1.BERT源码逐行解析
2.求超声波发生器的距离距离单片机源代码
3.深入浅出KNN算法(原理解析+代码实现)
4.opencv cv::distanceTransform()距离变换论文与源码
BERT源码逐行解析
解析BERT源码,关键在于理解Tensor的源码形状,这些我在注释中都做了标注,代码以来自huggingface的距离距离PyTorch版本为例。首先,源码BertConfig中的代码零度lep分销授权站源码参数,如bert-base-uncased,距离距离包含了word_embedding、源码position_embedding和token_type_embedding三部分,代码它们合成为BertEmbedding,距离距离形状为[batch_size,源码 seq_len, hidden_size],如( x x )。代码
Bert的距离距离基石是Multi-head-self-attention,这部分是源码理解BERT的核心。代码中对相对距离编码有详细注释,代码通过计算左右端点位置,形成一个[seq_len, seq_len]的相对位置矩阵。接着是BertSelfOutput,执行add和norm操作。asp源码在线加密
BertAttention则将Self-Attention和Self-Output结合起来。BertIntermediate部分,对应BERT模型中的一个FFN(前馈神经网络)部分,而BertOutput则相当直接。最后,BertLayer就是将这些组件组装成一个完整的层,BERT模型就是由多个这样的层叠加而成的。
求超声波发生器的单片机源代码
//设计:ch
//模块使用方法:一个控制口发一个US以上的高电平,就可以在接收口等待高电平输出.
//一有输出就可以开定时器计时,当此口变为低电平时就可以读定时器的值,此时就为此次测
//距的时间,方可算出距离.如此不断的周期测,就可以达到你移动测量的值了
//波特率(晶振M)
#include <reg.h>
#include <intrins.h> //调用 _nop_(); 延时函数
#define uchar unsigned char
#define uint unsigned int
sbit trigger=P2^0; //触发引脚
sbit rx=P2^1; //接收引脚
sbit key=P3^6; //按键
unsigned char key_scan(void);
uchar chaoshengbo(void);
void uart_init(void);
void uart(uchar distance);
void chaoshengbo_init(void);
uchar distance; //距离
void main()
{
uart_init(); //串口初始化
chaoshengbo_init(); //超声波初始化
uart('A') ; //串口发送'A'
while(1)
{
if (key_scan() == 1) //按键按下
{
distance = chaoshengbo(); //超声波测距
uart(distance); //串口发送距离 单位厘米
}
}
}
unsigned char key_scan(void) //按键查询
{
unsigned char on = 0,i;
while(1)
{
if(key==0) //判断是否按下
{
for(i=0;i<;i++); //软件延时
if(key==0) //再次判断是否按下
{
on = 1;
break; //跳出循环
}
}
}
while(key==0);
return 1;
}
void uart_init(void) //串口初始化,用的垂直菜单源码 vb是T1
{
TMOD=TMOD & 0x0f | 0x;
TH1=0Xfd; //波特率(晶振M)
TL1=0Xfd;
TR1=1;
REN=1;
SM0=0;
SM1=1;
}
void uart(uchar distance) //发送一个字节
{
SBUF = distance;
while(!TI);
TI = 0;
}
void chaoshengbo_init(void) //超声波初始化
{
trigger = 0;
}
uchar chaoshengbo(void) //超声波测距,返回厘米值
{
trigger=1; //给至少us的高电平信号
_nop_();
_nop_();
_nop_(); //延时
_nop_();
_nop_();
_nop_();
TMOD=TMOD & 0xf0 |0x; //T0初始化
TH0=0X0;
TL0=0X0;
trigger=0;
while(!rx); //等待上升沿
EA = 0; //关中断
TR0=1; //开启T0定时器
while(rx); //等待下降沿
TR0=0; //关闭T0定时器
EA = 1; //开中断
return (TH0*+TL0)*0./2; //计算距离 单位厘米
}
深入浅出KNN算法(原理解析+代码实现)
KNN算法,即K最邻近算法,是一种基于“相似性”进行分类的简单方法。它通过比较样本间的“距离”来决定其类别归属,与K-means聚类算法有所区别,前者是监督学习,后者是无监督学习。KNN的核心思想是“物以类聚,人以群分”,会员打卡源码php即样本的分类取决于与其最邻近的K个已知样本的类别倾向。
衡量距离是KNN的关键,常用的距离度量包括欧氏距离、明可夫斯基距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离和马氏距离。这些距离公式根据参数的不同,定义了不同类型的距离。KNN的拉圈圈99 源码决策过程是,新样本的类别由其与K个最邻近训练样本中类别分布最多的类别决定,但实际决策时,需要考虑距离的加权影响,即距离近的样本权重更大。
以下是一个简单的代码实现示例,假设我们有一个数据集(部分展示):
数据集(示例):
源码(简化版):
在这个代码片段中,会根据数据集中的距离计算出K个最近邻,然后根据加权原则确定新样本的类别。这段代码展示了KNN算法的具体应用过程。
opencv cv::distanceTransform()距离变换论文与源码
OpenCV的cv::distanceTransform()函数用于计算图像中所有点到最近‘0’点的距离,其应用广泛,例如在无人驾驶中,用于测量图像中最近障碍物的距离。它支持两种距离计算:L1和L2。当maskSize为DIST_MASK_PRECISE且distanceType为DIST_L2时,采用[]中的并行算法,借助TBB库。其他情况下,会使用[]算法。
简单来说,[]算法在年发表,而[]则更易于理解且适用于L2距离。距离变换定义了一个函数Df,它是输入函数f的欧氏距离变换,即对于每个点p,找到最近的q点,其距离加上f(q)值。
公式[公式]描述了经典的距离变换方法,它将每个网格位置与最近点P通过二值图像关联。在OpenCV的实现中,如/modules/imgproc/src/distransform.cpp的Line ,有一维和二维情况的处理方法。一维时,欧氏距离平方变换为[公式],二维则通过两次一维变换简化计算过程。
如果你对OpenCV的距离变换感兴趣,欢迎查看我的专栏并投稿,共同探讨OpenCV背后的原理和知识,共同进步。