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C语言、嵌入式重点知识：回调函数

我们这篇笔记要分享的是回调函数，下面进入重点内容： 回调函数法 VS 常规法 我们上篇笔记中有一个打印输出链表数据的函数： ?...知识点：变量指针指向的是一块数据，指针指向不同的变量，则取到的是不同的数据；函数指针指向的是一段代码（即函数），指针指向不同的函数，则具有不同的行为。...用回调函数法是不是很巧妙？ 此处，我们用到了typedef来“封装”一个打印链表数据的函数指针类型，这可能会刷新了初学者对于typedef关键字的认识。...回调函数的例子 上面分析了那么多，可能很多朋友会觉得回调函数太麻烦了，没必要用。但是现实是，回调函数在我们的C编程、嵌入式编程中用得很广泛。...这是个中断实验，产生中断会回调我们的回调函数，所以可以在在我们的回调函数里做一些产生中断后需要做的操作。 比如我们在这个中断回调里打印一串字符串。每当中断来时，就会打印该字符串： ?

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Deep learning with Python 学习笔记（9）

它可以访问关于模型状态与性能的所有可用数据，还可以采取行动：中断训练、保存模型、加载一组不同的权重或改变模型的状态 回调函数的一些用法示例如下所示 模型检查点（model checkpointing）：...比如，这个回调函数可以在刚开始过拟合的时候就中断训练，从而避免用更少的轮次重新训练模型。...你可以传入任意个数的回调函数 # EarlyStopping: 1. 如果不再改善，就中断训练 2. 监控模型的验证精度 3....此外，回调函数还可以访问下列属性 self.model：调用回调函数的模型实例 self.validation_data：传入 fit 作为验证数据的值 自定义回调函数的简单示例，它可以在每轮结束后将模型每层的激活保存到硬盘...如果各个模型的偏差在不同方向上，那么这些偏差会彼此抵消，集成结果会更加稳定、更加准确 因此，集成的模型应该尽可能好，同时尽可能不同。这通常意味着使用非常不同的架构，甚至使用不同类型的机器学习方法。

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Tensorflow 回调快速入门

verbose：0：不打印任何内容，1：显示进度条，2：仅打印时期号 mode ： “auto” – 尝试从给定的指标中自动检测行为 “min” – 如果指标停止下降，则停止训练 “max” – 如果指标停止增加则停止训练...通常，随着模型接近损失最小值（最佳拟合），我们逐渐开始降低学习率以获得更好的收敛性。 让我们看一个简单的例子，我们希望每 3 个 epoch 将学习率降低 5%。...我们使用这个回调来以不同的频率保存我们的模型。...histogram_freq：计算直方图和梯度图的时期频率 write_graph：我们是否需要在Tensorboard中显示和可视化图形 编写自己的回调 除了内置的回调之外，我们还可以为不同的目的定义和使用我们自己的回调...on_train_begin：模型开始训练时调用 on_train_end：模型训练完成时调用 结论 这些是一些常用和最流行的回调。

1.3K10

Tina_Linux_功耗管理_开发指南

内核主要唤醒流程： 1、检测到唤醒中断后开始平台唤醒，从平台休眠回调（suspend_ops->enter）中退出，并使能休眠时关闭的时钟，电源； 2、调用syscore唤醒回调，恢复系统服务； 3、使能全局中断...在整个休眠流程中，调用回调函数的顺序，如下图所示： 图3-3: 休眠唤醒回调顺序 在本文中，无特殊说明，有如下约定： 绿色和蓝色方框部分：称为设备休眠唤醒回调，由设备驱动注册；每个驱动可注册一份或留空不注册...2，休眠过程中，系统会比较save_cnt（进入休眠时的cnt 值）和cnt （当前系统的cnt 值）是否相同，且检测inpr 是不是0，若cnt 发生变化或inpr 不为0，则内核会终止休眠。...在休眠唤醒流程中，会影响到唤醒早期部分 日志的打印。 该节点默认值由内核参数确定，一般为N，即不使能早期打印。将其设置为Y 后，会多打印syscore_ops 调用信息。...使能该节点后，会休眠唤醒过程中打印各个设备休眠唤醒回调的调用顺序及返回值，通过这些打印信息，可以判断出是哪个设备休眠唤醒回调出了问题，方便调 试。

