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从这里，我们就可以看到AS4950有4种驱动状态：1：IN1端口输入PWM，IN2端口输入低电平，芯片输出正电流，电机正转；2：IN1端口输入低电平，IN2端口输入PWM，芯片输出负电流，电机反转；3：IN1端口输入高电平，IN2端口输入PWM，芯片输出正电流，电机正传；4；IN1端口输入PWM，IN2端口输入高电平，芯片输出负电流，电机反转

光纤中的光在传输时会因吸收和散射而损失掉部分，造成光纤损耗，从而影响光传输网络的可靠性。正因如此，在光纤安装中对光纤链路损耗值进行准确的测量和计算是验证网络完整性和确保网络性能非常重要的步骤。接下来，本文将教您如何计算光纤损耗以及如何判断光纤链路的性能。光纤损耗的类

这是4月刚刚发布在arxiv上的论文，介绍了一种名为“Gradformer”的新型图Transformer，它在自注意力机制中引入了指数衰减掩码。以下是主要创新点：指数衰减掩码： Gradformer在其自注意力模块中集成了衰减掩码。该掩码随着图结构中节点之间的距离减小而呈指数递减。这种设计使模型能够

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学习率衰减加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少学习率，将之称为学习率衰减，来看看如何做到，首先通过一个例子看看，为什么要计算学习率衰减。假设要使用mini-batch梯度下降法，mini-batch数量不大，大概64或者128个样本，在迭代过程中会有噪音（蓝色线），下降朝向这里的最小值，但是不会精

1、限流、分压、分流：起到限制电流在电路中过大的作用，降低电压。减小电流   2、保险电阻：零点几欧到几十欧，过热熔断   3、电阻衰减作用 

alias:Fan2023tags:RetNetrating:⭐share:falseptype:articleRMT:RetentiveNetworksMeetVisionTransformers初读印象comment::(RMT)RetentiveNetwork（RetNet）因其显式衰减机制而在自然语言处理中受到关注，但它不适合基于图像的任务。本文提出了保留性自我注意力

1.投光物继续上一节的流程，到目前为止，我们介绍的都是点光源。但是现实世界中，光源的类型却要相对复杂一些。大概会有这么几种形式：定向光、点光源、聚光等等。 2.定向光当一个光源处于很远的地方时，来自光源的每条光线就会近似于互相平行。这点很好理解，生活中我们的太阳光，就可以

内部衰减器是指Amplitude菜单的Attenuation，貌似这个值越大频谱仪的底噪越大，那外接衰减器呢？频谱分析仪显示的信号是叠加在平均噪声电平上，这个噪声是由频谱仪自身产生的，大部分来自中频放大器的第一级，它是宽带白噪声，经过中频滤波器后送到包络检波器的平均噪声功率，当输入衰减增加时，降

1.窗函数法设计步骤注：H(z)可由h[k]得到，因为h[k]是有限长的窗函数设计滤波器时，系统函数逼近的好坏，取决于窗函数的幅度频谱\(W_N\)(Ω)矩形窗a.由于存在吉伯斯现象，故滤波器阶数增加之后，阻带衰减不变，但过渡带减小。b.窗函数的主瓣宽度决定了H(\(e^jΩ\))过渡带的宽度

 学习率（LearningRate）是深度学习模型训练过程中的一个重要超参数。它决定了在每一次参数更新（迭代）中，模型权重（参数）应该更新的幅度大小。学习率是一个正数，通常表示为η（eta）或lr（learningrate） 学习率的作用和影响：控制参数更新步长：学习率决定了每次参数更新时，权重应该沿着梯度

这是一个有趣的问题。指数衰减函数可以用来描述物料出炉温度随时间下降的曲线。该函数的形式为：$$T(t)=T_0e^{-kt}$$其中$T_0$是初始温度，$k$是衰减常数，$t$是时间。车间温度、物料宽度、物料厚度和物料重量都会影响衰减常数$k$。这些因素的影响可能是复杂的，因此需要更

