卷积和全连接神经网络实现手写数字识别 本文档介绍了使用卷积神经网络和全连接神经网络实现手写数字识别的方法。文档中首先介绍了实验的内容和实验原理，然后详细讲解了全连接神经网络和卷积神经网络的原理和结构。文档还提供了实验步骤，指导读者如何使用 Keras 实现手写数字识别。 一、实验内容 本实验的目的是使用 Keras 实现手写数字识别。实验中，我们将使用 MNIST 数据集，该数据集包含 60000 张手写数字图片，每张图片的大小是 28x28 个像素点。我们将使用全连接神经网络和卷积神经网络两种方法来实现手写数字识别。 二、实验原理 ### 2.1 数据集 MNIST 数据集是手写数字识别的常用数据集。每张图片由 28x28 个像素点构成，每个像素点用一个灰度值表示。可以将这 28x28 个像素展开为一个一维的行向量，作为输入，也就是有 784x1 的向量。 ### 2.2 神经元 人工神经网络（ANN，Artificial Neuron Network）是模拟生物大脑的神经网络结构，它是由许多称为人工神经细胞（Artificial Neuron，也称人工神经元）的细小结构单元组成。简易模型如下所示： x1 … xn：表示神经细胞的输入，也就是输入神经细胞的信号。 w1 … wn：表示每个输入的权重，就好比生物神经网络中每个轴突和树突的连接的粗细，强弱的差异。 b：偏置权重 threshold：偏置（可以将 threshold * b 看作是前面提到的生物神经细胞的阈值） 蓝色部分：细胞体。 黄色球形是所有输入信号以的求和。 红色部分是表示求和之后的信号的激励函数（即达到阈值就处于兴奋状态，反之抑制，当然作为人工神经细胞，其激励函数很多，阶跃（型）激励函数，sigmoid（s 型）激励函数，双曲正切（tanh）激励函数，ReLu（Rectified Linear Units）激励函数等等） ### 2.3 全连接神经网络 全连接神经网络模型是一种多层感知机（MLP），感知机的原理是寻找类别间最合理、最具有鲁棒性的超平面，感知机最具代表的是 SVM 支持向量机算法。神经网络同时借鉴了感知机和仿生学，神经元接受一个信号后会发送各个神经元，各个神经元接受输入后根据自身判断，激活产生输出信号后汇总从而实现对信息源实现识别、分类。 包含两个隐藏层的神经元网络结构如下： 每个结点和下一层所有几点都有运算关系，实践中全连接神经网络通常有多个隐藏层，增加隐藏层可以更好的分离数据的特征，但过多的隐藏层也会增加训练时间以及会产生过拟合。 训练神经网络中需要使用 bp 算法，先是通过前向传播，得到预测结果，再反向传播去调整模型权重。反向传播：反向传播根据前向传播产生的损失函数值，沿输出端向至输入端优化每层之间参数，在此过程中运算利用梯度下降法优化参数，神经网络求解参数本质上仍然是规则中求最优解问题，现在的机器学习框架如 Tensorflow、pytorch、keras 将梯度下降法、Booting、Bagging 这些优化中常用技巧封装起来，我们只用关注数据建模即可。 ### 2.4 卷积神经网络 卷积神经网络可以利用空间结构关系减少需要学习的参数量，提高反向传播算法的训练效率。一般的 CNN 有多个卷积层构成，每个卷积层会进行如下操作： 图像通过多个不同的卷积核的滤波，并加偏置（bias），提取出局部特征，每一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非线性的激活函数处理。对激活函数的结果再进行池化操作（即降采样），目前一般是使用最大池化，保留最显著的特征，并提升模型的畸变容忍能力。 这几个步骤就构成最常见的卷积层，当然也可以在加上一个 LRN 层（Local Response Normalization，局部响应归一化层）。 CNN 的要点是卷积核的权值共享（Weight Sharing）、局部连接模式（Local Connection）和池化层（Pooling）中的降采样（Down-Sampling）。局部连接和权值共享降低了参数量，使训练复杂度大大下降，减轻过拟合并降低计算量。同时权值共享还赋予了 CNN 对平移的容忍性，而池化层降采样则进一步降低了输出层参数，并赋予模型轻度形变的容忍性，提高模型的泛化能力。 每个卷基层包含三个部分：卷积、池化和非线性激活函数使用卷积提取空间特征降采样的平均池化层、双曲正切或 S 型的激活函数、MLP 作为最后的分类器层与层之间的稀疏连接减少计算复杂度。 三、实验步骤 ### 3.1 全连接神经网络实现 1. 获取数据集 Keras 中集成了 MNIST 数据集，直接从其中导入数据，并对数据进行整理。从之可以看出，数据为 28*28，一共 60000 张。 2. 对数据集中的数据进行可视化 3. 对数据进行维度转换把每一张 28 x 28 的图片分别转为长度为 784 的向量，再合并成一个大的像素矩阵，每个维度表示一个像素点的灰度值/255。 4. 对输出结果进行格式转化将经过神经网络训练完后的内容，转化为 10 个类别的概率分布。 本文档介绍了使用卷积神经网络和全连接神经网络实现手写数字识别的方法。使用 Keras 实现手写数字识别可以使用 MNIST 数据集，并使用全连接神经网络和卷积神经网络两种方法来实现手写数字识别。