2K81

药物 3D 打印新突破：圣地亚哥大学用机器学习筛选喷墨打印生物墨水，准确率高达 97.22%

判定系数越高，说明对观测数据的拟合程度越好，反之判定系数越小，拟合程度越差。 * MAE: 平均绝对误差，又称平均绝对离差，表示预测值和观测值之间绝对误差的平均值，因而可以准确反映实际预测误差的大小。...超参数调优 可打印墨水虽然可喷射，但也可能会产生卫星液滴，这种形状会导致印刷不准确，是评估墨水质量的重要指标。...通常情况下，超参数的值对于模型性能和泛化能力有很大的影响。超参数调优（或超参数优化）是通过一定方法，自动寻找最优参数组合的过程。...这里他们也强调，kappa 系数考虑了偶然得出正确预测的可能性，所以数据集 (数据集中大部分为可打印配方，不可打印配方占比极小) 会相对不均衡，不过即便如此，模型获得的分数和准确率表明预测是可靠的。...图 3：训练 RF 和 ANN 模型数据集中测量药物剂量图 综上，机器学习模型能够预测可打印墨水的可打印性、打印质量，同时还能够预测药物剂量，其中，不同算法和特征集还能对预测结果产生不同影响。

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Javascript中的异步编程

所以，Javascript采用了事件注册的方式来处理这个问题。在程序编写时，可以给用户点击“取消”按钮和“确认”按钮注册不同的回调函数，这样当用户点击不同的按钮时，不同的回调函数会被执行。...本文从回调函数开始，介绍了Promise、async/await几种Javascript主要的异步编程方式。...异步编程和回调函数 无论是Ajax请求，还是事件处理，Javascript都是通过回调函数来完成的。谈及异步编程和回调函数，可以回想一下操作系统中的中断及中断处理程序。...由于CPU的速度比外设快出许多，为了提高CPU的处理效率，计算机系统引入了中断的概念，外设在读写数据的时候，CPU可以忙别的事情，等到外设读写完数据后，会给CPU发一个中断信号，CPU就可以来执行已经注册好的...Javascript中的回调函数和中断处理程序都是类似的原理。

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【STM32H7教程】第30章 STM32H7的USART应用之八个串口FIFO实现

串口7和SPI3共用，串口8和RGB硬件接口共用。串口功能可以分配到不同的GPIO。...第2阶段，串口中断服务程序：   接收中断是一直开启的。   做了发送空中断和发送完成中断的消息处理。   第3阶段，串口数据的收发：   串口发送函数会开启发送空中断。  ...); /* 发送完毕的回调函数指针（主要用于RS485将发送模式切换为接收模式） */ void (*ReciveNew)(uint8_t _byte); /* 串口收到数据的回调函数指针...每个串口有两个FIFO缓冲区，每个FIFO对应一个写指针和一个读指针。这个结构中还有三个回调函数。回调函数就是一个通过函数指针调用的函数。...检测到发送缓冲区空后，会从TX_FIFO中取下一个数据并发送。

2.7K50

一个案例掌握深度学习

本文内容主要包括： 数据处理和异步数据读取 网络结构设计及背后思想 损失函数介绍及使用方式 模型优化算法介绍和选择 分布式训练方法及实践 模型训练调试与优化 训练中断后恢复训练 涵盖了深度学习的数据处理...以本地读取的mnist数据集为例，会涉及代码实现以下几个方面： 从文件中读取到数据； 划分数据集为训练集，验证集； 构建数据读取器（data_loader） ?...图：损失函数代码实现 第四节：优化算法与学习率 神经网络所拟合的函数是高度非凸函数，理想的训练目标是，优化这类函数，达到函数最小值点或接近最小值的极小值点。...当学习率最优时，模型的有效容量最大。学习率设置和当前深度学习任务有关，合适的学习率往往需要调参经验和大量的实验，总结来说，学习率选取需要注意以下两点： 学习率不是越小越好。...如果训练一个模型需要花费几天的训练时间，中断后从初始状态重新训练是不可接受的。 不过飞桨等工具支持从上一次保存状态继续训练，只要我们随时保存训练过程中的模型状态，就不用从初始状态重新训练。

