PyTorch

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cs231n 90年代到2010年,最火的学习器是SVM Family。到了DL,由于SVM的限制,开始使用深度神经网络。来实现end-to-end的学习。 Rule-based system VS Representation learning Rule-based system:基于规则进行设计,和以前人工设计算法是一样的,比如基于图/树搜索。 Representation learning:表示学习是从数据进行traning。 New challenge - Limit of hand-designed feature. 人工设计的特征受到很多现在,有很多人想不到的特征提取方法 - SVM can not handle big data set well. - More and more application need to handle unstructured data. 以前都是关系型数据表,做特征降维PCA就OK了,现在很多都是无结构得数据,比如图像、文本和声音等等。 神经网络,最早的灵感来源于神经科学,现在用的深度学习来源于数学和工程学。 原子计算: 基于图的传播算法: CPU版本的的话,CUDA选择None

数据结构与算法

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参考资料: xx   线性结构 线性结构是一种有序数据项的集合。其中每个数据都有唯一的前驱和后继(第一个和最后一个可能存在例外)。 数组(Array) 数组是一种聚合数据类型,它是将具有相同类型的若干变量有序地组织在一起的集合,用的是连续的内存空间。 链表(Linked list) 相比于数组,链表的存储在物理上存在非连续性,宏观看起来像一条链一样,按一定的顺序存储元素。 单链表:头结点的HEAD 指针指向第一个存储单元,每一个存储单元(结点)既包含数据元素,也包含指向下一个元素存储单元的指针,单链表最后一个存储单元的指针指向NULL。 循环链表:与单链表不同之处在于,最后一个结点的指针不是指向NULL,而是指向第一个结点(和头结点的指向一样)。  双向链表:除了第一个结点和最后一个结点外,每个结点既包含该点的数据,也包含指向上一个结点和下一个结点的指针,也就是有两个指针。第一个结点没有头指针,最后一个结点没有尾指针。 双向循环链表:循环链表和双向链表二者结合起来,也就是说3中的最后一个结点的尾指针指向第一个结点(的数据),第一个结点的头指针指向最后一个结点。   栈(Stack) 栈是一种特殊的线性表,只能在一个表的一个固定端进行数据结点的插入和删除操作。先进后出,后进先出,可以想象一下叠起来的自助餐盘。 应用:浏览器的前进、倒退功能,编辑器/IDE中的撤销、取消撤销功能,程序代码中的函数调用、递归、四则运算等等都是基于堆栈这种数据结构来实现的(不太懂)。 抽象数据类型“栈”定义为如下的操作: Stack() 创建一个空栈,不包含任何数据项。 push(item) 将item加入栈顶,无返回值。 pop() 将栈顶元素移除,并返回,栈被修改。 peek() “窥视”栈顶的数据顶,返回栈顶的数据但不移除,栈不被修改。 isEmpty() 返回栈是否为空栈   Stack Operation Stack Contents Return Value s= Stack() [] Stack object s.isEmpty() [] True s.push(4) [4]…

python—OOP

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python是面向对象(每个对象包含标识、类型、值的信息)的,对象的本质就是:一个内存块,拥有特定的值,支持特定类型的相关操作 。变量:对象的引用。 Python 中“一切皆对象”, 所有的赋值操作都是“引用的赋值” 【OOP】(Object-oriented programming )面向对象编程将数据和操作数据相关的方法封装到对象中,组织代码和数据的方式更加接近人的思维,从而大大提高了编程的效率。 小甲鱼视频 简介 Tips操作: :获得一个对象的所有属性和方法,,它返回一个包含字符串的list; 常用的概念 【类】(class):用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。 【方法】:类中定义的函数。 【类变量】:类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。 【数据成员】:类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据。 【方法重写】:如果从父类继承的方法不能满足子类的需求,可以对其进行改写,这个过程叫方法的覆盖(override),也称为方法的重写。 【局部变量】:定义在方法中的变量,只作用于当前实例的类。 【实例变量】:在类的声明中,属性是用变量来表示的,这种变量就称为实例变量,实例变量就是一个用 self 修饰的变量。 【继承】:即一个派生类(derived class)继承基类(base class)的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如,有这样一个设计:一个Dog类型的对象派生自Animal类,这是模拟"是一个(is-a)"关系(例图,Dog是一个Animal)。 【实例化】:创建一个类的实例,类的具体对象。 【对象】:通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员(类变量和实例变量)和方法。   对象的进化 简单数据:比如30.4,20等等; 数组:将同类型的数据放到一起。比如:整数数组[20,30,40],浮点数数组[10.2, 11.3, 12.4],字符串数组:["aa", "bb", "cc"] 结构体:将不同类型的数据放到一起,是C 语言中的数据结构(labview中的簇Cluster,python中的tuple)。比如: struct resume{          int age;    …

