上一次中使用pytorch来进行了线性预测，线性预测输出的都是连续值，有时候我们并不需要使用输出具体的数值，我们只需要使用概率来判断一个时间是否发生，这时候我们就需要使用pytorch来进行概率预测，通过概率来实现对结果的判断；

进行完前面的步骤后就可以利用数据对模型进行训练了，模型训练分为三步，第一步是进行前馈，也就是计算训练中的猜测值，通过猜测值和真实值计算损失函数，第二步是进行反馈，通过损失计算梯度，第三部是进行更新，使用优化器来对权重进行更新以减少损失。进行完训练后我们可以进行模型的保存，也可以利用模型来进行推理，这里使用数据是之前生成数据时分割的测试数据，对比数据使用函数来进行生成，使用matplotlib进行绘

通过读取加速度和角速度，我们通过I2C通信协议读写MPU-6050，了解了I2C的工作原理和手动模拟I2C的工作流程，解决了一些遇到的错误，积累了错误处理的经验。

通过点亮LED灯，我们基本了解到了GPIO的几种输出模式，初步认识了单片机的基本工作方式，能够控制单片机的GPIO口输出

通过独立看门狗和窗口看门狗两个程序，了解看门狗的工作原理和流程，对看门狗的作用有了基本了解

硬件I2C读取MPU-6050

通过一个读取电位器电压的程序，了解AD转换的流程和相关的代码配置，了解ADC中单次非连续模式的使用

定时器的输出比较功能，通过输出比较来输出任意的周期和占空比的PWM波，并用于驱动一些外设。

【代码】利用Python解决数学建模类规划问题。

我们了解了GPIO口的输入函数，结合之前的知识，我们应该有了对IO口输入和输出的能力。