58630

一次弄懂Event Loop（彻底解决此类面试问题）

栈是一种数据结构，它按照后进先出的原则存储数据，先进入的数据被压入栈底，最后的数据在栈顶，需要读数据的时候从栈顶开始弹出数据。 栈是只能在某一端插入和删除的特殊线性表。 ?...然后先执行打印promise1,此时then的回调函数返回undefinde，此时又有then的链式调用，又放入微任务队列中，再次打印promise2。...当然设定了 timer 的话且 poll 队列为空，则会判断是否有 timer 超时，如果有的话会回到 timer 阶段执行回调。 check 此阶段允许人员在poll阶段完成后立即执行回调。...setImmediate() 的setTimeout()的区别 setImmediate和setTimeout()是相似的，但根据它们被调用的时间以不同的方式表现。...主要原因是在I/O阶段读取文件后，事件循环会先进入poll阶段，发现有setImmediate需要执行，会立即进入check阶段执行setImmediate的回调。

52710

STM32数据的搬运工DMA

，向不同DMA的不同通道发送请求，如图 24.1.2 和图 24.1.3 所示。...每个标志会产生对应的中断信号，开发者可以通过这3个标志做对应程序处理。...DMA1通道1；  21~25行：DMA初始化； 27~29行：注册传输完成和传输错误的回调函数； 32行：配置DMA1通道1的中断优先级； 33行：使能DMA1通道1的中断； 启动DMA传输 初始化完成后...； DstAddress：数据要传输的目标地址； DataLength：传输的数据长度； 实现回调函数 DMA传输完成或者传输过程中发生错误，将回调前面注册的回调函数，这里实现回调函数的处理内容，如代码段...，逐个对比源数据和目标数据是否一致，并打印结果； 41~44行：检测到传输错误标志，打印错误结果； 24.4 实验效果 本实验对应配套资料的“5_程序源码\16_搬运工—DMA \”。

74221

TensorFlow | 自己动手写深度学习模型之全连接神经网络

，可以在训练意外中断之后再次运行时接着中断之前的状态继续训练； 展示全连接神经网络是不是真的可以拟合任意函数，拟合效果怎样。...了解以上前三点操作之后，你可以移植到任何网络之中，这样有助于你更好的训练模型，调参。...train_op 中了；这里代码没有打印训练时的实时 损失和正确率情况，如果你跑大数据集，你可以在这一段加一些语句，实时打印模型的情况。...在1500epoch左右损失值降到最低，单从noise 设置为0.1看，训练次数多了，可以适当降低epoch次数 但是如果将测试集的noise 设置为0.2和0.3时，模型的表现分别如下： noise=...在接下来的三篇文章我回先介绍卷积神经网络，再像本文一样使用tensorflow搭建一个卷积模型做图像分类，然后接着会有一篇迁移模型的搭建文章。

1.5K100

Linux之进程信号详解【上】

，只有当收到对应的信号时，才会执行回调。...我们把打印信息注释掉，并且设置一个全局变量，让其在循环内一直做++，对14号信号再进行捕捉，捕捉回调方法打印全局变量：   这次运行居然有5亿多次累加，至于为什么我们前面打印次数如此的少，这里我给出两个原因...，算下来刚好过去5s，打印出的返回值为95s，而第二次回调的时候闹钟剩余时间就变为0了，这也就证实了alarm接口返回值是上一次闹钟剩余时间。   ...拿着这个中断号从中断向量表中查询（中断号就是中断向量表的下标索引）对应处理键盘资源的方法，进而调用这个方法去收集键盘发来的数据了。于是就可以把从键盘输入的数据读取到内存当中了。...，从而执行我们的handler方法回调。

