CNN-LSTM-Attention基于卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据分类预测 Matlab语言 程序已调试好，无需更改代码直接替换Excel即可运行 1.多特征输入，LSTM也可以换成GRU、BiLSTM，Matlab版本要在2020B及以上。 2.特点： [1]卷积神经网络 (CNN)：捕捉数据中的局部模式和特征。 [2]长短期记忆网络 (LSTM)：处理数据捕捉长期依赖关系。 [3]注意力机制：为模型提供了对关键信息的聚焦能力，从而提高预测的准确度。 3.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白 4.附赠测试数据，输入格式如图3所示，可直接运行 5.仅包含模型代码 6.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果

CNN-GRU多变量回归预测（Matlab） 1.卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,或多维数据拟合； 2.运行环境Matlab2020b; 3.多输入单输出，数据回归预测； 4.CNN_GRUNN.m为主文件，data为数据； 使用Matlab编写的CNN-GRU多变量回归预测程序，可用于多维数据拟合和预测。该程序的输入为多个变量，输出为单个变量的回归预测结果。主要文件为CNN_GRUNN.m，其中包含了需要处理的数据。 提取的 1. 卷积门控循环单元（Convolutional Gated Recurrent Unit，CNN-GRU）：一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）的特性，用于处理时序数据和多维数据的回归预测或拟合任务。 卷积门控循环单元（CNN-GRU）是深度学习中的一种模型，用于处理具有时序关系或多维结构的数据。相比于传统的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），CNN-GRU在处理长期依赖关

变频器是现代工业自动化中不可或缺的关键设备，尤其在控制卷染机这类机械设备时，它能够提高生产效率并保障产品的质量。在卷染机应用中，变频器能够根据工艺要求精确控制布匹的张力和线速度，实现恒张力和恒线速度的双重要求。 卷染机作为满足市场对于多品种小批量织物染色需求的设备，其控制要求较为复杂，包括自动记道、自动计数、自动换向、自动掉头、自动停车、防坠液等功能。这些功能的实现，核心在于控制布匹在染色过程中的张力与线速度，从而保证染色的质量和效率。传统采用双直流电机控制的卷染机，虽然能够基本达到恒定要求，但是控制精度和效率都不如变频器驱动的卷染机。 卷染机中变频器的应用，需要具备高度的自控水平和精确的控制性能。在本文中，采用了科创力源CM60-T变频器作为驱动平台，其不仅能精确控制电机的速度，还能实现精确的张力控制。CM60-T变频器具有强大的功能，如惯量补偿、卷径计算、摩擦力补偿、锥度计算等，这些功能对于恒张力的控制至关重要。 为了实现恒定线速度控制，变频器需要实时地根据布匹的直径和厚度来调整电机的转速。CM60-T变频器的自动换盘设计功能（预驱动），通过线速度和卷径的关系，自动计算匹配的角速度，确保布匹的线速度在不同直径下保持恒定。当布卷直径发生变化时，变频器能够自动调整电机转速，维持线速度不变。 恒张力的控制则涉及到矢量控制技术，变频器能够根据张力设定值、锥度、补偿量以及卷轴直径计算出所需的转矩，从而实现对带材张力的间接控制。在实际操作中，通常放卷电机工作在速度模式，保证布匹线速度恒定；而收卷电机则工作在转矩控制模式，以保持恒定的张力。这样的控制方式在卷染机这类大张力控制的系统中尤为重要。 此外，为了提升能效和系统可靠性，变频器还支持公共直流母线技术。通过将两台变频器的PN母线并联，可以回收制动时产生的能量，并将其重新利用，这样既节省了电能又减少了散热设备的需求，进而提高了系统的稳定性和可靠性。 在卷染机的电气系统中，PLC和变频器之间通常采用485通讯，这样可以减少接线并实现高效的数据交换。通过HMI界面设定张力、线速度等参数，并通过PLC传递给变频器，实现精确控制。采用这种通讯方式，变频器可以实时反馈重要参数，便于监控和调整。 在设备试运行时，采用CM60-T控制的卷染机可以实现150米/min的稳定速度，解决了传统直流电机控制时出现的张力连续性和稳定性问题。系统的优化参数值后，卷染机能够在保证质量的前提下，大幅提升生产效率。 在现代工业生产中，变频器在卷染机恒张力恒线速度控制中的应用，不仅提高了生产的自动化水平和产品质量，同时也改善了能效和设备的运行可靠性。未来，随着技术的不断发展，变频器在各种工业自动化领域中的应用将会更加广泛，其重要性也将进一步凸显。

