double sigmoid(double xx) { return (1 / (1 + exp(-xx*0.05))); } void data_receive(void) { while(a==0)//等待数据发送完成 { delay_ms(100); if(a==1)//接收到数据 { if(USART_RX_STA&0x8000) { len=USART_RX_STA&0x3fff;//得到此次接收到的数据长度 r=len; type=0; for(t=0;t<len;t++)//拷贝数据,将字符转换为十进制数 { str[t]=USART_RX_BUF[t]; //printf("%c\n",USART_RX_BUF[t]); } USART_RX_STA=0; a=0; delay_ms(500); break; } } } }

时间: 2024-01-24 20:19:50 浏览: 168
这段代码看起来是在单片机中使用的,可以看出其中包含了串口通信的功能。具体而言,这段代码的功能是接收串口发送过来的数据,并将其转换为十进制数存储到数组 str 中。其中,等待数据发送完成的部分使用了一个 while 循环,每隔 100ms 检查一次是否已经接收到数据。如果接收到数据,则将其保存到数组 str 中,并将变量 type 设为 0。该函数的整体作用是为了实现串口接收功能,需要与其他函数配合使用才能完成完整的串口通信功能。
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def softmax(self, x): """:param x: 输入数据 :return:返回softmax激活函数值""" return 1/(1+np.exp(-x)) def forward_propagation(self, input_data, weight_matrix, b): """ :param input_data: 输入数据 :param weight_matrix: 权重矩阵 :return: 激活函数后输出的活性值 """ z = np.add(np.dot(weight_matrix, input_data), b) return z, self.softmax(z) def predict(self, input_data, label): print("Begin to predict") #precision = 0 #for i in range(number): z1, a1 = self.forward_propagation(input_data[:].reshape(-1, 1), w1, self.b1) z2, a2 = self.forward_propagation(a1, w2, b2) print("预测值为",np.argmax(a2))转换为c语言

以下是转换为 C 语言后的代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define ROWS 1 #define COLS 784 #define HIDDEN 256 #define LABELS 10 double sigmoid(double x) { return 1 / (1 + exp(-x)); } void softmax(double *x, int len) { double max = x[0]; for (int i = 1; i < len; i++) { if (x[i] > max) { max = x[i]; } } double sum = 0.0; for (int i = 0; i < len; i++) { x[i] = exp(x[i] - max); sum += x[i]; } for (int i = 0; i < len; i++) { x[i] /= sum; } } void forward_propagation(double *input_data, double *weight_matrix1, double *b1, double *weight_matrix2, double *b2, double *a1, double *a2) { double z1[HIDDEN]; for (int i = 0; i < HIDDEN; i++) { z1[i] = 0.0; for (int j = 0; j < COLS; j++) { z1[i] += weight_matrix1[i * COLS + j] * input_data[j]; } z1[i] += b1[i]; a1[i] = sigmoid(z1[i]); } for (int i = 0; i < LABELS; i++) { a2[i] = 0.0; for (int j = 0; j < HIDDEN; j++) { a2[i] += weight_matrix2[i * HIDDEN + j] * a1[j]; } a2[i] += b2[i]; } softmax(a2, LABELS); } int predict(double *input_data, double *weight_matrix1, double *b1, double *weight_matrix2, double *b2) { double a1[HIDDEN], a2[LABELS]; forward_propagation(input_data, weight_matrix1, b1, weight_matrix2, b2, a1, a2); int prediction = 0; double max = a2[0]; for (int i = 1; i < LABELS; i++) { if (a2[i] > max) { max = a2[i]; prediction = i; } } return prediction; } int main() { double input_data[ROWS * COLS]; double weight_matrix1[HIDDEN * COLS]; double b1[HIDDEN]; double weight_matrix2[LABELS * HIDDEN]; double b2[LABELS]; // 读取数据和模型参数 // ... // 进行预测 int prediction = predict(input_data, weight_matrix1, b1, weight_matrix2, b2); printf("预测值为 %d\n", prediction); return 0; }
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