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RSS订阅原创 程序代码篇---Arm汇编语言
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
2025-04-01 06:19:00
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原创 嵌入式硬件篇---JSON通信以及解析
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，在单片机之间、上下位机之间的通信中被广泛应用。如果要解析自定义的数据类型，一般需要定义特定的解析函数。例如，解析一个自定义格式的日期字符串。else:以上就是 Python 中各种常见数据类型的解析过程，不同的数据类型需要采用不同的解析方法。
2025-03-31 02:35:30
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原创 嵌入式硬件篇---USB&UART串口
本文简单介绍了UART（Universal Asynchronous Receiver/Transmitter）即通用异步收发传输器，是一种常用的串行通信接口。USB（通用串行总线）和串口（如 UART）是两种不同的通信接口，它们在通信原理、特点和应用场景等方面存在差异，但可以通过 USB 转串口芯片实现二者之间的通信。
2025-03-31 01:46:32
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原创 深度学习篇---模型参数调优
本文简单介绍了深度学习中的epoch、batch、learning-rate参数大小对模型训练的影响，以及怎样进行适当调优。
2025-03-30 15:12:40
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原创 深度学习篇---模型GPU训练
本文简单介绍了paddlepaddle、pytorch框架下使用GPU进行模型训练的步骤以及注意事项，同时介绍了Openmp以及相应问题的解决。
2025-03-30 14:51:55
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原创 深度学习篇---模型训练评估参数
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。定义：预测为正例的样本中，真正为正例的比例。计算公式为：其中TP（True Positive）表示真正例，即实际为正例且被预测为正例的样本数量；FP（False Positive）表示假正例，即实际为负例但被预测为正例的样本数量。定义：实际为正例的样本中，被预测为正例的比例。
2025-03-29 02:50:16
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原创 嵌入式硬件篇---嘉立创PCB绘制
本文介绍了嘉立创PCB绘制的过程，原理图绘制的原理&注意事项、封装选取的原理&注意事项、PCB走线原理&注意事项。前期准备：明确设计需求，确定电路板的功能、尺寸、形状、层数等基本参数，准备好所需的元件库和封装库。
2025-03-29 02:20:08
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原创 深度学习篇---paddleocr正则化提取
本文简单介绍了paddleocr中使用的到的正则化。# 定义正则表达式模式# 快递单号：通常是数字和字母的组合，长度可能在 10 到 20 位左右# 手机号：以 1 开头，后面跟 10 位数字# 姓名：简单假设为 2 到 4 个汉字------express_pattern = r'[A-Za-z0-9]{10,20}'：定义快递单号的正则表达式模式，匹配由 10 到 20 位的字母（大小写均可）和数字组成的字符串。
2025-03-28 12:42:21
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原创 深度学习篇---paddleocr进阶
本文简单介绍了paddleocr提升识别准确率的方法以及代码实现。自定义词典：在中按行加入专用词汇（如医学术语）。适用场景：专用场景（如古籍、手写体）需微调模型。
2025-03-28 12:21:08
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原创 上位机知识篇---Python&Pip安装与配置
在Linux系统中，若不使用自带的Python 3.8安装并默认使用****Python 3.9及其对应的pip。
2025-03-27 20:18:02
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原创 上位机知识篇---Linux中python&pip&apt
在Linux系统中，Python、pip 和 apt 是开发和管理工具链的重要组成部分。以下是它们的相关文件、操作及区别的详细说明。
2025-03-27 19:14:33
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原创 深度学习篇---数据操作
在机器学习和深度学习中，数据处理是核心步骤之一。Python 提供了丰富的工具库（如等）用于读取、操作和预处理数据。操作类型 工具/库 核心函数/方法CSV 读取 pandas pd.read_csv()矩阵操作 numpy np.array(), reshape(), dot()数据清洗 pandas dropna(), fillna(), drop_duplicates()
2025-03-26 19:15:40
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原创 深度学习篇---断点重训&模型部署文件
在框架中，断点重训（恢复训练）和模型部署需要保存不同类型的文件用途 文件类型 动态图（DyGraph） 静态图（Static Graph）断点重训模型参数 .pdparams.pdparams或 .ckpt优化器状态.pdopt.pdopt或 .ckpt元信息自定义（如 .pdmeta 或 .pkl） 自定义模型部署模型结构.pdmodelmodel模型参数.pdiparamsparams。
2025-03-26 18:57:26
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原创 深度学习篇---回归&分类任务的损失函数
本文简单介绍了深度学习中常用的损失函数。比如用于回归任务的交叉熵损失、Focal Loss损失；用于分类任务的MAE\MSE\Huber损失等。分类任务：优先选择交叉熵损失，处理不平衡数据时使用 Focal Loss。
2025-03-25 13:59:28
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原创 深度学习篇---PaddleDetection&PaddleOCR
