Предвзятость не является членом NN
, это общий член алгебры.
Y = M*X + C
(прямолинейное уравнение)
Теперь, если C(Bias) = 0
линия всегда будет проходить через начало координат, т. е. (0,0)
, и зависит только от одного параметра, т. е. M
, который является наклоном, поэтому мы имеем меньше вещей для игры.
C
, который является смещением, принимает любое число и имеет активность, чтобы сдвинуть график и, следовательно, способен представлять более сложные ситуации.
В логистической регрессии ожидаемое значение цели трансформируется функцией связи с ограничьте его значение единичным интервалом. Таким образом, предсказания модели можно рассматривать как первичные вероятности исхода, как показано: Сигмоидная функция в Википедии
Это конечный уровень активации на карте NN, который включает и выключает нейрон. Здесь также имеет место смещение, и он гибко меняет кривую, чтобы помочь нам отобразить модель.
strace очень полезен для этого. У вас есть визуализация всех вызовов ioctl с декодированной соответствующей структурой. Следующие параметры кажутся особенно полезными в вашем случае:
-e read = set
Выполнить полный шестнадцатеричный и ASCII дамп всех данных, считанных из файловые дескрипторы, перечисленные в указанный набор. Например, чтобы увидеть все активность ввода для файловых дескрипторов 3 и 5 используйте -e read = 3,5. Обратите внимание, что это не зависит от обычной трассировки системного вызова read (2), который контролируется опцией -e trace = read.
-e write = set
Выполнять полное шестнадцатеричное и ASCII дамп всех данных, записанных в файл дескрипторы, перечисленные в указанных устанавливать. Например, чтобы увидеть весь вывод активность файловых дескрипторов 3 и 5 используйте -e write = 3,5. Обратите внимание, что это независимо от обычного отслеживания системный вызов write (2), который контролируется опцией -e trace = write.
Я обнаружил, что pyserial вполне пригоден для использования, поэтому, если вы в Python, не должно быть слишком сложно написать такую вещь.
Простым методом было бы написать приложение, которое открыло бы основную сторону тестируемого pty и tty. Затем вы передадите свое приложение tty подчиненной стороне pty как «устройство tty».
Вам придется отслеживать атрибуты pty с помощью tcgetattr()
на главном устройстве pty и вызывать tcsetattr()
для реального tty, если атрибуты изменились.
Остальное было бы простым select()
как для двунаправленного копирования данных fd, так и для копирования их в журнал.
Я посмотрел на множество серийных снифферов. Все они основаны на идее создания виртуального последовательного порта и перехвата данных с этого порта. Однако любые изменения скорости передачи / четности / потока нарушат соединение.
Итак, я написал свой собственный сниффер :). Большинство последовательных портов сейчас представляют собой просто преобразователи USB-последовательный порт. Мой сниффер собирает данные с USB через debugfs, анализирует их и выводит на консоль. Также записываются любые изменения скорости передачи, управление потоком, линейные события и последовательные ошибки. Проект находится на ранней стадии разработки, и на данный момент поддерживается только FTDI.