手撕boostbuck

手撕boostbuck是一种电路拓扑，可以实现电压的升降转换。在这种电路中，通过控制开关的导通和断开，可以将输入电压转换为较高或较低的输出电压。具体来说，boostbuck电路由电感、二极管、开关和负载组成。

在boostbuck电路中，当开关导通时，电感开始充电，电流逐渐增加。在开关切换到断开时，电感的电流已经充到最大值，等于电感平均电流加上纹波电流的一半。这个已经充好的电流会通过二极管给负载供电。同时，电感还要给电容进行充电，电容的充电电流等于电感充到最大的电流减去负载的电流。

在稳态时，输出端电容不耗电，电压也不会变化。因此，流过负载的电流全部来自二极管。二极管的平均电流等于负载电流，导通压降为固定值。根据这些参数，可以计算出二极管的平均功率。

总之，手撕boostbuck电路是一种能够实现电压升降转换的电路拓扑，通过控制开关的导通和断开，可以将输入电压转换为较高或较低的输出电压，并通过二极管给负载供电。

相关问题

手撕transformer

手撕Transformer是指通过自己编写代码实现一个Transformer模型，而不是直接使用现有的Transformer框架或库。手撕Transformer的过程可以帮助我们更好地理解Transformer模型的原理和细节。

要手撕Transformer，首先需要了解Transformer模型的基本结构和原理。Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，每个部分又包含多个层，每个层都有自注意力机制和前馈神经网络。编码器将输入序列映射为一系列的隐藏表示，解码器则通过这些隐藏表示生成目标序列。

下面是手撕Transformer的一些步骤：
1. 定义模型的超参数，如词嵌入的维度、注意力头数、隐藏层的维度等。
2. 编写自注意力机制的代码，包括计算注意力权重、计算上下文向量等。
3. 编写前馈神经网络的代码，包括全连接层和激活函数等。
4. 定义编码器和解码器的代码，将多个自注意力层和前馈神经网络层堆叠起来。
5. 实现模型的前向传播函数，将输入序列通过编码器和解码器得到输出序列。
6. 定义损失函数，常用的是交叉熵损失函数。
7. 实现反向传播函数，计算梯度并更新模型的参数。
8. 使用训练数据对模型进行训练，并调整超参数以提高性能。

python手撕knn

在Python中，K近邻(K-Nearest Neighbors，简称KNN)算法是一种简单的机器学习分类模型。它的基本思想是，对于新的待分类样本，通过查找训练集中与其最近的K个邻居（按某种距离度量），然后基于这K个邻居的类别多数决定该样本的类别。

以下是手撕KNN算法的基本步骤：

1. **数据预处理**：加载数据集并对其进行必要的预处理，如特征缩放、缺失值处理等。

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('dataset.csv')
X = data.iloc[:, :-1]  # 特征
y = data.iloc[:, -1]   # 标签

2. **计算距离**：对于新样本，需要计算它与所有训练样本之间的距离。常用的有欧氏距离、曼哈顿距离等。这里使用`scipy`库的`distance.cdist`函数。

from scipy.spatial.distance import cdist

def euclidean_distance(x1, x2):
    return np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2))

# 计算距离矩阵
distances = cdist(X, [new_sample], metric=euclidean_distance)

3. **选择K个邻居**：找到距离最小的K个邻居，通常是按降序排列。

4. **投票确定类别**：统计K个邻居中最常见的类别作为预测结果。

class_counts = Counter(y[distances.argmin(axis=1)[:k]])
most_common_class = class_counts.most_common(1)[0][0]

5. **实现KNN分类器**：将上述步骤封装到一个函数里。

def knn_classifier(X_train, y_train, new_sample, k=3):
    distances = ...  # 计算距离
    predicted_class = ...  # 投票确定类别
    return predicted_class