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  • c语言宏函数怎么传递宏参数We can define a function like Macro, in which we can pass the arguments. When a Macro is called, the Macro body expands or we can say Macro Call replaces with Macro Body. ...

    c语言宏函数怎么传递宏参数

    We can define a function like Macro, in which we can pass the arguments. When a Macro is called, the Macro body expands or we can say Macro Call replaces with Macro Body.

    我们可以定义一个函数,例如Macro,可以在其中传递参数。 调用宏时,宏主体会展开,或者可以说宏调用被宏主体替换

    Now, the important thing is that: How Macro arguments evaluate? - "Macro arguments do not evaluate before Macro expansion, they evaluate after the expansion."

    现在,重要的是: 宏参数如何计算? - “宏参数在宏扩展之前不评估,而在扩展之后评估。”

    Consider the example:

    考虑示例:

    #include <stdio.h>
    
    #define CALC(X,Y) (X*Y)
    
    int main()
    { 
    	printf("%d\n",CALC(1+2, 3+4));
    	return 0;
    }
    
    

    Output

    输出量

    11
    
    

    Explanation:

    说明:

    If you are thinking that 1+2 and 3+4 will be evaluated before the expansion and it will be expanded as 3*7 then, you are wrong.

    如果您认为在扩展之前将对1 + 2和3 + 4进行求值,并且将其扩展为3 * 7,那么您错了。

    The arguments evaluate after the call, thus Macro CALC(1+2,3+4) will be expanded as = (1+2*3+4) = (1+6+4) =(11).

    参数在调用后求值,因此Macro CALC(1 + 2,3 + 4)将扩展为=(1 + 2 * 3 + 4)=(1 + 6 + 4)=(11)

    Finally, the output will be 11.

    最后, 输出将为11

    翻译自: https://www.includehelp.com/c-programs/macro-arguments-evaluation-in-c.aspx

    c语言宏函数怎么传递宏参数

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  • 本篇解析放大器共模抑制比参数定义与其影响的评估方法,以及结合一个实际 讨论影响电路共模抑制的因素。 在讨论共模抑制比之前,先认识两个专有名词,差模增益Ad、共模增益Ac。 如图2.42(a),差模增益定义为...
  • 可将参数组合评估为网格(每个参数组合)或列表(在行中尝试几种已定义参数组合)。 PyExperimentSuite还支持继续执行中断执行(例如,电源故障,进程被终止等)时中断的所有实验。 内置的Python界面可以通过多种...
  • 1.模型选择与评估 1.1 模型参数、超参数 了解什么是模型参数,什么是超参数是很必要的,不同类型的参数需要在不同的阶段进行调节(参数——训练集;超参数——验证集) 模型参数:模型内部的配置变量,可以通过数据...

    1.模型选择与评估

    1.1 模型参数、超参数

    了解什么是模型参数,什么是超参数是很必要的,不同类型的参数需要在不同的阶段进行调节(参数——训练集;超参数——验证集)

    模型参数:模型内部的配置变量,可以通过数据估计(学习)模型参数的值
    超参数:模型的外部配置变量,需要手动设置,好的超参数可以进一步提高模型的性能
    

    模型参数的特点:
    1.进行模型预测时需要模型参数;
    2.可定义模型功能;
    3.可使用数据估计/学习得到;
    4.一般不用手动设置
    5.作为学习模型的一部分保留
    比如:神经网络中的权重,线性回归中的系数

    超参数的特点:
    1.常应用于估计模型参数的过程中,在开始学习之前就要设置好;训练过程不影响超参数
    2.通常要手动设置
    3.通常不能从数据中估计(学习)得到,一般需要通过经验设定
    4.定义关于模型的更高层次的概念,如复杂性或学习能力
    比如:学习率,K邻域中的K

