RNN：原理、组成与简单实现
传统RNN 循环神经网络（RNN）最早可以追溯到1980年代末，当时的研究者希望设计一种能够处理时间序列数据或具有时序依赖关系的数据的神经网络模型。RNN的设计灵感来自生物神经网络的工作原理，它模拟了大脑神经元的反馈机制，通过递归连接来捕捉数据中前后时刻的依赖关系。 历史 RNN的初期发展可追溯到1986年，David Rumelhart 和 Geoffrey Hinton 等人提出了反向传播
STM32中的I2C通信
I2C简介 I2C是由数据线SDA和时钟线SCL构成的串行总线，用于发送或接收数据。其中SDA用于传输数据。SCL用于同步时钟信号。I2C还有以下特征： 主从架构 主机（Master）：控制通信过程，生成时钟信号并启动通信 从机（Slave）：响应主机指令，按地址匹配参与通信 地址：每个从设备具有唯一的7位或10位地址，用于识别通信目标。主设备在通信开始时发送从设备地址，从设备响应后开始
STM32F4 内部温度传感器（Internal Temperature Sensor）
STM32F4系列MCU内置有温度传感器，用于采集片内温度，其绑定在ADC1的IN18通道，CubeMX中显示为"Temperature sensor channel"。 ADC配置 ADC的结构体hadc1配置如下： 123456789101112hadc1.Instance = ADC1;hadc1.Init.ClockPrescaler = ADC_CLOCK_SYNC
STM32 UART在循环DMA模式下接收大量不定字长数据并进行乒乓缓存
串口(uart)是一种低速的串行异步通信，适用于低速通信场景，通常使用的波特率小于或等于115200bps。 对于小于或者等于115200bps波特率的，而且数据量不大的通信场景，一般没必要使用DMA，或者说使用DMA并未能充分发挥出DMA的作用。 对于数量大，或者波特率提高时，必须使用DMA以释放CPU资源，因为高波特率可能带来这样的问题： 对于发送，使用循环发送，可能阻塞线程，需要消耗大量
线性系统理论期末考点
第七章 数学基础 单模矩阵与单模变换 互质性与互质性判据（秩判据） 既约性与既约性判据（行次系数矩阵或列次系数矩阵） 非既约矩阵的既约化 Smith标准形 第八章 矩阵分式描述（MFD） 左MFD与右MFD的求法 真与严真的性质与判据 有理分式判别法（分子次数小于等于为真，小于分母次数为严真） G(s)G(s)G(s)阵判别法（s趋向无穷时G(s)G(s)G(s)等于常阵为真，等于零为
【矩阵论】矩阵分解
满秩分解(Full Rank Factorization) 将一个矩阵分解为两个较小矩阵的乘积，并且这两个矩阵的秩与原矩阵相同。满秩分解的目的是把矩阵表示为两个更简单矩阵的乘积，同时保持原矩阵的秩。 前置定理 任何非零矩阵都存在满秩分解 满秩分解可分为行满秩分解和列满秩分解 满秩分解不唯一 行满秩分解步骤 对矩阵AAA进行行变换，化为行最简形A^\hat AA^，即每一行的第一个非零元
数据结构笔记【2】
链式存储 线性表之单链表 将线性表的个元素分布在存储器的不同存储块，称为结点，通过地址或指针建立元素之间的联系。 结点分为data域和next域，next域是一个指针，指向aia_iai的直接后继ai+1a_{i+1}ai+1的所在结点。next为NULL时表明该元素为链表最后一个元素。 头结点：data不重要，专门用来标记第一个元素的结点地址 结点类型描述: 12345typedef s
数据结构笔记【1】
数据的三种结构 逻辑结构 包含： 集合 线性结构（一对一），如线性表、栈、队列 树形结构 一个对多个 图状结构 多个对多个 存储结构 顺序存储：按照逻辑顺序存放于连续空间 链式存储（重点）：放到存储区的不同位置，用地址（指针）方式建立逻辑上的联系 索引存储：建立附加的索引表（电话簿） 散列存储：依据数据元素的特殊字段（关键字key）计算元素的存放地址，然后按地址存放 线性表 线性表