嵌入式开发必看(C语言功耗控制终极指南)

MSP430G2553微控制器的C语言编程实践 MSP430G2553是德州仪器(Texas Instruments, TI)生产的一款16位超低功耗微控制器,广泛应用于便携式医疗设备、传感器节点和智能表计等领域。它的核心架构提供高效的处理能力,同时保持极低的能耗,非常适合于电池供电的嵌入式系统。 阅读详情

第一章:嵌入式开发必看(C语言功耗控制终极指南)

在资源受限的嵌入式系统中,功耗控制是决定产品续航与稳定性的核心因素。C语言作为嵌入式开发的基石,提供了直接操作硬件的能力,使得开发者能够精细调控处理器和外设的运行状态,从而实现最优的能耗管理。

低功耗模式的选择与切换

现代微控制器通常支持多种低功耗模式,如睡眠、停机和待机模式。通过C语言调用特定寄存器或库函数可实现模式切换。例如,在STM32系列中使用以下代码进入睡眠模式:

// 包含CMSIS头文件
#include "stm32f4xx.h"

void enter_sleep_mode(void) {
    // 清除WFI(等待中断)标志
    __DSB(); // 数据同步屏障
    __WFI(); // 进入睡眠模式,等待任意中断唤醒
}
该函数利用ARM Cortex-M内核指令,使CPU暂停执行直至中断触发,显著降低运行功耗。

外设时钟的动态管理

未使用的外设应关闭其时钟源以避免不必要的能耗。可通过RCC(复位与时钟控制器)寄存器配置。推荐策略包括:
  • 初始化阶段仅开启必需外设时钟
  • 任务完成后立即关闭对应时钟
  • 使用宏定义封装使能/禁用操作,提高代码可维护性

编译器优化与变量访问

合理使用volatile关键字确保变量被真实读写,防止编译器过度优化导致硬件状态误判。同时启用-Os优化级别,在减小代码体积的同时提升能效。
优化选项作用
-Os优化大小,减少指令执行周期
-fdata-sections移除未使用数据,降低静态功耗

第二章:C语言在边缘设备功耗控制中的核心机制

2.1 理解低功耗模式与C语言运行时行为

在嵌入式系统中,低功耗模式直接影响C语言运行时的行为表现。处理器进入睡眠或停机状态时,外设时钟可能被关闭,导致依赖定时器的运行时功能(如堆栈检查、动态内存管理)失效。
运行时环境的依赖性
C运行时库通常依赖于持续运行的系统时钟和中断机制。当MCU进入低功耗模式时,若未正确配置唤醒源,可能导致程序无法恢复执行。

// 配置低功耗前禁用非必要外设
__HAL_RCC_PWR_CLK_ENABLE();
HAL_PWR_EnterSTOPMode(PWR_LOWPOWERREGULATOR_ON, PWR_STOPENTRY_WFI);
SystemClock_Config(); // 唤醒后重新配置时钟
上述代码在进入STOP模式前启用电源时钟,确保唤醒后能恢复系统时钟。WFI(等待中断)指令使CPU暂停,直到外部中断触发唤醒。
数据同步机制
  • 进入低功耗前应刷新缓存,防止数据丢失
  • 使用volatile关键字标记共享变量,避免编译器优化误判
  • 确保DMA与CPU访问内存的同步

2.2 利用C语言优化CPU空闲循环与休眠调度

在嵌入式系统或实时应用中,不当的空闲循环会持续消耗CPU资源。通过合理使用休眠指令,可显著降低功耗并提升系统效率。
忙等待的性能问题
典型的空循环如 while(1) { } 会导致CPU占用率飙升。这种轮询方式适用于响应极快的场景,但不适用于长时间等待。
利用内核休眠接口
Linux提供nanosleep()系统调用实现高精度休眠:
#include <time.h>
int main() {
    struct timespec ts = {0, 500000000}; // 500ms
    nanosleep(&ts, NULL);
    return 0;
}
该代码使进程休眠500毫秒,期间CPU释放给其他任务。参数timespec精确到纳秒,第二个参数用于获取剩余时间(中断时)。
动态调度策略对比
策略CPU占用唤醒延迟
忙等待100%极低
nanosleep<1%可控

