FPGA驱动RGBLCD显示屏RGBLCD显示原理系统框图LCD屏显示彩条LCD屏显示字符和图片RGBLCD显示原理LCD屏与FPGA芯片接口如下，其中LCD_R0—R7,G0—G7，B0—B7为RGB888信号，LCD_BL：背光板使能，为高时背光板才亮LCD_DE：RGB数据使能，为高时RGB数据有效LCD_VSYNC：竖直（列）扫描有效LCD_HSYNC：水平（行）扫描有效LCD_CLK：显示器时钟//在控制RGBLCD屏时，即可使用DE使能，也能用VSYNC和HSYNC使能。以1024600分辨率显示器为例，图中灰色部分为显示器黑框部分，白色区域才是有效显示区域，在进行行列扫描时可以用
title:关于吴恩达机器学习中反向传播的理解date:2022-04-12categories:数学mathjax:truetags:-机器学习-线性代数原文在机器学习视频反向传播章节[1]中：我们用\(\delta\)来表示误差，则：\(\boldsymbol\delta^{\left(4\right)}=\boldsymbola^{\left(4\right)}−\boldsymboly\)。我们利用这个误差值来计算前一层的误差：\(\boldsymbol\delta^{\left(3\right)}=\left(\boldsymbol\Theta^{\left(3\right)}\ri
解决Nospring.config.importpropertyhasbeendefined在学习Nacos组件，加载多配置集时遇到问题，希望微服务在读取配置文件之前先去nacos中读取配置文件优先于本地配置。配置了bootstrap.properties后启动项目报错：Description:Nospring.config.importpropertyhasbeendefinedAction:Addaspring.config.import=nacos:propertytoyourconfiguration. Ifconfigurationisnotrequiredaddspring.con
DOTNET前端+后端环境搭建文章目录DOTNET前端+后端环境搭建前端篇Rider[JetBrains](https://www.jetbrains.com/community/opensource/#support)等后端篇Ⅰ.安装Dotnet必要工具Ⅱ.DotNetCLI命令应用情况1.创建控制台程序2.创建.NETCoreWebapi项目①【创建Models】②【创建类库】④【程序包引用/项目引用】⑤【切换SDK版本时，dotnetrun运行生成的错误】3.VistualStudioSDK版本不兼容情况前端篇推荐前端编程工具VistualStudioCode这里补充一句，并不是只有这个
文章目录大数据深度学习卷积神经网络CNN：CNN结构、训练与优化一文全解一、引言1.1背景和重要性1.2卷积神经网络概述二、卷积神经网络层介绍2.1卷积操作卷积核与特征映射卷积核大小多通道卷积步长与填充步长填充空洞卷积（DilatedConvolution）分组卷积（GroupedConvolution）2.2激活函数ReLU激活函数优势与劣势LeakyReLUSigmoid激活函数优势与劣势Tanh激活函数优势与劣势Swish激活函数其他激活函数激活函数的选择2.3池化层最大池化（MaxPooling）优势与劣势平均池化（AveragePooling）优势与劣势全局平均池化（GlobalAv
【开源学习】ThingsBoard--基本配置与使用租户及客户管理租户及租户账号管理租户管理租户创建租户修改租户删除租户账号管理租户账号创建租户账号修改租户账号删除客户及客户账号管理客户管理客户创建客户修改客户删除客户用户管理客户用户创建客户用户修改客户用户删除设备管理创建设备设备修改设备基础信息修改设备用户分配设备凭据管理设备删除设备数据上传仪表盘管理仪表盘创建仪表盘配置仪表盘关联设备仪表盘部件配置仪表盘用户分配仪表盘修改仪表盘删除规则链库规则链创建规则链修改规则链删除规则链配置筛选器checkfidlespresencescriptswitch属性集calculatedeltacustom
聚类算法属于无监督学习，其中最常见的是均值聚类，scikit-learn中，有两种常用的均值聚类算法：一种是有名的K-means（也就是K-均值）聚类算法，这个算法几乎是学习聚类必会提到的算法；另一个是均值偏移聚类，它与K-means各有千秋，只是针对的应用场景不太一样，但是知名度远不如K-Means。本篇介绍如何在scikit-learn中使用这两种算法。1.算法概述1.1.K-MeansK-means算法起源于1967年，由JamesMacQueen和J.B.Hartigan提出。它的基本原理是是将n个点划分为K个集群，使得每个点都属于离其最近的均值（中心点）对应的集群。K-Means算法
MSF基础学习看这一篇就够了Metasploit常见名词解释MSF简介MSF框架结构MSF配置数据库内网主机发现MSF命令查询常用命令数据库管理命令核心命令模块命令进程命令资源脚本命令后台数据库命令后端凭证命令开发者命令攻击载荷命令MSF模块MSF辅助扫描模块-auxiliaryMSF主机发现MSF服务扫描Telnet服务模块SSH服务模块Oracle数据库扫描SMB服务扫描MSSQL服务扫描FTP、SMTP、SNMP扫描MSF端口扫描WMAPMSF攻击载荷模块Payload类型Stagelesspayload&StagedpayloadPayload生成MSF简介MSF生成Payloadwe
聚类算法属于无监督学习，其中最常见的是均值聚类，scikit-learn中，有两种常用的均值聚类算法：一种是有名的K-means（也就是K-均值）聚类算法，这个算法几乎是学习聚类必会提到的算法；另一个是均值偏移聚类，它与K-means各有千秋，只是针对的应用场景不太一样，但是知名度远不如K-Means。本篇介绍如何在scikit-learn中使用这两种算法。1.算法概述1.1.K-MeansK-means算法起源于1967年，由JamesMacQueen和J.B.Hartigan提出。它的基本原理是是将n个点划分为K个集群，使得每个点都属于离其最近的均值（中心点）对应的集群。K-Means算法
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