    1.2 训练集,测试集,验证集

    很显然我们想要一个这样的模型:在未知数据上表现好(也就是通过训练,学会了举一反三,泛化误差小)。而实际上我们数据有限,不能直接得到泛化误差,于是我们用测试集误差来近似泛化误差(相当于高考),我们当然也需要训练集(相当于平时的作业),而为了评估模型优劣,选择最佳模型,需要验证集(月考,模拟考),我们不能让三者出现交叉数据,以免评估结果失真(作弊)
    给定数据集D,我们要将其划分为:
    1.训练集:用于训练模型,调节模型参数;
    2.验证集:选择模型最终模型A,即确定学习算法,参数(模型参数、超参数)
    3.测试集:测试模型A

    而在确定最终模型时(确定超参数之后),要将训练集+验证集作为最终训练集,以获取最佳模型参数。
    也就是说验证集是为了确定模型最佳超参数,而最终将训练集+验证集作为训练是为了获取最佳模型参数(实际上不同的数据对应着不同的模型参数以及超参数,数据集的划分不同,那么参数、超参数就会不同)

    由验证集挑选得到的模型,与最终模型(训练集+验证集得到)的超参数(如学习率)相同,而模型参数(树的划分、叶节点)不同

    实际上人们会把原始数据分为训练集和测试集,而在训练集中又分为训练集+验证集,以保证数据集没有交叉,否则会导致模型失真。

    1.3 留出法、交叉验证法、自助法

    1.3.1留出法

    sklearn.model_selection.train_test_split
    将数据集简单切分为训练集(之后会再切分为训练集+验证集),测试集
    

    缺点
    1.样本标签不平衡时(如正样本多、负样本少),易造成训练集,测试集分布不同,影响训练、测试

    改进:为保证训练集,测试集分布相似——分层抽样(stratify)
    
    x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,Y,stratify=Y,shuffle=True,random_state=1)
    

    2.单次切分数据集偶然性太大,不同切分造成模型训练、评估结果大不相同

    改进:为提高评估有效性——多次划分取平均
    

    1.3.2交叉验证法(cross validation)

    分为K折交叉验证、分层K折交叉验证、多次K折交叉验证等,网上资源很多。
    其中一个特例:留一法:K=样本数,此时不受划分方式影响,被认为评估结果较客观,但是计算开销大

    1.3.3.自助法

    实质为多次有放回抽样:

    对m个样本进行有放回m次抽样,得到m个样本的训练集(部分样本可能会多次被抽到),
    未抽到的作为测试集
    

    特点:改变了数据集的分布,引入了偏差

    总结:当数据集非常大时,采用留出法;数据集较大时采用交叉验证法(留一法适用于数据集很小的情况);数据集非常小时,采用自助法

    参考
    1.西瓜书
    2.统计学习方法
    3.如何正确使用机器学习中的训练集、验证集和测试集?

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  • 许多硬件工程师会将放大器的共模抑制比视为最难掌握的直流参数,首先...本篇解析放大器共模抑制比参数定义与其影响的评估方法,以及结合一个实际案例讨论影响电路共模抑制的因素。 在讨论共模抑制比之前,先认识两个...

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    许多硬件工程师会将放大器的共模抑制比视为最难掌握的直流参数,首先因为定义所涉及的因子容易产生混淆;其次,掌握了共模抑制比的定义,按其字面理解难以在设计中直接使用;最后,掌握了放大器的共模抑制比参数的评估方法,不代表可以在应用电路对共模信号实现有效抑制。本篇解析放大器共模抑制比参数定义与其影响的评估方法,以及结合一个实际案例讨论影响电路共模抑制的因素。

