背景 100BASE-T1方兴未艾,国内外OEM量产车型纷至沓来:为了满足高带宽的应用场景需求(如图像.雷达等数据传输),1000BASE-T1将至已至,如大众MEB平台采用1000BASE-T1总线作为主干网,用于满足域控制器之间的通信,以及实现如ICAS3域控制器与HUD.Display.Cluster之间的图像数据传输. 物理层作为保证通信畅通的最基本条件,对其测试验证既"基础"又"关键",尤其通信速率的提高对物理链路更为敏感.鉴于此,北汇信息嘉定实验中心联合

前言 本期先从物理层"PMA测试"开始,下图1为"PMA测试"的测试结果汇总图.其中,为了验证以太网通信对线缆的敏感度,特选取两组不同特性线缆进行测试对比,果然如意料中那般,确实有"中招"的. 物理层PMA测试-设备环境组成 CANoe+VN接口卡+ VT板卡+程控电源• 实物如下图2• CANoe+VN接口卡的作用:DUT测试相关的状态设置和读取• VT板卡的作用:DUT供电控制及提供唤醒源• 程控电源的作用:DUT供电 示波器+信号发生器+测

Caffe---Pycaffe 绘制loss和accuracy曲线 <Caffe自带工具包---绘制loss和accuracy曲线>:可以看出使用caffe自带的工具包绘制loss曲线和accuracy曲线十分的方便简单,而这种方法看起来貌似只能分开绘制曲线,无法将两种曲线绘制在一张图上.但,我们有时为了更加直观的观察训练loss和测试loss,往往需要将这两种曲线绘制在一张图上.那如何解决呢?python接口,Pycaffe可以实现将这两种曲线绘制在一张图上. 目前,我知道的知识面中,Pyc

所属分类:Keras Keras FAQ:常见问题 如何引用Keras? 如何使Keras调用GPU? 如何在多张GPU卡上使用Keras "batch", "epoch"和"sample"都是啥意思? 如何保存Keras模型? 为什么训练误差(loss)比测试误差高很多? 如何获取中间层的输出? 如何利用Keras处理超过机器内存的数据集? 当验证集的loss不再下降时,如何中断训练? 验证集是如何从训练集中分割出来的? 训练数据在训练时会被随

传送门:http://www.microwavetools.com/rf-tips-to-make-you-look-smart/ 全文搬运过来的,本篇文章并未有其它意义和目的,仅作为个人参考笔记,我会标出认为有趣的部分并进行粗糙的翻译 了解这些规则可以用来快速评估射频产品的可行性, Electromagnetic energy such as microwave radiation travels one foot in one nanosecond in free space Linear

在机器学习中可能会存在过拟合的问题,表现为在训练集上表现很好,但在测试集中表现不如训练集中的那么好. 图中黑色曲线是正常模型,绿色曲线就是overfitting模型.尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据,但是并没有描述数据的整体特征,对新测试数据的适应性较差. 一般用于解决过拟合的方法有增加权重的惩罚机制,比如L2正规化,但在本处我们使用tensorflow提供的dropout方法,在训练的时候, 我们随机忽略掉一些神经元和神经联结 , 使这个神经网络变得"不完整". 用一个不完整

一.概念介绍 自编码器是一种执行数据压缩的网络架构,其中的压缩和解压缩功能是从数据本身学习得到的,而非人为手工设计的.自编码器的两个核心部分是编码器和解码器,它将输入数据压缩到一个潜在表示空间里面,然后再根据这个表示空间将数据进行重构得到最后的输出数据.编码器和解码器都是用神经网络构建的,整个网络的构建方式和普通的神经网络类似,通过最小化输入和输出之间的差异来得到最好的网络. 二.作用1.    图像去噪: 2.    数据压缩降维. 但是它的图像压缩性能不如JPEG.MP3等传统压缩方法,并且

softmax loss: softmax:     softmax的作用,将fc的输出映射成为(0,1)的概率,并将其差距拉大. cross entropy loss:   y是样本的真实标签,为1,y'是样本的分数.单个样本的交叉熵计算方法. softmax loss:   计算n个样本的交叉熵,然后取均值. pytorch 的crossentropy loss的测试demo: #coding=utf-8 import torch import torch.nn as nn import m

jupyter notebook: https://github.com/Penn000/NN/blob/master/notebook/LeNet/LeNet.ipynb LeNet训练MNIST import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不打印 warning import tensorflow as tf import numpy as np import os 加载MNIST数据集 分别加载MNIST训练集.测试集.验证集 f

