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如何看待SMT贴片检验的标准呢？

SMT贴片检验这一步骤，可以规范SMT加工的工艺质量要求，以确保产品品质符合要求。下面高拓电子带大家一起来看看SMT贴片检验有哪些标准？...一、SMT贴片锡膏工艺1、PCB板上印刷的喷锡的位置与焊盘居中，无明显的偏移，不可影响SMT元器件的粘贴与上锡效果。2、PCB板上印刷喷锡量适中，不能完整的覆盖焊盘，少锡、漏刷。...4、印刷红胶量过多，从元件体侧下面渗出的胶的宽度大于元件体宽的二分之一。三、SMT贴片工艺1、SMT元器件贴装需整齐、正中，无偏移、歪斜。2、SMT元器件贴装位置的元器件型号规格应正确，元器件应反面。...元器件贴反（不允许元件有区别的相对称的两个面互换位置，如：有丝印标识的面与无丝印标识的面上下颠倒面），功能无法实现。3、有极性要求的贴片元器件贴装需按正确的极性标示加工。...5、多引脚器件或相邻元件焊盘上应无残留的锡珠、锡渣。以上就是高拓电子带来的关于SMT贴片检验标准的全部内容。

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    卷积神经网络源码——最终输出部分的理解

    针对matlab版本的卷积神经网络的最终分类器（输出部分)的理解： 　　部分代码： '''cnnff''' net.fv = []; % 把最后一层得到的特征map拉成一条向量，...feedforward into output perceptrons if strcmp(net.layers{n}.objective, 'sigm') % 计算网络的最终输出值...= max(X) returns the indices of the maximum values in vector I [~, h] = max(net.o); % 找到最大的输出对应的标签...[~, a] = max(y); % 找到最大的期望输出对应的索引 bad = find(h ~= a); % 找到他们不相同的个数，也就是错误的次数 er = numel...(bad) / size(y, 2); 　　拿MNIST手写体的十种分类来举例, 单纯的提取出CNN输出特征向量的最大值在向量里的位置，位置对应于10个数字0~9 　　如向量L1=[0 0.9 0.1

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    如何用 Keras 为序列预测问题开发复杂的编解码循环神经网络?

    摘要： 编解码模型提供了一种使用循环神经网络来解决诸如机器翻译这样的序列预测问题的模式。...该示例为用户开发自己的编解码LSTM模型提供了基础。 在本教程中，你将学会如何用Keras为序列预测问题开发复杂的编解码循环神经网络，包括： 如何在Keras中为序列预测定义一个复杂的编解码模型。...如何定义一个可用于评估编解码LSTM模型的可伸缩序列预测问题。 如何在Keras中应用编解码LSTM模型来解决可伸缩的整数序列预测问题。...这篇文章对搭建环境有一定的帮助： 如何用Anaconda设置机器学习和深度学习Python环境 Keras中的编解码模型 编解码模型是针对序列预测问题组织循环神经网络的一种方法。...总结 在本教程中，你学会了如何用Keras为序列预测问题开发复杂的编解码循环神经网络，具体一点说，包括以下几个方面： 如何在Keras中为序列预测定义一个复杂的编解码模型。

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    深度学习与神经网络:基于自建手写字体数据集上的模型测试

    在上一篇文章中,我们使用mnist数据集去做了一个识别的小型神经网络,在今天的这篇文章里,我们将要通过使用自建数据集去检验上一篇文章的模型,从而真正的可以去应用神经网络....,但是没有用上,这样很不好.而现在我们给我们的模型加上”断点续训”的功能....就这样,加上上述的代码后,我们就可以实现”断点续训”功能. 说回正题:那我们如何输入真实图片去输出预测结果?...,对符合神经网络模型要求的图片进行输入,输出预测值....这里使用的是滑动平均去减少误差.最后载入我们保存的模型.最后计算求得输出 y，y 的最大值所对应的列表索引号就是预测结果。 最后我们来测试一下: 这里我自己用画板截图了几张图片进行测试: ? ?

