源码来自[https://blog.csdn.net/qq_34467412/article/details/90738232]，作者也是对论文作者ResNet框架的复现，而我是在chatGPT帮助下把博主TensorFlow的代码改成了pytorch代码。 由于硬件限制，并没有使用完整的数据集，仅对前10种调制模型进行识别，全信噪比情况下测试集识别率可达72%；仅考虑0：30dB情况下测试集识别率可达94%。训练过程测试集上的混淆矩阵不同信噪比下的识别率信噪比为0db时候的混淆矩阵网络部分classResidualStack(nn.Module):def__init__
十四.EtherCAT开发之STMCUSTM32F407ZGt6+AX58100的开发FOE应用STM32F407ZGt6与AX58100是SPI连接，工作在SPI模式。FoE(FileAccessoverEtherCAT)可实现EtherCAT节点之间的文件传输。14.1SSCTOOL配置bootmode与FOE支持FOE说是要在状态机的bootmode下运行，实际测试了在OP模式也能收数据。可能是为了稳定，减少出错把，毕竟是升级固件。14.1.1XML支持字段XML名称—AX58100-UC16-R1.xml14.1.2从站STM32F407ZGt6+AX58100参考代码D:\ether
首先，在安装ST-Link驱动的时候，请确保你的电脑处于关机状态，然后按照ST-Link官方文档的步骤来进行安装，这样可以避免安装驱动时出现问题。如果在安装驱动后仍然无法识别ST-Link，可以尝试以下步骤来解决这个问题：尝试更换USB线或者换个USB接口，看看是不是电脑的问题尝试在电脑的设备管理器中手动安装驱动，具体方法是：打开设备管理器右键点击通用穿行总线控制器上的未知设备，选择“更新驱动程序软件”选择“浏览我的计算机以安装驱动程序软件”，然后浏览到你安装ST-Link驱动的目录，一般在C:\STMicroelectronics\ST-LINKutility目录下，选择其中的ST-LINK
1.需要有GPU（推荐8G以上），已设置好CUDA：基于win10深度学习环境配置（conda，python，cuda11.7，torch1.13.0）_dr_yingli的博客-CSDN博客2.文件格式为常见的niiimg_list格式如下E:\...\3.nrrdE:\...\3.nrrd0E:\...\4.nrrdE:\...\4.nrrd1训练代码importtorchfromtorchimportnnimportosimportnumpyasnpfromtorch.utils.dataimportDatasetimportnibabelfromscipyimportndimagefr
关于ResNet的原理和具体细节，可参见上篇解读：经典神经网络论文超详细解读（五）——ResNet（残差网络）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）接下来我们就来复现一下代码。源代码比较复杂，感兴趣的同学可以上官网学习： https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision本篇是简化版本 一、BasicBlock模块BasicBlock结构图如图所示： BasicBlock是基础版本，主要用来构建ResNet18和ResNet34网络，里面只包含两个卷积层，使用了两个3*3的卷积，通道数都是64，卷积后接着BN和ReLU。右边的曲线就是
目录一、出现的问题二、如何解决2.1步骤一2.2步骤二2.3步骤三2.4步骤四2.5步骤五三、成功解决问题一、出现的问题板子为STM32F1Nano前提是有ST-Link驱动，即ST—LinkDebugger（点击查看），然后编写完代码后点击“Load”，在弹出的界面内会显示"st-linkusbcommunicationerror"报错，致使无法对STM32进行downloadcodetoflashmemory。二、如何解决2.1步骤一首先在你的keil安装目录下的STLink路径文件中找到“ST-LinkUpgrade.exe”，然后点击运行，插上STM32F1Nano板子到电脑，点击De
记录：383场景：使用dynamic-datasource-spring-boot-starter动态切换数据源，使用MyBatis操作数据库。提供三种示例：一，使用@DS注解作用到类上。二，使用@DS注解作用到方法上。三，不使用注解，使用DynamicDataSourceContextHolder类在方法内灵活切换不同数据源。源码：https://github.com/baomidou源码：https://github.com/baomidou/dynamic-datasource-spring-boot-starterdynamic-datasource-spring-boot-start
编者：沉尸(5912129@qq.com)一）ST马达库中角度的定义引言：在Clerke以及park等变换中，我们都涉及到了角度，本文中我们结合ST的源代码探讨一下角度的取得以及它和力矩的关系问题。首先回顾《马达控制之FOC原理》一文中的的数学模型https://blog.csdn.net/danger/article/details/128214441三相电流中Ia达到幅值的最高峰时，它的反电动势也就是最大值，于是：电机A相的反电动势最高点就是电角度的0度在实际运行中进行测量反电动势然后判断是否到达最大值，而且ADC采样还存在不稳定性，所以几乎是不可能完成的任务，本文建立在系统采用了Hall
编者：沉尸(5912129@qq.com)一）ST马达库中角度的定义引言：在Clerke以及park等变换中，我们都涉及到了角度，本文中我们结合ST的源代码探讨一下角度的取得以及它和力矩的关系问题。首先回顾《马达控制之FOC原理》一文中的的数学模型https://blog.csdn.net/danger/article/details/128214441三相电流中Ia达到幅值的最高峰时，它的反电动势也就是最大值，于是：电机A相的反电动势最高点就是电角度的0度在实际运行中进行测量反电动势然后判断是否到达最大值，而且ADC采样还存在不稳定性，所以几乎是不可能完成的任务，本文建立在系统采用了Hall
Torchvision.models包里面包含了常见的各种基础模型架构，主要包括以下几种：（我们以ResNet50模型作为此次演示的例子）AlexNetVGGResNetSqueezeNetDenseNetInceptionv3GoogLeNetShuffleNetv2MobileNetv2ResNeXtWideResNetMNASNet首先加载ResNet50模型，如果如果需要加载模型本身的参数，需要使用pretrained=True，代码如下importtorchvisionfromtorchvisionimportmodelsresnet50=models.resnet50(pretra