4.5.1范数与权重衰减整节理论，详见书本。4.5.2高维线性回归%matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#生成一些数据，为了使过拟合效果更明显，将维数增加到200并使用一个只包含20个样本的小训练集。n_train,n_test,num_inpu

一、用户画像基础二、标签指标体系三、标签平台管理四、标签数据开发五、标签数据存储六、标签调度推数七、用户画像系统八、系统搭建示例七、用户画像系统 自建用户画像系统是互联网企业、在转型的传统企业必经之路。画像系统一方面用于企业精细化运营，提高客单价，通

光纤跳线检测的主要目的是保证系统连接的质量，减少故障因素，并在出现故障时找出光纤的故障点。检测方法很多，主要分为人工简易测量和精密仪器测量。人工跳线。它是用一个简易光源从光纤跳线的一端打入可见光，从另一端观察哪一根发光来实现。这种方法虽然简便，但它不能定量测量光纤跳线的

lr_scheduler的选择学习率在训练过程起到很重要的作用，这段时间里最常用的两个：循环学习率调度器循环学习率调度器主要基于一个基本的观点：将训练过程中的学习率从较低的初始值逐渐增加，然后再逐渐减小到较小的终止值。这个过程有助于模型更快地收敛，并且可以降低模型过拟合的风险

统计学习方法中指出，在所有可能选择的模型中，能够很好地解释已知数据并且十分简单的模型才是最好的模型。如果我们想要让模型变得更小，可以通过减小模型的参数量以及减小各参数的取值范围来实现。权重衰退就是要减小参数的取值范围。具体来说是这样做的：我们用一个θ来限制各个参数wi

光电管道传感器是一种有效解决传统机械式传感器低精度和卡死失效问题的新型传感器。同时，它也解决了电容式传感器感度衰减导致的不可控性失效问题。这种传感器利用红外光学组件，通过设计形成感应线路，能够判断水和空气中的光折率不同，从而快速稳定地做出状态判断。光电管道传感器的应用

根据 caffe/src/caffe/proto/caffe.proto里的文件，可以看到它有以下几种学习率的衰减速机制：1.fixed:  在训练过程中，学习率不变；2.step:  它的学习率的变化就像台价一样；stepbystep的；其中的 gamma 与 stepsize需要设置的；3.exp：表示指数型的,其中参数 gamma 需要设置

发表时间：2020文章要点：这篇文章提出了PrioritizedSequenceExperienceReplay(PSER)，一个新的经验回放机制来提升训练速度和效果。主要的出发点就是不仅要给重要的transition高的priority，对于到达这个重要的transition的之前的那些transitions,也要增加它们的priority（alsoincre

自由空间损耗的计算自由空间损耗是指电磁波在传输路径中的衰落（无线信号的衰减来说，不是线性的，而是成对数关系衰减的）,计算公式如下：Lbf=32.5+20lgF+20lgDLbf=自由空间损耗(dB)D=距离（km）F=频率(MHz） 800MHz:Lbf=90.56+20lgD2400MHz：Lbf=100+20lgD5800MHz：Lbf=108+20lgD以上公

1.通常权重衰减等价于L2正则化控制模型容量方法：模型变得比较小，即参数比较少。参数值的选择范围比较小。权重衰减通过限制参数值的选择范围来控制模型容量：\[min\\ell(\mathbf{w},b)\\\\subject\to\\||\mathbf{w}||^2\leqslant\theta\tag{1}\]通常不限制偏

t=0:0.01:10;%时间范围freq=5;%振荡频率amp=1;%初始振幅duration=5;%振荡持续时间decay_rate=0.1;%衰减速率y=amp*sin(2*pi*freq*t).*exp(-decay_rate*t);%构造函数plot(t,y);%绘制图形xlabel('时间');ylabel('振幅');title('逐渐震荡衰减函数');

深度学习基础入门篇[六]：模型调优，学习率设置（WarmUp、loss自适应衰减等），batchsize调优技巧，基于方差放缩初始化方法。1.学习率学习率是训练神经网络的重要超参数之一，它代表在每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长，通常用$\eta$表示。它的大小决定网络学习速度的快慢。在网络