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Ray_Tracing_from_the_Ground_Up 光线追踪基础 分卷2(共2卷)

本文介绍了2021年全国职业院校技能大赛高职组“电子产品设计及制作”赛项赛卷四题目：智能机器人控制器设计及制作。竞赛任务要求参赛者利用所发的技术资料、元器件及器材完成智能机器人控制器的设计和装调任务，进行Cortex-M3系列STM32F103ZET6（LQFP144）处理器或51系列STC单片机IAP15W4K61S4（LQFP64S）的软件设计，完成该控制器的设计及制作。参赛者需要根据本赛题及所给光盘中的技术资料分析智能机器人控制器的工作原理和功能要求，并根据赛题所给的智能机器人控制器进行设计和排故。

费曼物理学讲义(The Feynman's Lectures on Physics) 被誉为本世纪最经典的物理导引。 《费曼物理学讲义》是根据诺贝尔物理学奖获得者-理查德·菲利普·费曼（Richard Phillips Feynman，又译作费恩曼），在1961年9月至1963年5月在加利福尼亚工学院讲课录音整理编辑的。

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用matlab进行信号卷积仿真 我们试举一例来看conv的功能，已知序列f1(k)和f2(k)如下所示： f1(k)=1,(0≤k≤2) f2(k)=k,(0≤k≤3) 则调用conv( )函数求上述两序列的卷积和的MATLAB命令为： f1=ones(1,3); f2=0:3; f=conv(f1,f2) 运行结果为：f＝0 1 3 6 5 3

Keras中的字符级CNN 该存储库包含用于字符级卷积神经网络的Keras实现，用于AG新闻主题分类数据集上的文本分类。 已实现以下模型： 张翔，赵俊波，严乐村。 。 NIPS 2015 Yoon Kim，Yacine Jernite，David Sontag，Alexander M.Rush。 。 AAAI 2016 白少杰，齐科·科特尔（J. Zico Kolter），弗拉德·科特（Vladlen Koltun）。 。 ArXiv预印本（2018） Kim的CharCNN最初是经过端到端训练的语言建模管道的一部分，但已被改编为文本分类。 用法 安装依赖项（Tensorflow 1.3和Keras 2.1.3）： $ pip install -r requirements.txt 在config.json文件中指定训练和测试数据源以及模型超参数。 运行main.py文件，

Fashion-MNIST是一个用来进行机器学习和深度学习的测试数据集，它由类似于MNIST的手写数字图像数据集演变而来，但是每一张图像都代表了10类服装类型之一，包括T恤、裤子、套衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包和靴子。 基于卷积神经网络的Fashion-MNIST图像识别，通常指的是使用卷积神经网络来对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类。在这种情况下，我们需要训练一个卷积神经网络模型，让它能够根据图像的特征来预测图像所属的类别。 为了实现这个目标，我们需要以下步骤： 1. 准备Fashion-MNIST数据集，包括训练集、验证集和测试集。 2. 构建一个卷积神经网络模型，包括两个卷积层和全连接层。 3. 使用训练集对模型进行训练，通过反向传播算法来更新模型参数。 4. 使用验证集对训练好的模型进行评估，并通过可视化工具来观察模型的训练曲线和验证曲线。

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