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    一文带你了解神经网络是如何学习预测的

    1、GPT与神经网络的关系 GPT想必大家已经耳熟能详，当我们与它进行对话时，通常只需要关注自己问出的问题（输入）以及GPT给出的答案（输出），对于输出内容是如何产生的，我们一无所知，它就像一个神秘的黑盒子...3、神经网络是如何计算的 现在，我们已经知道了什么是神经网络以及它的基本结构，那么神经网络中的神经元是如何对输入数据进行计算的呢？ 在此之前，我们要解决一个问题：数据是如何输入到神经网络中的？...至此我们已经知道了数据以怎样的形式输入到神经网络中，那么神经网络是如何根据这些数据进行训练的呢？...神经网络是如何进行预测的 首先明确模型训练和预测的区别：训练是指通过使用已知的数据集来调整模型的参数，使其能够学习到输入和输出之间的关系；预测是指使用训练好的模型来对新的输入数据进行预测。...神经网络是如何进行学习的 得到预测结果后，神经网络会通过损失函数判断预测结果是否准确，如果不够准确，神经网络会进行自我调整，这就是学习的过程。 损失函数用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的误差。

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    实现函数的输入输出参数的强类型检验

    特别是，如果我们开发接口给别人使用的时候，如果没有强类型的校验，别人就不能清晰的知道输入输出的数据结构是什么，报错的时候也比较难定位问题，因此在有些场景下，需要对函数输入输出进行强类型约束。...: {e} 期望的输出类型: {params['return']}, 实际的输出类型: {type(res)}") return res return wrap_fun 对应的业务代码也需要做一些简单的修改...注意如果多传了参数，这是不会报错的，需要在包装器中使用代码进行判断； 使用“get_annotations”获取目标函数的输入输出参数的类型信息； 输出参数：这个的校验比较特别，试了好几种方法，最后觉得这样式最好的...输出参数校验的时候，没有参考FastAPI使用一个“response_model”之类的包装器参数，而是使用更加直接的方式。...说明：因为我们的场景下，输入输出都需要是普通的数据，并没有将输入输出转成强类型数据，外部在调用时（通过HTTP接口）还是普通的输入输出。

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    C＋实现神经网络之四—神经网络的预测和输入输出的解析

    在上一篇的结尾提到了神经网络的预测函数predict()，说道predict调用了forward函数并进行了输出的解析，输出我们看起来比较方便的值。...神经网络的预测函数predict() 函数和函数的区别相信很容易从名字看出来，那就是输入一个样本得到一个输出和输出一组样本得到一组输出的区别，显然应该是循环调用实现的。...前向传播得到最后一层输出层layerout，然后从layerout中提取最大值的位置，最后输出位置的y坐标。...代码中是调用opencv的函数来寻找矩阵中最大值的位置。 输入的组织方式和读取方法 既然说到了输出的组织方式，那就顺便也提一下输入的组织方式。生成神经网络的时候，每一层都是用一个单列矩阵来表示的。...下一篇将会讲模型的save和load，然后就可以实际开始进行例子的训练了。等不及的小伙伴可以直接去github下载完整的程序开始跑了。 源码链接 回复“神经网络”获取神经网络源码的Github链接。

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    深度学习与神经网络:基于自建手写字体数据集上的模型测试

    在上一篇文章中,我们使用mnist数据集去做了一个识别的小型神经网络,在今天的这篇文章里,我们将要通过使用自建数据集去检验上一篇文章的模型,从而真正的可以去应用神经网络....,但是没有用上,这样很不好.而现在我们给我们的模型加上”断点续训”的功能....就这样,加上上述的代码后,我们就可以实现”断点续训”功能. 说回正题:那我们如何输入真实图片去输出预测结果?...= restore_modle(testPicArr),对符合神经网络模型要求的图片进行输入,输出预测值....restore_modle() 屏幕快照 2018-05-15 下午4.39.51.png 这里使用的是滑动平均去减少误差.最后载入我们保存的模型.最后计算求得输出 y，y 的最大值所对应的列表索引号就是预测结果

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    ICML2020 | 神经网络的图结构如何影响其预测性能?

