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HC05蓝牙点亮LED
本文是对基于STM32的HC05蓝牙点灯实验，目的在于认识HC05蓝牙模块，学会配置HC05，知道怎么用蓝牙在手机上控制单片机并且传输数据，虽然本文只控制led，但是点灯就是基础，主要在于学习hc05蓝牙模块。 1.认识一下…
HC-05蓝牙模块AT指令 ERROR问题
AT模式指令识别貌似有些问题,但不知道什么原因导致的，返回正常值后，一切通信正常。
查了一些资料，觉得下面两个最靠谱。 1.引脚电平问题 2.需要3.3v接EN引脚 等到故障再次发生，尝试EN接3.3V，数据收发一切正常。 结论&…
关于两个HC05通讯的实际操作流程
市场上HC05模块有好几种，一般都是带有按键的。像下边这种（6只引脚的）（这个是从优信电子那搞过来的，他的模块的按键有点问题，不用摁照样能进入AT模式）
要使模块之间交互数据，必须要能…
蓝牙模块HC-05使用指南
概述
HC-05蓝牙模块是一种基于蓝牙协议的简单无线通信设备。该模块基于BC417单芯片蓝牙IC，符合蓝牙v2.0标准，支持UART和USB接口。
具有两种工作模式：命令响应工作模式和自动连接工作模式。
当模块处于命令响应工作模式（或者AT模…
hc05刷hid固件_Arduino使用HC05蓝牙模块与手机连接
Arduino使用HC05蓝牙模块与手机连接 一切都是最好的选择 首先是线路连接，一定不要接错了 Arduino 代码 #include // Pin10为RX，接HC05的TXD // Pin11为TX，接HC05的RXD SoftwareSerial BT(, ); char val; void setup() {Serial.begin(); Serial.println("BT is ready!&…
05、HC-05蓝牙通讯模块
文章目录 1、HC-05蓝牙通讯模块实物图2、HC-05蓝牙通讯模块引脚介绍3、HC-05蓝牙通讯模块电气特性参数4、HC-05蓝牙通讯模块原理图5、HC-05蓝牙通讯模块介绍6、模块自带STATE状态指示灯7、模块使用-AT指令集1、HC-05蓝牙通讯模块实物图 2、HC-05蓝牙通讯模块引脚介绍 序号名称说…
pytorch的backward
在学习的过程中遇见了一个问题，就是当使用backward()反向传播时传入参数的问题： net.zero_grad() #所有参数的梯度清零
output.backward(Variable(t.ones(1, 10))) #反向传播 这里的backward()中为什么需要传入参数Variable(t.ones(1, 10))呢？…
函数与gradient 参数详解)
pytorch中backward()函数与gradient 参数详解
矩阵乘法的例子1
以下例来说明backward中参数gradient的作用 注意在本文中表示矩阵乘法，*表示对应元素相乘
求A求偏导 试运行代码1
import torch# [1,2][2*3][1,3]
A torch.tensor([[1., 2.]], requires_gradTrue)
B torch.tensor([[10., 20., 30.], [100., 20…
Pytorch autograd.grad与autograd.backward详解
Pytorch autograd.grad与autograd.backward详解
引言
平时在写 Pytorch 训练脚本时，都是下面这种无脑按步骤走：
outputs model(inputs) # 模型前向推理
optimizer.zero_grad() # 清除累积梯度
loss.backward() # 模型反向求导
optimizer.step()…
函数介绍)
Pytorch系列：backward()函数介绍
点击这里了解反向传播算法
1. torch.Tensor.backward()
backward(gradientNone, retain_graphNone, create_graphFalse)(1)函数的作用
获取计算图中某个tensor的叶子节点的梯度（无法获取非叶子节点的梯度） 计算图：一个函数构成了一个计算图…
paddle 中的backward（）函数
对！ 你没有看错，就是这个：
paddle.autograd.backward(tensors, grad_tensorsNone, retain_graphFalse)
官方注解：
计算给定的 Tensors 的反向梯度。（问题1，它这个梯度是怎么计算的？ÿ…
所需参数的含义......)
python中backward函数_python中backward是什么意思_浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义......
正常来说backward( )函数是要传入参数的，一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义，但是没关系，生命在与折腾，咱们来折腾一下，嘿嘿。 对标量自动求导 首先，如果out.backward()中的out是一个标量的话(相当于一个神经网络有一个样本，这个样本有两个属性，神经网络有一个…
pytorch中tensor、backward一些总结
目录 说明TensorTensor的创建Tensor（张量）基本数据类型与常用属性Tensor的自动微分设置不可积分计算 pytorch 计算图backward一些细节 该文章解决问题如下：
对于tensor计算梯度，需设置requires_gradTrue为什么需要tensor.zero_gr…
Pytroch光流基础（forward_flow、backward_flow、遮挡掩码 occlusion mas、光流warp、forward-backward consistency check）
Reference：Opencv、UnFlow、RAFT、GMFlow、Back to Basics、AccFlow
本文仅讨论稠密光流（对图像中的每个像素点都计算光流），而不讨论那些基于特征点的稀疏光流（仅计算图像中特征点的光流）。如果想了解两者…
)
PyTorch：梯度计算之反向传播函数backward()
一、计算图
计算图，是一种用来描述计算的有向无环图。
我们假设一个计算过程，其中 X 1 \mathbf{X_1} X1、 W 1 \mathbf{W_1} W1、 W 2 \mathbf{W_2} W2、 Y \mathbf{Y} Y都是 N N N维向量。 X 2 W 1 X 1 \mathbf{X_2} \mathbf{W_1}\mathbf{X_…
Pytorch中的backward
原文：https://sherlockliao.github.io/2017/07/10/backward/
接触了PyTorch这么长的时间，也玩了很多PyTorch的骚操作，都特别简单直观地实现了，但是有一个网络训练过程中的操作之前一直没有仔细去考虑过，那就是loss.ba…
PyTorch backward原理
1，先看运行效果
第一部分
x torch.tensor([2., 1.], requires_gradTrue).view(1,2)print(x)
y torch.tensor([[1., 2.], [3., 4.]], requires_gradTrue)
print(y.shape)
z torch.mm(x, y)
print(f"z:{z}")print(*****************)
grad_tensor to…