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Small Signal Circuits 复习:先回顾一下之前的small signal model The Small Signal Circuit View: We can derive small circuit equivalent models for our devices, and thereby conduct small signal analysis directly on circuits. We can replace large signal models with small signal circuit models. KVL和KCL只是电路的不同表达方式而已,因为它们其实都表达了这个电路的拓扑结构。记住任何一个KVL等式都代表了一个回路,任意一个KCL表示节点的连接方式。 Foundations:  Small Signal Circuit Analysis:…

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Incremental analysis 工程师不是卖弄数学的人,而是搭建有用的系统的人,并且找到最简单、便利、便宜的方法。工程上的美学就是如何让事情变简单。当问题在数学方面很棘手的时候,我们就应该意识到我们是工程师,让我们找到更简单的方法并运用直觉。 如何解决上面信号的distortion的问题,即一个正弦信号,经过一个nonlinear device(其实也是一个transfer function)作用后,输出的是一个非正弦信号。答案就是【zen】(禅宗):你必须在一个院子里坐下,注视地上的一块小石头,你专注于它,直到地球上的其他一切都小时。好了,回到现实,就是你只关注transfer function上非常小的一段,这样在这非常小的一段内,可以近似认为是线性的,但是注意此时的线性是存在offset的。那么我们只需要做如下两个事情: boost,抬升电压的大小为\(V_D\),抬升后,LED两端的电压围绕\(V_D\)为中心,上下对称波动; shrink,即减少正弦波的振幅,也就是将正弦波的波峰和波谷压缩到正好对应于所选取的LED 特性曲线中那一小段线性区所对应的的最大电压和最小电压; 上述处理方法,人们常称之为incremental analysis/small signal method/small signal analysis。 输入:offset的部分用\(V_D\),小信号用\(v_d\)表示,总信号用\(v_D\)表示; 输出:offset的部分用\(I_D\),总信号用(i_d\)表示,总信号用\(i_D\)表示; 老师上课讲了"we saw the small signal graphically(曲线变直线)/mathematically(泰勒展开,一阶近似)/in circuit(LED等效为一个固定的电阻)",这里我们不赘述,参考本节PPT。 takeaway  要点     Dependent Sources and Amplifiers 复习: Nonlinear circuits — can use the node method; Small signal trick resulted in…

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  Ca-rich样品 365 LED激发 先OPO-420,再OPO-330; 先OPO-330,再OPO-420; 420 LED激发 先OPO-420,再OPO-330; 先OPO-330,再OPO-420; Sr-rich样品 365 LED激发 先OPO-420,再OPO-330; 先OPO-330,再OPO-420; 420 LED激发 先OPO-420,再OPO-330; 先OPO-330,再OPO-420; Ca-Sr-2%样品 365 LED激发 先OPO-420,再OPO-330; 先OPO-330,再OPO-420; 420 LED激发 先OPO-420,再OPO-330; 先OPO-330,再OPO-420; Ca-Sr-0.5%样品 365 LED激发 先OPO-420,再OPO-330; 先OPO-330,再OPO-420; 420 LED激发 先OPO-420,再OPO-330; 先OPO-330,再OPO-420;

