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预测出来的框与那些图片中的真实框（真实框的标签可以任意）之间都会有一个IOU，对于每个预测出来的框可以找到一个与那些真实框之间的最大的IOU，如果这个IOU大于一个阈值那么就认为这个IOU对应的真实框的位置就是与预测框的位置以及框的大小是匹配的，这样位置对应关系可以通过最大IOU来定义，接下来再看标签是否对应。其中（x,y）是边界框中心相对于网格单元边界的偏移量，宽高（w,h）相对于整幅图像归一化，x、y、w、h都是0到1之间的数，这四个数都通过图像的宽高进行了归一化，置信度反映预测框与真实框的 IOU。
2026-07-16 09:10:12
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原创 早期的神经网络相关论文
2.1、的定义：表示所有从的仿射变换构成的集合。仿射变换的形式是A(x)=<w,x>+b，<w,x>表示w和x做内积，b是偏置。2.2、定义公式：，这里每个f都可以认为是一个具体的单隐层神经网络，x对应输入的有r个特征值的向量，是对进行线性变换，G对应激活函数，论文中说G是博雷尔可测函数，q表示隐藏层有多少个隐藏单元，对应隐藏层到输出层的权重，这个网络的输出是让隐藏单元乘以对应的然后求和得到的。2.3、压缩函数定义：，并且压缩函数是博雷尔可测函数。
2026-07-16 09:00:48
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原创 GRAPH ATTENTION NETWORKS论文
1、带有正则项的损失函数公式：，其中表示针对图中有标签部分的监督损失，为正则化项，是权重因子，可为类神经网络的可微函数，表示无向图的非归一化图拉普拉斯矩阵，其中 V 为含 N 个节点的节点集，E 为边集为邻接矩阵（二值或加权），为度矩阵。好像这里f(X)是一个数而不是向量。2、层间传播规则的公式：，其中，为添加自连接的无向图邻接矩阵（为单位矩阵），为层专属可训练权重矩阵，为激活函数，为第层激活矩阵，且。这个公式的推导需要看参考文献。
2026-07-16 08:59:51
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原创 粒球图像表示相关论文
1、目标函数：，第一行的式子表示将之前以图像像素为输入的模型转变为以粒球为输入的模型。2、 对图像平滑处理的公式：，其中表示平滑后的图像，表示输入的图像，由标准二维高斯函数计算得到，是一个权重矩阵（通常为奇数尺寸，如 3×3、5×5），核中心权重最高，向四周呈高斯分布递减，高斯函数为，其中，x,y 是核内像素相对于核中心的坐标，权重和为 1，保证平滑后图像的整体亮度不变；*表示卷积运算。
2026-07-16 08:56:44
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原创 保险丝选型
注意：1、保险丝有AC保险丝和DC保险丝，按保险丝工作在交流还是直流选择。介绍：保险丝是电路过流、短路保护的核心安全元件，核心原理是电流超过额定值时，熔体发热熔断切断电路，防止故障扩大。按熔断速度分为 5 类，分别见下表。在选型大功率电机、变频器、空压机、起重设备等启动冲击极大的工业场景。
2026-04-12 21:46:56
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原创 电流源电路
本文介绍了几种常见电流源电路的特点。镜像电流源通过电阻R控制电流Ic1，但大电流时功耗高；比例电流源通过Re0/Re1比例控制Ic1，解决了功耗问题；微电流源是比例电流源的特例（Re0=0）。改进型电流源通过射极输出器减小IR与IE0的误差，威尔逊电流源则使IR≈Ic2且输出稳定。这些电路各有优势，适用于不同应用场景。
2026-04-11 20:30:11
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原创 放大电路总结
注意：1、三极管分为两种，一种是BJT，一种是FET，一般日常所说的三极管都是指BJT，我以后文章中没有特别说明三极管都是指BJT。基本放大电路：使三极管具有放大能力的简单放大电路通常称为基本放大电路，又称为偏置放大电路。常见的基本放大电路有固定偏置放大电路和分压式偏置放大电路。静态工作点：在没有输入交流信号时，三极管的Ib、Ic、Ube和Uce称为静态工作点也叫做Q点。只有静态工作点稳定以及设置合理，三极管工作才稳定不失真。特别注意在模拟电路中Q点低即静态工作点低指的是集电极电流太小。
