一、USB简介USB（UniversalSerialBUS）通用串行总线，是一个外部总线标准，用于规范电脑与外部设备的连接和通讯。是应用在PC领域的接口技术。USB接口支持设备的即插即用和热插拔功能。USB是在1994年底由英特尔、康柏、IBM、Microsoft等多家公司联合提出的。USB发展到现在已经有USB1.0/1.1/2.0/3.0等多个版本。目前用的最多的就是USB1.1和USB2.0，USB3.0目前已经开始普及。STM32F103自带的USB符合USB2.0规范，不过STM32F103的USB都只能用来做设备，而不能用作主机。标准USB共四根线组成,除VCC/GND外,另外为D
在深度学习训练和测试时出现问题：error:thefollowingargumentsarerequired:--dataroot，出现这种问题的主要原因是，训练的配置文件和测试的配置文件有问题，具体解决方法见下。目录1、配置训练文件2、开始训练3、配置测试文件4、开始测试1、配置训练文件在正式训练前，需要在编译软件中配置训练文件，我这里提供的配置方法是在Pycharm编译软件中，其它编译软件的配置方法也类似，具体配置方法见下：（1）先运行一下train.py文件，这时候会报错提示，提示需要配置训练文件，如下：报错的提示如下：error:thefollowingargumentsarerequ
文章目录大数据深度学习长短时记忆网络（LSTM）：从理论到PyTorch实战演示1.LSTM的背景人工神经网络的进化循环神经网络（RNN）的局限性LSTM的提出背景2.LSTM的基础理论2.1LSTM的数学原理遗忘门（ForgetGate）输入门（InputGate）记忆单元（CellState）输出门（OutputGate）2.2LSTM的结构逻辑遗忘门：决定丢弃的信息输入门：选择性更新记忆单元更新单元状态输出门：决定输出的隐藏状态门的相互作用逻辑结构的实际应用总结2.3LSTM与GRU的对比1.结构LSTMGRU2.数学表达LSTMGRU3.性能和应用小结3.LSTM在实际应用中的优势处理
学习Rust的15种方法1.阅读：TheRustBook-https://doc.rust-lang.org/book/2.代码：做Rustlings练习-https://github.com/rust-lang/rustlings3.课程：如何通过以下方式学习Rust-https://learning.accelerant.dev/view/courses/how-to-learn-rust4.阅读：Rust示例-https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/5.代码：使用@exercism_ioRustTrack-https://exercism.or
rootObject在表达式中直接写name和getName()，这时候Expression是无法解析的，因为其不知道name和getName()对应什么意思@Testpublicvoidtest06(){ ExpressionParserparser=newSpelExpressionParser(); parser.parseExpression("name").getValue(); parser.parseExpression("getName()").getValue();}当表达式是基于某一个对象时，我们可以把对应的对象作为一个rootObject传递给对应的Experssion进
学习Rust的15种方法1.阅读：TheRustBook-https://doc.rust-lang.org/book/2.代码：做Rustlings练习-https://github.com/rust-lang/rustlings3.课程：如何通过以下方式学习Rust-https://learning.accelerant.dev/view/courses/how-to-learn-rust4.阅读：Rust示例-https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/5.代码：使用@exercism_ioRustTrack-https://exercism.or
rootObject在表达式中直接写name和getName()，这时候Expression是无法解析的，因为其不知道name和getName()对应什么意思@Testpublicvoidtest06(){ ExpressionParserparser=newSpelExpressionParser(); parser.parseExpression("name").getValue(); parser.parseExpression("getName()").getValue();}当表达式是基于某一个对象时，我们可以把对应的对象作为一个rootObject传递给对应的Experssion进
目录超参数（Hyperparameter）一.模型参数和超参数的区别二.分类（一）网络参数1.网络层与层之间的交互方式（相加、相乘或者串接等）2.卷积核数量和卷积核尺寸3.神经网络层数（也称深度）layers3.1深层神经网络隐藏层数4.隐藏层神经元个数hiddenunits5.输出神经元的编码方式6.神经元激活函数（二）优化参数1.学习率α（learningrate）1.1学习因子下降参数（learningratedecay）2.批样本数量（batchsize）3.不同优化器的参数3.1动量梯度下降算法参数：β\betaβ3.2Adagrad算法参数：ε\varepsilonε3.3Adad
机器学习：基于支持向量机（SVM）进行人脸识别预测作者：i阿极作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页???如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞?收藏?评论?+关注哦！??????如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！?专栏案例：机器学习机器学习：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价机器学习：基于主成分分析（PCA）对数据降维
博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式一、研究背景和意义研究背景家具作为居家生活的重要组成部分，其市场需求一直保持稳定增长。然而，传统的家具销售模式主要依赖于实体店铺，消费者在购买过程中往往面临地域限制、产品选