Avantes_Labview

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xx 从官网Request the Windows Development Kit and DLL填写信息后,会收到邮件链接去下载对应的dll安装包; 安装之后LLB,可以将labview example中的llb转变为vi文件,参考Extract Files from a LabVIEW Library File (LLB); 我的都放在了D: Avantes_labview文件下下面;

数据采集卡

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  数据采集系统的四个部分: 原始信号 信号调理设备 数据采集设备 计算机(上位机) 注:有时候原始信号并非可以直接测量的电信号,这个时候就需要利用传感器将需要测量的物理信号转化为电信号。转化为电信号后,有的信号并不方便直接用来测量,所以这个时候需要信号调理设备,将信号进行放大、滤波等处理,方便更精确地测量。再用数据采集设备将模拟信号转换为数字信号,方便计算机进行处理;或将计算机编辑好的数字信号转换为模拟信号,并用数据采集设备输出。 需要用到的软硬件: NI DAQmx,安装好后,在labview的测量I/O新增加了该模块 USB6002 NI MAX,查看是否正确安装USB6002的驱动,是否正确连接和识别USB6002,总之NIMAX有三大功能: 识别和检测NI硬件 无需编程完成数据采集任务 创建数据采集任务,导入labview自动生成代码 USB6002的详细信息 通道数—差分:应该是类似RS485双绞线利用差分信号来传输数据,增强数据的抗干扰能力; 通道数—单端:就是普通的一条线传输信号,TTL电平或者RS232电平; 【ADC分辨率】(Analogue to Digital Converter resolution):指ADC能够分辨量化的最小信号的能力,用二进制位数表示。比如:一个10位的ADC,其所能分辨的最小量化电平为参考电平(满量程)的2的10次方分之一。即分辨率越高,就可以将满量程里的电平分出更多份数,得到的结果就越精确,得到的数字信号再用DAC转换回去后就越接近原来输入的模拟值。所以,对于给定的一个具体ADC器件,其分辨率值是固定的。 参考:ADC分辨率和精度的区别—知乎 【最大采样率】(Maximum sample rate (aggregate)):根据奈奎斯特采样定律,在进行模拟/数字信号的转换过程中,当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>2fmax),采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息,一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5~10倍,这样就可以较好地在时域还原信号。 接口的含义: AI—Analog Input AO—Analog Output DI—Digital Input DO—Digital Output 接好USB6002之后,可以在NI MAX—设备和接口—测试面板,此时也可以知道其有哪些功能,但是我的NI MAX只检测出数据采集卡,并没有测试面板这个选项。于是我选择用NI package manager修复了NI MAX相关的软件,再次启用NI MAX就能够正常测试数据采集卡了。 演示-1:AO-0输出 3…

