未分类

RK3328

Posted on 2019年4月11日 by allenmo

http://www.t-firefly.com/doc/download/34.html

win10 激活180天

Posted on 2019年2月3日 by allenmo

您可以尝试以下方案检查您的系统激活状态：运行：slmgr.vbs -dlv 命令可以查询到Windows的激 […]

DIY一台光固化3D打印机

Posted on 2019年1月9日, updated on 2019年1月10日 by allenmo

http://www.3dprinter-diy.com/forum.php?mod=viewthread&a […]

Arduino 舵机控制

Posted on 2018年7月17日 by allenmo

https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/7825475 […]

Arduino 超声波测距 link

Posted on 2018年7月16日, updated on 2018年7月17日 by allenmo

https://blog.csdn.net/qq_31077649/article/details/72581 […]

Smart-Security-Camera

Posted on 2018年6月30日 by allenmo

https://www.hackster.io/hackershack/smart-security-came […]

使用Vim比较两个文件的内容

Posted on 2018年6月26日 by allenmo

1. 使用vim的比较模式打开两个文件： vim -d file1 file2 或 vimdiff file1 […]

frp内网穿透搭建

Posted on 2018年5月26日, updated on 2018年6月27日 by allenmo

官网下载frp: https://github.com/fatedier/frp/releases 找到对应的 […]

~/.bashrc

Posted on 2018年5月25日 by allenmo

1. vi ~/.bashrc alias grep=’grep –color=aut […]

owncloud 安装与配置

Posted on 2018年5月20日, updated on 2018年5月21日 by allenmo

https://doc.owncloud.org/server/latest/admin_manual/con […]

查看树莓派温度

Posted on 2018年2月16日, updated on 2018年2月16日 by allenmo

终端命令1：

pi@raspberrypi2:~ $ cat /sys/class/thermal/thermal_zone0/temp
39704

1 2	pi@raspberrypi2:~ $ cat /sys/class/thermal/thermal_zone0/temp 39704

终端命令2： [crayon- […]

MQTT协议 – 安全问题

Posted on 2018年2月7日, updated on 2018年2月14日 by allenmo

http://blog.csdn.net/seelye/article/details/72678421 &n […]

理解16593

Posted on 2018年1月25日, updated on 2018年1月25日 by allenmo

射频识别技术漫谈(23)——ISO15693的载波、调制与编码(潘春伟的博客): http://blog.si […]

13.56MHz RFID

Posted on 2018年1月16日, updated on 2018年1月16日 by allenmo

FM1702 13.56Mhz读卡器天线PCB设计 http://blog.csdn.net/chen2447 […]

8266

Posted on 2018年1月4日, updated on 2018年7月9日 by allenmo

文档中心：最新固件： http://wiki.ai-thinker.com/esp8266/sdk http […]

vba

Posted on 2017年12月21日 by allenmo

http://club.excelhome.net/forum.php?mod=viewthread& […]

Luat

Posted on 2017年12月19日, updated on 2017年12月19日 by allenmo

http://www.openluat.com/ http://wiki.openluat.com/

diego Robot !

Posted on 2017年8月23日 by allenmo

Lesson 26：Diego 1# —物体识别和定位

ROS(004: Understanding ROS Topics)

Posted on 2017年8月11日, updated on 2017年8月11日 by allenmo

$ roscore $ rosrun turtlesim turtlesim_node $ rosrun tu […]

The TensorFlow library wasn’t compiled to use SSE4.1 instructions

Posted on 2017年7月3日, updated on 2017年7月3日 by allenmo

import numpy as np
import tensorflow as tf

# Model parameters
W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32)
b = tf.Variable([-.3], dtype=tf.float32)
# Model input and output
x = tf.placeholder(tf.float32)
linear_model = W * x + b
y = tf.placeholder(tf.float32)
# loss
loss = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y)) # sum of the squares
# optimizer
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = optimizer.minimize(loss)
# training data
x_train = [1, 2, 3, 4]
y_train = [0, -1, -2, -3]
# training loop
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init) # reset values to wrong
for i in range(1000):
	sess.run(train, {x:x_train, y:y_train})

# evaluate training accuracy
curr_W, curr_b, curr_loss = sess.run([W, b, loss], {x:x_train, y:y_train})
print("W: %s b: %s loss: %s"%(curr_W, curr_b, curr_loss))

import numpy as np

import tensorflow as tf

# Model parameters

W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32)

b = tf.Variable([-.3], dtype=tf.float32)

# Model input and output

x = tf.placeholder(tf.float32)

linear_model = W * x + b

y = tf.placeholder(tf.float32)

# loss

loss = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y)) # sum of the squares

# optimizer

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)

train = optimizer.minimize(loss)

# training data

x_train = [1, 2, 3, 4]

y_train = [0, -1, -2, -3]

# training loop

init = tf.global_variables_initializer()

sess = tf.Session()

sess.run(init) # reset values to wrong

for i in range(1000):

sess.run(train, {x:x_train, y:y_train})

# evaluate training accuracy

curr_W, curr_b, curr_loss = sess.run([W, b, loss], {x:x_train, y:y_train})

print("W: %s b: %s loss: %s"%(curr_W, curr_b, curr_loss))

运行： [crayon-5cbd04ed09 […]