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Python中优化模块scipy.optimize的优化算法介绍
如果你有一个特殊的优化问题，你可以使用对象来自定义问题的求解。# 自定义目标函数# 自定义优化问题custom_problem.fun = custom_objective_function # 目标函数custom_problem.x = [1, 1] # 初始猜测# 执行优化# 打印结果在上述例子中，我们自定义了一个对象，并指定了目标函数和初始猜测，然后使用minimize函数进行求解。Scipy的优化模块提供了丰富的功能，适用于各种优化问题。
设计模式--设计原则
设计原则1: 把问题归零 封装变化 如果每次新的需求一来，都会使某方面的代码发生变化， 那么你就可以确定，这部分的代码需要被抽出来， 和其他稳定的代码有所区分。 找出应用中可能需要变化之处, 把它们独立出来, 不要和那些不需要变化的代码混在一起 把会变化的部分取出来并封装起来, 以便以后可以轻易地改动或扩充此部分, 而不影响不需要变化的其他部分, 这使得系统变得更有弹性 例如
香橙派5玩转SATA SSD：一个被忽略的overlays配置项，让你的Ubuntu系统飞起来
本文详细介绍了如何在香橙派5上通过配置`overlays=ssd-sata`启用SATA SSD作为系统启动盘，大幅提升Ubuntu系统的性能。文章深入解析了设备树覆盖的工作原理，提供了完整的配置流程和性能优化建议，帮助开发者充分发挥香橙派5的硬件潜力。
DesignPattern - 设计原则与设计模式初探
欢迎关注微信公众号：FSA全栈行动 ???? 一、设计原则 设计模式是站在设计原则的基础之上的，所以在学习设计模式之前，有必要了解一下设计原则 软件设计开发原则 为了让代码有更好的重用性，可读性，可靠性，可维护性 有六大原则，英文首字母拼在一起就是 SOLID（稳定的），所以也称之为 SOLID 原则 1、单一职责原则(Single Responsibility Principle) 一个类只负责一个功能领域中的相应职责，就一个类而言，应该只有一个引起它变化的原因 是实现 高内聚、低耦合 的指
TS808效果器制作教程
TS808效果器制作教程 可以在立创商城购买到大部分的电阻电容和IC，音频接口，踩钉，电位器和电源接口可以去某宝看看都买得到的。链接https//pan.baidu.com/s/1QId1eIE3fJ2u5NLBSISvGA。安装过程过于繁琐，把所有元器件按照图纸焊接完成就可以调试了，祝你们成功！这是TS808经典效果器制作过程的记录。IC是JRC4558。...
ANSYS APDL齿轮建模实战：从渐开线方程到完整3D模型的保姆级教程
本文详细介绍了使用ANSYS APDL进行齿轮建模的全过程，从渐开线方程的数学基础到完整3D模型的创建。通过参数化命令流实现高精度齿轮建模，特别适合机械设计和仿真分析需求。教程包含关键参数计算、APDL环境配置、单齿齿廓建模以及全齿轮阵列复制等实用技巧，帮助工程师快速掌握ANSYS APDL在齿轮建模中的应用。
DesignPattern_Java:设计模式分类和设计原则
设计模式分类： 创建型： 单例模式(Singleton Pattern) 工厂方法模式(Factory Pattern) 抽象工厂模式(Abstract Factory) 建造者模式(Builder Pattern) 原型模式(Prototype Pattern) 结构型： 代理模式(Proxy) 装饰模式(Decorator) 适配器模式(Adapter) 组合模式(Com
OpenOCD入门到精通：第28章 综合实战：RISC-V 调试
RISC-V调试实战摘要 本文介绍了RISC-V调试规范及其在OpenOCD中的实现。主要内容包括： RISC-V Debug规范的两个版本(0.11和0.13)及其差异，OpenOCD通过自动检测DTMCS寄存器版本号选择对应驱动实现。 RISC-V调试架构的分层设计，包含DTM、Debug Module、Program Buffer等核心组件，以及三种内存访问方式(progbuf、sysbus、abstract)。 以GD32VF103为例的实战调试配置，包括硬件连接、OpenOCD配置文件编写和GDB
设计模式与设计原则简介——及其设计模式学习方法
本文主要是关于【设计模式与设计原则的关系】以及【常见的六种面向对象设计原则】介绍说明
【49】软考软件设计师——冲刺复盘：高频易错点与应试策略｜复盘清单+应试技巧
本文是《软件设计师·50讲通关｜从零基础到工程师职称》专栏第49篇，属于**模块六：冲刺与模拟**终篇，聚焦考前最后阶段的“精准复盘+应试提分”。全文围绕“高频易错点清零、答题时间优化、应急处理落地”三大核心，梳理9大知识领域的典型易错点（附避坑技巧）、优化版答题时间分配（含取舍策略）、考中全场景应急方案，配套可直接使用的“复盘清单”和“应试技巧手册”，帮助考生在最后阶段查漏补缺、固化得分逻辑，避免因低级错误丢分，以“稳、准、快”的状态应对考试。下一篇第50篇（终章）将进行全专栏知识体系回顾、考试策略总结
无人驾驶Autoware导读
认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！本文先对无人驾驶Autoware介绍做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章提示：以下是本篇文章正文内容。
设计原则与设计模式
六大设计原则和 23 种设计模式构成了软件设计的核心知识体系。六大设计原则为我们提供了高层次的指导方针，帮助我们从宏观角度构建合理、可维护的软件架构。而 23 种设计模式则是具体的实践工具，针对不同的场景和问题，提供了经过验证的解决方案。在实际的软件开发过程中，我们需要根据具体的业务需求和场景，灵活运用这些原则和模式。它们不是孤立存在的，而是相互关联、相互补充的。例如，在使用单例模式确保系统中某些资源唯一的同时，可能会遵循单一职责原则，让单例类专注于一项核心功能；