群论—引言

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【代数运算】:虑由集合\(S\)的元素形成的有序元素对组成的集合:$$S\times S:=\{(a,b)\mid a,b\in S\}$$称\(S\times S\)是\(S\)与自身的笛卡尔积,那么从\(S\)到\(S\)映射称为\(S\)上的一个代数运算。 【代数系统】:现代数学的一个鲜明特征是研究具有代数运算的集合,称它们为代数系统。 【环】(ring):一个非空集合\(R\)如果定义了两种代数运算,一种叫做加法,另一种叫做乘法,并且满足\(6\)条运算法则: 加法: 交换律 结合律 有零元素(简称零元) 每个元素有负元素:于是可以用加法来定义减法运算\(a-b:=a+(-b)\) 乘法: 结合律 对于加法的分配律(乘法和加法的桥梁) 环的其他概念: 如果环\(R\)的乘法满足交换律,称其为交换环 如果环\(R\)中一个元素\(e\)满足\(ea=ae=a\),称该元素为该环的单位元 如果环中元素\(a\)来说,存在换中一个非零元素使得\(ac=0\)或\(ca=0\),那么称\(a\)是一个左(右)零因子,显然这里\(a=0\)肯定就是该环的零因子,说白了零因子就是可以将一个非零元通过乘法运算变为零元。 有单位元\(e(\neq0)\)的交换环\(R\)如果没有非零的零因子(即任意两个元素相乘不等于零),那么称\(R\)是一个整环,比如整数集\(\mathbb{Z}\) 环的例子: 整数集\(\mathbb{Z}\) 偶数集\(2\mathbb{Z}\) 实系数一元多项式组成的集合\(\mathbb{R}[x]\) 元素为实数的所有\(n\)阶矩阵组成的集合\(M_n(\mathbb{R})\) 整数集\(\mathbb{Z}\)可以根据星期几,即除以\(7\)的余数来建立一一对应关系\(\{\overline{0},\overline{1},\overline{2},\overline{3},\overline{4},\overline{5},\overline{6}\}\),于是可以实现对整数集的划分。比如星期日是被\(7\)整除的整数组成的子集,记作\(\overline{0}\)。整数\(a\)与\(b\)如果被\(7\)除余数相同,那么称\(a\)与\(b\)模\(7\)同余,记作\(a \equiv b(\bmod7).\overline{0},\overline{1},\cdots,\overline{6}\)都称为模\(7\)剩余类。由这个例子推广到:对于任一大于\(1\)的整数\(m\),若整数\(a\)与\(b\)被\(m\)除余数相同,则称\(a\)与\(b\)模\(m\)同余,记作\(a\equiv b(\bmod m)\)。对于\(i\in\{0,1,\cdots,m-1\}\),$$\bar{i}:=\{km+i\mid k\in\mathbb{Z}\}$$称为一个模\(m\)剩余类。所有模\(m\)剩余类(共\(m\)个)组成的集合\(\{\overline{0},\overline{1},\overline{2},\cdots,\overline{m-1}\}\)给出了整数集\(\mathbb{Z}\)的一个划分,记作\(\mathbb{Z}_m\)。在\(\mathbb{Z}_m\)中规定加法和乘法运算如下:$$\bar{a}+\bar{b}:=\overline{a+b},\quad\bar{a}\bar{b}:=\overline{ab}$$可以验证这些规定是合理的。容易验证\(\mathbb{Z}_m\)成为有单位元\(\overline{1}\)的交换环,称它【模\(\boldsymbol{m}\)剩余类环】。 对于\(\mathbb{Z}_8=\{\overline{0},\overline{1},\overline{2},\overline{3},\overline{4},\overline{5},\overline{6},\overline{7}\}\)的例子,显然\(\bar{2} \bar{4}=\bar{0}\),这类似线性代数两个不为零的矩阵乘积为零,因此\( (\mathbb{Z}_8\)不是整环。另外\(\overline{0}, \overline{2}, \overline{4}, \overline{6}\)都是\(\mathbb{Z}_8\)的零因子,剩下的\(\overline{3}, \overline{5}, \overline{7}\)都是\(\mathbb{Z}_8\)的可逆元。 证明:在有单位元的环\( R\)中,零因子一定不是可逆元。 引出【域】(field)的概念:\(\mathbb{Z}_7=\{\overline{0},\overline{1},\overline{2},\overline{3},\overline{4},\overline{5},\overline{6}\}\)是有单位元的交换环,且里面每一个非零元都可逆。有理数集\(  \mathbb{Q}\),实数集\(\mathbb{R}\),复数集\(\mathbb{C}\),都是有单位元\((e\neq 0)\)的交换环,且每个非零元都是可逆元,由此抽象出域的概念:设\(F\)是一个有单位元\(e(\neq 0)\) 的交换环,如果\(F\)中每一个非零元都是可逆元,那么称\(F\)是一个域。这里我们给出\(\mathbb{Z}_7\)的例子是为了说明域不仅仅有我们经常接触到的无限域(有理数/实数/复数),也可以是由几个元素组成的集合。 \(\mathbb{Z}_m\)…

Complex Variables With Applications

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参考资料: MIT-18.04-Jeremy Orloff COMPLEX ANALYSIS—A Visual and Interactive Introduction Complex Analysis_朱华星 应用数学二—林秀豪 Libretexts-Jeremy Orloff 数学物理方法,梁坤淼;数学物理方法,吴崇试;复变函数论方法,拉夫连季耶夫,沙巴特

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