    在讨论共模抑制比之前,先认识两个专有名词,差模增益Ad、共模增益Ac。

    如图2.42(a),差模增益定义为加载于两个输入端之间的信号所获得的增益,如式2-24。

    c702d79e039416e9bee8a6302c408293.png

    其中,Vd为差模输入信号,它可以等效为图2.42(b)。

    如图2.42(c),共模增益定义为同时加载于两个输入端信号所获得的增益,如式2-25。

    f31c7c47f922461b0ca63c7d532836b1.png

    f150085c55e7be7373dbb485314697d3.png
    图2.42差模输入与共模输入信号增益示意图

    放大器的差模增益是电路所需要的增益,而共模增益将放大直流噪声。共模抑制比(Common Mode Rejection Ratio,CMRR),定义为差模增益与共模增益的比值,如式2-26。

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    通常Ad值很大,而Ac值趋近于零,所以CMRR很大,数据手册中通常使用dB为单位,计算方式如式2-27。

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    从应用的角度,共模抑制比可看作输入共模电压变化引起输入直流误差,如式2-28。

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    式中,Vcm为输入共模电压,Ver_CMRR为共模电压所引起的输入直流误差。

    老一代精密放大器的共模抑制比通常在70dB至120dB左右,新一代精密放大器的共模抑制比性能大幅提升。如图2.43所示,OP07在25℃环境中,供电电压为±15V,共模电压为±13V时,共模抑制比最小值为100dB,典型值为120dB;而ADA4077在同等工作环境和工作电压下,共模电压为-13.8V至13.8V时,共模抑制比最小值为132dB,典型值为150dB。

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    图2.43 ADA4077与OP07共模抑制比性能

    如图2.44,在相同电路中对比OP07、ADA4077共模抑制比的性能,假定电阻完全匹配(R1=R3,R2=R4),共模电压为10V。

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    图2.44 0P07与ADA4077差分放大电路图

    使用OP07共模抑制比的典型值120dB代入式2-28,共模电压在输入端将产生的输入直流误差为10μV。

    而使用ADA4077共模抑制比的典型值150dB代入式2-28,共模电压在输入端将产生的输入值误差为0.316μV。

    由此可见,在该差分电路中,使用ADA4077替换OP07,由放大器共模抑制比限制所产生的直流误差明显改善。

    上述分析通常适合在选型阶段评估放大器共模抑制比是否符合要求,在实际设计中,放大器共模抑制比参数不等于电路共模抑制比,而电路的共模抑制是更为关注的设计要点。

    2017年10月中旬,笔者接到一位异地项目负责人的特急求助电话,其研发的设备在核心客户试用中出现异常,将影响核心客户产品的生产品质,已经收到限期整改通知。电路如图2.45,工程师使用2片ADA4522-2组建差动电路,第一级电路U8A、U8B实现差动电路的输入缓冲器功能,第二级电路U5A实现差动信号放大电路,其中,R6、R7阻值为30KΩ,误差为1%,R5、R74阻值为3KΩ,误差为1%,电路预期的增益设计为10倍。

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    图2.45 ADA4522-2组建差分电路

    核心客户在25℃恒温环境下使用设备,测试点TP76、TP77对地的共模电压为7V,在TP76、TP77之间输入26.5mV差模信号时,电路输出(U5A 1脚)为259mV,接近电路预期设计,但是当TP76、TP77输入差模信号为1mV时,电路输出(U5A 1脚)只有5mV,误差过大。

    笔者即时给出电路分级测量定位故障的方法,而项目负责人当时不能完全理解逐级测试原理。坚持认为电路只有放大器和电阻,并且电阻的误差为1%,电路在处理1mV的差分信号误差达到50%,笃定是ADA4522芯片出现问题,没有使用推荐测试方法。所以次日凌晨笔者邮件回复电路分析过程。

    如图2.46,ADA4522-2 是零偏型放大器,在25℃环境中,供电电源为30V时,失调电压最大值为5μV,相比于1mV的电压影响可以忽略,输入偏置电流最大值为150pA, 输入失调电流最大值为300pA,与输入侧电阻作用所产生的失调电压也可以忽略。

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    图2.46 ADA4522失调电压与偏置电流规格

    其次,根据图2.45推导电路的传递函数,如图2.47。如步骤三,关于项目负责人认为电路增益为R7与R74比值,建立条件为R5与R74,R6与R7完全一致。

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    图2.47第二级差动电路传函推导

    那么这四个匹配电阻使用1%误差的器件,所导致电路的误差还会是1%吗?