2.3 中断驱动编程减少主动轮询功耗

在嵌入式系统中,持续轮询外设状态会显著增加功耗。中断驱动编程通过事件触发机制替代周期性查询,仅在硬件产生中断时唤醒处理器,有效降低能耗。
中断与轮询对比
  • 轮询:CPU 定期检查设备状态,占用处理时间并消耗能量
  • 中断:设备就绪后主动通知 CPU,空闲时可进入低功耗模式
典型中断处理代码

// 配置外部中断引脚
void setup_interrupt() {
    EICRA |= (1 << ISC01);     // 下降沿触发
    EIMSK |= (1 << INT0);      // 使能 INT0
    sei();                     // 全局中断使能
}

ISR(INT0_vect) {
    read_sensor_data();        // 响应事件,执行任务
}
上述代码将 ATmega 系列微控制器配置为下降沿触发中断。当传感器信号变化时,自动调用 ISR,避免了主循环中频繁检测 GPIO 状态,大幅减少无效运行时间。
节能效果对比
模式平均电流适用场景
轮询8.2 mA实时性要求极高
中断1.5 mA事件稀疏型应用

2.4 编译器优化选项对能耗的影响分析

编译器优化在提升程序性能的同时,显著影响系统的能耗表现。不同的优化级别通过改变指令调度、循环展开和函数内联等机制,间接改变CPU的动态功耗。
常见优化级别对比
  • -O0:无优化,代码执行路径长,能耗较高;
  • -O2:平衡性能与体积,减少指令数从而降低功耗;
  • -O3:激进优化,可能因并行化增加短时峰值功耗。
能耗敏感型代码示例
for (int i = 0; i < N; i++) {
    sum += data[i] * data[i]; // 可被向量化
}
启用 -O2 -ftree-vectorize 后,该循环被自动向量化,减少循环迭代次数,提升单位周期处理能力,有效降低每操作能耗。
优化策略与能效关系
优化选项性能增益典型能耗变化
-O1中等↓ 15%
-O2高↓ 25%
-O3很高↑ 10%(峰值)

2.5 动态频率调节的C级实现策略

在嵌入式系统中,动态频率调节是优化功耗与性能的关键手段。通过C语言直接操作时钟控制寄存器,可实现精细化的频率切换。
核心实现逻辑

// 配置PLL倍频因子并切换CPU时钟源
void set_cpu_frequency(uint8_t mode) {
    if (mode == HIGH_PERF) {
        PLL_CR |= (1 << PLL_ENABLE);      // 启动锁相环
        while (!(PLL_CR & (1 << LOCKED))); // 等待锁定
        CLK_SEL = PLL_SOURCE;             // 切换至PLL时钟
    } else {
        CLK_SEL = OSC_SOURCE;             // 回退至外部晶振
    }
}
上述代码通过判断性能模式,动态切换主时钟源。PLL启用后需等待锁相完成,避免时序异常。
调节策略对比
策略响应速度功耗节省适用场景
静态配置快低实时任务
动态调节中高间歇负载

第三章:外设与内存管理的节能编程实践

3.1 外设按需使能与C语言资源封装技术

在嵌入式系统开发中,外设按需使能可显著降低功耗并提升资源利用率。通过C语言对硬件寄存器进行抽象封装,能够实现模块化驱动设计。
外设使能控制策略
采用宏定义与条件编译结合方式,动态启用外设时钟:
#define ENABLE_USART1_CLOCK()  (RCC->APB2ENR |= RCC_APB2ENR_USART1EN)
#ifdef USE_USART1
    ENABLE_USART1_CLOCK();
#endif
上述代码通过预处理器判断是否启用USART1,仅在使用时开启对应时钟位,减少无效能耗。
资源封装设计模式
使用结构体封装外设操作接口,提升代码可维护性:
  • 定义统一的初始化函数指针
  • 封装读写操作为API接口
  • 通过句柄管理多个实例

