运算放大器 —— 快速复苏笔记[贰]（应用篇）
写这篇文章的原因是我经常会忘记运放是如何使用的，希望通过几个样例和分析能快速且详细的分析出来。阅读前请参考专栏前一篇文章，了解一些基础知识。
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Python类基础筑基（1）————面对对象
本文以Python3主要为主，穿插2.7的信息，如无特别说明默认为Python3。
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Pytorch——基础指北_壹
这是一篇介绍 PyTorch 基础操作、张量使用及 Python 切片的学习笔记。
Read morePytorch ——基础指北_贰
本文主要讲述了方向余弦、偏导数和方向导数的概念，强调了梯度在多元函数中的重要性及其在机器学习中的应用，特别是在反向传播过程中对损失函数的优化。通过实例和公式，进一步阐明了如何利用梯度更新参数以最小化损失，实现模型的学习和优化。。
Read morePytorch--基础指北_叁
文章通过介绍神经元模型、感知机、多层神经网络及激活函数，解释了神经网络的基本结构与非线性分类问题的解决方式，并探讨了激活函数在增强模型非线性能力和提高网络性能中的重要性。
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