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神经网络01

len# 生成一些示例数据X = np.random.rand(100, 10) # 100 个样本,每个样本有 10 个特征y = np.random.randint(0, 2, 100) # 二分类问题,标签为 0 或 1# 将数据转换为 PyTorch 张量# 划分训练集和测试集# 创建 DataLoader# 定义模型self.fc1 = nn.Linear(10, 16) # 输入层到隐

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#神经网络#人工智能#深度学习
神经网络01

len# 生成一些示例数据X = np.random.rand(100, 10) # 100 个样本,每个样本有 10 个特征y = np.random.randint(0, 2, 100) # 二分类问题,标签为 0 或 1# 将数据转换为 PyTorch 张量# 划分训练集和测试集# 创建 DataLoader# 定义模型self.fc1 = nn.Linear(10, 16) # 输入层到隐

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#神经网络#人工智能#深度学习
继电器

最近老师让做课程设计,同学们用继电器模块的人不少,但是同学们貌似都不会用继电器模块,这次我就写一个文章记录一下,详细的讲解一下继电器的模块使用,以及引脚的定义。首先说最普通的继电器模块吧(在本文图中就简称继电器了,仍然指继电器模块,请大家悉知),先上图:这个就是大概的引脚图,VCC就是电源正极,GND就是电源负极,IN是通断信号的输入引脚。而另一边,NC即常闭端(normal close),COM

Linux 文件 1.4—文件描述符0 1 2(文件操作简述)

文件描述符:关于这些:此处这里讲的十分的详细,清晰,膜拜大佬Linux 中有这样一句话,万物皆可文件;1、对于内核而言,所有打开文件都由文件描述符引用,文件描述符是一个非负整数,当打开一个现存文件或者创建一个新文件时,内核向进程返回一个文件描述符,当读写一个文件时,用 open()和 creat()返回文件描述符标识该文件,将其作文参数,传递给 read 和 write 。而在Linux 系统中,

#linux#c语言
Linux 线程 1.2 — 线程同步之互斥量加锁解锁 (4)

互斥量及其相关 API互斥量(mutex)从本质上来说是一把锁,在访问共享资源前对互斥量进行加锁,在访问完成后释放互斥量上的锁。对互斥量进行加锁后,任何其他试图再次对互斥量加锁的线程将会被阻塞直到当前线程释放该互斥锁。如果释放互斥锁时有多个线程阻塞,所有在该互斥锁上的阻塞线程都会变成可运行状态,第一个变为可运行状态的线程可以对互斥量加锁,其他线程将会看到互斥锁依然被锁住,只能回去等待它重新变为可用

到底了