关于隐藏层的意义的一些总结：①当描述一个事物作为分类的依据的时候，我们可能仅仅描述的是一个“抽象”过后的特征，例如在和一个人相处后，经常会说你对他的印象怎么样，十分满分的话，打几分？这里的分数其实并不属于那个人的属性，而是对那个人的属性（身高、体重、身材、语言表达、待人接物、生活习惯等综合“感受"后给出的一个综合评价）。即将复杂概念进行了抽象化后再输出，这样更利于人的表达，否则光评价一个人可能..

关于隐藏层的意义的一些总结：①当描述一个事物作为分类的依据的时候，我们可能仅仅描述的是一个“抽象”过后的特征，例如在和一个人相处后，经常会说你对他的印象怎么样，十分满分的话，打几分？这里的分数其实并不属于那个人的属性，而是对那个人的属性（身高、体重、身材、语言表达、待人接物、生活习惯等综合“感受"后给出的一个综合评价）。即将复杂概念进行了抽象化后再输出，这样更利于人的表达，否则光评价一个人可能..

① 修改mockcpp的接口文件（追加一个宏），在mokc.h中追加MOCKER_CPP宏：#define MOCKER_CPP(api, TT) MOCKCPP_NS::mockAPI(#api, reinterpret_cast<TT>(api))② 使用例子：#ifndef SAMPLE_H#define SAMPLE_H#include <gtest/gtest.h&gt

-Wall,-Wextra开启的告警-Waddress：可能是无意义的地址使用方式(包括函数地址、变量地址等)。void f (int, int, int, bool, int *);void g (int i){f (1, 2, 3, &i, &i);}warning: the address of ‘i’ will always evaluate as 'true' [-Wad

epoch：即一般完成一个完整的epoch之后，去计算模型的损失函数、准确率之类的数据，最好不要在中间就去计算。一个epoch就是遍历一遍完整的数据集。中间可以输出损失、准确率数据，但是最好不要按照中间的损失和准确率去做操作。另外，如果模型收敛比较慢，通常是由于学习率的原因，对于RNN，学习率可以从0.001开始尝试。另外目前来看，训练数据缺少一个图形绘制，有图形绘制可能不影响最终的结果，但...

petalinux-build --sdkpetalinux-package --sysroot使用之前执行source：source environment-setup-aarch64-xilinx-linux之后可使用petalinux的交叉编译环境