7910

Keras入门必看教程

Keras 教程目录 下面是创建你的第一个卷积神经网络 (CNN) 的步骤: 配置环境 安装 Keras 导入库和模块 从 MNIST 导入图片数据 预处理输入数据 预处理类标签 定义模型架构 编译模型...可以再次打印 X_train 的维度, 进行确认: ? 输入数据最后的预处理步骤是, 将数据类型转换成 float32, 并且进行标准化, 使值落在 [0, 1] 区间内. ?...问题依旧. y_train 和 y_test 数据并没有被分成 10 个不同的类标签, 而是被表示成一个类型值的单一数组. 对此, 我们可以进行简单的修正: ? 再看一眼: ? 好多了!...第九步: 用训练数据进行模型拟合 要拟合模型, 我们需要做的就是声明训练的批次大小以及训练次数, 然后传入训练数据. ? 简单吗?...你也可以使用各种回调函数来设置提前结束的规则, 保存模型权重, 或记录每次训练的历史. 第十步: 用测试数据评估模型 最后, 可以用测试数据对模型进行评估: ? 恭喜!

1.2K60

Keras入门必看教程（附资料下载）

Keras 教程目录 下面是创建你的第一个卷积神经网络 (CNN) 的步骤: 配置环境 安装 Keras 导入库和模块 从 MNIST 导入图片数据 预处理输入数据 预处理类标签 定义模型架构 编译模型...可以简单地实现: 可以再次打印 X_train 的维度, 进行确认: 输入数据最后的预处理步骤是, 将数据类型转换成 float32, 并且进行标准化, 使值落在 [0, 1] 区间内....再来看下前 10 个训练样本的标签: 问题依旧. y_train 和 y_test 数据并没有被分成 10 个不同的类标签, 而是被表示成一个类型值的单一数组....第九步: 用训练数据进行模型拟合 要拟合模型, 我们需要做的就是声明训练的批次大小以及训练次数, 然后传入训练数据. 简单吗?...你也可以使用各种回调函数来设置提前结束的规则, 保存模型权重, 或记录每次训练的历史. 第十步: 用测试数据评估模型 最后, 可以用测试数据对模型进行评估: ? 恭喜!

1.6K70

基于keras中的回调函数用法说明

这个list中的回调函数将会在训练过程中的适当时机被调用，参考回调函数 7. validation_split：0~1之间的浮点数，用来指定训练集的一定比例数据作为验证集。...Model.fit函数会返回一个 History 回调，该回调有一个属性history包含一个封装有连续损失/准确的lists。...下面记录一下 介绍： （选自《python深度学习》） 回调函数（callback）是在调用fit时传入模型的一个对象，它在训练过程中的不同时间点都会被模型调用。...它可以访问关于模型状态与性能的所有可用数据，还可以采取行动：中断训练、保存模型、加载一组不同的权重或改变模型的状态。...部分回调函数： 1.ModelCheckpoint与EarlyStopping 监控目标若在指定轮数内不再改善，可利用EarlyStopping来中断训练。

1.7K10

STM32通信接口RS485

； 主函数编写控制逻辑：按下按键KEY1（KEY_U），主机RS485发送一次数据，从机RS485接收到数据并打印，然后从机RS485发送数据，主机RS485接受到数据并打印； 在软件方面，RS485的本质跟串口没有差别...参考前面的按键中断实验，首先初始化按键引脚、设置中断优先级、使能中断，便可在发生按键事件时，自动调用中断回调函数“HAL_GPIO_EXTI_Callback()”，在中断回调函数里，修改按键标志，以便随时查询是否该按键按下...，按键中断回调函数如代码段 18.3.7 所示。...代码段 18.3.7 按键中断回调函数（driver_key.c） /* * 函数名：void HAL_GPIO_EXTI_Callback(void) * 输入参数：无 * 输出参数：无 * 返回值：...无 * 函数作用：外部中断处理函数的回调函数，用以处理不同引脚触发的中断服务最终函数 */ void HAL_GPIO_EXTI_Callback(uint16_t GPIO_Pin) { if(GPIO_Pin

