摘要：
数据类型 一、singed int/unsigned int 都占用 4 个字节，即：32bit singed int取值范围：-231 ~ 231-1 unsigned int: 取值范围：0 ~ 2^32 数据以补码的形式存放在内存中 二、float/double **float：**占用4 阅读全文
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大小端、数据存储 一、大小端问题： 为什么会有大小端问题？ 在计算机系统中，我们是以字节为单位的，每个地址单元都对应着一个字节，一个字节为8bit 但是在C语言中除了8bit的char之外，还有16bit的short型，32bit的int型。另外，对于位数大于8位的处理器，例如16位或者32位的处理 阅读全文
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机器数真值、原码、反码、补码 一、机器数、真值 一个数在计算机中的二进制表示形式, 叫做这个数的机器数，对应的实际数值为真值。 （最高位是符号位，1负0正） +3 -3 真值 0000 0011 1000 0011 机器数 二、原码 原码就是符号位加上真值的绝对值, 即用第一位表示符号, 其余位表示 阅读全文
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多种网络 一、RBF神经网络 和BP相比激活函数不同，RBF为径向基函数（如Gaussian），BP为Sigmoid或者Relu函数 BP神经网络是对非线性映射的全局逼近 RBF神经网络输出与数据中心离输入模式较劲的“局部”隐节点关系较大，具有局部映射的特征。 \(\gamma\) 阅读全文
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差速小车-刚体运动学 1.基本模型 差速轮式小车的基本模型如图所示: 这个是最理想状态（重心在圆心，驱动力矩直接施加到轮上等）状态下的最简单的模型，第一二项分别为速度的x和y方向上的分解，最后一项角速度由于直接圆心直接在重心位置，直接就是车辆自旋的角速度。 2.正/逆运动学 对于差速两轮小车 阅读全文
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拉格朗日动力学 拉格朗日力学的推导： 单摆问题： 单摆系统中，如果直接对张力，重力进行分析，可得如下关系式： $$ \left\{\begin{array}{l} -T \frac{x}{\sqrt{x^{2}+y^{2}}}=m \ddot{x} \\ m g-T \frac{y}{\sqrt 阅读全文
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向量（一维数组）： A = [1,2,3,4]; A = 1:1:4; % 第一个是起始值，第二个是步长，第三个是终止值 矩阵（数组）输入： A = [0 1 2 3 0 1 2 3]; A = [0 1 2 3;0 1 2 3]; 矩阵（数组）操作： 冒号用法（替代全部）： x(:, :, : ) 阅读全文
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神经网络-深度学习 - 吴恩达 - 第二课 一、改善神经网络 1.1 数据集划分 早期 70/30 或者 60/20/20 大数据时代：尽量缩小验证集数量 要保证数据集和验证集合来自同一分布 也可以没有独立的测试集（不需要无偏性能估计） 1.2 方差/偏差 以上三图分别对应高偏差，低偏差和低方差，高 阅读全文
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神经网络&深度学习 - 吴恩达 - 第四课 一、基础知识 1.1 卷积神经网络 举一个例子（垂直边缘检测器)： 第一步： 第二步： 以此类推 6X6图像矩阵，通过3X3卷积核，得到4X4的矩阵 为什么可以通过这个进行垂直边缘监测？ 垂直边缘检测器和水平边缘检测器： 不同种类的边缘检测器： 通过神经网 阅读全文
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神经网络-深度学习 - 吴恩达 - 第一课 一、基础介绍 1.1 神经网络-监督学习 神经网络建立模型（监督学习） 1.2 监督学习分类： 1.标准神经网络（NN）- 一般模型 2.卷积神经网络（CNN）- 图像 3.循环神经网络 (RNN) - 音频 4. 混合神经网络 - 复 阅读全文
