问题描述: arduino引脚作为输入状态时,高低电平不稳定 出现的原因: arduino 引脚为输入时,引脚电平处于悬空状态,容易受外部电荷信号等干扰 解决的方案: 再程序配置为输入状态后 使用下拉电阻(10k)将其拉低,一直保持低电平稳定状态 void setup() { Serial.begin(); pinMode(,INPUT); pinMode(,OUTPUT); } ; void loop() { digitalWrite(,LOW); buttonState = digitalR

使用Processing 软件, 通过 arduino 输入 电子罗盘的数据,通过PC端进行校准,程序如下: import processing.serial.*; Serial myPort; ArrayList<Float> xList = new ArrayList<Float>(); ArrayList<Float> yList = new ArrayList<Float>(); ArrayList<Float> zList = new

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52108040 范数规则化 机器学习中出现的非常频繁的问题有:过拟合与规则化.先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化,最后聊下规则化项参数的选择问题. 如何看待规则化项和过拟合 从不同角度来看待规则化 regularize这个词更多的意思是"使系统化","使体系化",也就是说不要走极端,要建立和谐社会,科学发展观. 1 监督机器学习问题无非就是"m

模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制策略. 预测控制算法的三要素:内部(预测)模型.参考轨迹.控制算法.现在一般则更清楚地表述为内部(预测)模型.滚动优化.反馈控制. 大量的预测控制权威性文献都无一例外地指出, 预测控制最大的吸引力在于它具有显式处理约束的能力, 这种能力来自其基于模型对系统未来动态行为的预测, 通过把约束加到未来的输入.输出或状态变量上, 可以把约束显式表示在一个在线求解的二次规划或非线性规划问题中. 模型预测控制具有控制效果好.鲁棒性强等优点,可有效地克服过程的不确定性.

原文地址:https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/73480859 一.什么是自编码器(Autoencoder) 自动编码器是一种数据的压缩算法,其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的.有损的.从样本中自动学习的.在大部分提到自动编码器的场合,压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的.1)自动编码器是数据相关的(data-specific 或 data-dependent),这意味着自动编码器只能压缩那些与训练数据类似的数据.比如,使用人脸训练

OO第二单元总结 一.第五次作业 1.1 设计策略与架构 第五次作业要求的是完成设计支持一架傻瓜电梯的电梯系统.考虑到需要数据结构存放所有的请求,因此构建了FloorRequests类用来存放所有的请求,其次存放请求与提取请求借鉴于生产者消费者模式,设计Input类用于不断地读入新请求并存储到队列中,设计Scheduler类用于提取队列中指令并且指挥电梯工作.Elevator类是一个纯电梯类,用于存放电梯的基本信息以及完成电梯的基本工作(例如开关门,上下人),具体工作需要Scheduler来指挥

Arduino开发板上数字输入输出引脚中的3.5.6.9和11都提供0V和5V之外的可变输出.在这些引脚的旁边,会标有PWM——脉冲宽度调制,PWM是英文“Pulse Width Modulation"的缩写,简称脉宽调制,是利用微处理器的数字输出来对模拟电路进行控制的一种有效技术,这种技术被广泛应用在从测量.通信到功率控制与变换的许多领域中.数字输出与模拟输出最直观的区别就是数字输出是二值的,即只有0和1,而模拟输出可以在0~255之间变化 除了PWM,在Arduino开发板上,有一排标着A0

1. 简单列子: 一个损失函数L与参数x的关系表示为: 则 加上L2正则化,新的损失函数L为:(蓝线) 最优点在黄点处,x的绝对值减少了,但依然非零. 如果加上L1正则化,新的损失函数L为:(粉线) 最优点为红点,变为0,L1正则化让参数的最优值变为0,更稀疏. L1在江湖上人称Lasso,L2人称Ridge. 两种正则化,能不能将最优的参数变为0,取决于最原始的损失函数在0点处的导数,如果原始损失函数在0点处的导数不为0,则加上L2正则化之后(+2Cx),导数依然不为0.而加上L1正则化(导数

  https://sigmoidal.io/beginners-review-of-gan-architectures/ 嗨,大家好!像许多追随AI进展的人一样,我无法忽略生成建模的最新进展,尤其是图像生成中生成对抗网络(GAN)的巨大成功.看看这些样本:它们与真实照片几乎没有区别!   Samples from BigGAN: https://openreview.net/pdf?id=B1xsqj09Fm 从2014年到2018年,面部生成的进展也非常显着:       我对这些结果感到非

