版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明. 作者:struct_mooc 博客地址:https://www.cnblogs.com/structmooc/p/11867667.html 本人因为期末大作业缘由,需要分别导出一副PCB图的顶层和底层,并打印出来,在最后打印层的时候出了一点问题,就是无论怎么选择都是一直导出顶层的PDF,无法导出底层的PDF,最终解决办法如下: 0.首先看PCB图所有层和TOP层以及BOTTOM层: 1.开始

神经网络结构设计指导原则 原文   http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/52821185   下面这个神经网络结构设计指导原则是Andrew NG在coursera的ML课程中提到的: 输入层:神经元个数=feature维度 输出层:神经元个数=分类类别数 隐层: 默认只用一个隐层 如果用多个隐层,则每个隐层的神经元数目都一样 隐层神经元个数越多,分类效果越好,但计算量会增大

制作这块51单片机的还是蛮艰辛的,应该是我水平太差,现在这块51板已经稳定了,也把这块板子制作过程中的一些问题及经验总结记录下来.这块板子制作出了很大问题很大原因是因为我对Altium Designer16这个软件的操作不熟悉以及芯片认识不到位,毕竟画这块板子的很大一部分原因就是为了熟悉这个软件. 首先是从原理图的绘制开始,因为我的51入门单片机是普中科技的那种100+的单片机,比较亲切,所以我选择用这块单片机为原型画我的单片机.以下是步骤: 第一步 原理图的元器件的绘制,在绘制元器件的时候,我

原址:http://blog.csdn.net/qq_29350001/article/details/52199356 以前是使用DXP2004来画图的,后来转行.想来已经有一年半的时间没有画过了.突然转到AD,有些不适应.用了下发觉很多功能确实比DXP要来的强大.花了不少时间和精力,将之前的一些经验技巧,进行整理总结.希望这篇文章,可以让人少走线些弯路.让初学者可以快速入门. 好了,言归正传,开始启程! 首先下载AD16: Altium Designer 16.0.6 Build 282 安

1 Signal layer(信号层) 信号层主要用于布置电路板上的导线.Protel 99 SE提供了32个信号层,包括Top layer(顶层),Bottom layer(底层)和30个MidLayer(中间层). 2 Internal plane layer(内部电源/接地层) Protel 99 SE提供了16个内部电源层/接地层.该类型的层仅用于多层板,主要用于布置电源线和接地线.我们称双层板,四层板,六层板,一般指信号层和内部电源/接地层的数目. 3 Mechanical layer

第一部分 Altium designer 软件概括 一.安装:要安装英文版,只安装pcb design和importers/exporters 二.设置:dxp-preferences我们关心的是system schematic pcbeditor三项 (1)system: (2)schematic:原理图工程师需要详细设置,这里介绍. (3)pcbeditor: 三.设置快捷方式 (1)右键顶栏-选择customize (2)ctrl+左键点图标 第二章  2层pcb设计前期部分 一.工程创建

转自:https://blog.csdn.net/yyb19951015/article/details/79740869 //这个博客讲的挺不错的. http://www.newlifeclan.com/ai/archives/170 基本的LSTM细胞单元在TensorFlow中声明为: tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units) 这里的num_units指的是LSTM单元中的单位数. num_units也可以解释为前馈神经网络隐藏层的类比.前馈神经网络隐

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # number 1 to 10 data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) def compute_accuracy(v_xs, v_ys): global prediction y_pre = sess.run(prediction, fe

昨天看到学弟在画电路板,看到他设置电源线线宽时出了一点问题,设置的规则最开始有作用,后来重新从原理图导入更新PCB时,电源线变绿,规则设置点更新也没有用.接下来是操作步骤: 第一步:点击Design-Classes-Net Class-Add Class 第二步:修改添加的New Class 名字,我是设置为POWER,把需要设置的电源线添加进去,这里就设置好了,点Close就好了 第三步:点击Design-Rules-Routing-Width-New Rule,把名字改成POWER,当然也可

生产文件的输出,俗称Gerber out,Gerber文件是所有电路设计软件都可以产生的文件,在电子组装行业又称为模版文件(Stencil Data),在PCB制造业又称为光绘文件.可以说Gerber文件是电子组装业中最通用最广泛的文件格式,生产厂家拿到Gerber文件可以方便和精确地读取制板的信息. 10.6.1 Gerber的输出 1.在绘制好的PCB界面中,执行菜单命令“File-Fabrication outputs-Gerber Files”,进入Gerber setup 界面,如图1

python输出activation map与层参数:https://blog.csdn.net/tina_ttl/article/details/51033660 caffe::Net文档: https://caffe.berkeleyvision.org/doxygen/classcaffe_1_1Net.html#a6f6cf9d40637f7576828d856bb1b1826 caffe::Blob文档: http://caffe.berkeleyvision.org/doxygen/