在本文中，我们将深入探讨如何在Spring Boot应用中配置MongoDB连接池，同时也会涉及到Spring Boot与MyBatis以及MySQL数据库的整合。Spring Boot以其简洁的配置和强大的自动化配置功能，已经成为Java开发者构建微服务应用的首选框架。MongoDB则是一种非关系型数据库，它在处理大规模数据和高并发场景下表现出色。而连接池对于优化数据库操作性能至关重要，通过合理配置，可以有效减少数据库连接的创建和销毁，提升系统效率。 我们来了解如何在Spring Boot中引入MongoDB连接池。Spring Boot默认集成了MongoDB Java驱动和Spring Data MongoDB，但并未直接提供连接池的配置。通常我们会使用如MongoDB Java驱动的`MongoClientSettings`来配置连接池，比如使用`com.mongodb.client.MongoClients.create()`方法创建一个包含连接池设置的MongoClient。你需要在`application.properties`或`application.yml`中添加相应的属性，如： ```properties # application.properties 示例 spring.data.mongodb.uri=mongodb://username:password@localhost:27017/dbname?connectTimeoutMS=30000&socketTimeoutMS=30000 ``` 或者 ```yaml # application.yml 示例 spring: data: mongodb: uri: mongodb://username:password@localhost:27017/dbname?connectTimeoutMS=30000&socketTimeoutMS=30000 ``` 接下来，我们讨论如何整合Spring Boot和MyBatis。MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。在Spring Boot中集成MyBatis，你需要以下步骤： 1. 添加MyBatis和MyBatis-Spring Boot Starter依赖： ```xml org.mybatis.spring.boot mybatis-spring-boot-starter 2.2.0 ``` 2. 创建MyBatis的配置文件`mybatis-config.xml`，定义Mapper扫描路径等。 3. 编写Mapper接口和对应的XML文件，实现SQL查询。 4. 在Spring Boot主类上添加`@MapperScan`注解，指定Mapper接口的包名。 我们来看看如何在Spring Boot中整合MySQL。这相对简单，因为Spring Boot提供了自动配置支持： 1. 添加MySQL JDBC驱动依赖： ```xml mysql mysql-connector-java ``` 2. 配置数据库连接信息： ```properties # application.properties 示例 spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/dbname?useSSL=false&serverTimezone=UTC spring.datasource.username=username spring.datasource.password=password spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver ``` 3. 使用JPA或MyBatis进行数据访问。 以上就是关于"Springboot配置MongoDB连接池源代码"的详细解析，包括了Spring Boot与MongoDB、MyBatis以及MySQL的整合过程。希望对你在开发过程中有所帮助，如果你有任何疑问或需要进一步的信息，请查阅官方文档或相关的技术社区。

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LPDDR4测试板 版权所有（c） 概述 该存储库包含针对围绕Xilinx Kintex-7 FPGA构建的实验平台的开放硬件设计文件。 该平台的主要目的是开发和定制支持LPDDR4 IC的RAM控制器。 设计文件是在KiCad中准备的。 该设计现在是进行中的作品。 储存库结构 主存储库目录包含KiCad PCB项目文件，许可证和自述文件。 其余文件存储在以下目录中： lib包含组件库 img包含本自述文件的图形 主要特点 Kintex-7 FPGA-XC7K70T-FBG484 带有定制DDR4 SO-DIMM连接器的模块化设计 HDMI输出连接器 带有1GbE收发器的以太网RJ45连接器 带有FT4232HQ FTDI USB控制器的Micro USB调试连接器 JTAG microSD卡插槽 QSPI闪存 外部7-12V电源输入 5个用户LED 4个用户按钮 框图 执照

本篇文章主要介绍了linux: centos设置ip以及连接外网的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

