block块的用法

Eigen学习6:Block块操作 参考 http://eigen.tuxfamily.org/dox/group__TutorialBlockOperations.html https://www.cnblogs.com/houkai/p/6349974.html Block操作 块是matrix或array中的矩形子部分。 使用块 函数.block(),有两种形式 Block operation 构建一个动态尺寸的block 构建一个固定尺寸的block 起点(i,j) 块大小(p,q) .block(i,j,p,q) 阅读详情

@interface aaa : UIView

- (IBAction)click;

@property(nonatomic,copy)void (^PushBlock)();

+(instancetype)header;


#import <QuartzCore/QuartzCore.h>

@implementation aaa



- (IBAction)click {

    if (_PushBlock) {

        _PushBlock();

    }

}

+(instancetype)header

{

    return [[NSBundle mainBundle]loadNibNamed:@"aaa" owner:nil options:nil][0];

}


#import "ViewController.h"

#import "aaa.h"

#import "FirstViewController.h"

@interface ViewController ()


@end


@implementation ViewController


- (void)viewDidLoad {

    [super viewDidLoad];

    

   UIView *view=[[UIView alloc]initWithFrame:[UIScreen mainScreen].applicationFrame];

//    view.backgroundColor=[UIColor whiteColor];

    [self.view addSubview:view];

    aaa *a=[aaa header];

    a.frame=CGRectMake(500, 500, 200, 200);

    [self.view addSubview:a];

 

       FirstViewController *first=[[FirstViewController alloc]init];

    

    a.PushBlock=^{

       [self.navigationController pushViewController:first animated:YES];

    };

    // Do any additional setup after loading the view, typically from a nib.

}


- (void)didReceiveMemoryWarning {

    [super didReceiveMemoryWarning];

    // Dispose of any resources that can be recreated.

}



实验六 有源滤波器 实验六 有源滤波器一、实验目的二、仪器及设备三、预习要求画出三个电路的幅频特性曲线。四、实验内容l.低通滤波电路2.高通滤波电路3.带阻滤波电路(1)实测电路中心频率。(2)以实测中心频率为中心,测出电路幅频特性。五、实验报告六,仿真图:图 1 低通滤波器仿真图图 2 高通滤波器仿真图图 3 带阻滤波电路仿真图 一、实验目的 1.熟悉有源滤波电路构成及其特性。 2.学会测量有源滤波电路幅频特性。 二、仪器及设备 1.示波器 2.信号发生器 三、预习要求 1.预习教材有关滤波电路 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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