05 2022 档案

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
posted @ 2022-05-19 22:53 伦敦烟云 阅读(311) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: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
posted @ 2022-05-19 22:53 伦敦烟云 阅读(505) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: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
posted @ 2022-05-19 22:52 伦敦烟云 阅读(1276) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: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
posted @ 2022-05-19 22:50 伦敦烟云 阅读(419) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: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
posted @ 2022-05-19 22:49 伦敦烟云 阅读(1537) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: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
posted @ 2022-05-19 22:48 伦敦烟云 阅读(833) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: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
posted @ 2022-05-19 22:46 伦敦烟云 阅读(94) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: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
posted @ 2022-05-19 22:44 伦敦烟云 阅读(110) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: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
posted @ 2022-05-19 22:44 伦敦烟云 阅读(89) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: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
posted @ 2022-05-19 22:43 伦敦烟云 阅读(172) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:make和makefile 为什么需要make和makefile? 对于大型程序来说,多文件之间具有耦合和关联性,如果其中部分文件更改后,关联文件没有重新编译,就会导致程序出错的潜在问题,通过makefile可以执行make规则,make就可以自动执行gcc指令。 程序的编译过程主要分为编译和链接: 阅读全文
posted @ 2022-05-19 22:41 伦敦烟云 阅读(63) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:ROS笔记(官方Wiki) 一、ROS安装: ros版本: ROS Kinetic Kame:此版本不推荐用于新安装 ROS Melodic Morenia:推荐用于 Ubuntu 18.04 ROS Noetic Ninjemys:推荐用于 Ubuntu 20.04 ros安装: sudo sh 阅读全文
posted @ 2022-05-19 22:39 伦敦烟云 阅读(90) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:docker使用记录 参考: https://yeasy.gitbook.io/docker_practice/image/pull docker镜像拉取命令 docker pull ubuntu:18.04 拉下来的镜像是纯净的,啥都没有,需要啥都要自己安装 启动并从镜像创建容器的命令: dock 阅读全文
posted @ 2022-05-19 22:38 伦敦烟云 阅读(49) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:ESP32-FreeRTOS 基于 Michael_ee 老师的视频做的笔记 https://space.bilibili.com/1338335828 ​ 视频深入浅出,很适合初学者以及开发者提升用。 一、FreeRTOS基础 优势: 系统免费 方便代码复用 实时性系统 代码量很小,只需要3个C文 阅读全文
posted @ 2022-05-19 22:31 伦敦烟云 阅读(1158) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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