    在本文中，作者系统地研究了神经网络的图结构如何影响其预测性能，并提出了一种新的基于图的神经网络表示方法称为“关系图”。 1 背景 神经网络通常被表示为神经元之间的连接图。...尽管已被广泛使用，但目前对神经网络的图结构与其预测性能之间的关系几乎没有系统的理解。建立这样的关系在科学上和实践上都很重要，因为它对设计更高效、更准确的结构产生直接影响。...它还将为执行神经网络的新硬件结构的设计提供参考。理解构成神经网络基础的图结构也将推进深度学习的科学发展。然而建立网络结构和其准确性的关系并不容易，因为尚不清楚如何将神经网络映射到图(反之亦然)。...自然的选择是使用计算图表示，但它有很多限制：(1)缺乏通用性 (2)与生物学/神经科学脱节。 基于此，作者系统地研究了神经网络的图结构与其预测性能之间的关系。...该成果对设计神经网络架构，推进深度学习的科学以及提高对神经网络的总体理解具有启示意义。 ? 图1 作者的方法概述 2 模型 为了研究神经网络的图结构与其预测性能之间的关系，需设计和探索关系图空间。

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    神经网络和深度学习（三） ——浅层神经网络的表示与输出

    神经网络和深度学习（三）——浅层神经网络的表示与输出 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、神经网络的表示 神经网络，实质上是一些输入，经过多层神经元的处理，得到想要的输出。...这里的输出，即预测的结果。 现在以logistic回归作为实例，单个神经元，实际上完成了logistic的z=wTx+b的计算以及a=1/(1+e-z)这两步的计算。...对于多层神经网络，实际上是将上一层的输出，作为下一层的输入（即作为z=wTx+b中的x），带入进行计算的。 ?...二、神经网络的输出 现在将一个神经元放大，可以看到上面说的内容，将z和a的计算合并在一个神经元中进行。 ?...三、小结 本文讨论了神经网络的表示和输出，可以看到对于单次logistic回归，在神经网络中是用一个神经元来计算的。而神经网络中有多个神经元，而且有多个层级，这样保证了计算结果的正确率。

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    Caffe学习笔记(七)：使用训练好的model做预测(mnist)

    Python版本： Python2.7 运行平台： Ubuntu14.04 一、前言     在之前的笔记中，已经生成了训练好的mnist.cafffemodel，接下来我们就可以利用这个model做预测了...1； input_dim:28 图像的长度，可以通过网络配置文件中的数据层中的crop_size来获取； input_dim:28 图像的宽度，可以通过网络配置文件中的数据层中的crop_size来获取...: "xavier" } } } layer { name: "prob" type: "Softmax" bottom: "score" top: "prob" } 三、预测...    运行上述代码，就可在my-caffe-project/mnist目录下生成deploy.prototxt文件，生成的deploy.prototxt文件即可用于使用训练好的模型做预测，如下图所示...现在就可以使用deploy.prototxt和mnist_iter_9380.caffemodel做预测了，编写代码如下： # -*- coding: UTF-8 -*- import caffe

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    深入LSTM神经网络的时间序列预测

    RNN（循环神经网络）是一种节点定向连接成环的人工神经网络。...不同于前馈神经网络，RNN 可以利用内部的记忆来处理任意时序的输入序列，即不仅学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息，所以在做语音识别、语言翻译等等有很大的优势。...1 RNN神经网络底层逻辑介绍 （注：下面涉及的所有模型解释图来源于百度图片） 1.1 输入层、隐藏层和输出层 ▲ 图1 从上图 1，假设 是序列中第 个批量输入（这里的 是样本个数，...PS：也许初学者看到这么多符号会比较头疼，但逻辑是从简到复杂的，RNN 彻底理解有助于理解后面的深入模型。这里本人也省略了很多细节，大体模型框架就是如此，对于理解模型如何工作已经完全够了。...而消除自相关性的办法就是进行差分运算，也就是我们可以将当前时刻与前一时刻的差值作为我们的回归目标。 而且从之前文章做的白噪声检验也发现，该序列确实存在很强的自相关性！如下图 5 所示。

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    如何将训练好的Python模型给JavaScript使用？

    但是，我想在想让他放在浏览器上可能实际使用，那么要如何让Tensorflow模型转换成web格式的呢？接下来将从实践的角度详细介绍一下部署方法！...(命令参数和选项带--为选项)converter转换指令后面主要携带四个参数，分别是输入模型的格式，输出模型的格式，输入模型的路径，输出模型的路径，更多帮助信息可以通过以下命令查看，另附命令分解图。...--output_format输出模型的格式, 分别有tfjs_graph_model (tensorflow.js图模型，保存后的web模型没有了再训练能力，适合SavedModel输入格式转换)，tfjs_layers_model...2.4. output_path输出文件的保存路径。2.5....--output_node_names输出节点的名字，每个名字用逗号分离。