2026-04-07 21:38:02
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原创 三极管的混合π模型
摘要：混合π模型的关键参数包括输入电阻、输出电阻、跨导和反馈电容等。这些参数可通过查阅器件数据手册获得，并利用给定公式进行计算。模型参数的准确确定对电路分析和设计至关重要，直接影响放大电路的频率响应和性能评估。
2026-04-06 16:36:51
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原创 反馈相关概念与深度负反馈
摘要：反馈放大电路分为开环和闭环两种类型，其核心参数包括开环增益、反馈系数和闭环增益。深度负反馈条件下（环路增益远大于1），闭环增益近似等于反馈系数的倒数，此时电路呈现虚短特性，稳定性显著提高。分析深度负反馈电路可采用两种方法：1）通过反馈网络计算反馈系数进而求闭环增益；2）利用虚短虚断原理直接求解。反馈类型（电压/电流、串联/并联）决定了具体分析方法。当环路增益为-1时，电路可能产生自激振荡。
2026-04-05 14:49:07
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原创 pn结相关知识
半导体材料（如硅、锗、砷化镓）因其独特的导电特性成为电子器件的基础。本征半导体通过共价键形成稳定结构，价电子激发后产生自由电子和空穴这对载流子。为增强导电性，可通过掺杂制成P型（空穴为主）和N型（电子为主）半导体。当P型和N型结合时形成PN结，其单向导电性和电容特性（主要是势垒电容）是二极管工作的核心原理。稳压二极管利用反向击穿区的稳压特性，与普通二极管的正向导通特性形成对比。这些特性共同构成了半导体器件的基础工作原理。
2026-03-29 15:26:58
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原创 usb连接器
基础知识：1、UFP 指上行端口，DFP指下行端口，区分它们的快速方法是看谁是供电方谁就是DFP,被供电方为UFP,比如u盘就是UFP.
2026-03-13 10:49:46
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原创 芯片手册常见术语和数学符号及引脚解释
本文介绍了电子器件中常见的英文术语和数学符号，包括Absolute Maximum Ratings（绝对最大额定值）、Dynamic Electrical Characteristics（动态电气特性）等关键参数。详细解释了导通传播延迟（ton）、导通上升时间（tr）、死区时间（DT）等时间相关概念及其实际意义。同时阐述了二极管的最大平均整流电流（IF）、最高反向工作电压（VR）等特性参数，以及芯片引脚功能如VBUS、VDD、VDDA的区别与应用场景。这些术语和参数对理解电子器件性能、设计可靠电路具有重要指
2026-03-12 16:38:14
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原创 cmake总结
摘要：CMake是一个跨平台构建系统生成器，通过CMakeLists.txt配置文件自动生成平台特定的构建文件。其特点包括跨平台支持、简化配置、自动化构建和灵活性。CMake命令不区分大小写，变量区分大小写（内置变量通常大写）。常用指令包括：变量赋值(set)、条件语句(if)、添加子目录(add_subdirectory)、指定项目(project)、生成可执行文件(add_executable)和库文件(add_library)、链接库(target_link_libraries)以及配置头文件路径(i
2026-01-10 12:35:53
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原创 数据竞争问题
摘要：数据竞争会导致不可预测的结果，原因是像count++这样的操作不是原子性的。当多个线程同时执行count++（读取、加1、写回）时，指令可能交错执行。例如两个线程对初始值为0的count执行++操作，由于执行顺序交错，可能导致最终结果只增加1而非预期的2。这揭示了非原子操作在多线程环境下的风险。
2026-01-09 11:07:36
54
原创 前导零计数
