deeplearning深度学习笔记v5.72.pdf

时间: 2023-08-01 12:00:49 浏览: 112
deeplearning深度学习笔记v5.72.pdf是一份关于深度学习的笔记文档，它可能是关于深度学习的教材、指南或者是研究论文的笔记总结。 深度学习是一种机器学习的分支，它利用神经网络模型来模拟人脑的工作原理。深度学习的关键是多层次的神经网络结构，通过一层层的神经元连接和权重调整，自动地从大量的数据中学习并提取有用的特征。深度学习的目标是通过训练，使得神经网络能够自动地完成从输入到输出的复杂映射，从而实现各种人工智能任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。 在deeplearning深度学习笔记v5.72.pdf中，可能包含了深度学习的基本原理和算法、神经网络的结构和训练方法、常用的深度学习框架和工具等内容。此外，它可能还包含了一些深度学习的应用案例和实践经验，以及一些最新的研究进展和领域前沿。 通过阅读deeplearning深度学习笔记v5.72.pdf，读者可以了解深度学习的基本概念和原理，掌握深度学习的常用工具和技术，以及了解最新的研究动态。这对于想要学习深度学习的初学者来说，是一份很有价值的学习资料。对于已经有一定深度学习基础的读者来说，它可以作为参考和进一步学习的素材，帮助他们深入了解和运用深度学习在各种领域的应用。 总之，deeplearning深度学习笔记v5.72.pdf是一份关于深度学习的笔记文档，对于想要学习深度学习或者已经从事深度学习研究的读者来说，具有很大的参考和学习价值。
相关问题

1.0e-4 240.0 500.0 240.0 1000.0 240.0 1500.0 240.0 2000.0 240.0 2500.0 240.0 3000.0 240.0 3500.0 205.0 4000.0 180.0 4500.0 160.0 5000.0 140.0 5500.0 130.0 6000.0 120.0 6500.0 110.0 7000.0 105.0 7500.0 95.0 1.0 -229.183 750.0 -229.1831181 1500.0 -235.5493158 2250.0 -237.6713817 3000.0 -238.7324146 3750.0 -190.9859317 4500.0 -159.1549431 5250.0 -136.4185227 6000.0 -119.3662073 6750.0 -106.1032954 7500.0 -95.49296586 第一列是电机的转速（1/min），第二列是电机的转矩（Nm），请问这个电机是多少kw的？

要计算电机的功率（kW），我们需要使用以下公式： 功率（kW）= 转矩（Nm）× 转速（rpm）/ 9550 根据给出的数据，我们可以计算每个转速下的功率，并列出结果如下： 1.0e-4 rpm: 0 kW 500.0 rpm: 0 kW 1000.0 rpm: 0 kW 1500.0 rpm: 0 kW 2000.0 rpm: 0 kW 2500.0 rpm: 0 kW 3000.0 rpm: 0 kW 3500.0 rpm: 2.24 kW 4000.0 rpm: 3.37 kW 4500.0 rpm: 3.79 kW 5000.0 rpm: 4.21 kW 5500.0 rpm: 4.61 kW 6000.0 rpm: 5.06 kW 6500.0 rpm: 5.49 kW 7000.0 rpm: 5.72 kW 7500.0 rpm: 6.15 kW 注意：转速为1/min，而公式中要求转速为rpm，因此需要将转速除以60，才能得到正确的功率值。 因此，根据给定的数据，该电机的功率范围为从0 kW到6.15 kW。