84920

【STM32H7】第17章 ThreadX事件标志组

mod=viewthread&tid=99514 第17章 ThreadX事件标志组 前面的章节我们已经讲解了任务管理和时间管理，从本章节开始讲解任务间的通信和同步机制。...例如，应用程序可以为每个对象注册一个通知回调函数，而不是为队列消息、事件标志和信号量挂起单独的线程。当被调用时，应用程序通知例程然后可以恢复单个线程，该线程可以询问每个对象以便查找和处理新事件。...，当事件标志组中一个或多个事件标志被设置时，此函数设置的回调程序将被调用。...2、 第2个参数是回调函数，如果此值TX_NULL，则不执行回调通知。...串口打印信息方式（AC5，AC6和IAR）： 波特率 115200，数据位 8，奇偶校验位无，停止位 1 RTT打印信息方式（AC5，AC6和IAR）： Embedded Studio仅支持调试状态RTT

55430

【STM32H7教程】第66章 STM32H7的低功耗串口LPUART应用之串口FIFO和停机唤醒实现

第2阶段，低功耗串口中断服务程序：   接收中断是一直开启的。   做了发送空中断和发送完成中断的消息处理。   第3阶段，低功耗串口数据的收发： 低功耗串口发送函数会开启发送空中断。...); /* 发送完毕的回调函数指针（主要用于RS485将发送模式切换为接收模式） */ void (*ReciveNew)(uint8_t _byte); /* 串口收到数据的回调函数指针...每个串口有两个FIFO缓冲区，每个FIFO对应一个写指针和一个读指针。这个结构中还有三个回调函数。回调函数就是一个通过函数指针调用的函数。.../* 发送数据前的回调函数 */ g_tLPUart1.SendOver = 0; /* 发送完毕后的回调函数...检测到发送缓冲区空后，会从TX_FIFO中取下一个数据并发送。

1.9K20

【STM32F429】第17章 ThreadX事件标志组

mod=viewthread&tid=99514 第17章 ThreadX事件标志组 前面的章节我们已经讲解了任务管理和时间管理，从本章节开始讲解任务间的通信和同步机制。...例如，应用程序可以为每个对象注册一个通知回调函数，而不是为队列消息、事件标志和信号量挂起单独的线程。当被调用时，应用程序通知例程然后可以恢复单个线程，该线程可以询问每个对象以便查找和处理新事件。...，当事件标志组中一个或多个事件标志被设置时，此函数设置的回调程序将被调用。...2、 第2个参数是回调函数，如果此值TX_NULL，则不执行回调通知。...串口打印信息方式（AC5，AC6和IAR）： 波特率 115200，数据位 8，奇偶校验位无，停止位 1 RTT打印信息方式（AC5，AC6和IAR）： Embedded Studio仅支持调试状态RTT

71720

AI 技术讲座精选：Python中使用LSTM网络进行时间序列预测

可以从观察中移除该趋势，然后再添加至预测中，将预测恢复至原始区间并计算出相当的误差值。 移除趋势的标准方法是差分数据。也就是从当前观察值（t）中减去从上一时间步（t-1）得到的观察值。...批量大小：1 Epoch：3000 神经元： 4 作为本教程的延伸，你可能喜欢探索不同的模型参数并尝试改善性能。 更新：不妨试设置为1500 epoch和1 神经元，性能可能会更好！...给定一个合适的模型，拟合模型（例1）时的一批数据和一行测试数据，该函数将从测试数据行中分离出输入数据，对其进行改造，然后以单一浮点值的形式返回预测。 ?...完成LSTM样本 本节，我们将为洗发水销量数据集拟合一个LSTM模型并评测它的性能。 这将涉及结合前几节中的所有内容，内容很多，所有让我们回顾一下： 1. 从CSV文件中载入数据集。 2....该模型未经调试；相反，模型结果结构只经过一些简单的测试并且存在误差。我认为，仅仅通过调试神经元数和训练epoch就能获得更好的结果，我还认为在测试中通过回调函数来提前终止运行可能有用。 初始状态实验。

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