1. 人工神经网络 1.1 神经网络结构 人工神经网络(简称神经网络)是模拟人类大脑神经元构造的一个数学计算模型。 一个神经网络的搭建,需要满足三个条件。 输入和输出 权重(w)和阈值(b) 多层感知器的结构 1.2 神经网络运作过程 其中,最困难的部分就是确定权重(w)和阈值(b)。必需有一种方法,可以找出答案。 这种方法就是试错法。其他参数都不变,w(或b)的微小变动,记作Δw(或Δb),然后观察输出有什么变化。不断重复这个过程,直至得到对应最精确输出的那组w和b,就是我们要的值。这个过程称为模型的训练。 因此,神经网络的运作过程如下。 确定输入和输出 找到一种或多种算法,可以从输入得到
2021-12-23 14:58:04 264KB ens fl flow
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本文实例讲述了flask框架视图函数用法。分享给大家供大家参考,具体如下: flask框架 视图函数当中 各种实用情况简单配置 1 建立连接 2 路由参数 3 返回网络状态码 4 自定义错误页面 5 重定向 6 正则url限制 和 url 优化 7 设置和获取cookie #coding:utf8 # 导入flask from flask import Flask,abort,redirect,make_response,request from werkzeug.routing import BaseConverter # Flask 接受一个参数__name__ 作用是指明应用的位置 a
2021-12-22 22:36:38 64KB AS cookie fl
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前言 前面的博客描述了如何读写flash,可能还对读写flash思路还是不是那么的清晰,首先我们用的是外置的flash,就要模拟跟外部硬件通讯的时序,这样外部硬件才能识别主控侧发出的信号是什么! SPI是全双工,同步的时钟总线! 目的 通过SPI的方式,实现对外部flash(W25Q128)的读与写,写入的内容读出后在TFTLCD上显示出来。SPI方式可以控制FLASH,EEPROM,虽然前面的博客时使用IIC来控制EEPROM(24c02),其实是一个结果,用不同的方式实现功能。 原理 我们来简单看一下内部的构造图: 从内部简明图可以看出,主机smart和从机slave都有一个串行移位寄存
2021-12-21 16:39:14 173KB AS ash fl
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中值滤波器的V e r i l o g 实现代码,已通过测试,,可直接使用
2021-12-20 18:15:04 1KB mid_fl verilo fpga
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文章简介: 1.JQ8400-FL语音模块,带3W功放,有4M的存储空间,可通过USB拷贝声音文件,通过单片机串口控制 2.听说可以一线串口通信,我没试过,也不知道行不行,我才用的是二线串口通信 3.使用的是stm32板子上串口2的GPIO,分别是PA2RX,PA3TX,代码是没问题的,已经运行过的 4.stm32f103vet6的板子是野火的,语音模块是在淘宝上买的 5.我没有打广告的意思,纯粹分享一下知识,希望能有帮助 6.说明书和代码我会直接把资料链接放出来,你们自己下载就好,说明书其实你自己买模板商家会给的 STM32F103VET6 usart2
2021-12-20 16:40:17 164KB f1 f10 m32
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编写如下的函数: function drawHexagon(x,y,L) { ctx.beginPath(); ctx.moveTo(x-sqrt3/2*L,y-L/2); ctx.lineTo(x-sqrt3/2*L,y+L/2); ctx.lineTo(x,y+L); ctx.lineTo(x+sqrt3/2*L,y+L/2); ctx.lineTo(x+sqrt3/2*L,y-L/2); ctx.lineTo(x,y-L); ctx.closePath(); ctx.fillStyle = #00FFFF
2021-12-18 23:02:50 132KB c ex fl
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CNN最大的特点在于卷积的权值共享结构,可以大幅减少神经网络的参数量,防止过拟合的同时又降低了神经网络模型的复杂度。在CNN中,第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入,每一个卷积操作只处理一小块图像,进行卷积变化后再传到后面的网络,每一层卷积都会提取数据中最有效的特征。这种方法可以提取到图像中最基础的特征,比如不同方向的边或者拐角,而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征。 一般的卷积神经网络由多个卷积层构成,每个卷积层中通常会进行如下几个操作: 图像通过多个不同的卷积核的滤波,并加偏置(bias),特取出局部特征,每个卷积核会映射出一个新的2D图像。 将前面卷积核的滤波输出结果,进行
2021-12-09 22:08:11 93KB fl flow mnist
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文件的转换,转换的结果,结果的开发就是文件的使用,开发的观看,等于fl->p4
2021-12-01 09:10:41 54.55MB 333
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问题描述 给定波士顿地区一系列地区租房的价格,然后罗列出了收集到多个因素,每个因素已经是量化好。现在给定的要求是,使用一个多元线性模型去拟合这些数据,然后用于预测。 模型 price=f(x1,x2,…,xn)=∑i=1nwixi+b price = f(x_1, x_2, …, x_n) = \sum\limits_{i=1}^{n} w_i x_i + bprice=f(x1​,x2​,…,xn​)=i=1∑n​wi​xi​+b 这里没有激活函数,所以还不到神经网络的阶段。 基于Tensorflow的建模一般步骤 数据准备: 1. 筛选 2. 分类 3. 清洗 4. 格式化 模型构建 1.
2021-11-30 18:32:24 244KB ens fl flow
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文章目录数据集介绍代码实现1、导入需要的库2、导入数据集查看数据集中正样本(欺诈)和负样本(未欺诈)的数量对数据集进行稍微处理3、划分数据集划分训练集、验证集和测试集划分出特征和标签4、标准化处理5、查看正负样本的相关信息区分正负样本在’V5’,’V6’两个维度上比较正负样本6、构建模型7、对比:有bias_initializer vs 没有bias_initializer没有bias_initializer构建模型用模型预测前十个样本将训练集输入模型来评价模型有bias_initializer计算bias_initializer构建模型用模型预测前十个样本将训练集输入模型来评价模型8、保存初
2021-11-30 10:22:33 476KB auc ens fl
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