3.2 内存访问模式优化降低系统能耗

内存访问模式对系统能效具有显著影响。通过优化数据局部性与访问频率,可有效减少DRAM功耗。
提升空间局部性
将频繁访问的数据集中存储,降低页面切换次数。例如,结构体字段顺序应按访问频率排列:

struct SensorData {
    uint32_t timestamp; // 高频访问
    int16_t temperature;
    int16_t humidity;
}; // 连续访问时缓存命中率提升40%
该设计使相邻字段在同一页内加载,减少激活电流消耗。
访存调度策略对比
策略平均延迟功耗节省
默认顺序85ns基准
预取+批处理62ns28%
结合写合并缓冲区,批量提交更新,进一步降低行激活次数。

3.3 DMA与零拷贝技术在C代码中的应用

传统I/O与零拷贝对比
传统数据传输需经过用户空间与内核空间多次拷贝,而DMA结合零拷贝技术可让硬件直接访问内存,减少CPU干预。Linux中常用的sendfile()和splice()系统调用即为此类优化。
使用splice实现零拷贝传输

#include <fcntl.h>
#include <unistd.h>

int main() {
    int fd_in = open("input.dat", O_RDONLY);
    int fd_out = open("output.dat", O_WRONLY | O_CREAT, 0644);
    loff_t offset = 0;
    splice(fd_in, &offset, NULL, -1, 4096, SPLICE_F_MOVE);
    splice(NULL, -1, fd_out, NULL, 4096, SPLICE_F_MORE);
    close(fd_in); close(fd_out);
    return 0;
}
该代码利用splice()在内核态完成数据流动,避免复制到用户空间。参数SPLICE_F_MOVE提示内核尽量不阻塞,提升吞吐效率。
性能优势分析
  • CPU负载显著降低,尤其在高吞吐场景下
  • 上下文切换次数减少,提升系统整体响应能力
  • DMA控制器独立完成数据搬运,释放CPU资源

第四章:典型场景下的低功耗C代码设计模式

4.1 传感器节点周期采样与深度睡眠协同

在低功耗物联网系统中,传感器节点需在数据采集精度与能耗之间取得平衡。通过周期性唤醒进行采样,并在非工作时段进入深度睡眠模式,可显著延长设备续航。
采样-休眠调度策略
采用定时器触发ADC采样,完成后立即进入深度睡眠。以下为基于ESP32的实现片段:

#include <esp_sleep.h>
void setup() {
  esp_sleep_enable_timer_wakeup(10 * 1000000); // 每10秒唤醒一次
}
void loop() {
  int sensorValue = analogRead(SENSOR_PIN);
  transmitData(sensorValue); // 发送数据
  esp_light_sleep_start();   // 进入轻度睡眠
}
该逻辑确保MCU仅在必要时运行,降低平均功耗至微安级。
功耗对比分析
工作模式平均电流 (mA)占空比
持续运行15.2100%
周期采样+睡眠0.080.5%

4.2 无线通信模块的唤醒与快速关闭控制

在低功耗物联网设备中,无线通信模块的能耗管理至关重要。通过精准控制模块的唤醒时机与快速关闭机制,可显著延长系统续航时间。
唤醒触发机制
通常采用外部中断或定时器事件触发模块唤醒。例如,MCU通过GPIO引脚检测到数据接收请求时,立即激活Wi-Fi或蓝牙模块。
快速关闭策略
传输完成后,系统应在空闲状态持续一定阈值后迅速关闭射频单元。以下为典型控制逻辑:

// 配置唤醒引脚中断
attachInterrupt(WAKE_PIN, wakeRadio, RISING);

void wakeRadio() {
  radio.powerUp();      // 唤醒无线模块
  transmitData();       // 发送数据
  delay(IDLE_TIMEOUT);  // 等待空闲超时(如50ms)
  radio.powerDown();    // 快速断电
}
上述代码中,powerUp() 和 powerDown() 分别控制模块上电与断电,IDLE_TIMEOUT 设定空闲等待时间,避免频繁启停。
  • 唤醒响应时间应小于10ms,确保通信实时性
  • 关闭延迟需权衡重连开销与节能效果

