卷积神经网络概述  卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等。在早期的图像识别研究中，最大的挑战是如何组织特征，因为图像数据不向其他类型的数据那样可以通过人工理解提取特征。在深度学习之前，我们必须借助SIFT、HoG等算法提取具有良好区分性的

  TensorFlow的运行方式分如下4步：加载数据以及定义超参数。构建网络。训练模型。评估模型和进行预测。  下面以一个神经网络为例，讲解TensorFlow的运行方式。在这个例子中，我们构造一个满足一元二次函数y = ax^2 + b的原始数据，然后构造一个最简单的神经网络(仅包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层)。通过TensorFlow将隐藏层和输出层的weights和biases的值

  STM32自带1至3个ADC模块，采样精度达到了12位。在STM32F103RBT6中，ADC1和ADC2共用一组管脚。总体编程思路如下：初始化RCC相关，使能系统时钟，使能功能模块如ADC、DMA的时钟。GPIO相关初始化，比如常用的指示灯，ADC的引脚要设置为输入。NVIC向量中断的配置，因为这里使用了DMA中断和中断服务程序编写(下例中暂不使用)。DMA配置(下例中暂不使用)。ADC初始

  CC2530内置温度传感器有如下规律：25摄氏度时，AD读数为1480。温度变化1度，AD采集值变化4.5。  了解上述规律，温度计算就可以用这个公式来计算：实际温度 = ( AD读数 - 1480 ) / 4.5 + 25 = ( AD读数 - 1367.5 ) / 4.5...

  Keil默认情况下，不允许出现长度为0的数组，例如char name[0];。  解决方法是使用gnu模式：Options for target -> C/C++ -> Misc Control -> input "--gnu"。

  numpy的array用于生成数组。一维数组  代码如下：import numpy as np# 设置数据类型为inta = np.array([1, 2, 3], dtype=int)print("a =", a)b = np.array([1, 2, 3])# 也可以使用默认类型print("b =", b)代码如下：a = [1 2 3]b = [1 2 3]二维数组  代码如下：imp

  解决方法如下：

Windows  ping ipv6主机名的方法如下：ping -6 ipv6.google.com  ping ipv6地址的方法如下：ping IPv6Address[%ZoneID]例如ping 2001:4860:0:2001::68。如果要ping link-local地址，则需要指定网络接口索引：ping fe80::260:97ff:fe02:6ea5%4其中%4表示用索引为4的网络

  Windows使用如下命令：pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI  linux使用如下命令：pip install "git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#egg=pycocotools&subdire

  numpy的square用于计算各元素的平方：import numpy as npx = np.square([4, 9])print("x =", x)执行结果：x = [16 81]