上一篇文章中，我们用预训练的 ImageNet 模型来识别所有的狗。然而，这次我们希望创建一个只允许特定狗进入的宠物门。以一只名为 Bo 的狗为例，我们有 Bo 的 30 张照片，但预训练模型并未专门训练过这只狗。如果直接用这 30 张照片从头训练模型，会导致过拟合。通过迁移学习，我们可以利用预训练模型中识别狗的能力，在小数据集上实现对 Bo 的识别。本篇文章的目标准备一个预训练模型以进行迁移学习

从本篇开始，我将深入学习CANopen和CAN相关知识。但在这之前，本篇文章先来了解一下嵌入式网络相关的通用术语。

本篇文章简单地介绍了一下嵌入式单片机的一个简单的最小系统的设计，其中涉及的知识还是很多的，如果做更复杂的PCB的话，如高频、强弱电、EMC，还有电容电阻的参数，阻值大小，容值大小等方面都需要有一些考虑。所以我是不赞成网上说的：嵌入式工程师软硬件都要会，要学很多东西。实际上，对于嵌入式软件工程师来说，硬件方面，只需要会示波器，万用表，看得懂简单的原理图就够了。具体我上面所说的这些细节，仅仅一个电容电

情感分析是自然语言处理中的经典任务之一，目标是判断一段文本中表达的情绪倾向，比如褒义、贬义或中性。在电商评论、舆情监测、客服反馈等场景中都有着广泛的应用价值。相比传统的机器学习方法，基于循环神经网络（RNN）尤其是长短期记忆网络（LSTM）的模型，能够更好地捕捉文本中的上下文依赖关系，从而取得更优的效果。

虽然用公式描述时，LSTM 的结构可能看起来复杂甚至有些吓人，但只要我们一步步梳理其内部逻辑，就会发现它其实并不难理解。它通过门控机制实现了对记忆的“读、写、忘”操作，构建了一种既能保留上下文又能灵活应变的序列建模能力。但LSTM 并不是终点，注意力机制（Attention）不再依赖固定的上下文状态，而是**“主动选择”**需要关注的信息来源。例如，在图像字幕生成任务中，模型在生成每一个词时，都能

在上一篇文章中，我通过I.MX RT1170的SDK中的内存映射关系，分析了IAR中的ICF链接文件的语法。对于MCU编程所使用的IDE来说，IAR和Keil用得比较多，所以这一篇文章就来分析一下Keil的分散文件.scf。

随机森林通过组合多棵决策树来进行预测。森林中的每棵树都在数据的一个随机子样本上进行训练，并在每次划分节点时只考虑部分随机选取的特征。每棵树就像一个“专家”，独立做出分类判断。最终结果通过多数投票决定哪一类为最终预测（如果是回归任务，则取所有树预测值的平均）。如下图所示，有一组由n棵树组成的森林，我们看前5棵，其中4棵判断为“猫”，1棵判断为“狗”，那最终结果就是“猫”。每棵树走的判断路径可能不同，

卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，用于通过处理具有网格状拓扑结构的数据来分析视觉图像，也称为ConvNet。CNN的核心任务是图像中的对象检测和分类。图像分类：将图像分为预定义类别，如猫、狗、车等。目标检测：识别图像中特定物体并定位其位置。图像分割：将图像分为不同区域，用于医学图像分析或机器人场景理解。视频分析：在动态场景中跟踪物体或检测事件，用于监控和交通管理。行业应用：包括社交媒体（人

优化器通过调整模型参数来最小化损失函数，从而提高模型的预测能力。它使用损失函数的梯度来确定参数更新的方向，并通过反向传播计算每个模型参数的梯度，进而更新模型的权重。优化算法通过迭代调整参数，直到损失函数达到最小值或达到允许的最大迭代次数为止。学习率的选择是关键，过低的学习率会导致收敛速度缓慢，而过高的学习率可能导致训练不稳定或无法收敛。方法适用场景梯度下降法小型数据集，目标函数平滑、凸优化问题。适

虽然在U-Net详解中已经有实现U-Net的代码例子了。如果我们给图像添加噪声，再使用 U-Net 将图像与噪声分离，会发生什么？我们是否可以仅向模型输入噪声，然后生成可识别的图像？这篇文章我们就通过构建 U-Net 网络，探索如何利用其对图像进行去噪和生成新图像的能力。学习内容包括：使用 FashionMNIST 数据集，搭建 U-Net 架构（包含下采样和上采样模块），训练模型以从图像中去除噪