无法加载文件：C:\Users\Lenovo\AppData\Roaming\npm\cnpm.ps1，因为在此系统上禁止运行脚本编程
当您遇到类似于"无法加载文件：C:\Users\Lenovo\AppData\Roaming\npm\cnpm.ps1，因为在此系统上禁止运行脚本编程"的错误消息时，请按照上述步骤来解决问题。当您尝试加载文件C:\Users\Lenovo\AppData\Roaming\npm\cnpm.ps1时，可能会遇到类似于"无法加载文件：C:\Users\Lenovo\AppData\Roaming\npm\cnpm.ps1，因为在此系统上禁止运行脚本编程"的错误消息。请注意，更改执行策略可能会带来一些安全风险。
设计模式之六大设计原则
古人云: 有道无术,术可求.有术无道,止于术.而设计模式通常需要遵循一些设计原则，在设计原则的基础之上衍生出了各种各样的设计模式。设计原则是设计要求，设计模式是设计方案，使用设计模式的代码则是具体的实现。设计模式中主要有六大设计原则，简称为SOLID ，是由于各个原则的首字母简称合并的来(两个L算一个,solid 稳定的)，六大设计原则分别如下：1、单一职责原则（Single Responsibitity Principle）2、开放封闭原则（Open Close Principle）。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。
设计模式（Design Pattern ， DP）的六大设计原则
设计模式(Design Pattern ,DP) 设计模式的背景 经过这段时间的学习，了解到了“设计模式”这个词，“设计模式”这个术语最初并不是出现在软件设计中，而是被用于建筑领域的设计中。 直到1990年，软件工程界才开始研讨设计模式的话题。 1995年，“四人组”（Gang of Four，GoF）合作出版了《设计模式：可复用面向对象软件的基础》（Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software）一书，在书籍中收录了23个设计模
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
【设计模式】6大设计原则和23种设计模式
它们解决的问题是：如何组合类和对象来构建更复杂的、系统化的结构，同时保持系统的可扩展性和模块化。它们解决的问题通常是：如何以更优雅、灵活的方式创建对象，同时避免直接使用new关键字的硬编码。它们解决的问题是：在运行时，让对象之间的通信变得灵活、解耦，并使代码具有更清晰的逻辑。它们通过对对象创建过程的抽象，减少代码中的耦合性，使创建对象的过程更灵活和可控。它们处理的是如何优雅地组织类和对象之间的关系，以形成更大的、灵活的结构。根据项目需求，选择正确的设计模式来贯彻相应的设计原则，从而提升代码的。
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
设计模式-设计原则
设计模式的设计原则SOLID ，设计原则的思想为了帮助开发人员建立 高内聚、低耦合、可复用、可扩展、易维护的思想
Java 设计原则及24种设计模式
1. 职责单一原则2. 里氏替换原则3. 依赖倒置原则4. 接口隔离原则5. 迪米特法则6. 开闭原则。
java—01 设计模式&设计原则（I）
研发 --> 架构 （定义、例子，框架或接口中用过相关的开发）Single Reposibility Principle定义：一个类或者模块/服务/架构只负责完成一个职责。电商拆分成订单、库存、物流、支付。LSP：Liskov Substitution Principle定义：多用组合，少用继承。（在自己的类里引用其他的类（new一个类））含义：（1）里氏替换原则是针对继承而言的，如果继承是为了实现代码重用，也就是为了共享方法，那么共享的父类方法就应该保持不变，不能被子类重新定义。子类只能通过新添加方法来
设计原则和设计模式
提供一个创建产品族的接口，而不需要明确指定要创建的具体类, 其每个子类可以生产一系列相关的产品。
如何使用设计原则指导设计模式
设计原则本身并不直接控制流程，而是通过来间接指导流程控制。不同的设计原则会引导开发者将控制权分配给不同的角色（类、对象或模块）。
常用设计原则和设计模式
文章目录常用设计原则和设计模式常用的设计原则（记住）软件开发的流程常用的设计原则常用的设计模式基本概念基本分类设计模式详解（重点）单例设计模式普通工厂模式基本概念类图结构代码实现举例普通工厂模式的优势主要缺点多个工厂方法模式基本概念类图结构代码实现举例主要缺点静态工厂方法模式基本概念类图结构实际意义（工厂方法模式的作用）主要缺点抽象工厂模式基本概念类图结构代码实现举例主要优势装饰器模式基本概念类图结构代码实现举例实际意义代理模式基本概念类图结构代码实现举例实际意义代理模式和装饰器模式的比较模板方法模式基本概
设计原则，设计模式初探
他把图片和视频在很多函数中是统一处理的，直接强转成视频的结构体，因为前面一部分重要的信息是相同的，直接用就可以了，同时他函数的复用率是比较高的，这点是拿易读和结构做了一定的牺牲。我把他分开了，让一个函数尽量干他命名的事情，也方便后面维护。对于一个把数据写进硬盘的操作函数来说，如果现在新加进来一种结构，比如原来是视频，图片，现在加进来ai便签了，你需要改这个写操作的函数为了支持他，而视频和图片用不上这新加进来代码，那这个接口隔离就做的不够好了，可以再细化一层，让最后的写操作不会受到新加进来的数据结构的影响。
设计原则及设计模式(上)
在本文中，我们将首先探讨一些重要的设计原则，并通过具体的例子来说明这些原则的实际应用。随后，我们将介绍几种常用的设计模式，并分析它们是如何帮助我们解决特定的设计难题的。本篇为系列文章的第一部分，将重点介绍设计原则。
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