本文简单介绍了PaddleDetection和PaddleOCR相结合的示例代码，通过两个PaddlePaddle框架下的工具包结合使用同时达到图像识别和文本识别的功能。
2025-03-24 15:03:01
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原创 程序代码篇---Pyqt的密码界面
本文简单介绍了在Ubuntu系统上使用Python的Pyqt创建密码登录系统（多用户）。"admin": {},# ...其他用户使用字典模拟用户数据库每个用户包含密码和角色属性实际应用应使用数据库存储并加密密码。
2025-03-23 22:14:07
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原创 矩阵篇---矩阵的应用
矩阵作为线性代数的核心工具，广泛用于描述系统关系、变换和计算。以下分领域详细介绍其应用（包括，电路、人工智能、图像识别、机器人等）矩阵的应用几乎渗透到所有科学与工程领域物理系统建模：电路、力学、量子力学。数据科学：深度学习、图像处理、推荐系统。控制与优化：卡尔曼滤波、投资组合。几何与图形：3D变换、机器人运动学。其核心价值在于通过线性代数统一描述复杂系统的关系，并利用矩阵运算的**高效性（如并行计算）**解决实际问题。理解矩阵的应用场景，有助于在不同领域中选择合适的数学工具。
2025-03-22 12:09:43
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原创 深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵
本文简单介绍了对角矩阵\逆对角矩阵、矩阵的秩、奇异矩阵等线性代数中的矩阵知识，同时关乎到人工智能。对角矩阵是主对角线以外的元素全为零的方阵，形式为：若所有对角元素非零，则称为可逆对角矩阵。矩阵的秩是其行（或列）向量中极大线性无关组的数目，反映矩阵的“信息量”。行列式为零的方阵，不可逆，对应线性方程组无唯一解。对角矩阵简化计算并表征独立变换，广泛用于优化和变换域分析。矩阵的秩揭示数据内在维度，是压缩与建模的核心工具。奇异矩阵标志系统冗余或不稳定，需通过正则化或结构调整处理。这些概念共同构建了。
2025-03-22 00:30:37
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原创 深度学习篇---深度学习中的范数
本文介绍了一系列范数的定义、计算、使用。比如L1\L2\L∞\Frobenius范数（矩阵L2范数），用于正则化（防止过拟合）、损失函数。向量中非零元素的数量向量元素绝对值之和。定义：向量元素平方和的平方根。向量元素绝对值的最大值。定义：向量元素绝对值的p次方和的1/p次幂。定义：矩阵元素平方和的平方根。定义：矩阵奇异值之和。矩阵的最大奇异值。L1/L2范数：基础正则化工具，分别诱导稀疏性和平滑性。
2025-03-21 21:03:47
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原创 ROS篇---坐标系（直角坐标系、圆柱坐标系、球坐标系）
本文简单介绍了三种常用坐标系，直角坐标系（笛卡尔坐标系）、圆柱坐标系、球坐标系。定义：由三个相互垂直的**坐标轴（𝑥,𝑦,𝑧）**构成，空间中任一点的位置用 (𝑥,𝑦,𝑧) 表示。定义：由径向距离 𝜌****方位角 𝜙和高度 𝑧构成，空间中任一点的位置用 (𝜌,𝜙,𝑧)表示。定义：由径向距离 𝑟极角 𝜃（与 𝑧轴夹角）和方位角 𝜙构成，空间中任一点的位置用 (𝑟,𝜃,𝜙)表示。平面边界或直线对称性问题（如波导、电容器）。
2025-03-21 19:59:10
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原创 蓝桥杯篇---按键长按与双击
本文简单介绍了一段代码，该代码是基于单片机的按键检测程序，新增了长按、短按、双击、连击等功能，并采用状态机设计来适配原有的矩阵键盘扫描逻辑。// 新增按键事件类型定义01// 短按/单击2// 长按3// 双击4// 连击（如3次）// 时间阈值配置（单位：ms，需适配定时器频率）20// 消抖时间1000// 长按判定时间300// 双击间隔500// 连击间隔// 全局按键状态变量// 当前键值// 上一次键值// 按下瞬间// 释放瞬间。
2025-03-19 22:44:55
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原创 嵌入式硬件篇---Keil51中的关键字
本文简单介绍了Kiel51单片机中的各种关键字的作用和用途。关键字 存储区域 地址范围 速度 典型用途code ROM 0x0000~0xFFFF 慢 常量、查表数据data 内部RAM 0x00~0x7F 最快 高频访问变量idata 内部RAM 0x00~0xFF 快 中等规模变量xdata 外部RAM 0x0000~0xFFFF 慢 大型数组、缓冲区pdata 外部RAM 分页访问 中等 分页数据存储volatile - - - 防止编译器优化。
2025-03-19 22:21:30
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原创 嵌入式硬件篇---PWM输出通道&定时器
本文简单介绍了PWM定时器生成与通道输出的关系。PWM（脉宽调制）通过周期性的高低电平切换产生可变占空比的信号，广泛应用于电机控制、LED调光等领域。
2025-03-18 10:32:40
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原创 深度学习篇---分类任务图像预处理&模型训练
本文简单介绍了pytoch、paddlepaddle框架下的分类任务的图像预处理、模型训练以及模型保存的流程。# 初始化数据集路径和标签self.classes = os.listdir(data_dir) # 获取类别文件夹（如class1, class2）self.image_paths = [] # 存储所有图像路径self.labels = [] # 存储对应标签# 遍历子文件夹，构建路径和标签的映射self.transform = transform # 数据增强/归一化操作。
2025-03-16 09:41:56
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原创 图像处理篇---图像预处理
图像预处理是机器学习和计算机视觉任务中至关重要的一环，其核心目的是通过对原始图像进行优化和调整提升模型性能、降低噪声干扰、增强关键特征，并适应模型的输入要求。
2025-03-16 09:04:58
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原创 深度学习篇---Opencv中Haar级联分类器的自定义
训练自定义 Haar 级联分类器的流程包括数据准备、生成样本描述文件、训练分类器和测试分类器。虽然训练过程可能耗时，但通过合理的参数调整和数据优化，可以获得高性能的分类器，用于检测特定的目标对象。
2025-03-13 10:35:43
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