矩阵乘法：定义 ***当左边矩阵的列数等于右边矩阵的行数时，两个矩阵相乘才有意义。①矩阵相乘：左行右列②相乘有效：左列右行 矩阵的运算规律：满足：①结合律：(AB)C==A(BC)②分配律: (A+B)C==AC+BC C(A+B)==CA+CB③数量矩阵同任意矩阵可交换：AE=EA (λE)A=λA=A(λE)不满足：①交换律 AB!=BA②消去律 BA=BC---->A!=C（以上例子代表一般矩阵）错误案例： AB=0------------>A||B=0 BA-BC=0------>B(A-C)=0-----
这个文章是对http://t.csdn.cn/XAKL6的细节补充，以及我在学习中踩到的坑和解决方法。1.端口号被占用:有时候会遇到，明明代码没有错，但是，127.0.0.1：5000这个网页就是打不开，这个时候,win+x打开 windows终端，输入netstat-ano|findstr5000,这个时候会显示再输入TASKKILL/F/PID29080TASKKILL/F/PID5928停止这两个进程，这个时候就能顺利的打开了2.app.run(host='0.0.0.0',port=port,debug=True),debug填True，可以打开flask的调试模式，在更新代码后会自动
1全连接层设计1.1Layer进行线性计算的单元layer，原理图如图所示：1.2processingElementLayer中的线性计算单元processingElement，原理图如图所示：processingElement模块展开原理图，如图所示，包含一个乘法器和一个加法器，对输入进行累乘和累加1.3weightMemory全连接层的权重存储于weightMemory单元，原理图如图所示：2代码实现2.1weightMemory2.1.1设计输入创建weightMemory文件，操作如图：双击打开，输入代码：moduleweightMemory(clk,address,weights);
Python实现区块链环境python3(本次用的3.8)、postman、requests、Flask，pip，pipenv等工具环境步骤先安装一个环境pipinstallpipenvpipenv使用创建环境pipenvinstall会生成一个pipfile文件，用于管理库的依赖在虚拟环境中安装依赖pipenvinstallflask==2.0.2pipenvinstallrequests==2.18.4安装成功后可看到pipfile中看到启动虚拟环境pipenvshell新建一个blockchain.py开始撸代码代码思路确定区块结构{"index":0,//块序号"timestamp":
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭7年前。Improvethisquestion过去2年我一直在使用Java进行编程，现在我想开始设计应用程序。到目前为止，我只参与编码，即；我得到了设计文档/类图等并被要求编码。现在我想学习如何设计，我的意思是我想了解什么时候类应该是接口(interface)而不是具体类，根据需求、设计技术和设计的所有其他方面进行设计。要了解所有这些，请推荐任何系列文章/书籍等。我曾尝试阅读HeadfirstDesignPatt
1激活层设计LeNet-5网络的激活函数是双曲正切函数(TanH)，项目中tanh函数模块由完整的层UsingTheTanh构成，该层由较小的处理单元HyperBolicTangent组成1.1HyperBolicTangent处理单元HyperBolicTangent，对每个输入执行Tanh操作，原理图如图所示，输入为位宽16的数，输出位宽也是16。该单元将Tanh运算分为3个乘法操作和1个加法操作：首先，得到x项的增量项，即x^2然后，将当前x项与下一项相乘然后，将每个相应的最终x项与其系数相乘最后，将每个结果项与前一项相加1.2UsingTheTanhUsingTheTanh是Tanh层
1池化层设计自顶而下分析池化层的设计过程1.1AveragePoolMultiLayer图为该项目的平均池化层，其包含一个AvgPoolSingle单元，模块的输入为图像特征矩阵，输出为池化后的特征矩阵图片来自附带的技术文档《HardwareDocumentation》池化层的原理图如图所示，其中输入位宽为75264，输出位宽为18816。池化层位于卷积层和激活层之后，第一次卷积层输出位宽为75264，因此池化层的输入位宽为75264。AveragePoolMultiLayer的深度为6，前卷积层的输出特征H和W均为28，故输入位宽为28x28x6x16=75264；平均池化窗口大小为2x2，
1池化层设计自顶而下分析池化层的设计过程1.1AveragePoolMultiLayer图为该项目的平均池化层，其包含一个AvgPoolSingle单元，模块的输入为图像特征矩阵，输出为池化后的特征矩阵图片来自附带的技术文档《HardwareDocumentation》池化层的原理图如图所示，其中输入位宽为75264，输出位宽为18816。池化层位于卷积层和激活层之后，第一次卷积层输出位宽为75264，因此池化层的输入位宽为75264。AveragePoolMultiLayer的深度为6，前卷积层的输出特征H和W均为28，故输入位宽为28x28x6x16=75264；平均池化窗口大小为2x2，
第二章风险、安全、责任1、工程风险的来源技术因素零件老化引发的工程事故（电梯零件老旧，电梯伤人）控制系统失灵引发的工程事故（温州动车事故）非线性作用（外界影响时，线性系统逐渐做出反应；非线性系统有时对强烈干扰无反应，有时候轻微干扰剧烈反应。非线性系统发生变化往往有性质上的转化和跳跃）环境因素气候条件（设计抵御气候突变的阈值）例子：水利工程干旱时灌溉、蓄水、发电，汛期弃水、溃坝人为因素设计缺陷三门峡大坝事件对自然条件的恶劣性估计不足，论证不科学(发电、灌溉、防洪)“代价-受益”比采用的参数不合理，计算结果偏离实际关于补偿的公正合理性问题处理不当施工质量的不足沱江大桥垮塌事件没有按照规范的拆卸方法
1integrationFC设计LeNet-5网络结构全连接部分如图所示，该部分有2个全连接层，1个TanH激活层，1个SoftMax激活层：图片来自附带的技术文档《HardwareDocumentation》integrationFC部分原理图，如图所示，图中W1和W2分别是存储全连接层FC1和全连接层FC2的权重：全连接层FC1输入神经元个数为3840/32=120个，输出神经元个数为2688/32=84个，原理图如图所示：Tanh激活层的输入输出位宽均为32位，原理图如图所示：全连接层FC2输入神经元个数为2688/32=84个，输出神经元个数为320/32=10个，原理图如图所示：SM
