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在Ubuntu22.04下安装中文输入法，配置clash（todo）等

这篇文章介绍了GPIO作为输入使用

这篇文章介绍了STM32不同的启动方式，以及如何使用串口烧录程序

介绍 Verilog 与基础语法，附带两个基础示例 于 BIT 睿信书院学生科技学会学术部分享 如果以下 pdf 预览不能正常加载，戳这里下载

# LeNet 12345678910111213Conv2d output shape: torch.Size([1, 6, 28, 28])Sigmoid output shape: torch.Size([1, 6, 28, 28])AvgPool2d output shape: torch.Size([1, 6, 14, 14])Conv2d output shape: torch.Size([1, 16, 10, 10])Sigmoid output shape: torch.Size([1, 16, 10, 10])AvgPool2d output...

# 卷积层做了什么 # 平移不变性 考虑检测某个图像特征的模型 当图像的特征经过平移后，理应对模型的结果影响不大 ==> 对图像的每个位置应用 相同的 weights ==> 卷积核 # 局部性 有时候我们只关注图像的局部特征，距离较远的图像应当对模型的输出影响较小 ==> 考虑某个像素周围一定范围的图像 ==> 卷积核的大小 # 运算 选取一个窗口，进行互相关运算 窗口大小即为卷积核（kernel_size）大小 # Conv2d 12345678910111213class Conv2d( in_channels: int,...

有很多事情，只要开始做了，就会变得简单。 2024/08/07

整理了 pandas 库的常用指令 iloc 切片，索引 1print(train_data.iloc[0:4, [0, 1, 2, 3, -3, -2, -1]]) concat 拼接 1all_features = pd.concat((train_data.iloc[:, 1:-1], test_data.iloc[:, 1:])) 处理数值 12345678numeric_features = all_features.dtypes[all_features.dtypes != 'object'].index# 获取所有 数值类...

近日使用 matplotlib 绘制图形较多，遂总结一些 matplotlib 的使用技巧 绘制 散点图，并统计散点密度 效果图： 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.colors import ListedColormap, LogNormdef...

如上图， 很好奇 C 盘的空间都去哪了， 好像系统没有特别方便的自带的插件， 于是在回家的 29 小时快速列车上搓了个简单的统计内存的程序 qwq 结果如下图： 经典 Windows 占超过 C 盘的 25% 至于 136.58 > 119， 感觉是因为用了一些软链接， 还有万恶之源 AppData！ 这个 netease 网易什么鬼？？？ （补充：之后特意翻了一下这个目录，发现是影之诗（（qwq 删了删了） （吐槽续：而且这玩意我记得我当初是装在 D 盘的，但是你把软件的数据十几个 G 的往 C...