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阿舟的AI小站
领域专家: 人工智能技术领域
2020-01-02 06:35:15
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阿舟的AI小站 2021-01-27
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引用 8 楼 lpj1433993695 的回复:
你好，我想请问怎么操作进github快速，每次直接进去好慢，而且有可能还加载不出来
修改一下你的IP地址，可以通过站长工具查询你当前网络访问GitHub最快的IP地址，然后修改你的host文件，这样速度就能变快了
lpj1433993695 2020-12-04
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你好，我想请问怎么操作进github快速，每次直接进去好慢，而且有可能还加载不出来
Douleur_ 2020-11-20
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您好，我是人民邮电出版社数字艺术分社的编辑。请问管小亮老师您那边有兴趣写一本编程方面的图书吗？
girl.. 2020-05-25
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你好，最近在上班吗？
阿舟的AI小站 2020-04-02
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引用 4 楼 m0_46757992 的回复:
你好，在吗，我想要些数据
什么数据？我看看手头有没有，毕竟还没开学。。。
m0_46757992 2020-04-02
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你好，在吗，我想要些数据
msadhnwho9 2020-03-26
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AttributeError: module 'scipy.misc' has no attribute 'imread' 这个版本也改了，但还是报错。不知道怎么回事，求回复.....
阿舟的AI小站 2020-03-21
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引用 1 楼 深度学习小学生 的回复:
它是为了避免数值不稳定才利用Logits求的，内部的计算也是将交叉熵的式子进行了推导转变，并没有用到概率，直接用logits和label就能求交叉熵，楼主可以看源码
好的
深度学习小学生 2020-03-21
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它是为了避免数值不稳定才利用Logits求的，内部的计算也是将交叉熵的式子进行了推导转变，并没有用到概率，直接用logits和label就能求交叉熵，楼主可以看源码
PyTorch MNIST手写数字识别详解
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 MNIST 手写数字分类任务是一个相对基础且常见的入门级项目，在深度学习领域中可被视为类似于“Hello World”的经典范例，它有助于我们迅速掌握构建神经网络的基本流程。尽管网络资源中存在大量相关实例，但仍然需要独立完成一次实现。项目代码选用 PyTorch 1.0 版本进行开发与执行。 导入必要的库 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms import torchvision from torch.autograd
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法，用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪（Matlab代码实现）
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法，用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于神经网络的数据驱动迭代学习控制（ILC）算法，旨在解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出（SISO）离散时间系统中无人车的路径跟踪问题。该方法结合神经网络的学习能力与ILC的迭代优化机制，在无需精确系统模型的前提下，通过多次任务执行不断修正控制输入，以实现对期望轨迹的高精度跟踪。文章详细阐述了算法的设计原理、稳定性分析以及在无人车路径跟踪中的具体实现与仿真验证，展示了其在处理模型不确定性与提升跟踪精度方面的有效性。; 适合人群：具备自动控制、机器人或人工智能基础知识，从事无人车、自动化控制、智能系统研发的研究人员及工程师。; 使用场景及目标：①解决无人车在复杂环境下因系统模型未知或不精确导致的路径跟踪难题；②提升重复性作业中控制系统对理想轨迹的跟踪精度与鲁棒性；③为非线性、不确定性系统的先进控制策略设计提供理论参考与实践案例。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现进行学习，重点关注神经网络与ILC的融合机制、控制律的设计过程以及仿真结果的分析，以深入理解数据驱动方法在解决模型未知问题上的优势。
用于确定分数阶系统（FOS）的Lyapunov指数谱，包括分数阶Lorenz系统、4D分数阶Chen系统和分数阶Duffing振荡器（Matlab代码实现）
内容概要：本资源聚焦于分数阶系统（FOS）的Lyapunov指数谱计算，涵盖分数阶Lorenz系统、4D分数阶Chen系统和分数阶Duffing振荡器三种典型非线性动力学模型。通过提供完整的Matlab代码实现，系统介绍了分数阶微分方程的数值求解方法、李雅普诺夫指数谱的计算原理与算法流程，旨在帮助研究人员定量分析分数阶系统的混沌特性与动力学行为，为复杂系统的稳定性判定、分岔分析及混沌控制研究提供技术支撑。; 适合人群：具备一定动力系统与数值计算基础，从事非线性科学、混沌理论、分数阶微积分等相关领域研究的硕士、博士研究生及科研人员。; 使用场景及目标：① 学习和掌握分数阶微分方程的数值积分方法（如Adams-Bashforth-Moulton算法）；② 深入理解Lyapunov指数谱的物理意义及其在判定系统混沌、稳定与周期运动中的应用；③ 利用提供的Matlab代码对特定分数阶系统进行动力学仿真与分析，复现经典结果或拓展至新的研究对象。; 阅读建议：此资源以Matlab代码为核心，强调理论与实践的紧密结合。使用者应在理解分数阶微积分基本理论和Lyapunov指数计算原理的基础上，仔细研读并调试所提供的代码，通过修改系统参数、初始条件等方式进行探究式学习，从而深化对分数阶系统复杂动力学行为的理解。
Msp430f5529驱动mpu6050计算欧拉角
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/447eda883a93 在本文中，我们将详细研究利用微控制器MSP430F5529来操控MPU6050传感器，并从其输出数据中推算出欧拉角。让我们来熟悉相关的主要构成部分。MSP430F5529是由德州仪器（TI）研发的一款16位超低功耗微控制器，它具备丰富的外部设备接口和强大的处理性能，非常适合多样化的嵌入式系统应用，尤其是传感器监控领域。MPU6050则是InvenSense公司推出的一款六轴惯性测量装置（IMU），该设备集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计，能够检测设备的旋转状态和线性运动情况。 **一、MSP430F5529与MPU6050的连接** 1. **I2C通信协议**：MSP430F5529借助I2C总线与MPU6050进行数据交换。在I2C协议框架内，MSP430担任主设备角色，而MPU6050则扮演从设备角色。主设备负责控制数据传输过程，从设备则响应请求并传输数据。 2. **配置MPU6050**：在启动通信流程之前，必须设定MPU6050的工作模式、采样频率、满量程范围等参数。这一过程通常通过发送特定的I2C指令来完成。 3. **数据获取**：MPU6050的陀螺仪和加速度计数据通过I2C接口持续不断地或按需提供。微控制器周期性地读取这些数据，用以监控设备的动态变化情况。 **二、陀螺仪和加速度计原始数据解读** 1. **陀螺仪数据**：陀螺仪测量的是角速度，其单位通常是dps（度/秒）。该数据反映了设备围绕三个正交轴的旋转速度。 2. **加速度计数据**：加速度计测量的是线性加速度，其单位通常是g（重力加速度的倍数）。它能够感知设备在三个正交轴上的静态和动态加速度变化。...
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