前言 (1)该博客仅用于个人笔记 格式转换 (1)查看是 LF 行尾还是CRLF 行尾。 登录后复制 # 单个文件&#xff0c;\n 表示 LF 行尾。\r\n 表示 CRLF 行尾。 hexdump -c <yourfile> # 单个文件&#xff0c;$ 表示 LF 行尾。^M$ 表示 CRLF 行尾。 cat -e <yourfile> 1.…

目录 前言&#xff1a; 操作&#xff1a; 后记&#xff1a; 前言&#xff1a; 在初学PDMS建模过程中&#xff0c;总会出现些许问题&#xff0c;令人困扰&#xff0c;尤其是遇到和老师同操作步骤一步一步进行还是会有的问题。 操作&#xff1a; PDMS进行基本体建模中&…

目录 前言&#xff1a; 场景添加物体&#xff1a; 场景物体移除&#xff1a; 后记&#xff1a; 前言&#xff1a; 在初学PDMS建模过程中&#xff0c;最兴奋莫过于让场景中出现物体了。 场景添加物体&#xff1a; 方法一&#xff1a;选择设备层级下的一个设备&#xff0c…

📢欢迎点赞 ：👍 收藏 ⭐留言 📝 如有错误敬请指正，赐人玫瑰，手留余香！📢本文作者：由webmote 原创📢作者格言：新的征程，用爱发电，去丈量人心，是否能达到人机合一？开工大吉 新的一年就这么水灵灵的开始了，在这里，祝各位读者新春快乐，万事如意！ 新年伊…

目录 File类实例创建常见方法获取File类文件信息判断File类文件信息对File类实现硬盘文件创建 遍历所有文件&#xff08;递归&#xff09; IO流基本分类流的体系数据读入写出基本操作控制台输出乱码改进 处理流使用缓冲流转换流对象流RandomAccessFile类 File类 实例创建 此时…

这个是 Unity3D 和 Socket.IO 通信成功的截图。关于服务器端 我们已经昨天讲过了。今天主要讲一下客户端。并且 用 unity制作一个 聊天软件。 测试了 PC Android 都是OK的 我们先看下 客户端的 Socket 的事件顺序 Socket.IO内置了一些默认事件&#xff0c;我们在设计事件的时候…

(一) git 仓库管理常用命令(二) git 仓库中文件状态(三) 版本的前进和回滚(四) 本地仓库和远程仓库(五) 给码云配置公钥(六) .gitignore 忽略文件(七) 冲突处理(八) 分支操作(九) 为什么有时候git pull(git push) 无法更新代码(十) 可视化工具(十一) 码云添加开发者 (一) git 仓…

一、简介 在Mac上安装Git之前&#xff0c;可以先使用git --version来查看一下是否安装了Git&#xff0c;因为Mac系统可能自带了Git&#xff0c;或者在你安装XCode&#xff08;或者XCode的命令行工具&#xff09;时&#xff0c;可能已经安装了 Git。 如果Mac还没有安装Git的话&…

目录 Git 的作用官网介绍简明概要 Git 下载链接Git 的初始配置配置用户初始化本地库 Git 状态查询Git 工作机制本地工作机制远端工作机制 Git 的本地管理操作add 将修改添加至暂存区commit 将暂存区提交至本地仓库日志查询版本穿梭 Git 分支查看分支创建与切换分支跨分支修改与…

文章目录 前言一、Git 基础概念1.1 版本控制系统&#xff08;VCS&#xff09;1.2 Git 是什么 二、Git 基本操作2.1 安装 Git2.2 配置 Git2.3 创建仓库2.4 添加和提交文件2.5 查看仓库状态和历史记录 三、GitHub 和码云介绍3.1 GitHub3.2 码云&#xff08;Gitee&#xff09; 四、…

基于PPG、RRT、BPTT和谐波平衡的新型图像血压传感器 摘要 本文研制了一种新型的血压传感器&#xff0c;即血压计&#xff0c;用于从指尖精确地估计血压。该传感器的硬件是一种低成本的光学CMOS成像装置&#xff0c;用于指尖检测光体积描记(PPG)信号。因此&#xff0c;传感器既…

习题6-1P 推导RNN反向传播算法BPTT. 首先&#xff0c;先记住&#xff01; 画了以下两个图就能理解了&#xff0c;结合老师给的灵感图&#xff08;给了我很大灵感~&#xff09;和链式法则&#xff0c;很容易就能理解式子的来源了。 三个式子&#xff0c;道理相同&#xff1a…

前文&#xff1a;循环神经网络——初学RNN https://blog.csdn.net/weixin_38522681/article/details/109129490 循环神经网络——RNN的训练算法&#xff1a;BPTT 基本步骤前向计算误差项的计算权重梯度的计算RNN的梯度爆炸和消失问题 基本步骤 BPTT算法是针对循环层的训练算法…

同学你好&#xff01;本文章于2021年末编写&#xff0c;获得广泛的好评&#xff01; 故在2022年末对本系列进行填充与更新&#xff0c;欢迎大家订阅最新的专栏&#xff0c;获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现&#xff0c; Pytorch深度学习理论篇(2023版)目录地址…

p习题6-1P 推导RNN反向传播算法BPTT 是净输入&#xff0c;净输入经过激活函数后得到的 &#xff1a;第 &#x1d458; − 1 时刻隐状态的第 &#x1d457; 维&#xff1b; 习题6-2 推导公式(6.40)和公式(6.41)中的梯度&#xff0e; 公式(6.40)&#xff0c;关于权重W的梯度&…

本篇文章第一部分翻译自&#xff1a;http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-networks-tutorial-part-3-backpropagation-through-time-and-vanishing-gradients/&#xff0c;英文好的朋友可以直接看原文。 最近看到RNN&#xff0c;先是困惑于怎样实现隐藏层的互联&a…

转自&#xff1a;https://blog.csdn.net/zhaojc1995/article/details/80572098 本文部分参考和摘录了以下文章&#xff0c;在此由衷感谢以下作者的分享&#xff01; https://zhuanlan.zhihu.com/p/28054589 https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/79476763 htt…

时间反向传播bptt 每个时间步的隐状态和输出为&#xff1a; h t f ( x t , h t − 1 , w h ) , o t g ( h t , w o ) , \begin{aligned}h_t & f(x_t, h_{t-1}, w_h),\\o_t & g(h_t, w_o),\end{aligned} ht​ot​​f(xt​,ht−1​,wh​),g(ht​,wo​),​其中 f f f和 …

我主要是参考如下文章理解的&#xff1a; 数学 RNN&#xff08;二&#xff09; BPTT 算法 - 知乎 其中&#xff1a; 这一步划红线的地方是如何理解的&#xff1a; 从这张图可以大概看出Lt和W的关系&#xff1a; 我一开始单纯的理解成Lt是W的高次项函数&#xff08;这里将所…

6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT. 以下是自己的求导过程： BPTT求导主要就是包括三个步骤： 1. 前向计算每个神经元的输出值 2. 反向计算每个神经元的误差项，它是误差函数E对神经元的加权输入的偏导数 3. 计算每个权重的梯度，最后再用随机梯度下降算法更新权重 1.1 前向计…