一、安装Anaconda1.下载Anaconda安装包去官网 https://www.anaconda.com/download下载适合自己操作系统的Anaconda安装包。（以Windows为例）2.安装Anaconda双击下载后的“Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe”，进行安装。点击“Next”。 选择安装路径，最好选择C盘以外的路径。选择“安装选项”，根据自己的需求选择。附中文解释。Createstartshortcuts(supportedpackagesonly).创建开始快捷方式(仅支持包)。AddAnaconda3tomyPATHenvi
目录前言一、STM32简介1.STM32是什么2.STM32应用领域3.STM32优势 二、ARM简介三、STM32芯片1.芯片命名规则 2.型号分类及缩写 四、STM32F103C8T61.STM32F103C8T6简介2.片上资源/外设3.引脚定义 4.系统结构 5.启动配置 6.最小系统电路 五、总结前言哈喽，大家好！本人目前刚开始学习stm32单片机，记录自己个人的学习过程，如果有讲的不好的地方，还请大家指正，非常感谢~~主要介绍STM32是什么、应用领域、优势、STM32F103C8T6芯片介绍、STM32F103C8T6片上资源/外设、命名规则、系统结构、引脚定义、启动配置、最小系
“过去都是假的，回忆是一条没有归途的路，以往的一切春天都无法复原，即使最狂热最坚贞的爱情，归根结底也不过是一种瞬息即逝的现实，唯有孤独永恒。” 🎯作者主页：追光者♂🔥 🌸个人简介： 💖[1]计算机专业硕士研究生💖 🌿[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)🌿 🌟[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4🌟 🏅[4]阿里云社区特邀专家博主🏅
PendingIntent翻译成中文为“待定意图”，这个翻译很好地表示了它的涵义。PendingIntent描述了封装Intent意图以及该意图要执行的目标操作。PendingIntent封装Intent的目标行为的执行是必须满足一定条件，只有条件满足，才会触发意图的目标操作。一.获取PendingIntent对象获取PendingIntent对象有以下几种方式:PendingIntent.getActivity(Context,int,Intent,int)：启动活动PendingIntent.getActivities(Context,int,Intent[],int)：启动多个活动，意图
DDoS是什么?DDoS是分布式拒绝服务攻击(Distributeddenialofserviceattack)的简称。分布式拒绝服务器攻击(以下均称作DDoS)是一种可以使很多计算机(或服务器)在同一时间遭受攻击，使被攻击的目标无法正常使用的一种网络攻击方式。DDoS攻击在互联网上已经出现过无数次，甚至连Google、微软这些大公司都被DDoS国，是比较常见的一种网络攻击。DDoS攻击特征：DDoS攻击方式在进行攻击的时候，可以对攻击源的IP地址进行伪造，这样可以提升攻击源的隐蔽性，使得被攻击者无法定向屏蔽IP，要对攻击进行检测也是非常困难的，一旦被攻击就只能束手无策。分布式拒绝服务攻击原理
一、PyTorch加载数据初认识Dataset:提供一种方式去获取数据及其label如何获取每一个数据及其label总共有多少的数据Dataloader:为后面的网络提供不同的数据形式数据集在编译器中导入Datasetfromtorch.utils.dataimportDataset可以在jupyter中查看Dataset官方文档：help(Dataset)或者Dataset？？二、Dataset类代码实战将数据集复制到项目中，命名为dataset，右键拷贝路径。在pycharm中的控制台运行：（注意：粘贴完拷贝的路径后需要加上""表示转义字符，共有两个斜杠，否则会报错）输入img.show(
0、TD3算法原理简介详见笔者前一篇实践强化学习_06_pytorch-TD3实践(BipedalWalkerHardcore-v3)1、CarRacing环境观察及调整ActionSpaceBox([-1.0.0.],1.0,(3,),float32)ObservationSpaceBox(0,255,(96,96,3),uint8)动作空间是[-1~1,0~1,0~1]，状态空间是96×96×396\times96\times396×96×3的图片。1.1图片裁剪及跳帧环境初始的时候有40-50帧是没有意义的，可能还会影响模型训练。同时图片下面黑色部分也是没有太多意义，所以可以直接对图片截
pytorch踩坑在pytorch中，如果你定义了没用的组件，同样也会影响你的模型(我也不知道从哪里影响的)，看一个例子def_make_layer(self,block,planes,blocks,stride=1,dilate=False):norm_layer=self._norm_layer#downsample=Noneprevious_dilation=self.dilationifdilate:self.dilation*=stridestride=1#ifstride!=1orself.inplanes!=planes:#downsample=layer.SeqToANNCon
前言： DNN是神经网络的里面基础核心模型之一.这里面结合DNN介绍一下如何解决深度学习里面过拟合,欠拟合问题目录： DNN训练常见问题 过拟合处理 欠拟合处理 keras项目一 DNN训练常见问题 我们在深度学习网络训练的时候经常会遇到下面两类问题： 1： 训练集上面很差：欠拟合 2：训练集上面很好,测试集上面很差：过拟合二 过拟合解决过拟合解决方案主要有以下三个处理思路1EarlyStopped2L1L2正规化3Dropout4：增加训练集上面的数据量 2.1 EarlyStopping 方案 这个数据集分为3部分：TrainingData,val
本文详细比较了ChatGTP、GoogleBard、BingCopilot、Claude和文心一言五种文本生成式AI。本文共计约3000字，预计阅读时间为10-15分钟。1、ChatGTP1.1、官网：https://chat.openai.com/1.2、简介与主界面ChatGTP是由OpenAI开发的强大语言模型。它能够理解和生成自然语言文本，广泛用于解答问题、创作内容和模拟对话。ChatGTP具有广泛的应用领域，为用户提供高效、智能的语言交互体验。1.3、特点搜索网络：GPT能够通过用户提供的查询，在网络上检索相关信息，包括网页、图片和新闻结果，为用户提供更多知识。生成图像：借助DALL
