# Python实现RS编码器
## 什么是RS编码？
RS编码，全称为Reed-Solomon编码，是一种广泛使用的纠错编码技术，能够在噪声环境中恢复丢失或损坏的数字数据。它最早由数学家阿尔弗雷德·瑞德和所罗门·高尔德发明，广泛应用于数字通信、数据存储和多媒体应用中。
RS编码使用有限域中的多项式进行编码和解码，能够纠正错误的数据字节。尤其适用于块数据的恢复，比如CD、DVD以及二维码等数
原创
2024-10-19 06:11:13
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本篇博客简单介绍了自编码器(AutoEncoder, AE)以及近几年比较火的变分自编码器(Variational AutoEncoder, VAE)，并用Python实现。自编码器(AE)自编码器是一种无监督学习模型(严格来讲，说以自身为目标的监督学习，即自监督)。原始AE结构非常简单，如下图所示：
模型由输入层、隐藏层以及输出层构成，输出层神经元数目与输入层相等。 编码(encode)
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2023-10-01 20:32:09
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首先是准备工作，程序如下：## 加载包
%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format='jpeg'
from IPython.display import Image
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Model
from ker
文章目录一、自编码器（Autoencoder, AE）自编码器的结构和思想结构思想自编码器的作用与类型作用类型二、Tensorflower代码实现普通自编码器多层自编码器卷积自编码器稀疏自编码器 一、自编码器（Autoencoder, AE）自编码器的结构和思想结构自编码器是一种无监督的数据维度压缩和数据特征表达方法。自编码器是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器由编码器和
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2023-10-07 16:30:35
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自编码器介绍 自编码器可以用自身的高阶特征编码自己，实际上是一种神经网络，输入输出一致，借助了稀疏编码的思想，用稀疏的一些高阶特征重新组合来重构自己。 图中，虚线蓝色框内就是一个自编码器的基本模型，它由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，本质上两者都是对输入信号做某种变换。编码器将输入信号x变换成编码信号y，而解码器是将编码信号y转换成输出信号，即y=f(x)=g(y
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2024-01-06 20:17:31
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自动编码器（AutoEncoder）由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器和解码器可以是任意模型，通常神经网络模型作为编码器和解码器。自动编码器作为一种数据压缩的方法，其原理是：输入数据经过编码器变成一个编码（code），然后将这个编码作为解码器的输入，观察解码器的输出是否能还原原始数据，因此将解码器的输出和原始数据的误差作为最优化的目标。下面以MNIST数据集为例
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2023-12-10 20:50:53
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# 使用 Python 实现 FLV 编码器
对于刚入行的小白来说，实现一个 FLV（Flash Video）编码器看似艰巨，但如果将整个流程分解，有条理地进行，就会变得简单。本文将为您提供实现音视频编码器的具体步骤。
## 流程概述
实现 FLV 编码器的主要步骤如表格所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-04 04:52:24
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自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习的神经网络模型，用于数据降维、特征提取和生成模型等任务。它由一个编码器和一个解码器组成，通过将输入数据编码为低维表示，再将其解码为重建数据，可以有效地捕捉输入数据的关键特征。本文将介绍如何使用Python来实现自编码器。
首先，我们需要导入所需的库：
```python
import numpy as np
import tensorflow
原创
2023-08-02 09:55:43
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VAE变分推导依赖数学公式（1）贝叶斯公式：\(p(z|x) = \frac{p(x|z)p(z)}{p(x)}\)
（2）边缘概率公式：\(p(x) =\int{p(x,z)}dz\)
（3）KL 散度公式：\(D_{KL}(p||q)=\int{p(x)log\frac{p(x)}{q(x)}}dx\)推导方式一注：一般随机变量是用大写字母表示，随机变量的取值用小写字母表示，随机变量的概率密度
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2023-10-16 22:54:59
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雕爷学编程,Arduino动手做,开源硬件,创客传感器,旋转编码器模块
37款传感器与模块的提法，在网络上广泛流传，其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止37种的。鉴于本人手头积累了一些传感器和模块，依照实践出真知（一定要动手做）的理念，以学习和交流为目的，这里准备逐一动手试试做实验，不管成功与否，都会记录下来---小小的进步或是搞不定的问题，
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2023-11-15 18:39:04
