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CANoe工程中dbc文件的制作
每日直播时间： 周一到周五：20：00-23：00 周六与周日：9：00-17：00 直播内容：（车厂一比一测试） HIL（硬件在环）测试、UDS功能诊断、UDS自动…
深入理解h2和r2dbc-h2
文章目录 简介H2数据库简介r2dbc-h2r2dbc-h2的Maven依赖建立连接参数绑定批处理事务和Savepoint 简介
本文将会介绍R2DBC的H2实现r2dbc-h2的使用方法和要注意的事项。一起来看看吧。
H2数据库简介
什么是H2数据库呢？
H2是一个Java SQL database，它是…
汽车电子 -- DBC详解
关于BDC之前已经总结了很多： 参看：汽车电子 – 根据DBC解析CAN报文 参看：汽车电子 – CAN报文接收解析和发送组包 参看：汽车电子 – 使用CANdb Editor创建并制作一个DBC
DBC文件是用来描述CAN网络通信信号的一种格式文件。它可以…
从零开始学习CANoe（二）—— CANdb++ 创建 dbc文件
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如何通过DBC文件看懂CAN通信矩阵
实现汽车CAN通信开发，必不可少要用到DBC文件和CAN通信矩阵。
CAN通信矩阵是指用于描述 CAN 网络中各个节点之间通信关系的表格或矩阵。它通常记录了每个节点能够发送和接收的消息标识符（ID）以及与其他节点之间的通信权限。 通信矩阵在 CAN 网…
Graphpad Prism如何科学地选择统计学方法
内容包括
1.不同种类的t检验应用案例
2.graphpad 做t检验分析 1
graphpad分析软件有两种数据输入方式，一种是自己直接输入，一种是利用模板，也就是"use sample data" 。 当你对某种统计方法不熟练的时候，可以用到&quo…
graphpad做饼图_3D 饼环图初步完成
饼环最终效果 前些天有读者想做 3D 饼环图，问如何实现。 我顺着自己 3D 饼图(ECharts 3D 饼图近似实现 )的思路想了想，发现这条路不好走…… 正发愁中，突然想到了一个新思路：之前不是把一个球拍扁再切分得到了 3D 饼图么，那我这次可以把一个类似手镯的东西拍扁(又来了[捂脸…
GraphPad Prism 科研绘图（一）
打开GraphPad软件，可以在左侧选择要绘制的图表类型，也可以在左下方直接打开现有的文件
graphpad的工作流程是，首先你需要输入你的数据，也就是你的实验原始数据，叫做Data Table
然后你可以对你的原始数据进行分析&…
GraphPad Prism 科研绘图（二）
本文主要介绍如何将自己实验中的原始数据导入GraphPad中
一、从Excel导入数据
假设目前存储于Excel的数据如下所示，表示5位病人的生理指标 由于每一个自变量（x）只对应一个应变量（y），因此选择如下 直接将E…
graphpad两组t检验_如何自学Graphpad软件？
首先确保我们安装了graphpad软件，其实graphpad软件中的每种分析(比如t检验、单因素方差分析、相关性分析等)或者每种图示(比如柱状图、折线图等)都有相应的示例数据以及详细的解释说明，自学起来还是比较容易上手的。 本期我们简单介绍一下如何自学graphpad软件(现在已经更新…
Graphpad prism8
graphpad prism8安装教程:
1.安装前建议先卸载较早版本，也可不卸载。 2.打开安装程序安装64位或者32位prism8、 3.将Crack文件夹中对应的64位或者32位Prism8.exe复制到prism8安装位置的文件夹中，覆盖先前文件。 4.打开Prism8，成功。
prism简…
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Transformer的各个块(bottleneck,FFN..)
bottleneck 将信息压缩再放大的神经网络结构,可以有效降低模型参数量 左边是对输入进行常规卷积，右边是对输入先进行PW(Pointwise_Convolution，可参考我的上一篇博客)，之后用小卷积核进行特征提取，最后同样用PW升维。两边的输出…
Transformer中的FFN介绍
文章目录 1、Transformer与FFN 2、Activation Function 3、Linear Projections 4、所以FFN真的改不动了吗 5、达到AGI需要什么结构 作者：潘梓正，莫纳什大学博士生 主页：zizhengpan.github.io （最近看到有些问题[1]说为什么Transfo…
Transformer-02 MASK、FFN、残差连接+层归一化及Embedding
关于除了attention其他的transformer部分，结合看的transformer论文及自己的其他查询资料总结如下： 一、 MASK mask操作在sequence类操作很常见，因为定长输入的序列很多时候存在填充情况，不利用mask参数告诉模型无意义填充值，会导致无效学习，甚至由于梯度传播的梯度消失问…
【Block总结】基于空洞卷积实现的FFN
代码
import torch
import torch.nn as nn
from einops import rearrangeimport torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional
Transformer 论文通俗解读：FFN 中的非线性表达
本文是通俗解读Transformer 论文的FFN部分，你可以点击本文最后左下角的标签查看全部内容。
在上一节介绍 FFN层时，提到了在 Transformer 架构中添加 FFN 层的一个作用：为了给神经网络增加非线性表达能力。
非线性是学习神经网络时的一个基础…
FFN -＞ GLU -＞ GAU
1 GLU GLU的起源是2016年由Yann N. Dauphin在 论文:Language Modeling with Gated Convolutional Networks 在语言模型的建模方法上相比于循环神经网络更具有竞争力，提出了一种简单的线性门控单元来堆叠卷积层从而使得文本中的token可以并行化处理来获得上下文的语义…
一文搞懂 FFN / RNN / CNN 的参数量计算公式 ！！
文章目录 前言 1、前置条件 2、前馈神经网络FFN 3、循环神经网络RNN 4、卷积神经网络CNN 5、复杂例子 前言
为什么我们需要了解计算深度学习模型中的参数数量？
计算复杂性和资源需求：模型参数越多，通常需要的计算资源（如处理器时…
深度学习基础-基于Numpy的前馈神经网络（FFN）的构建和反向传播训练
本文是深度学习入门： 基于Python的实现、神经网络与深度学习(NNDL)以及花书的读书笔记。本文将以多分类任务为例，介绍多层的前馈神经网络(Feed Forward Networks，FFN)加上Softmax层和交叉熵CE(Cross Entropy)损失的前向传播和反向传播过程(重…
Transformer架构中FFN层激活函数的演进与应用
Transformer模型自2017年被提出以来,在自然语言处理领域取得了巨大成功。随着研究的深入,模型的各个组件都在不断优化。本文将聚焦于Transformer架构中前馈神经网络(Feed-Forward Network, FFN)层的激活函数,探讨从最初的ReLU到近期广受欢迎的SwiGLU的演进过程。
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