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【ns-3】VS Code开发环境配置

正所谓“工欲善其事必先利其器”,本篇总结一下ns-3在VS Code开发环境下的配置。

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#ubuntu#linux#c++ +1
TensorFlow 实战Google深度学习框架(第2版)第6章之LeNet-5模型实现MNIST数字识别

本篇为记录楼主在学习《TensorFlow 实战Google深度学习框架(第2版)》第6章 利用LeNet-5模型实现MNIST数字识别过程中遇到的一些问题的记录、汇总。mnist_train_cnn.py程序的输入数据格式应做调整。主要有两处:这里,在使用tf.placeholder时要指明张量第一维的长度,即shape里第一位不能像之前一样为None,否则会报错“Failed to conve

#深度学习#tensorflow#神经网络
TensorFlow 实战Google深度学习框架(第2版)第6章之LeNet-5模型实现MNIST数字识别

本篇为记录楼主在学习《TensorFlow 实战Google深度学习框架(第2版)》第6章 利用LeNet-5模型实现MNIST数字识别过程中遇到的一些问题的记录、汇总。mnist_train_cnn.py程序的输入数据格式应做调整。主要有两处:这里,在使用tf.placeholder时要指明张量第一维的长度,即shape里第一位不能像之前一样为None,否则会报错“Failed to conve

#深度学习#tensorflow#神经网络
【Numpy】类转置操作

文章目录前言1. moveaxis2. rollaxis3. swapaxes4. transposeReference前言本篇总结、介绍Numpy数组(ndarray)的基本操作之一——类转置操作 [1]。1. moveaxisnumpy.moveaxis(a, source, destination):将数组(a)的轴(source)移动到新的位置(destination),其他轴维持原有顺序

#python#numpy
【Numpy】改变数组形状

文章目录前言1. reshape2. ravel3. ndarray.flattenReference前言本篇总结、介绍数组的基本操作之一——改变数组形状[1]。1. reshapenumpy.reshape(a, newshape, order=‘C’):在不改变数据的情况下为数组赋予新的形状a:类数组(array_like)。待重塑数组newshape:整数(一维数组)或者整数列表/元组(高维

#python#numpy
【5G NR】UE上报CSI的过程—CSI框架

文章目录前言1. CSI框架概述2. CSI资源配置2.12.22.32.43. CSI报告配置3.1 CSI报告配置类型3.23.3参考文献前言1. CSI框架概述2. CSI资源配置每个CSI资源配置CSI-ResourceConfig都包含一个CSI资源集列表(由高层参数csi-RS-ResourceSetList给出),其中每个CSI资源集列表包含S≥1S \geq1S≥1个CSI资源集。

#5g
【5G NR】CSI-RS

文章目录1. CSI-RS概述2. 序列生成3.1. CSI-RS概述2. 序列生成3.

#5g
【5G NR】CSI框架—资源配置

文章目录前言1. CSI资源配置概述2.3.4.5.6.7.参考文献前言本文作为【5G NR】UE上报CSI的过程—CSI框架的子篇章,主要涉及CSI框架中的CSI资源配置相关内容。1. CSI资源配置概述每个CSI资源配置CSI-ResourceConfig包含S≥1S \geq 1S≥1个CSI资源集,由高层参数csi-RS-ResourceSetList配置。这些CSI资源集可以是NZP C

#5g
【5G NR】CSI框架—报告配置

文章目录前言1. CSI报告配置概述2. CSI报告的时域配置3. CSI报告的频域配置4. CSI报告的数量配置前言本文作为【5G NR】UE上报CSI的过程—CSI框架的子篇章,主要涉及CSI框架中的CSI报告配置相关内容。1. CSI报告配置概述每个CSI报告配置CSI-ReportConfig都与一个用于信道测量的下行BWP(由CSI-ReportConfig IE中的高层参数BWP-Id

#5g
【ns-3】VS Code开发环境配置

正所谓“工欲善其事必先利其器”,本篇总结一下ns-3在VS Code开发环境下的配置。

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