CH06函数

告别SD卡模块!用STM32的SPI接口驱动CH376读写U盘,附完整代码和调试技巧 本文详细介绍了如何通过STM32的SPI接口驱动CH376芯片实现低成本U盘存储方案。从硬件设计、驱动移植到FAT32文件操作实战,提供了完整的代码实现和调试技巧,帮助开发者高效替代传统SD卡模块,适用于数据记录、配置存储等多种嵌入式场景。 阅读详情
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【课程6.2】  自定义函数

如何创建函数?def语句

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# 定义函数

def f(x):
    if x < 5:
        print('输入值小于5')
    else:
        print('输入值大于等于5')  # 定义函数,其中x是参数(局部变量)
f(10)  # 运行函数


# 关于retuen

def f1(x):
    y = 2 ** x  # 没有return


def f2(x):
    y = 2 ** x
    return y  # 含有return


print(f1(2), f2(2))
# return语句退出函数,并返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None


# 默认参数

def f(x,n = 2):
    return(x**n)
print(f(10))
print(f(10,3))
# n = 2,这里n的默认值为2,如果不输入则以默认值为主

# 默认参数

def f(x,n = 2):
    return(x**n)
print(f(10))
print(f(10,3))
# n = 2,这里n的默认值为2,如果不输入则以默认值为主


# 可变参数

def f(*x):
    print(x)
    return x
f(1)
f('a','b')
f(1,2,3,[44,33])
print(type(f('a','b')))
# 通过*来定义可变参数
# 默认会把可变参数传入一个元祖!

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【课程6.3】  局部变量及全局变量

定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域,定义在函数外的拥有全局作用域。

局部变量只能在其被声明的函数内部访问,而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时,所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中

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# 演示案例

def f(m):
    m = '呵呵哒'  # 函数作用:把输入变量指向“呵呵哒”
    print("函数内为局部变量:%s" % m)

a = input('请输入一个数字:')
f(a)
print("函数外为全局变量:%s" % a)
# f(m)中,m是函数的参数,f(x)是吧x的值赋予了m,但x值自己本身不受影响,所以执行函数后,是在函数局部“变化”了x
# 什么是局部变量? → 当函数定义内声明变量的时候,它们与函数外具有相同名称的其他变量没有任何关系!
# 即变量名称对于函数来说是“局部”的。这称为变量的作用域。所有变量的作用域是它们被定义的块,从它们的名称被定义的那点开始。

# global语句 → 把局部变量变为全局变量

def f():
    global a
    a = '呵呵哒'
    print("函数内转为全局变量:%s" % a)


a = input('请输入一个数字:')
print("输入变量值:%s" % a)
f()

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【课程6.4】  匿名函数Lambda

lambda 语句创建匿名函数。

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# 示例

def fun(a,b,c):
    return a+b+c
print(fun(2,3,4))
# def创建自定义函数,求和

f = lambda a,b,c:a+b+c
print(f(2,3,4))
# lambda作为匿名函数,是不需要函数名的 → 需要一个函数,又不想动脑筋去想名字,这就是匿名函数
# lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块。
# lambda只有一行,仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
STM32配置CH375B成HID Host模式读取自定义HID设备的数据 ——STM32配置CH375B接口函数 接着上一篇上传,这个是STM32配置CH375B时用到的接口函数 代码如下: #include "bsp_ch375.h" #include "bsp_init.h" #include "bsp_delay.h" void Bsp_CH375_Write_Cmd(uint8_t cmd ) /* 向CH375的命令端口写入命令*/ { Bsp_DelayUs(5); CH375_CS 阅读详情

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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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AI全栈实战 | 3.9-01 爬虫入门:requests 加 BeautifulSoup 三分钟跑通,但 90% 的人栽在这 4 个“礼貌“问题上

⚠️:本文内容仅用于。请遵守目标站点的服务条款与相关法律法规,不得对目标服务造成负担,不得采集、传播个人隐私数据。技术是中性的,边界在你手里。爬虫的入门技术(requests 发请求 + BeautifulSoup 解析)三分钟就能学会。真正区分"会用爬虫"和"会做爬虫的人"的,是这篇我们跑通"请求→解析→存储"的最小闭环,然后重点把"合规与礼貌"这根弦给你绷上。

源码获取 | 运行部署 | 定制二开修改,如果回复不及时请耐心等待,请见谅。 414
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一凡888
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