摘要：
用pip安装时网速实在太慢，换源也不太行，1.2G的文件，一个网络波动就开始疯狂红字。因此使用whl文件进行安装！ https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html cuda11.2安装pytorch——torch.cuda.is_availabl 阅读全文
posted @ 2022-12-16 18:55
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摘要：
1.机器学习分类：监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习 ①监督学习：从标注数据中学习预测模型 ②无监督学习：从无标注数据中学习预测模型 ③强化学习：智能系统在与环境的连续互动中学习最优策略的模型 ④半监督学习：从标注数据和无标注数据中学习预测模型 ⑤主动学习：机器不断给实例让教师标注 阅读全文
posted @ 2022-12-12 16:33
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1 简单计数器 一个计数器常由一组触发器（按给定顺序改变状态）构成 同步计数器：触发器的状态在同一时钟脉冲的同一有效边沿上改变 异步计数器：每个触发器时钟部分或全部不同 ↓一些特殊的计数器 ①二进制计数器(脉冲分频电路/除法计数器) 异步计数器中 由 n个T'触发器（上图由D触发器构成，若由JK触发 阅读全文
posted @ 2022-12-04 22:54
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JK触发器和D触发器功能最完善，JK最最完善；故JK和D触发器常见，而RS是所有触发器的基本构成，存在于内部结构。 1.D锁存器 动作特点： CP=1，Q随输入D改变而改变（输入输出关系似乎透明的，又叫透明锁存器） CP=0，Q状态被锁存（控制信号从1到0转变时刻，即下降沿，输入D的状态） $Q_{ 阅读全文
posted @ 2022-12-04 18:20
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触发器的转换往往要增加组合电路 转换方法 ①比较法（比较状态方程，找出转换关系）更直接 ②卡诺图法（转换前触发器的激励→转换后输入输出，用卡诺图化简） D-Data $Q_{n+1}=D$ T-Toggle $Q_{n+1}=T\overline{Q_{n}}+\overline{T}Q_{n}$ 阅读全文
posted @ 2022-12-04 14:39
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0 前言 有记忆功能的逻辑单元的重要性： 保存数字电路的运算结果； 在由时钟控制的电路中，在两个时钟脉冲间隔，保持电路状态不变。 “触发器”可以存储信息： ①有0，1可以保持稳定输出 ②可根据输入信号变化，改变状态 触发信号：改变触发器状态的输入信号，eg.脉冲边沿，输入信号某个电平 触发器：由时钟 阅读全文
posted @ 2022-12-04 14:25
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摘要：
【自己的手写数字】 1.创建较小的PNG图片，把它们调整到28*28像素，从而可以匹配用过的来自MNIST数据集的图片 2.从常见图像文件格式读取和解码数据 import scipy.misc#导入库 img_array=scripy.misc.imread(image_file_name,flat 阅读全文
posted @ 2022-11-21 18:36
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Tensorflow 2.5.0 + Cuda 11.2 + cudnn 8.1 (windows) pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 报错Could not install packages due to an OSEr 阅读全文
posted @ 2022-11-17 21:34
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【数据集下载地址】 1.MNIST数据集中较小子集（ 需要 右键 另存为 ） 100条训练数据集 http://raw.githubusercontent.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/master/mnist_datas 阅读全文
posted @ 2022-11-17 11:43
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摘要：
计算机系统：输入->（计算）->输出 建立模型可以模拟事情的运作 神经网络的基本思想：持续细化误差值。 大的误差需要大的修正值，小的误差需要小的修正值。 尝试得到一个答案，并多次改进答案。可称迭代，是持续地、一点一点地改进答案。 分类器和预测器区别不大 预测器：接受一个输入，做应有的预测，输出结果 阅读全文
posted @ 2022-11-16 06:28
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