摘要：前导零计数(CLZ)是处理器的硬件指令，用于快速统计二进制数最高位开始的连续0个数。FreeRTOS利用该指令高效查找最高优先级就绪任务：将32位数据的每位对应一个优先级(bit31为最高优先级)，就绪任务对应位置1。通过CLZ指令计算最高优先级位数，再用31减去该值即得最高优先级。这种硬件级优化显著提升了任务调度效率。
2026-01-05 16:21:44
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原创 虚拟内存、进程、线程和协程的关系
虚拟内存的实现依赖CPU中的MMU硬件模块，如树莓派等具备MMU的设备可运行支持虚拟内存的系统（如Linux/Windows），而ESP32等无MMU设备则无法实现。虚拟内存通过将物理内存与磁盘空间结合，为进程提供独立连续的地址空间，实现三大优势：突破物理内存限制、简化内存管理、增强安全性（进程隔离和权限控制）。实时系统（如FreeRTOS）通常不实现该功能。
2026-01-04 20:50:41
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原创 python操作文件
本文介绍了Python os库的常用文件操作函数，包括获取目录内容(os.listdir)、路径拼接(os.path.join)、路径检查(os.path.exists/os.path.isfile/os.path.isdir)、路径解析(os.path.basename/os.path.dirname)以及文件删除(os.remove)和重命名(os.rename)等功能。这些函数提供了基本的文件系统操作能力，可用于处理文件路径、检查文件/目录存在状态以及执行简单的文件管理任务。
2025-12-28 14:40:58
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原创 利用计算机辅助数学运算
本文介绍了使用Python的SymPy和SciPy库求解数学问题的基本方法。SymPy主要用于符号运算，包括创建符号变量（symbols函数）、合并有理式（together）、化简无理式（simplify）、分解有理分式（apart）以及求解方程（solve）。文章还说明了如何将SymPy结果转换为LaTeX格式（latex函数），并提供了相关函数的使用示例和参数说明，如创建实数变量、分式合并选项等。数值解部分则推荐使用SciPy库。
2025-12-28 11:17:59
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原创 c语言uint8_t数组转成uint16_t整数
摘要：该函数实现了将uint8_t数组中相邻两个字节转换为uint16_t整数的功能。通过位运算将第一个参数作为低8位，第二个参数左移8位作为高8位，组合成16位整数返回。示例展示了如何将数组前两个字节{12,13}正确转换为3340（0x0D0C）。函数参数包括数组指针和两个字节位置索引。
2025-12-24 16:48:05
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原创 python项目管理
摘要：Python包管理经历了从早期pip方案到现代poetry工具的演进。早期pip方案存在无法自动移除间接依赖的问题。现代方案采用pyproject.toml配置文件，其中Poetry是集依赖管理、虚拟环境和打包发布的一站式工具。Poetry通过add/remove命令管理依赖，支持虚拟环境创建和Python版本控制，并自动处理间接依赖问题。相比传统pip方案，Poetry提供了更完整的项目管理功能，包括依赖锁定、环境隔离等特性，成为现代Python项目管理的推荐方案。
2025-12-19 22:35:07
765
原创 支持向量机
摘要：支持向量机（SVM）的性能高度依赖核函数选择，其核心思想是通过寻找最优超平面实现分类。硬间隔SVM要求严格线性可分，而软间隔SVM通过惩罚系数C平衡分类误差与间隔大小。SVM仅由支持向量决定决策边界，适合高维数据，但对核函数敏感且多分类处理效率低。关键要素包括核函数、拉格朗日乘子法和间隔优化，其中核函数构造方法直接影响模型表现。
2025-11-29 15:59:57
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原创 注册表讲解
