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  1. Proteus仿真—40个单片机初学程序.

  2. 1． 闪烁灯 1． 　实验任务 如图4.1.1所示：在P1.0端口上接一个发光二极管L1，使L1在不停地一亮一灭，一亮一灭的时间间隔为0.2秒。 2． 　电路原理图 图4.1.1 3． 　系统板上硬件连线 把“单片机系统”区域中的P1.0端口用导线连接到“八路发光二极管指示模块”区域中的L1端口上。 4． 　程序设计内容 （1）． 延时程序的设计方法 作为单片机的指令的执行的时间是很短，数量大微秒级，因此，我们要求的闪烁时间间隔为0.2秒，相对于微秒来说，相差太大，所以我们在执行某一指令时，插

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2009-04-13
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：q123456qpf

  1. 半导体变流技术.pdf

  2. 半导体变流技术pdf,半导体变流技术2.晶涧管承受正向阳极电压时,只有门极也承受正间电压晶闸管才能导通 3.晶闸管在导通情况下,只要仍承受一定的正向阳极电压,不论门极电压有无也不管是 正向还是反向,品闸管仍然导通。 λ·品管在导通情况下,当主电路的忠流减小到一定程度时(通过滑线电阻RP达到)晶 闸管就关断。 实验表明,品闸管具有单向导电性和正向导诵的可控性。单向导电性是指品闸管导通时, 电流只能从阳极流到阴极。欲使晶阐管导通,需要同时具螽两个条俨:晶阐管的阳极-阴极之 间加正向电压,②门极加正向

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-14
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_38743506

  1. CSS选择器.pdf

  2. 在 CSS 中，选择器是一种模式，用于选择需要添加样式的元素。 "CSS" 列指示该属性是在哪个 CSS 版本中定义的。（CSS1、CSS2 还是 CSS3。）渡一教育 以上四种是大家最常见,也是最常使用的选择器。接下来我们来看一看关系选择 器 关系选择符 关系选择符包括:后代选择器(EF)、直接子元素选择器(E>F)、相邻选择器(E +F)、兄弟选择器(E~F)、并列选择器(E,F) 1.后代选择器(EF) 这也是我们最常用的一神选择器一一后代选择器。用于选取E元素下子元素 F,要留意

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-09
    • 文件大小：538624
    • 提供者：weixin_42417806

  1. scikit-learn-0.21.3-中文文档.pdf

  2. scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家在各种环境中重复使用 建立在 NumPy ，SciPy 和 matplotlib 上 开源，可商业使用 - BSD许可证1.监督学习 1广义线性模型 °1.1.1普通最小二乘法 1.1.2岭回归 1.1.3LaSs0 o1.1.4多任务 Lasso 115弹性网络 o116多任务弹性网络 1.1.7最小角回归 1.1. 8 LARS Lasso 1.19正交匹配追踪法(OMP 1.1.1

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-08-24
    • 文件大小：41943040
    • 提供者：h394266861

  1. MATLAB 7.X 系统建模与仿真.pdf

  2. MATLAB 7.X 系统建模与仿真.pdfMATLAB 7.X 系统建模与仿真.pdf录 第1章 MATLAB仿真技术与应用简介 1.l系统衍真技术概述………… 12Ⅵ ATLAB仿真技术的发展与应用… 4 13 MATLAB仿真技术的特点 口■JL■p电p自l电dd山甲 ■■1■1上山■ 1,4仿真应用实例筒介 第2章 Slink60快速入门…… 2, Simulink简介…… 2.1.1什么是 Simulink 2L2 Simulink6D的新特点 ■看p电1p电鲁看 2.3 Simuli

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2019-08-17
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：ktz517

  1. 关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)

  2. 今天小编就为大家分享一篇关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：56320
    • 提供者：weixin_38639872

  1. 关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)

  2. torch.optim的灵活使用详解 1. 基本用法： 要构建一个优化器Optimizer，必须给它一个包含参数的迭代器来优化，然后，我们可以指定特定的优化选项， 例如学习速率，重量衰减值等。 注：如果要把model放在GPU中，需要在构建一个Optimizer之前就执行model.cuda()，确保优化器里面的参数也是在GPU中。 例子： optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum=0.9) 2. 灵活的设置各

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：56320
    • 提供者：weixin_38607195