C++语法记录

LTspice导入德州仪器SPICE模型的实用指南与常见问题解析 本文详细介绍了如何在LTspice中导入德州仪器的SPICE模型,包括模型文件获取、路径管理、导入步骤及常见问题解析。通过实用指南帮助工程师精确仿真电路性能,提升设计效率,重点涵盖了第三方模型的导入教程和最佳实践。 阅读详情

记录平时查过的C++语法

回调函数

回调函数(callback)是什么?
手把手教你编写 C++ 回调函数
关于C++ 回调函数(callback) 精简且实用
【C++11 回调函数】回调入门(一)

回调就是用传递一个函数指针给一个要被处理的函数,这个函数在处理时可以在适当的地方调用函数指针指向的函数,函数指针指向的函数也被称为回调函数。

void callbackFun() { printf("I can be called..\n"); }

void Func(void (*callback)()) {
  printf("------\n");
  callback();
}
int main(int argc, char **argv) {
  callbackFun();

  Func(callbackFun);
}
//I can be called..
//------
//I can be called..

Lambda表达式

Lambda表达式就是匿名函数,格式为[ ]表达式引入符,()参数列表,接着是返回值类型,最后是函数体

[capture list] (parameter list) -> return type { function body }
引入符说明
[]不捕获任何外部变量
[=]传值的方式捕获所有外部变量
[&]传引用的方式捕获所有外部变量
[x,&y]x以传值的方式捕获,y以传引用的方式捕获
=,&xx以传引用的方式捕获,其余变量以传值的方式捕获
&,x x以传值的方式捕获,其余变量以传引用的方式捕获

注意 值捕获的变量值在Lambda表达式确定的时候就已经确定了,后面不能修改如下例所示

int x = 10;
auto f = [x] (int y) -> int { return x + y; }; // 值捕获 x
x = 20; // 修改外部的 x
cout << f(5) << endl; // 输出 15,不受外部 x 的影响

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ORBSLAM3运行记录(单目+IMU) ORBSLAM3运行记录1.单目+IMU数据集运行记录自己做的其它测试2.单目+IMU自己采集数据运行记录测试结果 1.单目+IMU数据集运行记录 ORBSLAM3没有预留ROS下单目+IMU的结点,这个需要自己去写代码添加,可以参考这篇博客,《ORBSLAM3 用ROS接口运行双目IMU和单目IMU模式》。我的ROS结点为Mono-IMU,字典文件ORBvoc.txt在ORBSLAM3 / Vocabulary文件夹中,配置文件EuRoC.yaml在ORB_SLAM3 / Examples / Monoc 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. 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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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