1. 二维卷积实验 手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）（只用循环几轮即可）。 使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）。 不同超参数的对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等）选其中至少1-2个进行分析。 2. 空洞卷积实验 使用torch.nn实现空洞卷积，要求dilation满足HDC条件（如1,2,5）且要堆叠多层并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss 变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）。 将空洞卷积模型的实验结果与卷积模型的结果进行分析比对，训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析。 不同超参数的对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、不同dilation的选择，batchsize、lr等）选其中至少1-2个进行分析（选做）。 3. 残差网络实验 实现给定结构的残差网络，在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、L

### TCP/IP详解卷2：实现 #### 概述 《TCP/IP详解·卷2：实现》是一本深入探讨TCP/IP协议栈实现原理的专业书籍。它不仅涵盖了理论层面的知识，还详细解析了实际代码中的实现细节，是网络工程师、系统开发者以及对网络通信感兴趣的读者们不可或缺的参考书。 #### 主要内容 本书主要围绕TCP/IP协议族的核心概念和技术展开讨论，重点在于介绍这些协议的实际应用与实现。以下是对书中几个关键知识点的详细解读： ##### TCP/IP协议栈 - **定义**：TCP/IP协议栈是指在计算机网络中实现TCP/IP协议的一系列软件组件。它通常包括多个层次，每一层都负责特定的功能。 - **层次结构**： - **应用层**：提供面向用户的高级服务，如HTTP、FTP等。 - **传输层**：主要协议有TCP（传输控制协议）和UDP（用户数据报协议），负责端到端的数据传输。 - **网络层**：核心协议为IP（互联网协议），负责路由选择和寻址。 - **链路层**：处理物理地址和网络拓扑，常见的协议有以太网协议。 ##### 协议实现 - **TCP协议**：一种面向连接的可靠传输协议。本书详细分析了TCP连接建立（三次握手）、数据传输、拥塞控制以及连接关闭（四次挥手）等过程。 - **UDP协议**：与TCP不同，UDP是一种无连接的、不可靠的传输协议，适用于实时性和轻量级应用。 - **IP协议**：负责将数据包从源主机发送到目的主机。本书深入讲解了IPv4和IPv6的区别及其各自的地址分配机制。 ##### 实现细节 - **分组交换**：在网络层，数据被分割成小块称为“数据包”，并通过一系列节点转发到达目的地。 - **滑动窗口**：TCP中的流量控制机制之一，通过动态调整窗口大小来避免发送方过快地发送数据而导致接收方无法处理的情况。 - **拥塞控制**：为了避免网络拥塞，TCP采用了慢启动、拥塞避免、快速重传和快速恢复等多种算法。 - **差错检测与纠正**：利用校验和等技术确保数据的完整性，在出现错误时进行重传。 - **路由选择**：IP协议中的核心功能之一，涉及到多种路由协议（如RIP、OSPF、BGP等）的选择与配置。 #### 特色亮点 - **实践案例**：本书提供了大量的实际案例和代码片段，帮助读者理解协议的具体实现方式。 - **深入浅出**：即使是复杂的理论知识，作者也能用通俗易懂的语言进行解释，使初学者也能轻松掌握。 - **扩展阅读**：除了基础内容外，还包含了许多高级话题，如多路径TCP、IPv6过渡技术等，满足不同层次读者的需求。 #### 总结 《TCP/IP详解·卷2：实现》是一本值得所有从事网络相关工作的人士反复研读的经典之作。通过本书的学习，不仅可以全面了解TCP/IP协议族的各个方面，还能深刻理解其背后的实现原理和技术细节，对于提升个人技术水平具有重要意义。无论是对于希望深入了解网络底层原理的研究人员，还是想要提高网络编程能力的开发人员来说，本书都是一部不可多得的佳作。