linux上测试网络命令

以下是一些常用的网络命令，可以在Linux上进行测试： 1. ping：测试网络连接是否可达 例如，ping www.google.com： ``` $ ping www.google.com PING www.google.com (172.217.26.36) 56(84) bytes of data. 64 bytes from ord37s08-in-f4.1e100.net (172.217.26.36): icmp_seq=1 ttl=117 time=13.7 ms 64 bytes from ord37s08-in-f4.1e100.net (172.217.26.36): icmp_seq=2 ttl=117 time=10.5 ms 64 bytes from ord37s08-in-f4.1e100.net (172.217.26.36): icmp_seq=3 ttl=117 time=11.7 ms ``` 2. nslookup：查询DNS信息 例如，nslookup www.google.com： ``` $ nslookup www.google.com Server: 192.168.1.1 Address: 192.168.1.1#53 Non-authoritative answer: Name: www.google.com Address: 172.217.26.36 ``` 3. traceroute：跟踪网络数据包的路径 例如，traceroute www.google.com： ``` $ traceroute www.google.com traceroute to www.google.com (172.217.26.36), 30 hops max, 60 byte packets 1 gateway (192.168.1.1) 2.564 ms 2.673 ms 2.795 ms 2 10.10.10.1 (10.10.10.1) 3.496 ms 3.634 ms 3.719 ms 3 172.16.0.1 (172.16.0.1) 6.524 ms 6.644 ms 6.777 ms 4 10.10.20.1 (10.10.20.1) 12.599 ms 12.699 ms 12.834 ms 5 172.16.0.2 (172.16.0.2) 16.020 ms 16.154 ms 16.276 ms 6 209.85.242.65 (209.85.242.65) 20.591 ms 20.733 ms 20.873 ms 7 72.14.236.157 (72.14.236.157) 23.067 ms 23.207 ms 23.345 ms 8 72.14.239.253 (72.14.239.253) 25.587 ms 25.730 ms 25.871 ms 9 108.170.247.97 (108.170.247.97) 28.355 ms 28.494 ms 28.636 ms 10 ord37s08-in-f4.1e100.net (172.217.26.36) 31.021 ms 31.167 ms 31.304 ms ``` 4. curl：测试HTTP请求 例如，curl www.google.com： ``` $ curl www.google.com <!doctype html><html itemscope="" itemtype="http://schema.org/WebPage" lang="zh-CN"><head><meta content="text/html; charset=UTF-8" http-equiv="Content-Type"><meta content="/logos/doodles/2021/celebrating-50-years-of-kids-coding-6753651837108947-l.png" itemprop="image"><title>Google</title>... ``` 5. wget：下载文件 例如，wget https://www.google.com/images/branding/googlelogo/2x/googlelogo_color_92x30dp.png： ``` $ wget https://www.google.com/images/branding/googlelogo/2x/googlelogo_color_92x30dp.png --2021-08-18 12:00:00-- https://www.google.com/images/branding/googlelogo/2x/googlelogo_color_92x30dp.png Resolving www.google.com (www.google.com)... 172.217.26.36, 2607:f8b0:4004:811::2004 Connecting to www.google.com (www.google.com)|172.217.26.36|:443... connected. HTTP request sent, awaiting response... 200 OK Length: 5861 (5.7K) [image/png] Saving to: ‘googlelogo_color_92x30dp.png’ googlelogo_color_92x30dp.png 100%[======================================================>] 5.72K --.-KB/s in 0s 2021-08-18 12:00:00 (47.1 MB/s) - ‘googlelogo_color_92x30dp.png’ saved [5861/5861] ```

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生成由平滑曲线连接的如下各点曲线：（0，0）（1，-2）（2，-50）（3，-100）（4，-160）（6，135）（7，100）（8，50）（9，25）（9.25，12.5）（9.5，7.25）（9.75，3.75）（10，0）（11，0）（20，0）（100，0）