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在本文中，我们将深入探讨如何使用ESP8266微控制器通过MQTT协议与阿里云物联网平台进行交互，实现数据的上传和下载，以及获取实时时间和天气信息。ESP8266因其低成本、高性能和易用性，在物联网(IoT)项目中被广泛采用。而MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级的消息协议，适用于低带宽、高延迟或不可靠的网络环境，特别适合于IoT设备。 我们需要在阿里云上创建一个物联网平台实例，并注册一个产品和设备。产品定义了设备的基本属性和功能，而设备则是实际连接到物联网平台的实体。在创建设备时，会得到一串设备密钥，这是设备身份验证的关键。 接下来，我们要配置ESP8266的Wi-Fi连接。使用Arduino IDE或者MicroPython等开发环境，加载相应的库，如ESP8266WiFi库，来连接到指定的Wi-Fi网络。确保设备能够稳定连接到互联网。 然后，我们要引入MQTT客户端库，如PubSubClient，用于实现MQTT协议的通信。设置MQTT服务器地址为阿里云物联网平台的地址，并使用之前获得的设备密钥进行身份验证。连接到MQTT服务器后，可以订阅特定的主题以接收来自云端的数据，同时发布到主题以上传本地数据。 数据的上传通常涉及传感器读取和数据封装。例如，可以连接温度传感器读取环境温度，将读取的值转化为字符串，然后通过MQTT客户端发布到预先定义的主题。阿里云平台接收到数据后，可以进行存储、处理和分析。 对于数据的下载，即云平台向设备下发数据，设备需要订阅特定的主题。当有新的消息到达时，MQTT客户端的回调函数会被触发，通过解析接收到的MQTT消息，可以获取到云端发送的数据。 时间获取通常涉及到NTP（Network Time Protocol）服务。ESP8266可以通过连接到NTP服务器，请求当前的UTC时间，并调整内部RTC（Real-Time Clock）同步。这样，设备就能保持与全球标准时间的一致性。 至于天气信息，通常需要调用第三方天气API。注册并获取API密钥，然后在ESP8266上使用HTTP库（如ESP8266HTTPClient）发起GET请求到天气API的URL，带上必要的参数（如地理位置信息）。API返回的JSON数据可以解析得到天气信息，如温度、湿度、风速等，这些信息可以进一步展示在设备的显示屏上，或者通过MQTT发送到其他系统进行处理。 总结来说，实现ESP8266通过MQTT连接阿里云平台并完成数据交互，需要完成以下步骤： 1. 在阿里云物联网平台上注册产品和设备，获取设备密钥。 2. 配置ESP8266连接到Wi-Fi网络。 3. 使用MQTT库建立与阿里云的连接，订阅和发布主题。 4. 实现数据上传，包括传感器读取和数据封装。 5. 处理数据下载，解析接收到的MQTT消息。 6. 通过NTP协议同步时间。 7. 调用天气API获取实时天气信息，并进行数据解析。 通过以上步骤，我们可以构建一个基本的物联网系统，使ESP8266成为一个能够与云端互动、获取实时信息的智能设备。这个过程中涉及的编程语言通常是C++（Arduino）或Python，而具体实现方式可能因所选开发环境和个人需求有所不同。

在本文中，我们将深入探讨如何使用LabVIEW进行恒河光谱仪的二次开发，特别是针对GPIB（通用接口总线）设备的连接。LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是美国国家仪器（NI）公司推出的一种图形化编程环境，广泛应用于科学实验、工程测试和自动化控制等领域。光谱仪作为科学测量的重要工具，其与LabVIEW的集成能够实现高效的数据采集和分析。 我们需要理解"光谱仪手册"。这通常是设备制造商提供的文档，包含了光谱仪的详细操作指南、技术规格、校准方法以及故障排除等内容。在进行二次开发之前，阅读并理解手册是至关重要的，它能帮助我们了解光谱仪的工作原理和接口特性。 接下来，"vi驱动"是指LabVIEW中的虚拟仪器驱动程序，这些驱动是专门设计来与特定硬件设备通信的VI（Virtual Instruments）。在本例中，可能是用于控制恒河光谱仪的LabVIEW接口。通过这些驱动，我们可以直接在LabVIEW环境中编写程序，控制光谱仪进行数据采集、设置参数和读取测量结果。 "光谱仪LabVIEW驱动"则是专为LabVIEW用户定制的光谱仪控制软件模块。这类驱动通常包括了与光谱仪交互所需的全部功能，如初始化设备、设置扫描参数、触发测量、读取数据等。在开发过程中，开发者需要熟悉这些驱动的API（应用程序接口），以便正确地调用相应函数执行操作。 在提供的文件中，有以下几份资源： 1. "ni-488.2_21.5_online.exe"：这是NI GPIB驱动的安装程序，用于在计算机上安装GPIB通信支持。GPIB是一种广泛使用的设备通信标准，尤其适用于实验室设备，如光谱仪。这个驱动使得LabVIEW可以识别并控制GPIB设备。 2. "ni-visa_21.5_online.exe"：这是NI VISA（Virtual Instrument Software Architecture）的安装程序，它是用于多种接口（包括GPIB）的通用软件库。VISA提供了一套标准的API，使得开发者可以统一地处理不同类型的仪器通信。 3. "IMAQ6370D-01EN_100.pdf" 和 "IMAQ6370C-17EN_120.pdf"：这些可能是光谱仪的数据手册或用户指南，详细介绍了光谱仪的性能、接口规格和使用方法。对于开发来说，这些手册提供了宝贵的硬件信息。 4. "YKAQ6370"：可能是一个光谱仪的型号或者特定的文件，具体用途需要结合实际内容才能确定。 在实际开发中，我们需要先安装GPIB和VISA驱动，然后利用LabVIEW创建一个新项目，并导入光谱仪的LabVIEW驱动。通过编程，设置GPIB地址，建立与光谱仪的连接。接着，可以调用驱动中的函数来控制光谱仪进行测量，例如设置波长范围、曝光时间等参数，然后触发测量并读取数据。数据可以在LabVIEW环境中进行处理、显示或保存。 LabVIEW对恒河光谱仪的二次开发涉及到GPIB通信、VISA驱动的使用、光谱仪驱动的编程以及数据分析等多个环节。通过熟练掌握这些知识点，我们可以构建出高效、定制化的光谱测量系统。