则其交叉熵损失可以定义为： L(y, p) = - (y * log(p) + (1-y) * log(1-p))

1.自己复现的一个 Restormer 训练测试方法。 2.Restormer 对于显卡的要求很高，而且训练时间非常久，自己跑需要自行改变一些参数。 3.只需要将图片放入对应路径下就可以直接运行。 4.敲代码不易，希望能不吝支持，有问题欢迎交流。

实验任务要求 （1）用 8×8 点阵显示字符，每次显示一个字符，每按一次按键切换一个 字符，显示至少 6 个字符或图案，且必须包含自己姓名的第一个字母。 (BUPT ZJ) （2）用按键进行字符切换，要求为按键设计防抖动电路。 （3）实验板上输入时钟选择 1kHz。 基本思路： (1) BUPTZJ 是六个字符，用模 6 计数器； (2) 用 8×8 点阵显示字符，用模 8 计数器； (3) 在任何一个时刻,点阵中同时只能有一行亮,用 3-8 线译码器保证 只有一行亮； (4) 用按键进行字符切换，用按键防抖程序保证输入； (5) 用 10 分频器保证按键防抖的运行；

本工程实现了ICM-42688-P的陀螺仪、加速度计、温度计数据的获取，并显示在了OLED屏幕上。并未加入APEX、FIFO寄存器的使用，请按需获取本资源。代码中具体参数的更改，请参照放在Hareware/ICM-42688中的手册（还有翻译版本），希望能本资源能帮到各位程序猿

南京邮电大学数据库系统实验报告三（小型MIS开发）

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