AI学习目录汇总 1、线性回归和softmax回归的区别 1）连续值与离散值 线性回归模型，适用于输出为连续值的情景。 softmax回归模型，适用于输出为离散值的情景。例如图像类别，就需要对离散值进行预测。softmax回归模型引入了softmax运算，使输出更适合离散值的预测和训练。 2）输出个数 线性回归模型，输出单元为1个，而softmax回归模型输出单元为多个。 2、独热编码（one-ho...

AI学习目录汇总 1、什么是特征？ 对于图像算法，每个像素可以视为一个特征，例如图像的分辨率为28x28，则有784个特征。而且常常将二维的图像像素矩阵展开为长度为784的向量。 2、权重和偏置的规模 本例中，将使用Fashion-MNIST数据集，它是一个服装分类数据集，可以将服装分为10个类别。 输入图像的分辨率为28x28，即特征是长度为784的向量，输出是长度为10的向量，如何用一组仿射函数...

37款传感器与执行器的提法，在网络上广泛流传，其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止这37种的。鉴于本人手头积累了一些传感器和执行器模块，依照实践出真知（一定要动手做）的理念，以学习和交流为目的，这里准备逐一动手尝试系列实验，不管成功（程序走通）与否，都会记录下来—小小的进步或是搞不掂的问题，希望能够抛砖引玉。 【Arduino】168种传感器模块系列实验（资料代码+仿真编程+图形编程） ...

AI学习目录汇总 1、torch.arange 返回一维张量（一维数组），官网说明，常见的三种用法如下 输入：torch.arange(5)输出：tensor([0, 1, 2, 3, 4])输入：torch.arange(5, 16)输出：tensor([ 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])输入：torch.arange(1, 25, 2) 输出...

AI学习目录汇总 1、多层感知机网络结构 1.1 线性模型：softmax回归 在前面介绍过，使用softmax回归来处理分类问题时，每个输出通过都一个仿射函数计算，网络结构如下，输入和输出之间为全链接层： 1.2 多层感知机 多层感知机就是在输入和输出中间再添加一个或多个全链接层，将中间的层称为“隐藏层”，下图为添加了一个全链接层的网络结构： 1.3 隐藏层的作用 现实世界中，大部分问题不是线性问...

AI学习目录汇总 1、加载数据集 Fashion-MNIST数据集中包含10个类别，分别为t-shirt（T恤）、trouser（裤子）、pullover（套衫）、dress（连衣裙）、coat（外套）、sandal（凉鞋）、shirt（衬衫）、sneaker（运动鞋）、bag（包）和ankle boot（短靴）。 下载并加载Fashion-MNIST数据集 import torchfrom to...

这个公式是在计算神经网络中某个隐藏层神经元的输出 o i o_i oi​ 的期望值 E [ o i ] E[o_i] E[oi​] 和方差 V a r [ o i ] \mathrm{Var}[o_i] Var[oi​]。为了简化讨论，我们假设前一层神经元的输出 x j x_j xj​ 和权重 w i j w_{ij} wij​ 之间是独立的，并且它们的期望值为零，即 E [ x j ] = 0 E...

学员们摇着古老的木制缫丝机，体验剥茧抽丝的全过程讯 记者张闻摄影报道：“参加完今天的研学，我们才知道我们家乡民乐有那么辉煌的蚕桑丝织产业发展历史，也知道民乐窦所发挥的产业功能与沉淀的历史文化。”近日，南海区西樵镇民乐小学上千名学生来到渔耕粤韵文化旅游园，参观蚕桑丝织文化产业研学之旅，一天的研学活动结束后，有学生在研学手册中写下这样的心得体会。渔耕粤韵文化旅游园位于西樵山南麓，完整地再现了珠三角最早的生...

[手写OS]动手实现一个OS 之X86实模式下的汇编开发 x86实模式下 汇编开发是一个 intel x86实模式中的汇编程序开发类型。它涉及操纵几个16位处理器寄存器，并仅处理内存中的物理地址（与受保护模式相对）。 这种类型的编程中最广为人知的应用就是1980年代编写的DOS磁盘操作程序。 而所有现代的X86操作系统都是使用的保护模式，但是嘞，当计算机启动的时候，肯定不能是以保护模式启动的，通过实...

前面铺垫了这么久，今天终于开始写程序了。本讲将介绍3个逐步深入但非常简单的程序，一方面是让大家熟悉开发流程，另一方面是顺便解决前面遇到的CPU占用率高的问题。一、mbr1.asm回顾mbr1.asm的代码之前我们介绍过，这里我们回顾一下代码和演示步骤。mbr1.asm代码如下：;生成一个空的MBRtimes 510 db 0 ;前510个字节全为0db 0x55,0xaa ;最后两个字节...