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卷积的定义前沿信息_卷积的定义和性质(2024年11月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

卷积的定义

因果系统与稳定系统判别方法详解 1. 𐟔 因果系统的判别方法定义法：输出时间t必须大于输入时间t。冲激响应充要法：当n<0时，响应为0；当n>0时，才有响应。变换域收敛域法：连续因果收敛域大于极大点，离散因果收敛域为右序列。 𐟓‰ 稳定系统判别方法定义法：输入稳定，输出稳定。冲激响应充要法：连续绝对可积，离散绝对可和。变换域收敛域法：连续域收敛域包含虚轴，离散域收敛域包含单位圆。 𐟔„ 可逆系统两个可逆系统的时域卷积为冲激函数，频域相乘为1。掌握s域、傅里叶、z变换和逆变换公式。 𐟎蠦𛤦𓢧𓻧𛟠 滤波器类型：低通、高通、带通、带阻。连续系统：幅度和相位看0到无穷。离散系统：看0到€‚ 相位中虚轴左边要加€‚ 矢量法：用所有零点长度相加除以所有极点长度相加，相位为零点夹角和极点夹角相减。 𐟓– 无失真系统幅度为常数，相位为过原点的直线。 𐟔„ 全通系统连续系统：零极点关于虚轴对称。离散系统：零极点关于单位圆一一对称，共轭倒数关系。

徐工算法岗面试全攻略：从基础到进阶 1. 𐟓 自我介绍 𐟓Š 介绍一个项目 𐟔 解释项目中的PETR算法 𐟔研ransformer Decoder架构详解 𐟒ᠦ𓨦„力机制在Transformer Decoder中的实现 𐟔„ 残差传输在Transformer Decoder中传递的是什么信号？ 𐟤” 注意力机制与自注意力机制的区别 𐟤“ 为什么叫自注意力机制？ 𐟏† ResNet相比之前网络的改进 𐟚€ ResNet如何克服梯度消失 𐟓‰ 梯度消失的定义 𐟓ˆ 在PyTorch中实现自定义损失函数 𐟔 损失函数定义的要求 𐟛 ️ 优化函数的实现 𐟔砥悤𝕩€‰择优化器？ 𐟔 介绍Unet 𐟔„ 卷积如何降低尺寸？ 𐟓Œ 采用Transformer做图像处理，如何实现位置编码？ 𐟓ˆ ViT如何实现位置编码？

方浩概率论强化：随机变量数字特征详解大家好，来给大家分享方浩概率论强化第四讲的内容啦！这一讲真的是满满干货，题目多又难，所以我决定分两天来分享。方浩老师的独创名词和解题方法真是太有趣了，比如“曹冲称象，浩哥称狗𐟐𖰟𖢀和“刚好遇见你”，大家一定要好好体会浩哥的高山看海感哦𐟌Š𐟌Š 注意事项： ❶ 曹冲称象，浩哥称狗法：这个方法特别适用于解决一些复杂的概率问题，比如例4.4和题22。 ❷ 二维随机变量降维：如果能降维就尽量降维，线性一次幂的用卷积公式，非线性的用定义。 ❸ 卷积公式降幂：找固定区间和可变区间，然后用“刚好遇见你”方法找关键点。 ❹ 求概率密度：可以用分布函数求导，这是通用方法；也可以用卷积公式，特别是X+Y和XY类型。 ❺ 函数合并：随机变量不能合并❗❗随机变量不可能一样，只可能是密度和分布一样。 ❻ 独立同分布：不相关等于协方差为0。 ❼ 计算期望：先用定义，其次是常见随机变量期望+曹冲称象。 ❽ 计算方差：先用性质，其次是常见随机变量方差+定义+期望。这一章结束后，后面的内容就少多了，大家一起加油加油加油！𐟒갟’갟’ꀀ

复旦大学875信号与系统考研经验分享由于字数限制，完整内容有8页请看图。本人本科毕业于一所中流211院校，报考复旦大学。考研成绩出来后，专业课875（原957）信号与系统考了143分，符合自己的预估。数学成绩有点拉胯，英语成绩有点超预期，政治成绩正常，总分420+，顺利考上了复旦大学的电子信息专业。以下是我总结的一些复习经验，供大家参考，适合自己的才是最好的。专业课875信号与系统复习用书和资料教材：《信号与系统》——奥本海姆《通信原理》随机过程——樊昌信资料：参加博睿泽信息通信Jenny老师线上辅导课赠送的复旦历年信号与系统真题、答案、简答总结、辅导课课后精选测评作业题、定期模考试卷和名校真题精选（这些资料难度高于复旦目前真题难度，目标130+的同学可以先做真题，再拓展）。专业课辅导课：我个人非常推荐Jenny老师的课程，今年专业课考了143分，这也是我考得最理想的一门课。不熟悉Jenny老师的同学可以去小破站（@信息通信考研Jenny）看看老师分享的专业课视频。 957信号与系统复习重点：信号与系统：判断系统稳定性、因果性、线性、时变性的定义及判定，信号卷积计算，零极点求解，冲激函数的性质，信号的基波周期求解，系统级联对信号相位的影响，奈奎斯特抽样定理，傅里叶变换及逆变换的求解，傅里叶反变换公式，卷积公式，基波周期的求解，全通系统的特点，求解信号拉氏变换及逆变换，频谱图的画法。随机过程：严平稳过程和广义平稳过程的定义及判定。特别提醒：由于2022年复旦改了考试科目，考纲变动频繁，并且是自命题科目，所以复习备考一定要全面。毕竟是顶尖的C9高校，虽然专业排名略差，但学校排名和地理位置在上海，一样吸引大量同学报考。希望这些经验对大家有所帮助，祝大家考研顺利！

