宋雪松先生 《手把手教你学51单片机-C语言版 》 非常贴合实际的单片机教程，感谢宋雪松先生给大家提供优秀的教程

这是一个手把手教你用 Tensorflow 构建卷机网络（CNN）进行图像分类的教程。教程并没有使用 MNIST 数据集，而是使用了真实的图片文件，并且教程代码包含了模型的保存、加载等功能，因此希望在日常项目中使用 Tensorflow 的朋友可以参考这篇教程。 概述 --- • 代码利用卷积网络完成一个图像分类的功能 • 训练完成后，模型保存在 model 文件中，可直接使用模型进行线上分类 • 同一个代码包括了训练和测试阶段，通过修改 train 参数为 True 和 False 控制训练和测试 数据准备 --- 教程的图片从 Cifar 数据集中获取，download_cifar.py 从 Keras 自带的 Cifar 数据集中获取了部分 Cifar 数据集，并将其转换为 jpg 图片。 默认从 Cifar 数据集中选取了 3 类图片，每类 50 张图，分别是 • 0 => 飞机 • 1 => 汽车 • 2 => 鸟 图片都放在 data 文件夹中，按照 label_id.jpg 进行命名，例如 2_111.jpg 代表图片类别为 2（鸟），id 为 111。

本人实现了：SuperSocket内置的常用协议实现模版---TerminatorReceiveFilter - 结束符协议的例程，用##做为结束符。

手把手教您解决vipm连接不上labview而无法安装第三方工具包的问题

本教程可以帮助初学RTthread系统移植的朋友快速入门，并且着手自己的RT开发之旅，例子中使用的也是非常常见的STM32F103ZET6开发板，有问题可以联系作者，密码是yzk201，有问题也可以私信作者qq2824292803@qq.com,看到了会恢复的哦，祝您生活愉快

手把手教你构建一个完整的DSP工程（ccs3.3） ccs3.3编程环境学习

本文于译文,卷积神经网络是一种识别和理解图像的神经网络。本文将从不同的层次来介绍卷积神经网络。本文将继续为你介绍关于卷积神经网络的知识。为了保持文章的简洁性和全面性我将为你提供研究论文的链接，里边会有更为详细的解释。让我们看看转换层，还记得滤波器、接受域和卷积吗？现在我们可以改变两个主要参数来修改每层的运行状态。在选择滤波器大小之后，还要选择宽度和填充。用宽度来控制滤波器如何在输入量的上下范围内进行卷积。例如，一个7*7的输入量，一个3*3的滤波器（忽略第三维度的简单性），宽度为1。看看你是否能尽力猜出随着宽度增加到2，输出量会发生什么变化。因此，正如你所看到的那样，接受域现在在两个单元之间来

手把手的教导，熟悉VB6.0的基本控件操作

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手把手教你学28335PDF文档，看了这个确实和2812有了对比