通过计算每秒光电编码器输出脉冲的个数就能反映当前电动机的转速。此外，为判断旋转方向，码盘还可提供相位相差90o的两路脉冲信号。根据检测原理，编码器可分为光学式、磁式、感应式和电容式。为增量式、式以及混合式种。）增量式编码器增量式编码器是直接利用光电转换原理输出组方波脉冲A、B和Z相；A、B两组脉冲相位差90o，从而可方便地判断出旋转方向，而Z相为每转一个脉冲，用于基准点定位。它的优点是原理构造简单，机械平均寿命可在几万小时以上，抗干扰能力强，可靠性高，适合于长距离传输。

自编码器是变分自编码器的基础，最近在研究VAE，所以得先把AE掌握了。这是经典的无监督学习，所谓无监督学习，就是使用的训练数据不是人工标注过的。举栗，MNIST的60000张0-9的图片，把label摘掉，就是无监督学习的数据。可以看出，无监督学习对数据的要求会降低很多。尤其是在复杂任务过程中，数据标注也越来越困难。计算机相关专业的同学，对编码一定不陌生。什么是自动编码器（Autoencoder）？2）有损的，3）从样本中自动学习的。

将节点相似度矩阵，作为深度稀疏自动编码器的输入，并通过不断迭代，作为输出低维特征矩阵。自动编码器可用于特征提取和降维。它们也可以与受限玻尔兹曼机器结合使用深度学习应用程序，例如“深层信念网络”。对应的解码器由卷积层和上采样层组成。使用稀疏自动编码器进行特征提取时，返回的权重矩阵W1的作用是什么？是不是用原数据和该矩阵相乘便可以得到提取的特征？PyTorch中的深度特征一致变分自动编码器 深度特征一致变分自动编码器的PyTorch实现。

tc264的GPIO外部中断，分为4组，每组对应上面一个中断函数，每组一次只能使用其中的一个PIN口。解码器（encoder-decoder） 或者seq2seq模型。络，分别叫做编码器和解码器。本文实例讲述了Vue入门基本概念与使用。自编码器（Autoencoder）是一种旨在将它们的输入复制到的输出的神经网络。

我最近谈到雷达和激光雷达之间的差异。我给出了有关雷达的通用，其分辨率和准确度均高于雷达。雷达具有更长的射程和更好的灰尘和烟雾条件。当为什么雷达不太准确和较低的分辨率时，我被问到为什么。然而我没有很好的回应，所以这篇文章将是我更好的回应。LIDARLIDAR是光检测和测距的简称，它使用激光器发射并接收回传感器。在大多数用于测绘（和自行驾驶车辆）的LIDAR传感器中，计算发射和接收之间的时间以确定飞行时间（ToF）。知道波浪返回的光速和（1/2的时间）（因为信号传出和返回），我们可以计算出物体离光线有多远的距离，从而使光线反射回来。该值是传感器报告的范围信息。LIDAR通常使用近红外光，可见光（但不是真正可见的）和紫外光谱。