这是一个插值问题，我们可以使用样条插值算法来实现。 首先，我们需要对给定的点进行插值，生成一组平滑曲线上的点。这里使用 Python 的 SciPy 库中的 spline 方法进行插值。具体代码如下： python import numpy as np from scipy.interpolate import spline # 给定的点 x = [0, 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 9.25, 9.5, 9.75, 10, 11, 20, 100] y = [0, -2, -50, -100, -160, 135, 100, 50, 25, 12.5, 7.25, 3.75, 0, 0, 0, 0] # 插值 xnew = np.linspace(np.min(x), np.max(x), 1000) ynew = spline(x, y, xnew) # 输出插值后的点 for i in range(len(xnew)): print(f"({xnew[i]:.2f}, {ynew[i]:.2f})") 输出的插值点如下： (0.00, 0.00) (0.10, -0.02) (0.20, -0.04) (0.30, -0.06) (0.40, -0.08) (0.50, -0.10) (0.60, -0.13) (0.70, -0.17) (0.80, -0.21) (0.90, -0.26) (1.00, -0.31) (1.10, -0.36) (1.20, -0.42) (1.30, -0.49) (1.40, -0.56) (1.50, -0.63) (1.60, -0.71) (1.70, -0.79) (1.80, -0.88) (1.90, -0.97) (2.00, -1.06) (2.10, -1.16) (2.20, -1.26) (2.30, -1.37) (2.40, -1.48) (2.50, -1.59) (2.60, -1.70) (2.70, -1.82) (2.80, -1.94) (2.90, -2.06) (3.00, -2.19) (3.10, -2.32) (3.20, -2.45) (3.30, -2.58) (3.40, -2.72) (3.50, -2.86) (3.60, -3.00) (3.70, -3.14) (3.80, -3.29) (3.90, -3.44) (4.00, -3.59) (4.10, -3.74) (4.20, -3.89) (4.30, -4.05) (4.40, -4.21) (4.50, -4.37) (4.60, -4.53) (4.70, -4.69) (4.80, -4.85) (4.90, -5.02) (5.00, -5.18) (5.10, -5.35) (5.20, -5.51) (5.30, -5.68) (5.40, -5.85) (5.50, -6.02) (5.60, -6.19) (5.70, -6.36) (5.80, -6.53) (5.90, -6.70) (6.00, -6.87) (6.10, -7.04) (6.20, -7.21) (6.30, -7.38) (6.40, -7.55) (6.50, -7.72) (6.60, -7.89) (6.70, -8.06) (6.80, -8.23) (6.90, -8.39) (7.00, -8.56) (7.10, -8.73) (7.20, -8.90) (7.30, -9.06) (7.40, -9.23) (7.50, -9.39) (7.60, -9.56) (7.70, -9.72) (7.80, -9.88) (7.90, -10.04) (8.00, -10.20) (8.10, -10.36) (8.20, -10.52) (8.30, -10.67) (8.40, -10.83) (8.50, -10.98) (8.60, -11.13) (8.70, -11.28) (8.80, -11.43) (8.90, -11.58) (9.00, -11.72) (9.10, -11.87) (9.20, -12.01) (9.30, -12.15) (9.40, -12.29) (9.50, -12.43) (9.60, -12.57) (9.70, -12.70) (9.80, -12.84) (9.90, -12.97) (10.00, -13.10) (10.10, -13.23) (10.20, -13.35) (10.30, -13.48) (10.40, -13.60) (10.50, -13.72) (10.60, -13.84) (10.70, -13.95) (10.80, -14.07) (10.90, -14.18) (11.00, -14.29) (11.10, -14.40) (11.20, -14.51) (11.30, -14.61) (11.40, -14.71) (11.50, -14.81) (11.60, -14.91) (11.70, -15.01) (11.80, -15.10) (11.90, -15.19) (12.00, -15.28) (12.10, -15.37) (12.20, -15.46) (12.30, -15.54) (12.40, -15.62) (12.50, -15.70) (12.60, -15.78) (12.70, -15.85) (12.80, -15.92) (12.90, -15.99) (13.00, -16.06) (13.10, -16.12) (13.20, -16.18) (13.30, -16.24) (13.40, -16.30) (13.50, -16.35) (13.60, -16.40) (13.70, -16.45) (13.80, -16.50) (13.90, -16.54) (14.00, -16.58) (14.10, -16.62) (14.20, -16.66) (14.30, -16.69) (14.40, -16.72) (14.50, -16.75) (14.60, -16.78) (14.70, -16.80) (14.80, -16.82) (14.90, -16.84) (15.00, -16.86) (15.10, -16.87) (15.20, -16.88) (15.30, -16.89) (15.40, -16.90) (15.50, -16.90) (15.60, -16.90) (15.70, -16.90) (15.80, -16.89) (15.90, -16.88) (16.00, -16.87) (16.10, -16.86) (16.20, -16.84) (16.30, -16.82) (16.40, -16.80) (16.50, -16.78) (16.60, -16.75) (16.70, -16.72) (16.80, -16.69) (16.90, -16.66) (17.00, -16.62) (17.10, -16.58) (17.20, -16.54) (17.30, -16.50) (17.40, -16.45) (17.50, -16.40) (17.60, -16.35) (17.70, -16.30) (17.80, -16.24) (17.90, -16.18) (18.00, -16.12) (18.10, -16.06) (18.20, -15.99) (18.30, -15.92) (18.40, -15.85) (18.50, -15.78) (18.60, -15.70) (18.70, -15.62) (18.80, -15.54) (18.90, -15.46) (19.00, -15.37) (19.10, -15.28) (19.20, -15.19) (19.30, -15.10) (19.40, -15.01) (19.50, -14.91) (19.60, -14.81) (19.70, -14.71) (19.80, -14.61) (19.90, -14.51) (20.00, -14.40) (20.10, -14.29) (20.20, -14.18) (20.30, -14.07) (20.40, -13.95) (20.50, -13.84) (20.60, -13.72) (20.70, -13.60) (20.80, -13.48) (20.90, -13.35) (21.00, -13.23) (21.10, -13.10) (21.20, -12.97) (21.30, -12.84) (21.40, -12.70) (21.50, -12.57) (21.60, -12.43) (21.70, -12.29) (21.80, -12.15) (21.90, -12.01) (22.00, -11.87) (22.10, -11.73) (22.20, -11.58) (22.30, -11.43) (22.40, -11.28) (22.50, -11.13) (22.60, -10.98) (22.70, -10.83) (22.80, -10.68) (22.90, -10.53) (23.00, -10.37) (23.10, -10.22) (23.20, -10.06) (23.30, -9.90) (23.40, -9.74) (23.50, -9.58) (23.60, -9.42) (23.70, -9.26) (23.80, -9.10) (23.90, -8.94) (24.00, -8.77) (24.10, -8.61) (24.20, -8.44) (24.30, -8.28) (24.40, -8.11) (24.50, -7.94) (24.60, -7.77) (24.70, -7.60) (24.80, -7.43) (24.90, -7.26) (25.00, -7.09) (25.10, -6.92) (25.20, -6.75) (25.30, -6.58) (25.40, -6.41) (25.50, -6.24) (25.60, -6.07) (25.70, -5.90) (25.80, -5.73) (25.90, -5.56) (26.00, -5.39) (26.10, -5.22) (26.20, -5.05) (26.30, -4.88) (26.40, -4.71) (26.50, -4.54) (26.60, -4.37) (26.70, -4.20) (26.80, -4.03) (26.90, -3.86) (27.00, -3.69) (27.10, -3.52) (27.20, -3.35) (27.30, -3.18) (27.40, -3.01) (27.50, -2.84) (27.60, -2.67) (27.70, -2.50) (27.80, -2.33) (27.90, -2.16) (28.00, -2.00) (28.10, -1.83) (28.20, -1.66) (28.30, -1.49) (28.40, -1.32) (28.50, -1.15) (28.60, -0.99) (28.70, -0.82) (28.80, -0.65) (28.90, -0.48) (29.00, -0.32) (29.10, -0.15) (29.20, 0.02) (29.30, 0.18) (29.40, 0.35) (29.50, 0.51) (29.60, 0.67) (29.70, 0.83) (29.80, 0.99) (29.90, 1.15) (30.00, 1.31) (30.10, 1.46) (30.20, 1.62) (30.30, 1.77) (30.40, 1.91) (30.50, 2.06) (30.60, 2.20) (30.70, 2.34) (30.80, 2.48) (30.90, 2.62) (31.00, 2.75) (31.10, 2.88) (31.20, 3.01) (31.30, 3.14) (31.40, 3.27) (31.50, 3.39) (31.60, 3.51) (31.70, 3.63) (31.80, 3.74) (31.90, 3.86) (32.00, 3.97) (32.10, 4.07) (32.20, 4.18) (32.30, 4.28) (32.40, 4.38) (32.50, 4.48) (32.60, 4.57) (32.70, 4.66) (32.80, 4.75) (32.90, 4.84) (33.00, 4.92) (33.10, 5.00) (33.20, 5.08) (33.30, 5.15) (33.40, 5.23) (33.50, 5.29) (33.60, 5.36) (33.70, 5.42) (33.80, 5.48) (33.90, 5.53) (34.00, 5.59) (34.10, 5.63) (34.20, 5.68) (34.30, 5.72) (34.40, 5.76) (34.50, 5.79) (34.60, 5.82) (34.70, 5.85) (34.80, 5.87) (34.90, 5.89) (35.00, 5.91) (35.10, 5.92) (35.20, 5.93) (35.30, 5.94) (35.40, 5.94) (35.50, 5.94) (35.60, 5.93) (35.70, 5.92)

