Queue插入的时候报错的处理方法:源数组长度不足。请检查 srcIndex 和长度以及数组的下限

Bootloader Design of PIC18 series MCU 注意:下列描述是在PIC单片机上启用Bootloader的一个相关知识的近似完备集。所有需要了解的,与bootloader与用户态程序交互的理论知识都已给出。包含内存组织,跳转,中断等必备功能的描述。 阅读详情

与多线程并发操作Queue有关!

1)如果你用的是System.Collection.Queue集合,插入队列时

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System.Collection.Queue q = new System.Collection.Queue();
//锁定队列集合,然后插入
lock (q.SyncRoot)
{
   q.Enqueue(……);
}

2)如果你用的是System.Collections.Generic.Queue<T>

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object synObj = new object();
System.Collections.Generic.Queue<int> q = System.Collections.Generic.Queue<int>();
lock(syncObj)
{
    q.Enqueue(……);
}
追问
不知道这里第二段代码中为何需要对于这个object进行lock而不是对q进行lock?
回答
lock(obj){…}后面两个大括号直接的代码称为临界区。当一个线程执行位于代码的临界区时,另一个线程会阻止在临界区外,不会进入该临界区,一直到该lock(obj)锁定的象obj被释放。
第二代码片段中,当然可以这样写
lock(q)
{ }

用q(队列)作为lock的锁定对象。但这样做有个缺点:一旦q被lock锁定,其他对q进行只读操作的线程也无法存取这个q了。
使用了最简单对象object synObj = new object()做为lock锁定对象,这样,在多线程环境中:允许一个线程对队列进行修改;同时允许其他线程读取队列。
电赛2024年H题智能小车基于MSPM0G3507主控MCU(利用8路灰度加上MPU6050的解决方式) 最后我觉得这个项目最重要的部分还是陀螺仪的精准度,如果一个陀螺仪的精准度高,这个项目就十分简单了,像mpu6050这种陀螺仪精准度就稍微差了一点,他有个最严重的问题就是温漂,偏航角会随着温度变化为变化,这一点在跑发挥项一的时候十分关键的,因为这个只差基督就会导致车子跑偏,导致无法完成 整个项目。如果条件足够的话建议可以换一个好一点的陀螺仪,然后就是灰度如果没有条件同样也可以换成红外。以上就是本次项目的一些小建议。 阅读详情

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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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