网上找了下tensorflow中使用batch normalization的博客,发现写的都不是很好,在此总结下: 1.原理 公式如下: y=γ(x-μ)/σ+β 其中x是输入,y是输出,μ是均值,σ是方差,γ和β是缩放(scale).偏移(offset)系数. 一般来讲,这些参数都是基于channel来做的,比如输入x是一个16*32*32*128(NWHC格式)的feature map,那么上述参数都是128维的向量.其中γ和β是可有可无的,有的话,就是一个可以学习的参数(参与前向后向),没

1)变量类型 1)变量可分为俩类:环境变量(全局变量),和普通变量(局部变量), 环境变量也称为全局变量,可以在创建他们的Shell及其派生出来的任意子进程Shell中使用,环境变量又可以分为自定义环境变量和bash内置的环境变量,环境变量可以在命令行中设置和创建,用户退出命令行时这些变量值就会丢失,想要永久保存环境变量,可在用户家目录下的. bash_profile或. bashrc(非用户登录模式特有,如:SSH)文件中,或在/etc/profile文件中定义,这样每次用户登录时这些变量都将

import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 配置GPU或CPU设置 device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 超参数设置 num_epochs = 5 num_classes = 10 batch_size = 100 learning_

import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 配置GPU或CPU设置 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 超参数设置 sequence_length = 28 input_size = 28 hidden_size = 128 num_l

在机器学习中可能会存在过拟合的问题,表现为在训练集上表现很好,但在测试集中表现不如训练集中的那么好. 图中黑色曲线是正常模型,绿色曲线就是overfitting模型.尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据,但是并没有描述数据的整体特征,对新测试数据的适应性较差. 一般用于解决过拟合的方法有增加权重的惩罚机制,比如L2正规化,但在本处我们使用tensorflow提供的dropout方法,在训练的时候, 我们随机忽略掉一些神经元和神经联结 , 是这个神经网络变得"不完整". 用一个不完整

Hi Dear Today we will use tensorflow to implement the softmax regression and linear classifier algorithm. not using the library of tensorflow (like tf.nn.softmax), but using tensorflow simple function to implement the softmax. The whole structure of

import tensorflow as tf import numpy as np ''' 初始化运算图,它包含了上节提到的各个运算单元,它将为W,x,b,h构造运算部件,并将它们连接 起来 ''' graph = tf.Graph() #一次tensorflow代码的运行都要初始化一个session session = tf.InteractiveSession(graph=graph) ''' 我们定义三种变量,一种叫placeholder,它对应输入变量,也就是上节计算图所示的圆圈部分,

Caffe2的相关概念   接下来你可以学到更多Caffe2中主要的概念,这些概念对理解和开发Caffe2相当重要. Blobs and Workspace,Tensors   Caffe2中,数据是用blobs储存的.Blob只是内存中的一个数据块.大多数Blobs包含一个张量(tensor),可以理解为多维矩阵,在Python中,他们被转换为numpy 矩阵.   Workspace 保存着所有的Blobs.下面的例子展示了如何向Workspace中传递Blobs和取出他们.Workspac

import tempfile import tensorflow as tf # 1. 列举输入文件. # 输入数据生成的训练和测试数据. train_files = tf.train.match_filenames_once("F:\\output.tfrecords") test_files = tf.train.match_filenames_once("F:\\output_test.tfrecords") # 定义解析TFRecord文件的parser方

论文标题:Densely Connected Convolutional Networks 论文作者:Gao Huang Zhuang Liu Laurens van der Maaten  Kilian Q. Weinberger 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf DenseNet 的GitHub地址:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 参考的 DenseNet 翻译博客:https://zhuanl

写在前面 ​ 深度残差网络(Deep residual network, ResNet)自提出起,一次次刷新CNN模型在ImageNet中的成绩,解决了CNN模型难训练的问题.何凯明大神的工作令人佩服,模型简单有效,思想超凡脱俗. ​ 直观上,提到深度学习,我们第一反应是模型要足够"深",才可以提升模型的准确率.但事实往往不尽如人意,先看一个ResNet论文中提到的实验,当用一个平原网络(plain network)构建很深层次的网络时,56层的网络的表现相比于20层的网络反而更差了.