    最后,通过Excel生成简化之前的电路传递函数,模拟测试点输入TP79输入7V,TP80输入7.001V,R5、R74保持为理想电阻,分组调整R6、R7的误差,计算差分电路标准传递函数的输出值(Vo1),与计算差分电路化简之后传递函数的输出值(Vo2),如图2.48。

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    图2.48计算差动电路匹配电阻误差产生的影响

    结论如下:

    (1)R6、R7 使用理想电阻,Vo1与Vo2相同。

    (2)R6、R7 调整为1%误差电阻时,Vo1为0.136V ,Vo2为0.0099V二者差异巨大。

    (3)R6、R7调整为0.1%误差电阻时,Vo1为0.0227V ,Vo2为0.00999V二者仍存在明显差异。

    (4)R6、R7调整为0.01%误差电阻时(LT5400A为例),Vo1为0.01127V ,Vo2为0.009999V,二者误差为11%。

    (5)R6、R7 调整为0.0025%误差的精密电阻时(LT5400B为例),Vo1为0.01031797V,Vo2为0.00999975V,二者误差为3%。

    后续,项目负责人在原机型中,使用LT5400精密电阻替代原误差为1%的电阻R5、R74、R6、R7,整改设备顺利完成核心客户的测试验收。

    导致该故障的根本原因是由于差动电路的匹配电阻失配,使得整个电路对共模信号的抑制比远低于预期。电路共模抑制比的影响因素一部分来源于放大器内部(共模抑制比参数),另一部分来源于应用电路,例如差动电路的匹配电阻、信号源内阻。尤其是后者往往不被工程师所重视。

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  • 更多内容关注公众号:SAP Technical 各位可以关注我的公众号:SAP Technical ...下面分解一下评估方法是如何定义的。 IMG -> FI -> General Ledger Accounting ->Business Transactions -> ...

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    在FI-GL模块评估外币时(T-code:F.05),需要输入Valuation Method。下面分解一下评估方法是如何定义的。

    IMG -> FI -> General Ledger Accounting ->Business Transactions -> Closing ->Valuating -> Foreign Currency Valuation ->Define Valuation Methods

    Valuation Methods (T-Code: OB59),如图(1)。

     

    图(1)

    V区是Valuation Procedure(评估过程)的内容:

     

    1.      Lowest value principle:最低价值原则。在评估的时候,如果因汇率变动导致收益,则评估不产生记录;如果因汇率变动导致的损失,则评估产生记录。宁可低估,不可高估,类似会计准则中的“谨慎性原则”。

    2.    Strict Lowest value principle: 和1基本一致。

    3.    Always valuate: 一般评估。此种情况下评估,不论汇率变动导致收益还是损益,都会生成凭证。和K/3的调汇原理一致。

    4.    Revalue only: 评估只算收益,不算损失。此方法与第1种方法正好相反,评估时,只记因汇率变动导致的收益,不计损失。

    5.    Reset: 反评估。把评估的结果返回到评估之前的状态,即Old Differences的状态。

    6.    Document Type :凭证类型。评估时产生凭证的类型。

     

     

    E区是评估时需要读取汇率变化类型的来源。

    7.      Debt bal exch rate type: 科目余额在借方时所用汇率变化类型

    8.    Creditbalexch rate tyep: 科目余额在贷方时所用汇率变化类型

    系统根据7/8的定义,从currency exchange rate中取的评估汇率(调整汇率),然后计算此科目 评估汇率×外币余额 与 本位币余额 之间的差异,再根据V区中的设置判断是否需要评估生成凭证。

    9. 汇率变化类型的来源。

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