认识单片机-大白话告诉你什么是单片机

单片机入门指南:从原理到实践
本文旨在为初学者提供单片机的基本概念、功能及学习路径的指导,通过实例操作辅助理解,强调动手实践的重要性。

什么是单片机?很多刚刚步入这里的大学生都会有此一问,本人就个人经历泛泛的说几句。

1.单片机是什么,用PC举例,有CPU,内存,硬盘等等,单片机你可以理解为一个超小型的PC,CPU,内存,硬盘都在这一个芯片(MCU)中。

2.单片机能干什么?还用PC举例,你可以在PC上用C++,C#,JAVA等编程,单片机也是可以编程的,只不过它用的是C,来完成一些控制功能,像常见的电子玩具,内部都会有个单片机来实现控制。

3.怎么学习单片机?单片机的学习有几个点,单片机原理,电路图,C语言编程,接口应用,外围器件驱动等等;大多数新手看到都会问,我先学哪个?个人推荐,不要看死书,看呆书,单片机是个可操作的东西,投入一点成本,买一块开发板,边操作边学习,其中最好入门,最容易让人提起兴趣的个人感觉是C语言这块,哪就从开发板带的例程中,开始调代码,做几个小实验,看开发板的现象,再去理解各中原理。

4. 单片机怎么学入门?这个问题也是常常让新手不能定位自己的一个点,入门的概念真不好定性,以我自己为例,知道寄存器是什么了,知道IO怎么控制了,知道外围IC怎么驱动了,我就感觉自己已经入门了。


以上文章以启发为目的,希望更多喜欢电子的大学生或从业者有点帮助。


萍水敬上!!

卷积神经网络(CNN)是一种常用于图像处理和模式识别的深度学习模型。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的神经元结构。为了用通俗的语言解释CNN,我们可以用以下方式来理解它: 假设你要识别一张猫的图片。首先,你的大脑会将这张图片的像素点转化成一系列数字,并且记录下它们的位置和颜色。然后,大脑会将这些数字输入到“卷积层”中。 在卷积层中,会有很多个“过滤器”。这些过滤器可以视为一双眼睛,它们通过抓取图片的不同特征来帮助你识别物体。每个过滤器都在图片上滑动并计算一个“特征图”,这个特征图描述了所检测到的特定特征。例如,一个过滤器可以检测到猫的边缘,另一个可以检测到猫的颜色等等。当所有过滤器完成计算后,就会得到一些不同的特征图。 在“池化层”中,每个特征图都会被压缩,去除一些不重要的信息。这样可以减少需要计算的数据量,并且使得特征更加鲁棒和不变形。 最后,在全连接层中,所有的特征图都被连接起来,形成一个巨大的向量。接下来,这个向量会通过一些神经元节点,最终输出识别结果,也就是“这是一张猫的图片”。 CNN的一个重要特点是参数共享,这意味着每个过滤器会在整个图片上进行计算,而不仅仅是某个局部区域。这样可以减少需要计算的参数量,提高训练速度和模型的泛化能力。 总结一下,CNN通过卷积层来提取图像的特征,并通过池化层降低特征的维度。最后,通过全连接层将所有特征连接起来并输出结果。这种结构使得CNN非常适合于图像分类和识别任务。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值