首届ST-EMBED电子设计大赛：长途货车伺服系统

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"首届ST-EMBED电子设计大赛，参赛作品为长途货车伺服系统，由华中科技大学的学生博、胡峰、腾以及指导老师涛共同完成。该系统利用ST公司的ARM7芯片STR710FZT6为核心，设计了包括倒车雷达、夜间防盗和防爆胎等模块，旨在解决长途货车驾驶过程中的特殊问题。" 首届ST-EMBED电子设计大赛聚焦于提升长途货车驾驶员的安全与驾驶体验，参赛队伍A354，由华中科技大学的团队研发了一款伺服系统，特别关注货车在长途行驶中的实际需求。该系统的核心是ST公司的STR710FZT6微处理器，这是一款基于ARM7架构的微控制器，具有强大的处理能力和丰富的外设接口，能够处理各种传感器输入的数据。 系统主要包含三个关键模块： 1. 倒车雷达：针对货车在复杂路况下倒车困难的问题，团队采用了超声波探测技术。超声波传感器能够精确测量货车与障碍物的距离，并将数据传输给ARM处理器，实时显示在驾驶界面，帮助驾驶员安全倒车。 2. 夜间防盗：考虑到驾驶员长时间驾驶可能导致夜间疲劳，系统配备了夜间防盗模块。同样利用超声波探测技术，监控货车周围环境，一旦检测到异常活动，会及时报警，增强货车的安全防护。 3. 防爆胎系统：采用了无线直接轮胎压力监测系统（TMPS），通过前端探测发射模块和后置接收处理模块，实时监测轮胎压力，当轮胎压力异常时，系统能迅速通知驾驶员，预防因轮胎问题引发的事故。 整个设计充分考虑了技术的可行性和成本效益，旨在提高货车驾驶员的工作效率，减少因特殊工作条件带来的安全隐患，从而提升驾驶舒适度和安全性。关键词包括长途货车、TMPS、超声波探测，这些都是系统设计的关键技术点，也是解决货车驾驶难题的核心所在。

C_C++ embed.pdf

2009-10-27 上传
C_C++ embed.pdfC_C++ embed.pdfC_C++ embed.pdfC_C++ embed.pdf

3_embed_recover.rar_K._密钥

2022-07-15 上传
这里的“3_embed_recover.rar_K._密钥”标题暗示我们正在讨论一个与水印嵌入和恢复过程相关的压缩文件，其中涉及到关键的密钥元素。描述中提到的公式Iw = F(I, W, K) 描述了水印嵌入的基本原理，让我们深入探讨这个...

能否具体应用到这个代码中去： def forward(self, sentA, sentB, sent1_lengths, sent2_lengths): """ Performs the forward pass for each batch """ sentence_a_embed = self.pretrained_model.encode(sentA) sentence_b_embed = self.pretrained_model.encode(sentB) sentence_a_embed = torch.tensor(sentence_a_embed, dtype=torch.float) sentence_b_embed = torch.tensor(sentence_b_embed, dtype=torch.float) sentence_a_embed = sentence_a_embed.unsqueeze(1).repeat(1, sent1_lengths, 1) sentence_b_embed = sentence_b_embed.unsqueeze(1).repeat(1, sent2_lengths, 1)其中sentA是(batch_size, embedding_dim)数据，sen1_lengths是（squence_length）数据

2023-06-12 上传
sentence_a_embed = torch.tensor(sentence_a_embed, dtype=torch.float) sentence_b_embed = torch.tensor(sentence_b_embed, dtype=torch.float) # 将sentence_a_embed在第1维度上扩展 sentence_a_embed = ...

super().__init__() self.embed_dim = embed_dim self.n_embed = n_embed self.image_key = image_key self.encoder = Encoder(**ddconfig) self.decoder = Decoder(**ddconfig) self.loss = instantiate_from_config(lossconfig) self.quantize = VectorQuantizer(n_embed, embed_dim, beta=0.25, remap=remap, sane_index_shape=sane_index_shape) self.quant_conv = torch.nn.Conv2d(ddconfig["z_channels"], embed_dim, 1) self.post_quant_conv = torch.nn.Conv2d(embed_dim, ddconfig["z_channels"], 1)解析

2023-06-12 上传
- `super().__init__()`：调用父类的初始化方法。 - `self.embed_dim = embed_dim`：将传入的`embed_dim`参数赋值给类的实例变量`embed_dim`。 - `self.n_embed = n_embed`：将传入的`n_embed`参数赋值给类的实例...

