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中的代码卡哇伊app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。阅读QT源码 跳转
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，用的劵包分销源码是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”，云彩店源码购买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web组态源码插件决策过程是，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。
