Linear电源给人的印象，好像一直都是性能比较高。最近网上找到了一款他们家的超高PSRR、低噪声的线性稳压器LT3045。这颗LDO芯片非常经典，1MHz下仍有76dB的PSRR，叫人印象深刻。PSRR指标，在高分辨率高速ADC、无线和RF的应用里很关键。每一种芯片都是针对用户的某些应用而特别优化了某

1.代码实现点击查看代码importnumpyasnpfromscipy.interpolateimportinterp1d,CubicSplineimportmatplotlib.pyplotasplt#给定数据T=np.array([700,720,740,760,780])V=np.array([0.0997,0.1218,0.1406,0.1551,0.1664])#要插值的温度点T_interp

Inthisnote,iwillmakesomesummariesaboutvectorsVectorsandLinearCombinationWeoftenwritethevectoras(1,2)forexample,butinlinearalgebra,wetrytodefineitas\(\begin{bmatrix}1\\2\end{bmatrix}\)Avectorvintwo-dimensionals

`importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.interpolateimportinterp1d,CubicSpline已知的温度和对应的体积T_known=np.array([700,720,740,760,780])V_known=np.array([0.0977,0.1218,0.1406,0.1551,0.1664])需要求解的温度T_query=

神经网络神经网络介绍概念神经网络人工神经网络ANN也称神经网络NN是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型人脑可以看作是一个生物神经网络,由众多神经元连接而成,神经网络可以看作是模拟生物神经元的过程输入层inputLayer:输入x的那一层输出层output

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.interpolateimportinterp1d,CubicSplineT=np.array([700,720,740,760,780])V=np.array([0.0977,0.1218,0.1406,0.1551,0.1664])T_interp=np.array([750,770])f_linear=interp1d(T,V,

Balabala我想读完GiuseppeC.Calafiore,LaurentElGhaoui版本的《OptimizationModels》。1.Introduction作者列举了若干个例子，并阐述了优化问题的一般形式，最主要的洞见有：一些具有特定性质的问题是tractable的：Thefocusofthisbookisontractablemodels,andak

AssignmentforPart2inME5701——LinearstabilityanalysisofMathieuequation—Duetime:23:59:59,Nov.15th,2024ThisassignmentwillguideyoutostudythestabilitypropertiesoftheMathieuequation.Pleasereadthroughcarefullytheproblemdescript

background-image:linear-gradient(110deg,rgb(1,228,161)49%,rgb(0,0,0)2%51%,rgb(226,237,251)49%); linear-gradient详解：简单实例：从头部开始的线性渐变，从红色开始，转为黄色，再到蓝色:background-image:linear-gradient(red,yellow,blue);linear-gradient(

在不指定背景颜色渲染区间的情况下,repeating-linear-gradient与linear-gradient的没有区别<divclass="testtest1"></div><divclass="testtest2"></div>.test{width:150px;height:150px;border:1pxsolid#ccc;display:inli

效果演示创建了一个3D机器人摄像头效果。HTML<divclass="modelViewPort"><divclass="eva"><divclass="head"><divclass="eyeChamber"><divclass="eye">

一、正则化层torch.nn.BatchNorm2dtorch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True,device=None,dtype=None)正则化的意义：加速训练收敛：在每一层网络的输入上执行批量归一化可以保持数据的分布稳定，从而减小梯度

目录一、原理与目的1、线性回归基于两个的假设：2、线性回归的主要目的是：二、损失函数（lossfunction）1、平方误差损失函数（忽略了噪声误差）2、均方误差损失函数三、随机梯度下降（通过不断地在损失函数递减的方向上更新参数来降低误差。）四、代码实现参考文章：机器学习—线

Tensorflow是谷歌开发的一款机器学习软件包。2019年，谷歌将Keras集成到Tensorflow中，并发布了Tensorflow2.0。Keras是FrançoisChollet独立开发的一个框架，为Tensorflow创建了一个简单的、以层为中心的接口。张量（Tensor）是数组的另一个名称。TensorFlow.orgimportte

微信公众号：阿俊的学习记录空间小红书：ArnoZhangwordpress：arnozhang1994博客园：arnozhangCSDN：ArnoZhang19941.入门指南使用Vavr的项目至少需要支持Java1.8。该.jar文件可以在MavenCentral获取。1.1.Gradledependencies{compile"io.vavr:vavr:0.10.4"}G

DDA3020Homework1Duedate:Oct14,2024InstructionsThedeadlineis23:59,Oct14,2024.Theweightofthisassignmentinthefinalgradeis20%.Electronicsubmission:TurninsolutionselectronicallyviaBlackboard.Besuretosubmityourhomework

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是FocusedLinearAttention（聚焦线性注意力）是一种用于视觉Transformer模型的注意力机制(但是其也可以用在我们的YOLO系列当中从而提高检测精度)，旨在提高效率和表现力。其解决了两个在传统线性注意力方法中存在的问题：聚焦能力和特征多样性。

本书的翻译仅为交流学习！才疏学浅，不当的地方还望指正。请勿于其它用途！PDF文件 链接一:  https://pan.baidu.com/s/1ENKxfP_QJBaZHXlQ_xdxzw?pwd=9nej提取码:9nej 链接二：https://download.csdn.net/download/sinat_21706867/89817586以下只贴出本PDF截图 

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前言:这个博客《d2l-ai深度学习日记》将记录我在深度学习领域的学习与探索，特别是基于《动手学深度学习》这本经典教材的学习过程。在这个过程中，我不仅希望总结所学，还希望通过分享心得，与志同道合的朋友一起交流成长。这不仅是对知识的沉淀，也是我备战研究生考试、追逐学术进阶之

使用elementui要求el-image组件的图片都在底部有一定的渐变透明效果,类似下图 主要用到了mask-image和渐变linear-gradient参考链接https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/CSS/mask-imagehttps://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/CSS/gradient/linear-gradie

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目录⭐️引言⭐️理论1、 简单线性回归2、 多元线性回归3、最佳拟合⭐️结语⭐️引言        线性回归（LinearRegression）是一种基本的预测分析方法，它通过拟合数据点来建立因变量（目标变量）与一个或多个自变量之间的关系模型。线性回归假设这种关系是线性的，并试图找到

前言总在平常看到像这样的图片背景是如何实现的呢背景效果的多样性和美观性直接影响用户体验。CSS渐变为设计师提供了一种强大且灵活的方法来创建引人注目的背景。渐变是颜色之间平滑过渡的效果，通过调整渐变类型和设置，你可以轻松实现从简单到复杂的各种背景效果。在

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