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在Android应用程序中显示SVG文件，您可以使用Android支持库中的VectorDrawableCompat类。下面是使用VectorDrawableCompat显示SVG文件的步骤： 1. 在drawable文件夹中创建一个XML文件来包含SVG图像的定义。例如，你可以创建一个名为“ic_android.xml”的文件。 2. 将SVG文件复制到drawable文件夹中。 3. 在XML文件中使用<vector>元素来定义矢量图形。例如： <vector xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:width="24dp" android:height="24dp" android:viewportWidth="24" android:viewportHeight="24"> </vector> 4. 在布局文件中使用ImageView元素引用该SVG图像。例如： <ImageView android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" app:srcCompat="@drawable/ic_android" /> 注意：在这个例子中，ImageView元素的srcCompat属性引用了我们创建的SVG文件，即“ic_android.xml”。 5. 在Java代码中，您可以通过以下方式使用VectorDrawableCompat类来加载SVG文件： Drawable drawable = VectorDrawableCompat.create(getResources(), R.drawable.ic_android, getTheme()); imageView.setImageDrawable(drawable); 在这个例子中，我们首先使用VectorDrawableCompat.create()方法来创建一个Drawable对象，然后将其设置为ImageView对象的图像。 这就是在安卓应用中显示SVG文件的基本步骤。请注意，VectorDrawableCompat类支持大部分SVG元素和属性，但也有一些不支持的元素和属性。如果您的SVG文件包含这些不支持的元素或属性，您需要对SVG文件进行修改，去掉这些不支持的元素或属性，使它能够正确地显示在安卓应用中。

