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脑波,又称之为脑电波,是人大脑发出的电波,非常的微弱,只能通过设备来检测. 人的脑波在不同状态下,会不同,因此可以通过脑波来量化分析人的精神状态. 科学家讲脑电波分为四种,以下为详细解释(摘自百度百科): 一.α脑波 α脑波,是当人们放松身心.沉思时的脑波.它以每秒钟8-12周波的频率运行着.当人们在做"白日梦"或遐思时,脑波就会呈现这种模式.这种模式下的人应该是处于放松式的清醒状态中. 二.β脑波 β脑波,是一种有意识的脑波,它以每秒钟12-25周波的频率运行着.当人们处于清醒.专心

本文为CoryXie原创译文,转载及有任何问题请联系cory.xie#gmail.com. 设备框架可以被分成三层: 最底层是总线接口层,传送和接收包. 中间层处理在总线接口和设备的各种端点之间路由数据.如同USB 2.0,端点时最终的数据消费者或提供者.它可以被想作是数据源或者目的.端点的特性在端点描述符中描述,例如,端点的传输类型,最大负载(MaxPacketSize),以及一次可以接收或者发送的包个数(Burst Size). 最上层是由串行总线设备提供的功能性,例如,鼠标或者视频摄像头接

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整体流程介绍: 我们从main函数走,在train函数中,首先new了一个network;然后初始化后开始训练,训练时设定设备和迭代的次数,训练完后关闭流程图. 下面看network这个类,这个类有许多方法,inference方法定义整个网络的结构,包括每一层的规格和连接的顺序.__init__方法是把权值和偏置初始化.其他两个方法一个是optimer,定义优化器,一个是sorfmax_loss定义损失函数. 程序最开始的两个函数read_and_decode和get_batch.一个是读取tf

目标检测通俗的来说是为了找到图像或者视频里的所有目标物体.在下面这张图中,两狗一猫的位置,包括它们所属的类(狗/猫),需要被正确的检测到. 所以和图像分类不同的地方在于,目标检测需要找到尽量多的目标物体,而且要准确的定位物体的位置,一般用矩形框来表示. 在接下来的章节里,我们先介绍一个流行的目标检测算法,SSD (Single-Shot MultiBox Object Detection). 友情提示:本章节特别长,千万不要在蹲坑的时候点开.本文中涉及MXNet 0.11最新的发布的gluon接

TensorBoard简介 TensorBoard是TensorFlow自带的一个强大的可视化工具,也是一个Web应用程序套件.TensorBoard目前支持7种可视化,Scalars,Images,Audio,Graphs,Distributions,Histograms和Embeddings.其中可视化的主要功能如下. (1)Scalars:展示训练过程中的准确率.损失值.权重/偏置的变化情况. (2)Images:展示训练过程中记录的图像. (3)Audio:展示训练过程中记录的音频. (

本文为CoryXie原创译文,转载及有任何问题请联系cory.xie#gmail.com. 附录A 符号编码   表A-1显示了对于数据字符字节到符号的编码. 表 A-2显示了对于特殊符号的编码. RD- 和 RD+是指以per-Lane为基准的符号序列的Running Disparity.   附录B     符号加扰(Symbol Scrambling)   B.1 数据加扰(Data Scrambling) 下面的子函数使用LFSR来对"inbyte" 中包含的8-bit值进行编

物联网技术已经火了很多年了,业界各大厂商都有各自成熟的解决方案.我们公司主要搞新能源汽车充电,充电桩就是物联网技术的最大应用,车联网.物联网.互联网三网合一.2017年的时候重点研究过Azure IoT技术架构和使用, Azure IoT 技术研究系列1-入门篇 随着业界技术的发展,近期又重新关注并研究了最新的Azure  IoT架构,现在将结合着.NET Core技术和Azure IoT 做一些物联网应用,将研究的成果分享给大家. 关于IoT的一些基本概念,重新梳理一下,分享给大家: IoT:

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注:本文内容来自:https://developer.android.com/training/wearables/apps/index.html 翻译水平有限,如有疏漏,欢迎批评指教. 译:山人 创建可穿戴设备应用 Creating Wearable Apps Wearable apps run directly on the device, giving you access to hardware such as sensors and the GPU. They are fundamen