注册表是Windows系统的核心数据库，采用树形结构管理配置信息，包含5个根键。其中HKEY_CLASSES_ROOT键管理文件关联和右键菜单设置，其子键包括：1）以点开头的文件扩展名键，用于配置打开方式；2）*键用于全局文件配置；3）CLSID键包含程序组件的线程模型配置；4）Directory键可配置文件夹右键菜单。通过OpenWithProgids键可实现文件扩展名与程序的关联，并设置默认打开程序。注册表通过shell键配置文件的右键菜单选项，背景菜单则通过Directory/Background/s
2025-11-17 22:35:54
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原创 运算放大器虚短的本质解释
摘要：运算放大器具有两个本质特性：1)放大特性vout=A(v+-v-)，输出受供电电压限制；2)输入高阻抗特性，输入电流近似为零。虚短特性可由上述特性推导得出。在同相放大器中，反馈机制会使得v-逐渐趋近v+，最终达到v+=v-的动态平衡状态。模拟实验表明放大倍数越大，稳定时v+与v-的差值越小。通过Python代码模拟了输出电压和反馈电压的动态变化过程，验证了运算放大器的闭环工作原理。
2025-11-15 17:06:57
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原创 正负反馈与交流负反馈类型的判别
摘要：本文介绍了电路反馈的基本概念和分类（正/负反馈），重点阐述了反馈回路的判断方法。详细说明了三极管各极电压变化规律、运算放大器的工作原理，以及反馈回路方向的判定规则。介绍了瞬时极性法用于判断反馈性质：选择回路起点施加电压变化，跟踪回路各点电压变化，最终确定反馈类型。同时提到反馈还可按电压/电流、串联/并联、直流/交流等方式分类。文章通过实例演示了负反馈的判断过程。
2025-11-15 16:09:42
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原创 本专栏所有论文笔记规范
论文题目的中文和主要作者(一般写第一作者即可)，以标题一格式。算法描述：尽量翻译为中文的算法描述，可以加入自己的理解。公式：可以将论文中的公式截图，每个公式都要编号。以后我的每篇论文的笔记均遵从下面规范。相同主题的论文尽量放在一篇文章中。
2025-10-31 23:26:07
57
原创 poppler安装及配置（待更新）
本文简要介绍了pdf2image的Windows安装方法，包括从指定网址下载稳定版本，将bin目录添加到环境变量，并通过终端输入"pdftoppm -h"测试安装是否成功。最后提到由于发现pdf.js可能更适合在Qt中使用，因此暂停了该安装方案的继续研究。文章提供了安装过程的要点说明和中断原因。
2025-09-15 18:21:54
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原创 二分类的分类任务
对于机器学习和深度学习来说随机变量可以有X，Y，Z，这是由于经常将样本的x和y分开研究所以随机变量也经常用X和Y，我这里再引入一个Z，Z的取值是x和y的组合，即（x，y）。在我的所有机器学习和深度学习相关的文章中将会如此使用，以后不再说明。
2025-09-14 15:40:08
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原创 树莓派学习笔记
树莓派串口配置指南：3代及后续机型需在config.txt添加"dtoverlay=pi3-miniuart-bt"禁用蓝牙占用，并修改cmdline.txt文件内容。早期版本可直接连接。建议使用Xshell工具，具体操作可参考B站教程视频。不同型号树莓派的串口引脚定义统一，配置时需注意硬件版本差异。
2025-09-13 10:12:40
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原创 sklearn集成学习
摘要：AdaBoostClassifier类核心参数包括estimator(基础学习器)、n_estimators(最大迭代次数)和learning_rate(学习率)，其中学习率与迭代次数存在权衡关系。AdaBoostRegressor类比Classifier类多一个loss参数，用于指定权重更新时的损失函数类型(linear/square/exponential)。学习率影响模型稳定性，高学习率减少估计器数量但可能不稳定，低学习率需要更多估计器但更稳定。两类算法通过调整这些参数实现性能优化。
2025-09-13 10:12:16
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原创 sklearn朴素贝叶斯模型