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"2019大疆嵌入式笔试题A卷解析" 本文将对2019大疆嵌入式笔试题A卷进行详细解析，涵盖ARM指令、Thumb指令、总线方式、网络协议、Linux用户态和内核态转换方法、Linux目录结构等知识点。 一、ARM指令和Thumb指令 ARM指令和Thumb指令是ARM架构中两种不同的指令集。ARM指令是32位指令，Thumb指令是16位指令。ARM状态和Thumb状态可以直接通过某些指令直接切换。在ARM状态下，处理器执行32位的字对齐的ARM指令；在Thumb状态下，处理器执行16位的，半字对齐的Thumb指令。 ARM状态和Thumb状态的切换可以通过LDR R0,=lable+1 BX R0指令实现，从ARM状态到Thumb状态；从ARM状态到Thumb状态可以通过LDR R0,=lable BX R0指令实现。 需要注意的是，ARM处理器复位后开始执行代码时总是只处于ARM状态；Cortex-M3只有Thumb-2状态和调试状态；由于Thumb-2具有16位/32位指令功能，因此有了Thumb-2就无需Thumb了。 二、总线方式 总线方式可以分为单工、半双工和全双工三种类型。UART、I2C、SPI、USB等总线方式的通信方式总结如下： * UART：串行通信，异步通信，单工方式 * I2C：串行通信，同步通信，半双工方式 * SPI：串行通信，同步通信，全双工方式 * USB：串行通信，异步通信，全双工方式 三、TCP和UDP的区别 TCP和UDP是两种常用的网络协议。TCP是面向连接的协议，提供可靠的数据传输；UDP是面向无连接的协议，提供不可靠的数据传输。 TCP的特点： * 面向连接的协议 * 可靠的数据传输 * 有确认机制 * 有重传机制 UDP的特点： * 面向无连接的协议 * 不可靠的数据传输 * 无确认机制 * 无重传机制 四、Linux用户态和内核态的转换方法 Linux下内核空间与用户空间进行通信的方式主要有syscall、procfs、ioctl和netlink等。 * syscall：系统调用接口，用户可以通过调用系统调用接口访问Linux内核的数据和函数。 * procfs：一种特殊的伪文件系统，是Linux内核信息的抽象文件接口。 * ioctl：函数是文件结构中的一个属性分量，可以控制设备的I/O通道。 * netlink：用户态应用使用标准的socket API可以使用netlink提供的强大功能。 五、Linux目录结构 Linux目录结构主要包括/usr、/tmp、/etc三个目录。 * /usr：不是user的缩写，而是Unix Software Resource的缩写，也就是Unix操作系统软件资源所放置的目录。 * /tmp：是一个让一般使用者或者是正在执行的程序暂时放置档案的地方。 * /etc：是一个配置文件目录，存放系统的配置文件。 2019大疆嵌入式笔试题A卷涵盖了嵌入式系统、网络协议、Linux操作系统等多个知识领域，旨在考察考生的综合知识和技能。

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二维卷积实验（平台课与专业课要求相同） 1.手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 2.使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 3.不同超参数的对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等）选其中至少1-2个进行分析 4.使用PyTorch实现经典模型AlexNet并在至少一个数据集进行试验分析 （平台课同学选做，专业课同学必做）（无GPU环境则至少实现模型） 5.使用实验2中的前馈神经网络模型来进行实验，并将实验结果与卷积模型结果进行对比分析（选作） 空洞卷积实验（专业课） 1.使用torch.nn实现空洞卷积，要求dilation满足HDC条件（如1,2,5）且要堆叠多层并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss 2.变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）将空洞卷积模型的实验结果与卷积模型的结果进行分析比对...... 残差网络实验（专业课） 1.实现给定 2.

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）在计算机视觉领域扮演着核心角色，尤其是在图像分类任务中。CIFAR-10是一个广泛使用的数据集，它包含60,000张32x32像素的小型彩色图像，分为10个类别，每个类别有6,000张图片。这个数据集被广泛用于训练和评估各种CNN模型的性能。 ResNet，全称为残差网络（Residual Network），是由Microsoft Research团队在2015年提出的一种深度学习架构。其主要解决了深度神经网络在训练过程中可能出现的梯度消失或梯度爆炸问题，使得网络可以轻易构建到数百层甚至更深。ResNet的核心思想是通过引入“残差块”（Residual Block）来学习网络中的“残差”，即输入与输出之间的差异，而不是直接学习整个网络的输出。 在PyTorch中实现CIFAR-10的10分类任务，首先需要加载CIFAR-10数据集，对数据进行预处理，包括归一化、数据增强等步骤，以提高模型的泛化能力。接着，定义ResNet模型结构，通常会使用不同深度的版本，如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50等，根据计算资源和任务需求选择合适的模型。每个ResNet残差块内部包含了两个卷积层，通过短路连接（Shortcut Connection）将输入直接传递到输出，使得信息可以直接跨过多层传播。 训练过程中，使用优化器如SGD（Stochastic Gradient Descent）或Adam，设置学习率、权重衰减等超参数，以及损失函数，如交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。训练过程中还需要注意模型的验证和调参，例如采用早停策略（Early Stopping）来防止过拟合，或者使用学习率衰减策略来提高模型的最终性能。 在完成训练后，评估模型在测试集上的性能，包括准确率、混淆矩阵等指标，以了解模型对各个类别的识别情况。此外，可以进一步分析模型的可视化，如使用Grad-CAM等方法理解模型对图像特征的注意力分布。 "CIFAR与ResNet卷积神经网络实战"这个资源涵盖了深度学习的基础知识，包括卷积神经网络、数据集的使用、模型设计、模型训练以及性能评估等方面，对于初学者来说是一个很好的实践项目，有助于深入理解深度学习在计算机视觉领域的应用。通过实际操作，不仅可以掌握PyTorch框架，还能了解如何解决深度学习中常见的问题，提升模型的性能。