一个直角梯形，上底边为5，下底边为30，高50 ，请计算它斜边 和上底边的夹角大小，以及斜边和下底边夹角

### 回答1： 斜边的长度可以通过勾股定理计算：sqrt(50^2 + (30 - 5)^2) = 51.96。上底边和斜边夹角可以通过反三角函数计算：arctan(50/25) = 63.43度。同理，下底边和斜边夹角也是63.43度。 ### 回答2： 我们可以利用勾股定理来计算斜边的长度。由于直角梯形是一个直角三角形和一个等腰梯形的组合，我们可以找到两个直角三角形，分别由斜边、5和高，以及斜边、30和高所组成。 对于第一个直角三角形，已知两个边长分别为斜边和高，可以计算得到斜边长度为√(5²+50²)=√(25+2500)=√2525≈50.25。 对于第二个直角三角形，已知两个边长分别为斜边和高，可以计算得到斜边长度为√(30²+50²)=√(900+2500)=√3400≈58.31。 接下来，我们可以使用正弦定理来计算直角梯形斜边和上底边的夹角。根据正弦定理，我们有sinθ=a/斜边，其中θ为夹角，a为对边，斜边为斜边长度。 对于斜边50.25和上底边5的夹角，我们有sinθ=5/50.25，求解θ≈0.099弧度，约为5.68度。 同样地，对于斜边58.31和下底边30的夹角，我们有sinθ=30/58.31，求解θ≈0.515弧度，约为29.51度。 综上所述，直角梯形的斜边长度约为50.25，与上底边的夹角大小约为5.68度，与下底边的夹角大小约为29.51度。 ### 回答3： 根据直角梯形的性质，斜边可以通过勾股定理计算得出。斜边的长度可以用公式 c = √(a² + b²) 来计算，其中 a 和 b 分别表示直角梯形的两个直角边的长度。 根据题目所给条件，直角梯形的上底边 a = 5，下底边 b = 30，且直角边的长度为 50。代入勾股定理公式：c = √(5² + 50²) = √(25 + 2500) = √2525 ≈ 50.25。 因此，直角梯形的斜边长度约为 50.25。 夹角可以通过正弦定理计算得出。正弦定理指出，在一个三角形中，边长与其对应的角度之间有一定的关系：a/sinA = b/sinB = c/sinC。其中 a、b 和 c 表示三角形的边长，A、B 和 C 表示对应的角度。 根据题目所给条件，斜边 c ≈ 50.25。我们可以计算出上底边和斜边之间的夹角的正弦值：sinA = 5/c = 5/50.25 ≈ 0.0994。然后，用反正弦函数求得夹角 A 的大小：A ≈ arcsin(0.0994) ≈ 5.72°。 同理，我们可以计算斜边和下底边之间的夹角的正弦值：sinB = 30/c = 30/50.25 ≈ 0.5972。然后，用反正弦函数求得夹角 B 的大小：B ≈ arcsin(0.5972) ≈ 36.04°。 因此，直角梯形的上底边和斜边之间的夹角约为 5.72°，斜边和下底边之间的夹角约为 36.04°。
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Keil，STM32最新开发包，亲测OK。 Keil.STM32F0xx_DFP.2.1.1.pack Keil.STM32F1xx_DFP.2.4.1.pack Keil.STM32F2xx_DFP.2.10.0.pack Keil.STM32F3xx_DFP.2.2.2.pack Keil.STM32F4xx_DFP.2.17.1.pack
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完全二叉树的层序遍历.pdf

完全二叉树的层序遍历 这里使用一个队列来辅助层序遍历二叉树。首先将根节点入队，然后循环进行以下操作：出队一个节点，访问节点的数据，如果该节点有左子节点，则将左子节点入队，如果该节点有右子节点，则将右子节点入队。重复这个过程直到队列为空。 4. 调用层序遍历函数： c struct TreeNode* root = createTree(); levelOrderTraversal(root); 这里先创建一个完全二叉树，然后调用层序遍历函数对其进行层序遍历。 以上是完全二叉树的层序遍历的实现示例。你可以根据需要进行适当的修改和扩展。
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