代码天地

Scatter file

概念段（Section）：分为输入段（Input-Section）和输出段（Output Secti

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Scatter文件分析

转《http://blog.sina.com.cn/s/blog_875c3b2f0106nohz.

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转：在Keil中指定某个函数或变量存放的地址

转自《https://blog.csdn.net/olishutong/article/detail嵌入式

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MFC CString转ASCII字符串

参考博文《https://www.cnblogs.com/banluxinshou/p/908150C/C++

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STM32系列的USART硬件波特率自动检测

自动波特率检测（ABR）使接收设备能够接受来自各种以不同速率工作的发送设备的数据，无需事先建立数据速C/C++

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keil5中关于C99支持的问题

在KEIL5中创建新工程是未勾选C99Mode，那么出现了下面的问题如语句x0=round(fex)C/C++

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GRBL V1.1f源码中文注解--system篇

Grbl是一个用于控制机器的运动的免费的，开源的，高性能的软件，制造物体或使东西移动，并将直接在Ar

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CNN网络架构学习：Chapter-1-LetNet(附代码tensorflow)

卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从9网络

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CNN学习-全连接（fc）

全连接层的推导全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全

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CNN网络架构学习：Chapter-2-AlexNet(附代码tensorflow)

2012年，Hinton的学生Alex提出了CNN模型AlexNet，AlexNet可以算是LeNe网络

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CNN学习-Dropput

1. Dropout简介1.1 Dropout出现的原因在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训网络

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Object Detection网络框架学习:Chapter1-物体检测概念

在进行R-cnn的介绍之前，先简单的介绍一下物体检测相关的基础知识：物体检测在传统视觉领域，物体检测

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CNN网络架构学习：Chapter-3-VGGNet(附代码tensorflow)

VGG-Nets是由牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google网络

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Object Detection网络框架学习:R-CNN

R-CNNR-CNN的全称是Region-CNN，是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法。R-

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CNN学习-CNN图像尺寸输入限制问题

通过CNN组成（卷积层和全连接层）进行分析。（1）卷积层卷积层对于图像是没有尺寸限制要求的。输入人工智能

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CNN网络架构学习：Chapter-4-GoogleNet(附代码tensorflow)

GoogLeNet在2014的ImageNet分类任务上击败了VGG-Nets以较大的优势获得冠军。

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Object Detection网络框架学习:SPPNet

SPPNetSPP-Net是一种可以不用考虑图像大小，输出图像固定长度网络结构，并且可以做到在图像变

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CNN网络架构学习：Chapter-5-ResNet(附代码tensorflow)

ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等人网络

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CNN网络架构学习：Chapter-6-DenseNet(附代码tensorflow)

CVPR2017年的Best Paper, DenseNet脱离了加深网络层数(ResNet)和加宽

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Object Detection网络框架学习:Fast-RCNN

2014年R-CNN横空出世，首次将卷积神经网络带入目标检测领域。受SPPnet启发，rbg在15年网络

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