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字符编码器常见的编码器Python 自带了超过 100 种编解码器（codec,encoder/decoder），用于在文本和字节之间相互转换。 例如：‘utf_8’,‘utf_16’…需要设置编码器参数的主要用于如下函数:open()str.encode()bytes.decode()如下实例:# 不同的编码的格式
for codec in ['latin_1','utf-8','utf-16'
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2024-02-05 03:18:35
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20210813 -0. 引言最近在实现对抗自编码器的代码，想法是从最简单的模板开始。同时为了能够先找到点感觉，先看看怎么处理MNIST数据。1. 代码示例针对对抗自编码器的代码，找到了两份代码，分别是tensorflow实现和keras实现。其实最开始是弄的keras版本，但是判别器的判别准确率基本上一直稳定在100%，就挺奇怪的。所以，就有弄了个tensorflow来看看，不过这个问题还是没有
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2023-12-02 17:29:06
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本文隶属于AVR单片机教程系列。 好久没写这个系列了。今天讲讲旋转编码器。旋转编码器好像不是单片机玩家很常用的器件，但是我们的开发板上有，原因如下：旋转编码器挺好用的。电位器能旋转的角度有限，旋转编码器可以无限圈旋转；旋转时不连续，有卡点，适合对应离散数据。开发板上选用的旋转编码器，使用起来简单、方便。本来旁边的电位器（旋钮，以后会讲）一枝独秀，挺孤单的，我就配一个高度大致相同的旋转编码
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2024-02-15 14:50:24
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在城市中，电梯是一种十分常见、并且与人们日常生活密不可分的传送设备。不过，绝大多数人在乘坐电梯时，可能很少考虑到它在面对很多人同时需求时，如何准确地把不同楼层的人分送到各自所要求的目的地的。这背后，旋转编码器就发挥了重要的作用：在电梯运行过程中，通过旋转编码器检测、软件实时计算以下信号——电梯所在层楼位置、换速点位置、平层点位置，从而进行楼层计数、发出换速信号和平层信号。 旋转编码器的概
深度学习之Tensorflow实现自编码器 当拥有很多的标注数据时，可以训练一个深层的神经网络。但是没有标注的数据时，依然可以利用无监督的自编码器来提取特征。自编码器（AutoEncoder），顾名思义，即可以使用自身的高阶特征编码自己。自编码器其实也是一种神经网络，它的输入和输出是一致的，它借助稀疏编码的思想，目标是使用稀疏的一些高阶特征重新组合来重构自己。因此，它的特点非常明显：第一，期望输
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2024-01-25 18:46:55
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稀疏自动编码器另一种会导致良好特征提取的约束是稀疏性：通过在成本函数中添加适当的函数项，强迫自动编码器减少编码层中活动神经元的数量。例如，可以强迫其在编码层中平均仅有5%的显著活动神经元。这迫使自动编码器将每个输入表示为少量活动神经元的组合。结果，编码层中的每个神经元最终会代表一个有用的特征一种简单的方式是在编码层中使用sigmoid激活函数（将编码限制为0到1之间的值），使用较大的编码层（例如有
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2024-09-10 19:54:56
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一、最小重构代价之外的方法Using Discriminator一个自编码器学习到的隐层向量对于原来的输入来说应该是具有代表性的，就好比三玖的耳机对于三玖来说就是具有代表性的，看到三玖的耳机不会想到一花一样：评估隐层向量的代表性好不好就可以当做评估自编码器效果的指标。具体的方法就是训练一个Discriminator来评估隐层向量是不是具有代表性，在下面的例子中三玖的图片通过一个自编码器可以得到一个
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2024-08-20 17:23:10
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0. 前言我们在选电机时，非常注重电机的扭矩和尺寸，因为这直接决定了电机是否能按规定的运动模式拖动负载，能不能很好地布置在有限的空间之中。但在精密机械设计中，其实还有一个和扭矩及尺寸同等重要的参数，那就是分辨率。说起分辨率，很多时候，在电机参数中，可以看到一组数据，例如2000Count/Turn＝2000脉冲/圈，和17bit/33bit等。对旋转电机有所了解的朋友都知道，2000C/T，这其实
参考资料：https://www.arduino.cn/thread-2423-1-1.html 1. 所需的材料旋转编码器（KY-040）Arduino UNO开发板字符型图形点阵液晶1602电位器10k面包板2. 连接导线旋转编码器是如何工作的？旋转编码器是一种机电换能器，意味着它将机械运动转换为电子脉冲。它由旋钮组成，当旋转时，旋钮将逐步移动并产生一系列脉冲序列，每个步
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2023-08-09 17:01:45
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python编译器MuEditor下载地址如下： 链接：https://pan.baidu.com/s/1XGW78LbT6hjKBBBMX4zI5g 提取码：iwhs
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2023-07-09 10:54:05
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