STM32 | PWM脉冲宽度调制（第五天）

PWM 技术在以下其他机器学习领域和应用中也可以发挥作用：

• 自然语言处理 (NLP)：调节文本生成模型（例如 GPT-3）的输出长度和多样性。

• 强化学习：控制代理在环境中采取行动的频率和持续时间。

• 时间序列预测：调节模型预测未来事件的时间间隔。

• 异常检测：设置阈值来检测超出正常范围的数据点。

• 优化：控制超参数调整算法的探索和利用阶段之间的平衡。

具体应用示例：

• **音乐生成：**使用 PWM 来控制生成的音乐片段的长度和复杂度。

• **机器人控制：**调节机器人的动作速度和持续时间，以实现平稳和高效的运动。

• **医疗诊断：**使用 PWM 来优化诊断算法的灵敏度和特异性。

• **金融预测：**控制模型预测股票价格或汇率的时间间隔。

• **自动驾驶：**调节自动驾驶汽车在不同交通状况下的决策频率。

PWM 技术的通用性使其成为机器学习中调节模型行为和提高性能的宝贵工具。

1、编写实现呼吸灯

【led.h】

#ifndef __LED_H#define __LED_H​#include "stm32f4xx.h"​​​#define LED0_ON    GPIO_ResetBits(GPIOF, GPIO_Pin_9)#define LED0_OFF  GPIO_SetBits(GPIOF, GPIO_Pin_9)​​void Led_Init(void);​#endif

【led.c】

#include "led.h"​​/*********************************引脚说明：​LED0 -- PF9LED1 -- PF10LED2 --