一.创建工程与原理图文件 1.通过菜单创建PCB工程 (1)File - New - Project - PCB Project,即可在当前工作区创建新的PCB工程 (2)新建工程并不直接在硬盘中创建文件,需要保存:在工程面板中,右键单击新建的工程名 - Save Project,在弹出的对话框中,选择工程存储目录(一般需要为新建的工程新建一个专属目录)并命名工程. 2.通过菜单或者工程面板向工程中添加原理文件 (1)在工程面板中,右键单击新建的工程 - Add New to Project -

1 Tools->Annotate Schematics 调出统一命名窗口 2 勾选要统一命名的原理图 3 Update Changes List 4 Accept Changes(creat ECO) 5 Validate Changes

从OrCAD中将网表导入之后,区别于从AD原理图中导入,笔者经过反复试验,发现在OrCAD中定义的种种区域属性,比如像Page,Class,Room,在AD中导入之后全部消失,这就意味着你本来按照模块绘制的电路图,无论你是用平坦设计,抑或层次设计,所有的元件都打成一块,你需要重新整理每个模块,比如稳压芯片周围的电路,你要一个个选中放到一起:而且不可以使用AD中的交叉选中,这不得不说是一个遗憾. 所以 OrCAD+Altium Designer不得不说是个很糟糕的组合,在我看来,可是还是舍不得舍弃

在Simulink模型中Configuration Parameters里的Solver页设置仿真时间.步长.精度和解法器. 一.仿真时间:注意这里的时间概念与真实的时间并不一样,只是计算机仿真中对时间的一种表示,比如10秒的仿真时间,如果采样步长定为0.1,则需要执行100步,若把步长减小,则采样点数增加,那么实际的执行时间就会增加.一般仿真开始时间设为0,而结束时间视不同的因素而选择.总的说来,执行一次仿真要耗费的时间依赖于很多因素,包括模型的复杂程度.解法器及其步长的选择.计算机时钟的速度

一.什么是scala scala 是基于JVMde 编程语言.JAVA是运行在jvm上的编程语言,java 源代码通过jvm被编译成class 文件,然后在os上运行class 文件.scala是运行在jvm 上的编程语言,scala源代码通过jvm被编译成class文件,然后在os上运行class文件. 二语法: 1.声明值和变量 var a =12 // 定义变量 vary val  b = 23//  定义常量:value 2.有趣的语法特性 在scala的变量声明时,可以不指定类型,由解

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 Scala中Range可以看成是List的特例,Range的包含的元素类型是Int, 本文介绍如何创建Range Range创建 方法一: val r1 = new Range(1,10,1) 方法二: val r1 = 1 to 10 需要注意的是,默认步长是1 可以使用by来改变步长 val r1 = 1 to 10 by 2 to和until的区别,to是将结束的元素也算在内是<=,而until是不包括结束元素是< 应用 最容易想到的是与for

If 判断: object TestScalaIf { def main(args: Array[String]): Unit = { // val resutlt = judge1(-100) // println(resutlt) val resutlt2 = judge2(100) println(resutlt2) } /* * scala中不存在三元运算符,使用if/else */ def judge1(x:Int) = { val c = if(x > 0) 1 else "s

感谢 网友 Vagrant的提醒.之前 一直就看个最后的accuracy.这个应该并不靠谱.最好把说有的信息都看一下.而一个一个看.根本记不住.只能把数据读取在图片中显示一下,才比较直观. 本文就是读的cifar10中的train_quick.sh输出的txt信息. 输出txt命令类似下面: $ sh examples/mnist/train_lenet.sh 2>&1 l tee examples/mnist/文件名.txt | less 我的txt如下 I0504 16:10:30.71

package com.mengyao.scala.function /** * Scala中循环的声明和使用(while和for) *  * @author mengyao */object Test3 {    def main(args: Array[String]){        test1        test2        test3        test4        test5        test6        test7        test8       

这几天研究了OpenCV源代码 Haar AdaBoost算法,作了一下改进 1.去掉了全部动态分配内存的操作.对嵌入式系统有一定的速度提升 2.凝视覆盖了大量关键代码 3.降低了代码一半的体积,而且降低了部分健壮性的代码,速度比OpenCV源代码提升16% 4.改动了大量数据结构,不依赖CV源代码直接编译 5.去掉了double型,改成Int 6.开方改成查表 7.除法改成乘法加位移 注:使用时请注意,现仅支持单分支的Stages和单结点的Classifier训练好的结果集 在720MHZ的D

