用的stm32的定时器编码器模式，包括.c和.h文件。其中包含做项目时遗留的一些功能，添加进去时把未定义的部分直接删掉就可以使用。

自动编码器是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。在大部分提到自动编码器的场合，压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。

Existing zero-shot learning (ZSL) models typically learn a projection function from a visual feature space to a semantic embedding space (e.g.~attribute space). However, such a projection function is only concerned with predicting the training seen class semantic representation (e.g.~attribute prediction) or classification. When applied to test data, which in the context of ZSL contains different (unseen) classes without training data, a ZSL model typically suffers from the project domain shift

autoencoder matlab代码 DLAAE 《Discriminative Latent Attribute Autoencoder for Zero-Shot Learning》CCIS2018。论文代码很大程度参考和。 Dateset AwA() Requirements Matlab==2017a Usage Download the initial mat from , and then put it in ./datasets/ Download the vgg feature of AwA and put those in ./datasets/AwA/. Then datasets will be like this: datasets │ initial_awa_ADS.mat │ └─AwA feat-imagenet-vgg-verydeep-19.mat predicateMatrixContinuous.mat trainTestSplit.mat run main.m Description 读取数据 归一化 PCA降维 初始化 计算相似性空间 计算

多摩川编码器调试助手V1.04.exe

基于FPGA的增量式光电编码器的高精度计数，吕利山，李治全，采用FPGA对增量式编码器输出的脉冲进行高分辨率位置数据处理。这一方法在FPGA内部使用一个计数器对由A，B相信号生成四倍频信号Q的周�

真多圈编码器是将减速机构分级安放多个绝对值单圈绝对值编码器，第一级负责小圈数、第二级负责大圈、以此类推还可增加第三级或第四级等，这样即使满量程的大圈回差超过几圈了，但是因为前一级的单圈绝对值编码器负责几十圈的数据，在数据处理时只采用大圈编码器几十或几百圈以上的数据，从而避免了满量程回差带来的测量误差，其精度取决于小圈的回差。比如：采用二个码盘的多回转编码器，小圈码盘在16圈、大圈码盘在1024圈的单圈分辨率应为16圈/16384=±1/1024(码盘14位=18384)。再比如：采用一个码盘的简易型编码器，即使采用14位单圈编码器，如果是1024圈的单圈分辨率应为1024圈/16384=±1/16，而且其回差也在几圈以上。所以，只有一个码盘+减速器的简易型多圈编码器的检测数据，是不能消除大圈减速器回差的。

引入label信息的做法是，给判别器一个额外的one-hot向量作为输入，这个向量代表类别信息，另外，它还有额外的一个类别用来表示无标记的样本。比如，对于MNI

图像矩阵matlab代码格randint挑战赛：Salient360！ 简单的介绍 该代码适用于Salient360的巨大挑战！ 在ICME 2017上。代码中实现了两个计算模型，分别是： 基于头部运动的显着性模型（模型类型1）； 和 基于头部和眼睛运动的显着性模型（模型类型2）。 模型类型1和2的相应功能分别是HeadSalMap和HeadEyeSalMap 。 该方法基于我们以前的出版物[1]，该出版物采用了基于堆叠的基于自动编码器的重构框架。 用法 要使用该代码，需要执行以下步骤： 将文件salient360_XDQS.tar.gz解压缩到文件夹 。 在下创建两个子文件夹， images和saliency 。 将要处理的图像移动到文件夹/images 。 执行MATLAB脚本process.m与命令行matlab < process.m 。 输入文件夹/saliency以检查结果。 执行脚本后，结果将存储在<s

舵 Matlab实现，用于基于快速随机映射的自动编码器。 该演示由两部分组成：源代码和数据。 数据包括测试数据集（MNIST和NORB）和随机矩阵。 （请使用此链接下载数据部分： : ） 要使用这些代码，您只需将所有文件解压缩到同一路径，然后运行“ demo_MNIST.m”和“ demo_NORB.m”。 主要的训练函数“ helm_train（）”可以如下调用： 例子： [TrainingAccuracy，TestingAccuracy，Training_time，Testing_time] = helm_train（train_x，train_y，test_x，test_y，b1，b2，b3，s，C）； ％train_x是训练数据，train_y是训练标签。 ％test_x是训练数据，而test_y是训练标签。 ％b1，b2和b3是随机矩阵，它们预先存储在我们的演