在上一篇博文中，我们详细学习了CNN的基本原理，那么在这篇博客里，我们就用python来实现一遍卷积神经网络前向传播和反向传播，这对我们之后能够熟练运用Tensorflow构建CNN还是很有帮助的1.卷积神经网络的前向传播前期准备工作(1)填充操作：np.pad()的详细使用说明在这一步的设计中，我们打算给输入图像进行周围填充0像素的操作在此之前，我们先来回顾一下填充有什么好处：...

文章目录1.施密特触发电路（重点、根基）1.1 施密特触发器的特点1.2 施密特触发电路中的正反馈分析1.3 施密特触发电路中VT+V_{T^+}VT+​和VT−V_{T^-}VT−​的计算方法1.4 施密特触发电路的应用（了解）1.施密特触发电路（重点、根基）1.1 施密特触发器的特点【1】首先第一点就是对于施密特触发电路，当输出信号的状态从低电平上升到高电平时对应的输入电压与当输出信号状...

不知道在学完数电第四章——组合逻辑电路之后，大家一开始有没有跟我一样的感觉：这些芯片功能是啥？？那些控制信号是啥？？我应该怎么连接？？但是，当题目做的有了一定的量之后，发现考来考去无非是几种类型，下面博主就和大家一起总结一下，也当作自己的复习文章目录1. 编码器2. 译码器3. 数据选择器4. 超前进位加法器5. 数值比较器1. 编码器2. 译码器【基本功能】这是比较常见的3线-8线...

2.1 着手计算深度神经网络2.1.1深度神经网络的前向传播计算过程我们先以下面这个三层的神经网络为例（虽然称不上真正的“深层”，但是计算方法已经和深层的差不多了），对于这个神经网络，每一个样本中都包含六个特征，有两个hidden layer，一个output layer我们先来看看一个样本的情况：$\begin{cases}...

文章目录一、伽马变换算法详解二、在实现算法之前的预备知识四、代码实现（C++版）一、伽马变换算法详解我们先来看一下伽马变换的公式：s=Crγs = Cr^γs=Crγ，其中，sss 是做了伽马变换之后的图像的像素值、rrr 是原图像的对应位置的像素值。CCC 和 γγγ 是正的常数。我们下面重点关心一下 γγγ 的取值对图像产生的影响：这个图到底是什么意思呢？我这么解释吧：大家是不是都有用...

2.1 着手计算深度神经网络2.1.1深度神经网络的前向传播计算过程我们先以下面这个三层的神经网络为例（虽然称不上真正的“深层”，但是计算方法已经和深层的差不多了），对于这个神经网络，每一个样本中都包含六个特征，有两个hidden layer，一个output layer我们先来看看一个样本的情况：$\begin{cases}...

本次博客笔记我们将会接触到条件分布（包括离散型和连续型）。关于条件分布，据说是考研很喜欢出的一个知识点，所以博主也列出来一些解题的秘密武器！一起来看看吧！

文章目录一、为什么是二维随机变量二、二维随机变量的分布函数2.1 二维随机变量分布函数的性质2.2 二维随机变量的边缘分布函数三、二维离散型随机变量的联合分布和边缘分布求法一、为什么是二维随机变量还记得我们在 Chapter2Chapter 2Chapter2 里面讨论的都是一维随机变量嘛，但是假如我们举一个例子：比如我们要统计人群的身高分布，那容易啊，直接统计一个变量——身高 X 即可...

文章目录1. 直接耦合互补输出级1.1 产生的问题——交越失真1.2 消除交越失真的办法2.消除交越失真的互补输出级2.1 消除交越失真的OCL电路的计算2.1.1 电路的输出功率和效率1. 直接耦合互补输出级首先，我们知道对输出级的要求是：带负载能力强，支流功耗小，负载上无直流功耗，最大不失真输出电压大下面我们先来看看直接耦合互补输出级电路：【分析】【理想情况】：我们注意到该电路结构是...

文章目录1.反馈放大电路的各项指标1.1 反馈放大电路闭环增益的一般表达式：2. 深度负反馈放大电路放大倍数的详细分析1.反馈放大电路的各项指标上图中，XiX_iXi​表示总输入，Xi′X_i'Xi′​表示净输入，XfX_fXf​表示反馈量；A模块表示放大电路，F模块表示反馈电路。大家注意一下上面方框图的箭头：它表示反馈只能从输出流向输入，整个电路的流动必须按照这个箭头走，不能变！(这也是后...