点扩散镜片与离焦镜片：哪种更适合你？ ### 点扩散镜片：清晰视力的关键 𐟔 定义与基本概念点扩散函数（Point Spread Function, PSF）是描述成像系统对点光源或点物体的响应的函数。简单来说，当一个点光源或点物体通过成像系统时，其输出图像不再是一个完美的点，而是一个扩展的光斑，这个点扩散函数就描述了这种光斑的分布情况。在成像系统中的作用点扩散函数是评估成像系统分辨率和成像质量的重要指标。一个成像系统的分辨率越高，其点扩散函数的宽度就越窄，输出图像中的光斑就越接近原始的点光源或点物体。通过已知的点扩散函数，可以对模糊或降质的图像进行反卷积处理，以恢复出更清晰的原始图像。点扩散函数的特性点扩散函数通常具有中心峰值和周围逐渐衰减的特性。其形状和大小取决于成像系统的多个因素，如镜头的孔径、焦距、像差等。离焦镜片：控制近视的新选择 𐟑“ 基本定义离焦镜片是一种特殊设计的眼镜镜片，它通过特殊的光学设计，使镜片在矫正中央屈光不正的同时，对周边视觉产生特定的离焦效果。工作原理离焦镜片通过改变光线的聚焦位置，使中心视力处图像投影至视网膜上，而周边视力处图像则投影至视网膜前或上，形成周边近视性离焦。这种设计有助于控制眼轴的增长，从而延缓近视的发展。应用领域离焦镜片主要应用于青少年近视防控领域。通过佩戴离焦镜片，可以在一定程度上控制近视度数的增长，保护青少年的视力健康。总结 𐟓 点扩散镜片和离焦镜片各有千秋，选择哪种镜片取决于你的具体需求。如果你追求的是更高的成像质量和更清晰的视力，点扩散镜片可能更适合你；而如果你希望控制近视的发展，保护青少年视力，离焦镜片则是一个不错的选择。无论选择哪种镜片，都要确保它们符合你的生活方式和需求。

如何搭建一个神经网络想要搭建一个简单的神经网络？用PyTorch来搞定吧！神经网络的基本组成单位是层（Layers），通常由多个层叠加而成。PyTorch的torch.nn库里有很多常见的层类型，比如全连接层可以用nn.Linear来实现，卷积层则可以用nn.Conv2d来实现。首先，你需要定义一个类来构建你的神经网络，这个类需要继承PyTorch的nn.Module基类。定义神经网络的步骤主要有两部分：在__init__函数中定义网络结构和层在forward函数中定义数据通过网络的方式下面是一个简单的神经网络示例代码，它定义了一个两层全连接网络（Fully-Connected Networks, FC）：输入数据首先通过fc1层：x = self.fc1(x) 然后应用ReLU激活函数：x = torch.relu(self.fc1(x)) 接着通过fc2层：x = self.fc2(x) 最后输出结果：return x 在实际操作中，还需要用到代价函数、训练数据和优化器等工具，才能达到你想要的效果。希望这个简单的示例能帮你入门神经网络的搭建！𐟚€

PyTorch模型训练全流程详解在使用PyTorch进行深度学习时，以下是创建和使用模型的八大步骤：模型定义 𐟓œ 在PyTorch中，自定义模型通常通过继承nn.Module类来实现。在__init__方法中定义各层，并在forward方法中编写前向传播逻辑。例如，这里是一个全连接的前馈神经网络（MLP），每层所有节点与前后层所有节点全连接。虽然这不是卷积神经网络（CNN），但在图像或视频数据处理中，CNN通常表现更佳，因为它能捕捉局部特征。损失函数和优化器 𐟎Ÿ失函数用于衡量预测与真实值的差距，而优化器则用于最小化损失。torch.nn模块提供多种损失函数，如均方误差损失（nn.MSELoss）和交叉熵损失（nn.CrossEntropyLoss）。优化器则在torch.optim模块中，包括随机梯度下降（optim.SGD）和Adam（optim.Adam）等。模型训练 𐟏‹️‍♂️ 训练模型通常包括以下步骤：清零梯度、前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。整个数据集遍历一次称为一个epoch。模型保存和加载 𐟒𞊤𝿧”贯rch.save函数保存模型参数，以便以后使用。加载参数时，使用torch.load函数。模型预测 𐟔 在进行预测之前，需要将模型设置为评估模式，调用eval方法。然后输入数据进行预测。通过以上步骤，你可以轻松地使用PyTorch创建和训练自己的深度学习模型。

