可以帮忙调试，QQ：778292363Single Frame（SF）- 单帧；First Frame (FF)-第一帧；Consecutive Frame (CF)-连续帧；Flow Control (FC)-流控帧；N_PDU type-网络层协议控制单元类型；N_PCI-网络层协议控制信息；SF_DL-单帧 数据长度；FF_DL-首帧数据长度；SN-连续帧序列号；FS-流控状态；BS-块大小；STmin-连续帧最小时间间隔。UDS（Unified Diagnostic Services
可以帮忙调试，QQ：778292363Bootloader是在ECU上电初始化时运行的一段代码，它通过can线接收来自上位机的命令，将数据写进ECU的指定Flash区段中。 本文件主要约束控制器(以下简称ECU)的Bootloader数据刷写流程。该项目中BT刷新流程采用UDS统一诊断服务来实现。该项目需要将ECU待刷写的区域划分成逻辑块，并对每个块进行编号，每个块的大小和起始地址一经确定，后续不允许修改，需要供应商根据功能类别进行准确定位。本项目对ECU的块的个数有限制要求，根据待刷写程序的类
可以帮忙调试，QQ：778292363XS5013 芯片是一款应用于专业安防摄像机的图像信号处理芯片，主要应用在模拟摄像机产 品，高度集成外围器件，简化产品设计。内置高性能 ISP 处理器，最高支持 5M ，标清模拟输出 支持 960H ，高清模拟输出支持多标准协议，支持 720P/1080P/4M/5M ，其中 HDCVI 高清编码在 TX 模式下可支持到 720P/1080P/4M/5M/4K 。内嵌 CPU 处理器，可以实现灵活的软件应用。XS5013 是面向中低端模拟摄像机产品的一款SO
定义：tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是feature map，依然是[batch, height, width, channels]这样的shapeksize：池化窗口的大小，取一个四维向量，一般是[1, height, width, 1]，因为我们不想在batch和channels上做池化，所以这两个维度设为了1strides：和卷积类似，窗口在
def conv2d(x, W): return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') 在学习tensorflow看到卷积这部分时，不明白这里的4个参数是什么意思，文档里面也没有具体说明。strides在官方定义中是一个一维具有四个元素的张量
Tensorflow中的交叉熵函数tensorflow中自带四种交叉熵函数，可以轻松的实现交叉熵的计算。tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits() tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits() tf.nn.weighted_cross_entropy_w
tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。reduce_mean(input_tensor, axis=None, keep_dims=False,
numpy.array可使用 shape, list不能使用shape。可以使用np.array(list A)进行转换。（array转list：array B B.tolist()即可）
1. AttributeError: 'module' object has no attribute 'SummaryWriter'tf.train.SummaryWriter 改为：tf.summary.FileWriter 2. AttributeError: 'module' object has no attribute 'summaries'tf.merge_all_summaries()&
mnist.load_data()出现错误mnist.npz
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