1.标量方向传播 1.1 代码 import torch #定义输入张量x x=torch.Tensor([3]) print(x) #初始化权重参数W,偏移量b、并设置require_grad属性为True，为自动求导 w=torch.randn(1,requires_grad=True) b=torch.randn(1,requires_grad=True) print("w=",w) print("b=",b) #实现前向传播 y=torch.mul(w,x) #等价于w*x print(y) z=torch.add(y,b) print(z)#等价于y+b #查看x,w，b页子节

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博主是个小白，打算把这段时间系统学习RTOS的文章统一整理到这里，另外本文会给出一些参考性资料和指导性建议； 本文宗旨 FreeRTOS 是由Richard Barry在2003年由设计的，由于其设计的小巧简单，整个核心代码只有3到4个C文件。在设计之初就异军突起，累计开发者数百万，是目前市场占有率最高的RTOS，现在FreeRTOS已经支持三十多种芯片，基本包含市场上所有的微控制器。 FreeRTOS在2018年被亚马逊收购，继续遵循GPLV2许可协议完全免费。 Richard Barry为了让代码容易阅读、移植和维护，大部分的代码都是以C语言编写，只有一些内核调度函数采用汇编编写。 Fre

本项目基于C4.5决策树算法实现对莺尾花的分类识别。考虑到，花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度均为连续变量，所以需要进行离散化处理；这里通过Gini Index来进行离散化处理，考虑到此次分三类，且通过上面的可视化，三种花在4个属性上分布均存在较大差异，所以对花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个属性均采用两个分界点来分成三类。 max_depth = 2 训练集上的准确率：0.964 测试集上的准确率：0.895 max_depth = 3 训练集上的准确率：0.982 测试集上的准确率：0.974 max_depth = 4 训练集上的准确率：1.000 测试集上的准确率：0.974

目录 前言第一部分 基础与高级的vi 第一章 vi文本编辑器 简史 打开与关闭文件 结束而不保存编辑结果 第二章 简单的文本编辑 vi命令 移动光标 简单的编辑 更多插入文本的方法 基本vi命令的复习 第三章 快速移动位置 根据屏幕来移动 根据文本块来移动 根据搜索模式的结果来移动 根据行号来移动 vi移动命令的复习 第四章 越过基础的藩篱 更多命令组合 打开vi的选项 善加利用缓冲区 对一处做标记 第五章 ex编辑器概述 ex命令 用ex编辑 将一个文件复制到另一个文件 编辑多个文件 第六章 全局替换 确认替换 与上下文相关的替换 模式匹配的规则 模式匹配的范例 模式匹配的最后叮咛 第七章 高级编辑方法 自定义vi 执行unix命令 保存命令 使用ex脚本 编辑程序源代码 第八章 vi同类品的功能总览 它们都是我兄弟 多窗口编辑 图形用户界面 扩展正则表达式 增强的标签 改进的便利功能 编程辅助 编辑器功能一览表 还是原创品最好 预告第二部分 vim 第九章 vim(vi improved)概述 概览 取得vim 取得unix与gnu／linux环境中的vim 取得windows环境中的vim 取得macintosh环境中的vim 其他操作系统 给新用户的帮助工具与简易模式 小结 第十章 vim对vi的主要改进 内置帮助功能 启动与初始化选项 新的移动命令 扩展的正则表达式 自定义可执行文件 第十一章 vim的多窗口功能 启动多窗口编辑 打开窗口 游走窗口间(在窗口间移动光标) 移动窗口 ……

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1.本项目基于Google的Magenta平台，它采用随机森林分类器来识别图片的情感色彩，接着项目使用递归神经网络（RNN）来生成与图片情感相匹配的音乐，最后通过图形用户界面（GUI）实现可视化结果展示。 2.项目运行环境：包括 Python 环境和Magenta环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。其中数据集MIDI下载地址为http://midi.midicn.com/，数据集图片在花瓣网收集获取地址为https://huaban.com/boards/60930738/。音乐模型包含欢快和安静两类MIDI文件各100个，图片包含欢快和安静两类各250张，格式为.jpg；模型构建部分包括图片情感分析和复调音乐模型；在定义模型架构和编译之后，使用训练集训练模型，使模型对图片的情感进行分类。 博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/134014454