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3.线性神经网络

3.线性神经网络

3.1 线性回归

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%matplotlib inline
import math
import time
import numpy as np
import torch
from d2l import torch as d2l

n=10000
a=torch.ones([n])
b=torch.ones([n])

#定义计时器
class Timer: #@save
#记录多次运行时间
def __init__(self):
self.times=[]
self.start()

def start(self):
#启动计时器
self.tik=time.time()

def stop(self):
#停止计时器并将时间记录在列表中
self.times.append(time.time()-self.tik)
return self.times[-1]

def avg(self):
#返回平均时间
return sum(self.times)/len(self.times)

def sum(self):
#返回时间总和
return sum(self.times)

def cumsum(self):
#返回累计时间
return np.array(self.times).cumsum().tolist()

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2.预备知识
20230705

20230705

“不论事情是对是错,在做之前,先考虑最坏的后果。这不是让你们当一个悲观主义者,而是要把乐观与悲观相结合。”
他嘴很笨,可最质朴的语言却说出了那么多人不曾了解的真理。
倏忽之间,我们也终要脱下这身军装,回到各自的人生。或许彼此的相遇就是意外,可我们也走过了这么多的烈日炎炎和风吹雨打。彼此包容,互相理解,通力合作,我们携手共度,也曾历经磕磕绊绊,共同冲向同一个终点,然后四散奔赴各自的山河。那些年少轻狂和叛逆愤懑,都随着那一声解散而烟消云散。
可你不再是你,我也不再是我。我们都在这场洗礼中,迎来了属于我们自己的成长。
再见,不负遇见。

20230703

20230703

那一声慷慨激昂的散
抚平了所有的烦躁与不安
好像也不是那么讨厌下雨天了
因为雨后总会天晴
可不知道为什么
那些浅显的至理却会因为对立而变得如此刺耳
等到回想起来
那些廉价的愤懑似乎都不值一提
或许
这里真的是家
但烈日下的我们
却无时不刻不想着逃离。

基于ROS(机器人操作系统)的数据展示系统

tips:请在使用该系统前安装好相应的库文件(详见附录二),并在不同控制台分别运行roscore(ros操作系统内核)、rosbag play –loop –pause all.bag(ros数据包展示)和rosrun gmapping slam_gmapping(任务四建图处理进程)

该系统程序名为final_system,使用以下命令克隆git仓库:

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