深度学习工具箱的额外层，包括： 1. sigmoid 激活层2. 回归输出的softmax激活层3.输入层支持多输入 几个例子来说明如何使用深度学习工具箱和额外的层。

tsmc关于mim电容的介绍

这本书有什么不同： 1、从书名，到大纲，到内容，基本都来自ChatGPT的自述，本人只是负责编辑。 2、整个成书过程只用了2小时不到。 3、同时生成中英文版本。

关于Ajax的Timer组件的应用，不刷新页面，时间显示走动，省去了繁琐了JS代码，实现不刷新页面时间的变化。格式为（2011年08月16日 星期二 13:42:20 PM），附带效果图。

华罗庚教授在1951年证明了全矩阵环的Jordan自同构或者是自同构,或者是反自同构。本文的目的是给出一个较强的结果。

关于表面波的抑制 在微带天线中，除了直接辐射之外，还可以激励表面波，从而产生轴向辐射。因此，在设计中必须给予考虑。这些表面波是TM型和TE型，它们传播到微带贴片之外的基片中。当沿微带贴片传播的准TEM波相速接近于表面波相速时，就出现了波间的强耦合。这类表面波耦合的最低频率确定了微带天线工作频率的上限。 最低次TM模的截止频率没有下限，高次模（TMn和TEn）的截止频率为 式中，c是真空中的光速；n=1，3，5，…（TEn模），或n = 2，4，6…（TMn模）。对于TE1模，以duroid（r = 2.32）和氧化铝（r = 10）为基片时，h / c（c为截止波长）的计算值分别为0.217和0.0833。因此，最低次TE模对于0.16cm厚的duroid基片，在约41GHz上可以激励起来，对于0.0635cm厚的氧化铝陶瓷基片，在约39GHz上可以激励起来。 由于TM0模的截止频率没有下限，所以，在开路微带天线上，总能激励到相当程度，甚至在介电常数较低而且非常薄的基片上，也能以近于光速的相速传播起来。计算表明，当h / 0 > 0.09（r  2.3的基片）和h / 0 > 0.03（r  10的基片）时，表面波的激励就相当可观了。因此，一般来说，在特定的应用中，如果按照上面的表面波抑制条件来选择基片，表面波的影响就可不必考虑。

本文主要对数字电路名词解释进行了总结，一起学习一下：     模拟信号： 随时间做连续变化的信号。     数字信号： 不随时间做连续变化的信号，信号数值的大小和增减可采用数字形式。     门电路： 输出信号与输入信号之间存在一定逻辑关系的开关电路。     “与”逻辑： 当决定一件事情的各种条件全部具备后，这件事才能发生的逻辑关系。     “或”逻辑： 在决定一件事情的几个条件中，只要有一个或几个具备，事情就会发生的逻辑关系。     “非”逻辑： 结果和条件处于相反状态的逻辑关系。     组合逻辑电路： 输出状态只决定于同一时刻各输入变量的组合，与先前状态无关的逻辑电路

贝叶斯反演 贝叶斯统计，尤其是贝叶斯逆问题中使用的算法的集合

原始数据在这里 1.观察数据 首先，用Pandas打开数据，并进行观察。 import numpy import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline data = pd.read_csv('Folds5x2_pp.csv') data.head() 会看到数据如下所示： 这份数据代表了一个循环发电厂，每个数据有5列，分别是:AT（温度）, V（压力）, AP（湿度）, RH（压强）, PE（输出电力)。我们不用纠结于每项具体的意思。 我们的问题是得到一个线性的关系，对应PE是样本输出，而AT/V/

关于物体运动的轨迹的算法，找了好久才找到，分享给你们大家