嵌入式软件开发，非科班专业必须掌握的基本计算机知识核心知识点：数据表示和运算、存储系统、指令系统、总线系统、中央处理器、输入输出系统

嵌入式软件开发，非科班专业必须掌握的基本计算机知识核心知识点：数据表示和运算、存储系统、指令系统、总线系统、中央处理器、输入输出系统这一部分主要讲解了CPU的组成和扩容、CPU与存储器（主存、辅存、缓存）的连接

准备数据：采集大量“特征/标签”数据搭建网络：搭建神经网络结构优化参数：训练网络获取最佳参数（反传）应用网络：将网络保存为模型，输入新数据，输出分类或预测结果（前传）1)输入时有两个 一个是样本参数，一个是标准答案2）神经网络前向过程实际就是求一个样本是各个答案的概率公式 y=x*w+b其中w、b都是随机值，神经网络的目的就是通过反向训练获得一个最优的w和b，从而让样本计算出是标准答案的概率最大3

当你有了本领域的数据集 又有了标签 你怎么给x_train,y_train,x_test,x_test赋值呢——自制数据集当你数据量过少，模型见识不足，泛化力会弱——数据增强当每次模型训练都从0开始，很不方便——断点续训，实时保存最优模型神经网络训练的目的是获取各层神经网络的最优参数，只要拿到这些参数就能在其他地方快速实现神经网络的前向传播，因此需要记录这些参数——参数提取，参数存入文本——acc

当你有了本领域的数据集 又有了标签 你怎么给x_train,y_train,x_test,x_test赋值呢——自制数据集当你数据量过少，模型见识不足，泛化力会弱——数据增强当每次模型训练都从0开始，很不方便——断点续训，实时保存最优模型神经网络训练的目的是获取各层神经网络的最优参数，只要拿到这些参数就能在其他地方快速实现神经网络的前向传播，因此需要记录这些参数——参数提取，参数存入文本——acc

准备数据：采集大量“特征/标签”数据搭建网络：搭建神经网络结构优化参数：训练网络获取最佳参数（反传）应用网络：将网络保存为模型，输入新数据，输出分类或预测结果（前传）1)输入时有两个 一个是样本参数，一个是标准答案2）神经网络前向过程实际就是求一个样本是各个答案的概率公式 y=x*w+b其中w、b都是随机值，神经网络的目的就是通过反向训练获得一个最优的w和b，从而让样本计算出是标准答案的概率最大3

嵌入式软件开发，非科班专业必须掌握的基本计算机知识核心知识点：数据表示和运算、存储系统、指令系统、总线系统、中央处理器、输入输出系统CPU（中央处理器）是计算机的核心部件，它主要负责执行计算机指令，控制和协调计算机各部件的工作，是计算机的大脑。CPU通常由运算器、控制器和寄存器组成。

在串口终端的原始模式下，使用串口进行数据传输，包括通过串口发送数据、以及读取串口接收到的数据，并将其打印出来。循环，这是对用户传参进行了解析，我们这个应用程序设计的时候，允许用户传入相应的参数，譬如用户可以指定串口终端的设备节点、串口波特率、数据位个数、停止位个数、奇偶校验等，具体的使用方法，大家可以看一看 show_help()同理，串口也作为系统的标准输入设备，用户通过串口与 Linux。

当你有了本领域的数据集 又有了标签 你怎么给x_train,y_train,x_test,x_test赋值呢——自制数据集当你数据量过少，模型见识不足，泛化力会弱——数据增强当每次模型训练都从0开始，很不方便——断点续训，实时保存最优模型神经网络训练的目的是获取各层神经网络的最优参数，只要拿到这些参数就能在其他地方快速实现神经网络的前向传播，因此需要记录这些参数——参数提取，参数存入文本——acc

CAN 是一种多主方式的串行通讯总线，基本设计规范要求有高的位速率，高抗电磁干扰性，而且能够检测出产生的任何错误。经过几十年的发展，现在，CAN的高性能、高可靠性以及高实时性已被认同，并被广泛地应用于工业自动化、船舶、医疗设备、工业设备等方面。以汽车电子为例，汽车上有空调、车门、发动机、大量传感器等，这些部件、模块都是通过 CAN总线连在一起形成一个网络，车载网络构想图如下所示：CAN 总线使用两