学习

【ProseMirror学习笔记 3 】—— schemaschemaschema介绍nodetypesContentExpressionstodogroupMarksAttributesSerializationandParsing   schema介绍每个Prosemirrordocument都有一个与之相关的schema.这个schema描述了document中的的nodes类型,和nodes们的嵌套关系.例如,schema可以规定,顶级节点可以包含一个或者更多的blo

运算放大器加法器设计学习笔记运算放大器构成加法器可以分为同相加法器和反相加法器第一种 同相加法器举个栗子 Vin1 0 4 Sin wt 也就是一个正弦信号 Vin2 1V 那么要实现两个信号的叠加而且相位不发生变化 也就是 Vout 1 0 4Sin wt 那么就可以使用同相加法器 也就是需要实现如下过程 图片极其丑陋 请略过 笑哭原理图如下图所示 借用网上的图 那么怎么计算这些电阻的取值呢 首先这里的输入端是相当于有两个电压源 那么为了确定每一个源在 V

PetaLinux学习笔记 2现在遇到这样一个问题，没有USB，甚至于USB都没有电压输出，检查电路，USB供电是由一个TPS2051BDBV来控制的，这个芯片又是USB3320C来控制的，说明这个芯片没有工作。官方的例子是可以正常工作的。我仔细查看教程，找到了被我忽略掉的一个内核文件：linux-xlnx-xilinx-v2017.4.tar.gz。这个文件既然由官方提供，那一定是有改动在里面的。黑金在打包这个目录的时候，…

JQuery-学习笔记03【基础——DOM操作】「建议收藏」JQuery-学习笔记03【基础——DOM操作】

BP神经网络算法学习及代码实现（含Python源码）[通俗易懂]目录1.写在前面2.BP神经网络推导2.1前向传播2.2反向传播2.2.1求解梯度矩阵2.2.2梯度下降法2.2.3反向传播公式推导输出层误差推导隐藏层误差参数变化率参数更新3.代码实现3.1过程解释3.1.1导入库3.1.2定义sigmoid函数3.1.3导入数据集3.1.4初始化权重和偏倚3.1.5开始训练3.2完整代码3.3预测结果1.写在前面BP神经网络算法作为作为机器学习最基础的算法，非常适合入门。透彻掌握其原理将对于今后的机器学习有很大的帮助。2.BP神经网络推导2.1前向传播前向传播

学习笔记3–车载传感器之毫米波雷达和超声波雷达毫米波雷达和超声波雷达。

机器学习 BP神经网络(Python实现)一个神经元即一个感知机模型，由多个神经元相互连接形成的网络，即神经网络。这里我们只讨论单隐层前馈神经网络，其连接形式入下：神经网络模型的待估参数即，每个神经元的阈值，以及神经元之间的连接权重。对于该模型有如下定义：训练集：D={(x1,y1),(x2,y2),……,(xm,ym)}，x具有d个属性值，y具有k个可能取值则我们的神经网络（单隐层前馈神经网络…

【Java EE 学习 21 下】【使用java实现邮件发送、邮件验证】一、邮件发送　　1.邮件发送使用SMTP协议或者IMAP协议，这里使用SMTP协议演示。　　　　SMTP协议使用的端口号：25　　　　rfc821详细记载了该协议的相关信息　　　　（1）使用telnet发送邮件（使用126邮箱服务器，现在126邮箱服务器要求使用类似于QQ的独立密码进行客户端的验证（网页登陆不需要））　　　　　　第一步：连接到邮箱服务器　　　　　　　　…

机器学习：随机梯度下降法1.梯度下降  1）什么是梯度下降？      因为梯度下降是一种思想，没有严格的定义，所以用一个比喻来解释什么是梯度下降。         简单来说，梯度下降就是从山顶找一条最短的路走到山脚最低的地方。但是因为选择方向的原因，我们找到的的最低点可能不是真正的最低点。如图所示，黑线标注的路线所指的方向并不是真正的地方。    既然是选择一个方向下山，那么这个方向怎么选…

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