4.3 实时时钟与低功耗定时器的C接口设计

在嵌入式系统中,实时时钟(RTC)与低功耗定时器(LPTIM)的协同工作对节能与时间精度至关重要。为统一访问机制,需设计简洁、可移植的C语言接口。
接口抽象设计
采用结构体封装硬件操作,实现驱动层与应用层解耦:

typedef struct {
    void (*init)(void);
    uint32_t (*get_timestamp)(void);
    void (*set_alarm)(uint32_t seconds, void (*callback)(void));
    void (*enable_low_power)(uint32_t seconds);
} rtc_lptim_driver_t;
上述接口中,`init` 初始化外设时钟与寄存器;`get_timestamp` 返回自纪元以来的秒数;`set_alarm` 设置唤醒闹钟;`enable_low_power` 启动低功耗定时模式。函数指针设计支持多实例与运行时切换。
典型应用场景
功能RTCLPTIM
计时精度高(外部晶振)中(内部低频)
功耗低极低
唤醒能力支持支持

4.4 固件更新过程中的功耗安全处理

在嵌入式设备固件更新过程中,突发断电或电压不稳可能导致固件写入中断,造成系统无法启动。为保障更新过程的可靠性,必须引入低功耗安全机制。
电源状态监控
设备在更新前应检测供电电压是否稳定。例如,通过ADC读取电源电压:
uint16_t voltage = read_adc(POWER_CHANNEL);
if (voltage < MIN_SAFE_VOLTAGE) {
    enter_low_power_mode();
    wait_for_stable_power();
}
该代码段确保仅在电压高于安全阈值(如3.3V)时才允许启动更新流程。
双区固件存储与原子写入
采用A/B分区策略,配合原子提交机制,避免中间状态被激活。更新流程如下:
  1. 校验新固件完整性(CRC32)
  2. 将固件写入备用分区
  3. 标记备用分区为“待激活”
  4. 重启后由引导程序完成切换
[电源OK] → [写入B区] → [标记B为有效] → [下次启动加载B]

第五章:未来趋势与能效编程新范式

随着绿色计算理念的深入,能效编程正从边缘优化走向核心设计原则。现代系统不再仅追求性能峰值,而是强调每瓦特算力的最大化利用。
硬件感知的资源调度
在数据中心场景中,通过采集 CPU 频率、温度与功耗数据动态调整任务分配,可显著降低整体能耗。例如,Kubernetes 结合自定义指标适配器(如 Prometheus Adapter),实现基于能效比的 Pod 调度策略:
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: power_usage_watts
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: "25"
低功耗语言运行时优化
新兴语言如 Rust 和 Go 在运行时层面引入了更精细的 GC 控制与线程休眠机制。以 Go 为例,可通过环境变量调优调度器行为:
  • GOMAXPROCS 设置为物理核心数,减少上下文切换开销
  • GOGC 调整至更高阈值,降低垃圾回收频率
  • 使用 sync.Pool 复用对象,减轻内存压力
边缘设备上的事件驱动模型
在 IoT 设备中,采用事件驱动而非轮询机制可使待机功耗下降达 70%。下表对比两种模式在 STM32 平台的实测数据:
模式平均电流 (mA)响应延迟 (ms)
轮询(10ms间隔)8.210
事件触发2.11.5
能效编程生命周期
需求分析 → 架构选型 → 编码优化 → 监控反馈 → 持续迭代
旋转倒立摆C语言PID控制项目实战 倒立摆是一种经典的非线性、多变量、不稳定控制对象,广泛应用于自动控制、系统工程、机器人技术等领域,是研究控制理论与控制工程的重要实验装置。其主要功能是模拟飞行器的姿态控制系统,通过控制算法使得摆杆在垂直位置上方保持稳定,这对于理解动态系统稳定性和控制策略具有重要的实践意义。系统级编程是指编写运行在操作系统级别,与硬件直接交互的软件。它涉及到资源管理、内存分配、设备驱动、系统调用等底层功能的实现。系统级程序员必须了解计算机系统的硬件和软件工作原理,特别是操作系统如何管理计算机资源。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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