多层感知机(MLP)原理简介 多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,最简单的MLP只含一个隐层,即三层的结构,如下图: 从上图可以看到,多层感知机层与层之间是全连接的(全连接的意思就是:上一层的任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接).多层感知机最底层是输入层,中间是隐藏层,最后是输出层. 输入层没什么好说,你输入什么就是什么,比如输入是一个n维向量

众所周知,php 里面 header之前有输出的话,会报错,例如下面这样   就这个错误,我们开始查阅php源代码,到底是怎样做的,至于php源代码分析,安装,和调试时怎样配置的,我会专门写一篇文章去记录的,这里我是使用php-cli命令行的sapi,方便啊,首先我们先看看var_dump的实现啦 1.var_dump 我们知道,var_dump是php的标准函数啦,不是扩展里面的东西,所以会容易比较好找 我们可以见到啦,var_dump调用了php_var_dump函数啦 之后又调用了php_

介绍 DeepLearning课程总共五大章节,该系列笔记将按照课程安排进行记录. 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到,所以这里不再赘述. 1.神经网络概要 注意:这一系列的课程中用中括号表示层数,例如\(a^{[1]}\)表示第二层(隐藏层)的数据. 2.神经网络表示 这个图的内容有点多,跟着下面的步骤来理解这个图吧: 首先看蓝色字体,这个2层的神经网络(输入层一般理解成第0层)有输入层

http://www.cnblogs.com/bambipai/p/7922981.html------误差逆传播算法讲解 人工神经网络包含多种不同的神经网络,此处的代码建立的是多层感知器网络,代码以<集体智慧编程>第四章 "nn.py" 为原型和框架,可以指定隐藏网络的层数和每层的节点数,利用反向传播法修正权值,并连接数据库,保存每层每个节点的权值等信息.代码在算法方面并没有做出改进,结构上可能不是特别严谨和简洁,在算法.结构方面并不一定可取,只是为建立多层隐藏网络提供一

1. 第i层网络 Z[i] = W[i]A[i-1] + B[i],A[i] = f[i](Z[i]). 其中, W[i]形状是n[i]*n[i-1],n[i]是第i层神经元的数量: A[i-1]是第i-1层的神经元,形状是n[i-1]*p,p是样本数量: B[i]形状是n[i]*p,B[i]的每一列都是一样的,所以其实有效的参数只是n[i]个,python里直接用n[i]*1的b[i]然后boradcasting成n[i]*p方便做加法. A[0]对应输入层,n[0]是单个输入样本的特征数量.

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.2 神经网络表示 对于一个由输入层,隐藏层,输出层三层所组成的神经网络来说,输入层,即输入数据被称为第0层,中间层被称为第1层,输出层被称为第2层.所以这个神经网络被称为两层神经网络,我们不把输入层当做一个标准的层. 3.3 计算神经网络的输出 对于输入层的输入,我们把输入看做是一个矩阵,对于第一层的第一个神经元结点,计算\(W^T*x+b\) 3.4 多个样本例子中的向量化 上一节讨论的是对于单个样本我们使用神经网络表示的方法,现在我

学习了吴恩达老师深度学习工程师第一门课,受益匪浅,尤其是吴老师所用的符号系统,准确且易区分． 遵循吴老师的符号系统,我对任意层神经网络模型进行了详细的推导,形成笔记． 有人说推导任意层MLP很容易,我表示怀疑啊．难道又是我智商的问题嘛╮(╯＿╰)╭． 推导神经网络, 我用了一天．最后完成了,我就放心了,可以进行下一部分学习了:) 推这玩意是个脏活累活,直接记住向量化表示(结果)也是极好的. 顺便说一下,本文的图片若看不清,可以另存为本地文件放大看(scan的时候我定了较高的精度),更清楚^^ 该

2分类1隐层nn, 作业默认设置: 1个输出单元, sigmoid激活函数. (因为二分类); 4个隐层单元, tanh激活函数. (除作为输出单元且为二分类任务外, 几乎不选用 sigmoid 做激活函数); n_x个输入单元, n_x为训练数据维度; 总的来说共三层: 输入层(n_x = X.shape[0]), 隐层(n_h = 4), 输出层(n_y = 1). import 和预设置 # Package imports import numpy as np import matplot

深度学习出现之前,机器学习方面的开发者通常需要仔细地设计特征.设计算法,且他们在理论上常能够得知这样设计的实际表现如何: 深度学习出现后,开发者常先尝试实验,有时候实验结果常与直觉相矛盾,实验后再找出出现这个结果的原因进行分析. 0 绪论 给定一个网络结构(层数以及每层的神经元个数),根据参数取不同的值形成不同的函数.换句话说,给定了一个网络结构,即定义了一个函数集合. 给定一个目标函数\(f(x)=2(2\cos^2(x)-1)^2-1\),现在想用一个神经网络来拟合这个函数(根据目标函数采集