import torch.nn as nnclass ViT(nn.Module): def __init__(self, img_size, patch_size, num_classes, dim): super().__init__() self.patch_size = patch_size num_patches = (img_size // patch_size) ** 2 patch_dim = 3 * patch_size ** 2 # 输入的通道数，3表示RGB通道 self.class_embed = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim)) self.patch_embed = nn.Linear(patch_dim, dim) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.randn(1, num_patches + 1, dim)) self.cls_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim)) self.transformer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=dim, nhead=8) self.linear = nn.Linear(dim, num_classes) def forward(self, x): batch_size, _, _, _ = x.shape patches = x.unfold(2, self.patch_size, self.patch_size).unfold(3, self.patch_size, self.patch_size) patches = patches.flatten(2).transpose(1, 2) patch_embed = self.patch_embed(patches) pos_embed = self.pos_embed[:, :(patches.size(1) + 1)] cls_tokens = self.cls_token.expand(batch_size, -1, -1) x = torch.cat([cls_tokens, patch_embed], dim=1) x += pos_embed x = self.transformer(x) x = x.mean(dim=1) x = self.linear(x) return x

2023-03-25 上传
这段代码是用来定义一个名为ViT的类，其继承自nn.Module。其有四个参数，包括图像尺寸img_size、每个patch的尺寸patch_size、类别数目num_classes和维度dim。在初始化时，代码调用了父类的构造函数，并且将patch_...

self.time_embed = nn.Sequential( linear(model_channels, time_embed_dim), nn.SiLU(), linear(time_embed_dim, time_embed_dim), )具体表示

2023-09-05 上传
3. `linear(time_embed_dim, time_embed_dim)`：第三层是一个线性层，输入维度为 `time_embed_dim`，输出维度为 `time_embed_dim`。这个层的作用是将第二层的输出进行维度不变的线性变换，保持特征的表达能力。 ...

解释class GraphMLPEncoder(FairseqEncoder): def __init__(self, args): super().__init__(dictionary=None) self.max_nodes = args.max_nodes self.emb_dim = args.encoder_embed_dim self.num_layer = args.encoder_layers self.num_classes = args.num_classes self.atom_encoder = GraphNodeFeature( num_heads=1, num_atoms=512*9, num_in_degree=512, num_out_degree=512, hidden_dim=self.emb_dim, n_layers=self.num_layer, ) self.linear = torch.nn.ModuleList() self.batch_norms = torch.nn.ModuleList() for layer in range(self.num_layer): self.linear.append(torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.emb_dim)) self.batch_norms.append(torch.nn.BatchNorm1d(self.emb_dim)) self.graph_pred_linear = torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.num_classes)

2023-07-15 上传
这段代码定义了一个名为GraphMLPEncoder的类，该类继承自FairseqEncoder类。在初始化方法中，它首先调用父类的初始化方法，并将dictionary参数设为None。然后，它从args参数中获取一些配置信息，如最大节点数（max_...

def forward(self, input_question, input_answer): input_question.requires_grad = True question_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_question), requires_grad=True) answer_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_answer), requires_grad=True) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) return logits

2023-07-14 上传
answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) ...

def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = self.embedding(input_question) question_embed.requires_grad = True # 设置为可训练 answer_embed = self.embedding(input_answer) answer_embed.requires_grad = True # 设置为可训练 # 其他代码...

2023-07-14 上传
你已经正确地将`question_embed`和`answer_embed`张量的`requires_grad`属性设置为`True`，以使它们可训练。然而，这个错误可能是由于其他部分的代码引起的。 请确保在模型的其他部分中，没有对不可训练的张量进行...

process_dict=None self.edge_index_sets = edge_index_sets self.embed_dim = dim self.node_num = node_num sensor_f = 0 embedding_modules = [] for process in process_dict: sensor_i = sensor_f n_processes = process_dict.get(process) sensor_f += n_processes embedding_modules.append(nn.Embedding(sensor_f - sensor_i, self.embed_dim)) self.embeddings = nn.ModuleList(embedding_modules)

2023-07-12 上传
3. `self.embed_dim = dim` 这里将传入的`dim`赋值给类的`embed_dim`属性，表示嵌入向量的维度。 4. `self.node_num = node_num` 这里将传入的`node_num`赋值给类的`node_num`属性，表示节点数量。 5. `sensor_f =...
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