创建列表的方式 list= [XX,XX] 或 list1 = list()使用list方法,将字符串或元祖创建为列表 列表名[其实位置:结束位置] 取列表中的特定元素 >>> name ['aa', 'cc', 'dd', 33, 4, 5, 6, 8] >>> name[1:3] ['cc', 'dd'] 如果从后向前取,则从-1开始 >>> name ['aa', 'cc', 'dd', 33, 4, 5, 6, 8] >>>

SparkMLlib分类算法之支持向量机 (一),概念 支持向量机(support vector machine)是一种分类算法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,即支持向量机的学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解.参考网址:http://www.cnblogs.com/end/p/384

多维数组下标 多维数组的下标是用元组来实现每一个维度的,如果元组的长度比维度大则会出错,如果小,则默认元组后面补 : 表示全部访问: 如果一个下标不是元组,则先转换为元组,在转换过程中,列表和数组的转换有所不同. 一个列表会被转换成各个元素组成的元组,然后进行访问(此时如果不全为整数的话,则不会共享存储区域,因为无法通过改变步长来保持存储结构不变):如:lidx=[[0],[1],[2]]:如果用lidx来访问一个数组,则会被转换成:([0],[1],[2]),即访问(0,1,2)上的元素: 一

https://blog.csdn.net/u010451580/article/details/51178225 https://www.jianshu.com/p/c82f09adee8f 00 目录 遗传算法定义 生物学术语 问题导入 大体实现 具体细节 代码实现 01 什么是遗传算法? 1.1 遗传算法的科学定义 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法. 其主要

题意 题目描述 如图:有n个重物,每个重物系在一条足够长的绳子上.每条绳子自上而下穿过桌面上的洞,然后系在一起.图中X处就是公共的绳结.假设绳子是完全弹性的(不会造成能量损失),桌子足够高(因而重物不会垂到地上),且忽略所有的摩擦. 问绳结X最终平衡于何处. 注意:桌面上的洞都比绳结X小得多,所以即使某个重物特别重,绳结X也不可能穿过桌面上的洞掉下来,最多是卡在某个洞口处. 输入输出格式 输入格式: 文件的第一行为一个正整数n(1≤n≤1000),表示重物和洞的数目.接下来的n行,每行是3个整数

max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考[TensorFlow]tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的? tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]这样的shape

tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]这样的shape 第二个参数ksize:池化窗口的大小,取一个四维向量,一般是[1, height, width, 1],因为我们不想在batch和channels上做池化,所以这两个

上周在实验室里师姐说了这么一个问题,对于线性回归问题,最小二乘法和梯度下降方法所求得的权重值是一致的,对此我颇有不同观点.如果说这两个解决问题的方法的等价性的确可以根据数学公式来证明,但是很明显的这个说法是否真正的成立其实很有其它的一些考虑因素在里面,以下给出我个人的一些观点: 1. 首先,在讨论最小二乘法和梯度下降对某数据集进行线性拟合的结果是否相同的问题之前,我们应该需要确保该数据集合的确符合线性模型,如果不符合那么得出的结果将会是非常有意思的, 该种情况在之前的博客中已有介绍,下面给出网址

.客户端代码 public static void FileMoveInVirtualMachineForCompressor() { var obj = new object(); string ip = "127.0.0.1"; ; List<string> files = Directory.GetFiles(@"C:\Users\admin\Desktop\sendFile").ToList(); Dictionary<string, by

一.最大间隔分类器 1. 函数间隔:\(γ^{i} = y^{i}(w^{T} x + b)\), 改变w和b的量级,对分类结果不会产生任何影响,但是会改变函数间隔的大小.因此,直接对函数间隔求最大值是没有任何意义的.因为可以通过任意改变w.b的量级,使得函数间隔任意大. Q1: 函数间隔的式子中,\(w^{T} x + b\)的结果在几何意义上代表什么?或则假设有两个样点\(x_i\)和\(x_j\),如果\(w^{T} x _i+ b\)的值大于\(w^{T} x_j + b\),是否表明\

转载自此大神 http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53453926 max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考[TensorFlow]tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的? tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积