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RSS订阅原创 代码解读：入门神经网络 PyTorch 手写数字识别
🚌一、安装库👑1.1 numpy👑1.2torch👑1.3torchvision👑1.4matplotib🚌二、代码解析👑2.1 引用函数库👑2.2get_data_loader（）👑2.3 Net()👑2.4 evaluate()🔔禁用梯度计算（with torch.no_grad():）🔔x.view 方法解释🔔enumerate(outputs) 解释🔔 torch.argmax(output) 解释👑2.5 main()
2024-09-19 22:39:48
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原创 Ubuntu版本安装zsh、并进行主题更换和插件安装
🚌一、zsh👑1.1 zsh介绍👑1.2 安装教程🚌二、oh my zsh👑2.1 oh my zsh介绍👑3.2 安装教程🚌三、主题更换👑3.1 自带主题👑3.2 Powerlevel10k⚡（1）安装字体⚡（2）下载Powerlevel10k⚡（3）克隆到oh my zsh⚡（4）个人主题定制🚌四、安装插件
2024-09-19 20:17:26
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原创 用于旁瓣抑制的非线性调频匹配滤波器
这可以等同于匹配滤波器输出信号的线性时移作为cod的函数，并且是第6章中讨论的线性FM匹配滤波器信号的小多普勒频移的特性之一。方程（7-83）和（7-84）表明，当不存在频率偏移（即，低范围旁瓣自相关函数）时，即使接收信号的频率的适度偏移也可以抵消非线性FM脉冲压缩信号中固有的优点。如果频移的符号相反，则增强的旁瓣结构出现在压缩脉冲的相反侧。非线性色散延迟线的设计引入了尚未像线性延迟设计那样有效解决的问题，尽管超声和光学滤波技术提供的灵活性可以为非线性延迟线提供有效的设计手段（见第13章和第14章）。
2024-03-18 17:40:17
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原创 人工智能课程设计：基于CNN和LSTM的MSTAR数据集分析与处理（python实训）
在目标分类任务中，CNN通过卓越的图像特征学习能力，能够捕捉图像中的空间特征。在实验的最后通过对CNN和CNN+LSTM两种模型的对比分析，评估它们在MSTAR数据集上的性能差异，分析加入LSTM对实验最后结果的影响的原因。Loss曲线整体是向下降的一个趋势，并且最后是趋于稳定，说明整个模型的收敛效果还是不错的，并且最后的正确率有97%，虽然从数值上来说看着不错，但是从混淆矩阵可以看出是4类的被识别错误占比比较大，在以后的改进中，可以通过增加4类的数据集或者其他有效的方法来提高正确率。
2024-03-09 21:52:42
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原创 Radar Signals: An Introduction to Theory and Applications （雷达信号：理论与应用导论）的翻译
这篇文章主要是翻译Radar Signals: An Introduction to Theory and Applications （雷达信号：理论与应用导论）本书致力于大时间带宽或脉冲压缩波形雷达信号的基础理论和应用的发展。这类信号为现代雷达技术提供了基石之一，但目前还没有对这一主题进行单一的入门级处理，使研究生和执业工程师能够从中获得参与这一领域所需的理解和背景。雷达系统工程。在撰写本书时，作者试图以统一的方式呈现雷达信号处理应用的理论和实践方面，这些应用包含在已发表文献的各种来源中。
2024-03-09 21:22:41
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原创 Linux 中vscode的C++文件运行不了
后面将配置文件删除，重选linux自带的内核（第二个），之后就可以直接运行。最开始使用anacoda的内核，然后就出现报错。
2024-01-05 16:58:33
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空空如也
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