步进电机和步进电机驱动器说明：本篇文章中的部分内容和图片截取自太极创客。步进电机步进电机主要部件步进电机可以理解成是一种特殊的无刷直流电机，它的主要部件也是由定子和转子构成。步进电机工作的基本原理为了方便讲解，这里采用一个电磁线圈。由于异性相吸，从而转子就会发生转动，这个转动正是步进电机转的一步。步进电机的分类步进电机按极性来分，可分为双极性步进电机和单极性步进电机。在实验中所用的都是双极性步进电

这样做的好处是可以最大程度的保留输入数据中的所有信息，不会漏掉原始数据中每个维度所贡献的信息。但是，采用这种全连接的方式，参数量会非常大，在网络训练过程中，更新参数所需要的计算量巨大，导致网络的收敛速度非常的慢。下图为一张 100 x 100 像素的图片，看起来并不是很大，但是图像通常是直接以像素为单位输入神经网络中的，因此，这个图像被表示为一个 10000 维的向量。假设隐含层中的神经元数量和输

视频教程学习链接： https://www.icourse163.org/learn/XUST-1206363802?tid=1467124640#/learn/content?type=detail&id=1248319353&cid=1275090253原始数据的形式是多种多样的，除了数字之外，还可能是文字、图像、视频、音频等，下面，就以图像识别为例，来了解深度学习在计算机视觉领域中的应用。图

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卷积神经网络是一种多层的、前馈型网络。从结构上，可以分为特征提取阶段和分类识别阶段。在特征提取阶段，通常由多个特征层堆叠而成，每个特征层又由卷积层和池化层组成。处于网络前端的特征层，用来捕捉图像局部细节信息，而后面的特征层则用来捕捉图像中更加抽象的信息。在分类识别阶段，通常是一个简单的分类器，例如全连接网络或支持向量机，它接收最后一个特征层的输出，完成分类和识别。卷积层也叫做特征提取层，使用卷积核

生物神经网络是一个复杂的网络结构，人工神经网络是借鉴生物神经网络的最基本特征，利用神经元和神经元之间的连接，从而构成的一种数学模型。生物神经元能够接收其他多个神经元的输入，当这些输入累计超过一定的阈值时，这个神经元就会被激活，产生输出，在设计人工神经网络时，需要使用函数来模拟这个过程，如果使用线性函数，也就是说神经网络中的每一层输出都是接收来自上一层的输入后进行线性组合，那么无论有多少层隐含层，输

在前面，我们分别使用逻辑回归和softmax回归实现了对鸢尾花数据集的分类，逻辑回归能够实现线性二分类的任务，他其实就是最简单的神经网络——感知机。而softmax回归则实现的是多分类任务，它也可以看做是输出层有多个神经元的单层神经网络。下面，使用神经网络的思想来实现对鸢尾花数据集的分类，这个程序的实现过程和 softmax 回归几乎是完全一样的。在使用神经网络来解决分类问题时，首先，要设计神经网

卷积神经网络是最具代表性的深度学习算法之一，目前已经被大范围的应用与计算机视觉等领域，并且取得了众多突破性的进展，在学习卷积神经网络之前，我们需要学习图像卷积运算。图像卷积运算是一种图像处理算法。通过它可以实现很多不同的效果。例如，模糊图像中的细节。提取图像中的边缘和轮廓。甚至把其变成浮雕效果。那如何实现图像的卷积运算呢？数字图像在计算机中保存为一个矩阵，矩阵中每一个像素点的值就是图像中对应像素点

内容截取自B站UP主 小戴tv视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV17v411Y7TP/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.1.智能家居主流的五种连接方式WiFi、蓝牙（BLT）、蓝牙Mesh、ZigBee、红外线。WiFi像米家台灯、冰箱等这类长期通电的产品，他们的主流连接方式都是WiFi，当然大部分仍保留着

人工智能的发展阶段神经网络：人脑智慧的物质基础。神经元/神经细胞：生物神经系统的基本单元。下图为典型的生物神经元：生物神经元由细胞体和细胞突起组成，细胞突起是由细胞体延伸出来的细长部分，每个突起又会生出一些细分的触手，这些触手与其他神经元的触手相连接，形成神经网络。这些细胞突起又分为树突和轴突，树突是神经元的输入，一个典型的椎体神经元有上千个树突，用来接收其他神经元传递过来的信号。轴突是神经元的输