华为海思数字芯片设计面试全攻略 𐟓… 一面（7-30）自我介绍项目框架和角色：详细介绍项目的整体框架以及你在项目中的角色。项目创新点：描述项目的创新之处。浮点定点仿真：解释为什么要进行浮点定点仿真。测距功能：说明测距功能的实现方法。系统时钟和带宽：回答系统时钟和带宽的具体数值。代码和资源优化：解释代码和资源优化的含义。专利论文：是否有专利或论文发表。手撕代码：状态机设计：编写一个自定义功能的状态机。三分频电路：设计一个三分频电路。 𐟓… 二面（7-31） FPGA应用：讲解FPGA的应用场景。时钟约束：介绍你做过的时钟约束工作，包括电平约束。第二个项目：简要介绍第二个项目的持续时间和工作内容。浮点到定点转换：说明如何进行浮点到定点的转换，并保证精度。性能指标：如果最终性能指标如误比特率不满足要求，如何解决。数学知识应用：在FPGA上实现三角函数和卷积的方法。做题：使用加法器和选择器画出最优的电路图（电路面积最小）。建立时间保持时间时序分析的题目。 𐟓… 主管面（8-10）项目经验：分享你在两个项目中的经验和教训。电路设计要素：认为一个好的电路设计需要哪些因素。资源和能耗优化：如何考虑资源和能耗的优化。基础理论：从电路基础理论的角度，有哪些方法可以优化资源和能耗。专业方向：你的专业不是微电子，未来的工作方向是什么。电路基础：你的电路基础掌握情况如何。专利情况：专利是你个人提出的吗？为什么想到要写这个专利。其他活动：工作和学习之外的其他活动。教育背景：从小教育是在农村还是城市？教育质量如何。 𐟓 备注本科211，硕士985，课题组主要研究通信领域，做了两个有关通信的FPGA项目，另外还有1篇论文和2项专利，成绩优异。投递的岗位主要是数字IC设计或相关岗位。面试中主要围绕项目和论文进行提问，没有实习经历的情况下会重点关注项目经历。

NLP文本分类全流程详解今天为大家带来一个完整的NLP文本分类项目，按照以下步骤进行：一、准备工作𐟓š 环境安装：首先确保你的开发环境已经安装好，包括Python和Matlab。加载数据：从文件或数据库中加载数据集。二、数据预处理𐟧𙊦ž„建词典：根据数据集构建一个词典，用于文本向量化。生成数据批次和迭代器：将数据集分割成批次，并生成迭代器以便于模型训练。三、模型构建𐟏—️ 搭建模型：选择合适的模型架构，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。初始化模型：设置模型的初始参数。定义训练与评估函数：编写训练和评估模型的函数。四、训练模型𐟔犦‹†分数据集：将数据集拆分为训练集和测试集。运行模型：使用训练集训练模型，并在测试集上进行评估。测试指定数据：对指定数据进行测试，查看模型的分类效果。通过以上步骤，你可以完成一个完整的NLP文本分类项目，实现文本数据的自动分类。

PSA模块揭秘：前向传播逻辑 𐟔 在探讨PSA模块的注意力机制之前，让我们先了解其初始化方法。这里，我们定义了模块的各个组件和层，包括卷积层、规范化层（LayerNorm）、Softmax层以及Sigmoid激活函数。这些层将在模块的前向传播中发挥关键作用。 𐟚€ 接下来，我们关注模块的前向传播逻辑。这个过程定义了数据在模块中的正向传递路径。以下是详细步骤：获取输入张量的形状信息，包括批量大小、通道数、高度和宽度。 Channel-only Self-Attention：这一部分专注于通道维度的自注意力。通过卷积层self.ch_wv和self.ch_wq分别计算通道的键（key）和查询（query）张量。然后，通过Softmax层self.softmax_channel计算通道维度的注意力权重。接着，将键张量和查询张量相乘，得到通道注意力矩阵channel_wz，并通过卷积和Sigmoid激活函数处理，得到通道权重channel_weight。最后，将输入张量与通道权重相乘，得到通道注意力加权的特征channel_out。 Spatial-only Self-Attention：这一部分专注于空间维度的自注意力。通过卷积层self.sp_wv和self.sp_wq分别计算空间的键和查询张量。接着，使用自适应平均池化将查询张量变换为形状为(batch size, c//2, 1, 1)的张量。然后，通过Softmax层self.softmax_spatial计算空间维度的注意力权重，得到空间注意力矩阵spatial_wz。最后，使用Sigmoid激活函数得到空间权重spatial_weight，并将其与输入张量相乘，得到空间注意力加权的特征spatial_out。合并特征：最后一步是将通道注意力加权的特征channel_out与空间注意力加权的特征spatial_out相加，得到最终输出特征out。 𐟓ˆ 通过这一系列的计算步骤，PSA模块能够有效地捕捉输入数据的注意力信息，从而在各种深度学习任务中提供更强大的特征表示能力。