arduino多线程库Scoop，使用示例在SCoop user guide中

注意：安装opencv之前需要先安装numpy，matplotlib等 一、安装方法 方法一、在线安装 1.先安装opencv-python pip install opencv-python --user 我的python版本是3.6.8，可以看到opencv安装的默认版本是 opencv_python-4.1.0.25-cp36-cp36m-win_amd64.whl 2.再安装opencv-contrib-python pip install opencv-contrib-python --user 备注1：此种方法安装后，import cv2 as cv后，代码可以正常运行，但是

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无刷电机-编码器测速（霍尔传感器） STM32 F407 单片机 按下KEY1使能电机 按下KEY2不使能电机 按下KEY3电机加速 按下KEY4电机减速 接线: 注意接线是有序的: 电机驱动板 5V_IN\GND <----> 5V\GND 电机驱动板 U+\V+\W+ <----> PI5\PI6\PI7 电机驱动板 U-\V-\W- <----> PH13\PH14\PH15 电机驱动板 SD\GND <----> PE6\GND 电机驱动板 HU\HV\HW\GND <----> PH10\PH11\PH12\GND --> 编码器 定时器TIM8输出PWM信号: 三路PWM输出到PI5\PI6\PI7上连接到驱动板上的U+\V+\W+接口. 电机使能引脚:电机驱动板 SD <----> PE6 霍尔编码器信号从HU\HV\HW引脚输出,接入PH10\PH11\PH12定时器捕获.

基于tcp/ip通讯，使用方便

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闪电战-火炬动物园中的贝叶斯层 BLiTZ是一个简单且可扩展的库，用于在PyTorch上创建贝叶斯神经网络层（基于“）。 通过使用BLiTZ图层和utils，您可以以不影响图层之间的交互的简单方式（例如，就像使用标准PyTorch一样）添加非证书并收集模型的复杂性成本。 通过使用我们的核心权重采样器类，您可以扩展和改进此库，从而以与PyTorch良好集成的方式为更大范围的图层添加不确定性。 也欢迎拉取请求。 我们的目标是使人们能够通过专注于他们的想法而不是硬编码部分来应用贝叶斯深度学习。 Rodamap： 为不同于正态的后验分布启用重新参数化。 指数 贝叶斯层的目的 贝叶斯层上的权重采样 有可能优化我们的可训练重量 的确，存在复杂度成本函数随其变量可微分的情况。 在第n个样本处获得整个成本函数 一些笔记和总结 引用 参考 安装 要安装BLiTZ，可以使用pip命令： pip