本文介绍了GaussianNB高斯朴素贝叶斯分类器的两个关键特性。参数priors用于指定已知的类别先验概率P(y)，当传入该参数时可避免从数据中估算。方法部分说明了partial_fit()用于增量学习，predict_joint_log_proba()用于预测样本的对数联合概率。该分类器适用于需要快速实现且特征间独立性假设成立的场景。
2025-09-13 10:12:00
75
原创 sklearn距离
X和Y是样本矩阵，它们的形状分别为(n_samples_X, n_features)和(n_samples_Y, n_features)，这个函数是计算X和Y之间的曼哈顿距离，返回值也是个矩阵，形状为(n_samples_X, n_samples_Y),它的第i行第j列元素表示X中的第i个样本到Y中的第j个样本之间的距离。以metrics.pairwise.manhattan_distances为例讲解如何使用。
2025-09-13 10:11:38
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原创 贝叶斯模型
摘要：朴素贝叶斯模型基于贝叶斯定理和特征独立性假设，通过条件概率实现分类，核心涉及条件概率公式和概率密度函数。其半朴素改进版本（ODE、SPODE、AODE、TAN）放宽独立性假设，在医学诊断、垃圾邮件过滤等领域展现优势。这些模型通过处理特征间依赖关系，在故障诊断、客户细分等场景中提高预测准确性，其中TAN还能构建特征依赖网络用于气象预测和基因分析。（149字）
2025-09-13 10:11:17
122
原创 线性模型介绍
思想：将目标值表达成特征值以及1的线性组合，线性回归模型的训练过程可以认为就是在寻找这个线性组合的过程。核心内容(损失函数)：最小二乘法。优点：1、可解释性强，因为能够通过这个线性组合直观看出每个特征对目标值的影响程度。2、能够具有处理线性关系的数据。缺点：1、对非线性关系的数据拟合能力差。2、多重线性问题无法解决，因为多重线性问题会导致最小二乘法求解中的那个矩阵近似奇异导致模型不稳定，即特征值的微小变动都会导致w的巨大变化，如果矩阵奇异的化就根本无法求解了。
2025-09-13 10:10:30
99
原创 sklearn线性模型
拟合线性模型，其中X表示二维矩阵，形状为(n_samples, n_features)，y表示二维矩阵，形状为(n_samples, n_targets)，sample_weight是一维数组，表示每个样本的权重，也就是每个样本的可信度，值越大的表示这个样本数据越可信即越真实，值可以是小数可以是整数。返回使用的迭代器名称。
2025-09-13 10:09:54
68
原创 三极管相关电路
三极管相关电路总共可以分成12种电路，分别为：开关电路、恒流源电路、恒压源电路、镜像电流源电路、推挽驱动电路、自锁电路、震荡电路、数字逻辑门、音频放大电路、运放内部集成、比较器内部集成、各种控制以及保护电路。三极管特性：1、三极管当开关计算时会让它工作在饱和区相应的Uce电压为0.1-0.3v，而计算时通常取0.3v即可。2、硅三极管be导通时有0.7v压降。3、从导通到放大区再到饱和区Uce电压会不断减小。
2025-09-13 10:08:55
247
原创 电容分类及用途
陶瓷电容包括：瓷片电容、独石电容。介电材料：陶瓷。容量：独石电容远大于瓷片电容。独石电容容量一般在0.5pf-100uf额定电压：独石电容远小于瓷片电容。独石电容额定电压一般小于100v，应用：独石电容一般应用在功率较小的场景下。
2025-09-13 10:08:02
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原创 networkx库和graph-tool库
本文参考文献：1、图论的算法与程序设计(已保存到我的gitee)2、networkx官方文档。3、graph-tool官方文档。注意1：学习图论以networkx为主以graph-tool为辅来学习，这样是比较合理的，networkx接口多所以上手快学习简单但是不如graph-tool速度快，graph-tool底层用c++实现速度很快，但是接口少，并且这两个库可以互补有些功能只在networkx中有有些功能只在graph-tool中有。
2025-09-13 10:07:15
1175
空空如也
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