这节我将带大家了解亮宁机器人编程的基础部分. LCD液晶显示屏 LCD液晶显示屏是在实现某种功能和调试中不可缺少的部分,接下来我带大家学习,如何使用LCD液晶显示屏. 首先我们把LCD液晶显示屏插入主板的指定接口,然后接上数据线,打开Arduino输入以下程序. #include <LNDZ.h> lc lcd; //声明一个lcd设备 void init() { lcd.begin(, );//告诉电脑当前显示器是一行16个字符,2行的规格 lcd.bg(); //开启背光,0则是关闭背光

http://antkillerfarm.github.io/ 向量的范数(续) 范数可用符号∥x∥λ表示. 经常使用的有: ∥x∥1=|x1|+⋯+|xn| ∥x∥2=x21+⋯+x2n−−−−−−−−−−−√ ∥x∥∞=max(|x1|,-,|xn|) 这里不做解释的给出例如以下示意图: 当中,0范数表示向量中非0元素的个数. 上图中的图形被称为lp ball. 表征在同一范数条件下,具有相同距离的点的集合. 范数满足例如以下不等式: ∥A+B∥≤∥A∥+∥B∥(三角不等式) 向量范数推广可

目录 1. 动机详述和方法简介 2. 相关工作 3. 方法 3.1 Formulation 3.2 实现 3.3 弱监督学习 4. 实验 4.1 基本实验 4.2 深入实验 [算法和公式很simple,甚至有点naive,但文章的写作不错] 为了让小网络具有大能力,我们通常使用蒸馏.这篇文章提出了一种新方法:深度相互学习(deep mutual learning, DML).与蒸馏法不同,相互学习中存在多个学生共同学习,并且每个学生之间要互相学习.实验还发现了一个惊人的结果:我们不需要piror

最优化方法:L1和L2正则化regularization http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52108040 机器学习和深度学习常用的规则化方法之一:L范数正则化(规格化). 一般来说,监督学习可以看做最小化下面的目标函数): 规则项Ω(w) loss项可参考[机器学习算法及其损失函数].Note:似然函数(likelihood function)的负对数被叫做误差函数(error function). 这里我们先把目光转向“规则项Ω(

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:1903.11012v3 [cs.LG] 19 Aug 2019 Neural Networks, 25 November 2019 Abstract 深度强化学习(RL)在可以通过训练过的策略解决的任务上表现了出色的性能.在使用多层神经网络(NN)的前沿机器学习方法中,它起着主导作用.同时,深度RL要求对噪声的高灵敏度,不完整和误导输入数据.遵循生物学直觉,我们将使用脉冲神经网络(SNN)来解决深度RL解决方案的一些不足

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:2001.01587v1 [cs.NE] 1 Jan 2020 Abstract 脉冲神经网络(SNN)被广泛应用于神经形态设备中,以模拟大脑功能.在这种背景下,SNN的安全性变得重要但缺乏深入的研究,这与深度学习的热潮不同.为此,我们针对SNN的对抗攻击,确认了与ANN攻击不同的几个挑战:i)当前的对抗攻击是基于SNN中以时空模式呈现的梯度信息,这在传统的学习算法中很难获得:ii)在梯度累积过程中,输入的连续梯度与二值脉

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摘要:近日,CVPR 2022放榜,基于CANN的AI论文<Interactive Image Synthesis with Panoptic Layout Generation>强势上榜. 本文分享自华为云社区<昇腾CANN论文上榜CVPR,全景图像生成算法交互性再增强!>,作者:昇腾CANN . 近日,CVPR 2022放榜,基于CANN的AI论文<Interactive Image Synthesis with Panoptic Layout Generation>

模拟信号:Arduino中的模拟信号就是0v~5v的连续的电压值 数字信号:Arduino中的数字信号就是高电平(5V)或者低电平(0V),是两个离散的值 模拟信号->数字信号:ADC(模数转换器) ADC是用于将模拟信号转换为数字信号的电路.将输入的模拟信号通过ADC转换为数字信号,处理器才能对其进行处理. 这里讲的模拟输入是指0~5v的电压值.在Arduino上,ADC具有10位分辨率,这意味着它可以通过1,024个数字表示模拟电压.相当于将连续的电压值0~5v映射到离散的数值0~1023.

用Javascript来操作硬件早就不是一件稀奇的事情了. 所以作为一名电子专业出身的FE,我也打算尝试一下用js来驱动arduino: 要想操作这些底层硬件,肯定是需要一些工具的,我这里介绍的工具主要是 cylonjs 和 gort cylonjs其实就是一个操作"机器"的js框架,官网的介绍是这样的: Cylon.js is a JavaScript framework for robotics, physical computing, and the Internet of Th

上次的nodejs操作arduino入门篇中实现了如何连接arduino.这次我们来实现通过arduino测量室内温度并在浏览器上显示出来. [所需材料] 硬件:LM35温度传感器,arduino uno板,面包板,若干导线. 软件:socket.io , cylonJs , express等 [准备-硬件部分] 1.首先当然是连接电路板: 注意这个ANALOG IN是传感器的输入,就是读取温度的入口. 看看我连的: 2.然后按照 nodejs操作arduino入门篇先连接上arduino试试吧