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    深入LSTM神经网络的时间序列预测

    ©作者 | 冯太涛 单位 | 上海理工大学 研究方向 | 概率论与数理统计 前言 RNN（循环神经网络）是一种节点定向连接成环的人工神经网络。...不同于前馈神经网络，RNN 可以利用内部的记忆来处理任意时序的输入序列，即不仅学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息，所以在做语音识别、语言翻译等等有很大的优势。...1 RNN神经网络底层逻辑介绍 （注：下面涉及的所有模型解释图来源于百度图片） 1.1 输入层、隐藏层和输出层 ▲ 图1 从上图 1，假设 是序列中第 个批量输入（这里的 是样本个数，...PS：也许初学者看到这么多符号会比较头疼，但逻辑是从简到复杂的，RNN 彻底理解有助于理解后面的深入模型。这里本人也省略了很多细节，大体模型框架就是如此，对于理解模型如何工作已经完全够了。...而消除自相关性的办法就是进行差分运算，也就是我们可以将当前时刻与前一时刻的差值作为我们的回归目标。 而且从之前文章做的白噪声检验也发现，该序列确实存在很强的自相关性！如下图 5 所示。

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    如何输出图片的原始比率

    背景 一些网站特别是以内容呈现为主的，经常会有图片的显示。一方面图片要懒加载，另一方面要设置图片占位以避免页面抖动。 懒加载的这篇文章先不说，先说下图片占位中，保持图片原始宽高百分比的问题。...图片原始宽高百分比，在英文里有个专有名词，Intrinsic ratio，在Google搜这个会出来很多文章的。...demo jsbin.com/copogub/edi… HTML 首先设定页面上图片的原始高度宽度是已知的，自然百分比也是已知的了 里面的$ratio为服务端渲染的变量，一般的4x3比率：75%,16x9...其中padding-top是控制百分比的关键，padding-top的百分比又是相对于宽度的，具体解释文章看这里 然后里面的图片用绝对定位来撑开 .main { display: inline-block...; /* 注意这里设置的是max-width，而不是width，以兼容小图片 */ width: 200px; .intrinsic { position: relative;

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    如何更好的输出应用日志

    日志作为应用故障排查的一个重要利器，是应用开发中的重要一环。但是日志如何打印、打印那些信息却没有一个非常好的规范，本文根据自己多年开发经验，总结出一些日志打印的好的实践。...好的日志用一句话来说就是在正确的位置输出有用的信息。...，方便开发过程中定位问题 INFO 对于现网定位问题比较有用的信息，但又不会输出过多信息，如请求、响应信息 WARNING 不会对服务运行造成影响的，但是又不符合预期的，如请求参数检验不通过，触发限频等...当然只有这些信息还是不够的，应该将输出日志时的上写文也输出到日志中才能方便后续问题的定位。...图片 图片 2.3、常见日志输出位置及内容 下表中总结了一些常见的打印日志的位置、消息内容及应该记录的消息内容。

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    如何科学预测后代的身高

    身高是可以预测的吗？ 是的，可以。 你以为是父亲和母亲的身高平均值？那为何儿子比女儿身高要高？要理解这个问题，就要懂得如何计算。下面介绍一下计算的方法。...身高的遗传因素 我们知道身高的影响因素简单分为： 身高 = 遗传 + 环境 换为数量遗传学的公式： P = G + E 我们知道，身高受遗传的影响，也受环境的影响，那么多大程度上受遗传的影响呢？...在第5章到第7章，我们将看到，费歇尔如何能够将高尔顿向平均值回归的思想纳入统计模型，而这种模型现在支配着经济学、医学研究和工程学的很多内容。...如果成千上万的亲子身高数据，我们就可以观测到回归的现象，就是高尔顿所观测到的高的父母，后代会低于父母的平均值，低的父母，会高于父母的平均值。...听天命，是遗传的部分已经可以预测出来了，用上面的公式就可以。

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