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batch normalization 和 layer normalization 在RNN(LSTM、GRU)上的TensorFlow实现

于 2020-12-06 发布
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batch normalization 和 layer normalization 在RNN(LSTM、GRU)上的TensorFlow实现;运行无误,示例为mnist手写体识别

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  • STM32F103+W5500做的web服务
    初始IP地址是192.168.1.111,通过对PB7的操作来实现缺省值和flash之间的切换,设置好的参数写入flash,w5500接的是SPI2,单片机是stm32f103c8t6。第一个网页没有任何修改权限,只有输入登录密码(初始密码:123456 或者万能密码:765997)进入修改页面,可以修改参数,包括登录密码都可以修改。浏览器用的是IE,程序编译会有20个warning,请忽略,不是语法错误,不影响任何使用。
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    本次课题描述:(1) 有一个两层的停车场, 每层有6个车位, 当第一层车停满后才允许使用第二层. (停车场可用一个二维数组实现, 每个数组元素存放一个车牌号 ) 每辆车的信息包括车牌号、 层号、 车位号、停车时间共4项, 其中停车时间按分钟计算 。(2) 假设停车场初始状态为第一层已经停有4辆车, 其车位号依次为1—4 , 停车时间依次为20, 15, 10 , 5 . 即先将这四辆车的信息存入文件”car.txt”中( 数组的对应元素也要进行赋值 ) 。 停车操作:当一辆车进入停车场时, 先输入其车牌号, 再为它分配一个层号和一个车位号, 停车时间设为5 , 最后将新停入的汽车
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    2020-06-29下载
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