树莓派超声波测距代码Python，有兴趣的看看。
importRPi.GPIOasgpioimporttime超声波测距部分Python代码defdistance(measure='cm'):gpio.setmode(gpio.BOARD)gpio.setup(12,gpio.OUT)gpio.setup(16,gpio.IN)gpio.output(12,False)whilegpio.input(16)==0:nosig=time.time()whilegpio.input(16)==1:sig=time.time()
importRPi.GPIOasgpioimporttime超声波测距部分Python代码defdistance(measure='cm'):gpio.setmode(gpio.BOARD)gpio.setup(12,gpio.OUT)gpio.setup(16,gpio.IN)gpio.output(12,False)whilegpio.input(16)==0:nosig=time.time()whilegpio.input(16)==1:sig=time.time()
2025/11/15 14:44:23
636B
开发工具是jupyternotebook，利用matplotlib绘制发动机万有特性曲线。
主要分为三部分绘制，绘制等燃油消耗曲线/等功率曲线/外特性曲线。
压缩包中的图是根据实际采集到的发动机数据（出于保密，无法上传），采用多元线性回归拟合绘制的图。
其中多元线性回归主要是调用sklearn库来完成，绘图部分主要调用matplotlib。
因为是自己看函数文档，一点一点手写的代码，中间走了很多坑，所以代码注释应当是非常详细。
因为数据量的问题，拟合存在一定的失真，相比实际的图会存在一定的出入，代码只是提供一种绘制方法，提供的图仅供参考！
主要分为三部分绘制，绘制等燃油消耗曲线/等功率曲线/外特性曲线。
压缩包中的图是根据实际采集到的发动机数据（出于保密，无法上传），采用多元线性回归拟合绘制的图。
其中多元线性回归主要是调用sklearn库来完成，绘图部分主要调用matplotlib。
因为是自己看函数文档，一点一点手写的代码，中间走了很多坑，所以代码注释应当是非常详细。
因为数据量的问题，拟合存在一定的失真，相比实际的图会存在一定的出入，代码只是提供一种绘制方法，提供的图仅供参考！
2025/11/14 17:48:22
739KB
batchnormalization和layernormalization在RNN（LSTM、GRU）上的TensorFlow实现;运行无误，示例为mnist手写体识别
2025/11/12 15:19:54
790KB
