计算机系统概述计算机系统层次结构计算机硬件的基本组成计算机软件的分类计算机的工作过程计算机系统的多级层次结构课后习题计算机的性能指标计算机的主要性能指标几个专业术语课后习题总结数据的表示和运算数制与编码进位计数制及其相互转换定点数的表示与运算定点数的编码表示运算方法和运算电路基本运算部件定点数的移位运算定点数的加减运算定点数的乘除运算

顺序表应用3：元素位置互换之移位算法Description一个长度为len(1usingnamespacestd;intList[1000100];inti,j,k;voidcreatelist(int

#include#defineucharunsignedchar#defineuintunsignedintvoiddelay(void){uchara,b;for(a=0;a<200;a++)for(b=0;b<200;b++);}voidmain(){uchark,i;while(1){k=0xfe;//11111110for(i=0;i<8;i++){P0=k;delay();k=k<<1;

第五章逻辑运算本章讲解逻辑运算符与逻辑运算，移位运算符与移位运算。

本节内容：二进制移位运算，以及逻辑运算与算术运算之间的转换。任何进制的位运算本质都是一样的。

第三章字符串、向量和数组声明:本文为《C++Primer中文版（第五版）》学习笔记。原书更为详细，本文仅作学习交流使用，未经授权禁止转载。

上一篇【初中生讲机器学习】3.支持向量机（SVM）一万字详解！超全超详细超易懂！当中，我们已经详细了解了支持向量机算法以

MDK5STM32F103大容量系列）keil编译环境支持C++编译，所以keil不需要做任何修改注意涉及中断的服务函数必须用extern“C”作前缀,因为stm32的中断服务名是由汇编的启动代码内的向量表决定的

判断字符串中是否含有字串二、正则表达式（一）基本内容1.正则表达式修饰符——可选标志2.正则表达式模式（二）常见表达式函数一、判断字符串中是否含有字串in，notin判断字符串中是否含有某些关键词，方法比较多例如分词后对词向量和关键词进行

模型选择：对于气候：l根据历史的气候数据，对未来的极端天气进行预测（时间序列分析），可以利用季节性ARIMA，长短期记忆网络（LSTM），向量自回归（VAR）模型等

学习向量量化（LearningVectorQuantization，LVQ）是一种监督学习算法，用于解决分类问题。

网上有人说使用ScrollController记录偏移位置的体验并不好，而且还要指定ListView中的item的高度，后来问了一下B站上关注

时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络，序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001

SPI可以用全双工通信方式同时发送和接收8(16)位数据，过程如下：主机启动发送过程，送出时钟脉冲信号，主移位寄存器的数据通过SDO移入到从移位寄存器，同时

转自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html（一）SVM的简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和

这篇文章详细的介绍了支持向量机原理，有一种相见恨晚的感觉，值得一读！

（一）SVM的八股简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

一句话介绍就是：L1norm就是绝对值相加，又称曼哈顿距离;L2norm就是欧几里德距离之和2范数：在向量范数范围内：1范数就是等于各个值的绝对值相加，这里不贴公式了。

从Jasper'Blog转载支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

0000000000000000000000011010第三题判断闰年第四题：最大公约数第五题：输出100-200之间的素数第六题：乘法口诀表第七题：完成对数组的操作第八题：冒泡排序第九题：统计二进制中1的个数方法一：%与/方法注意：负数的情况方法二:移位

它实际上是由一个很长的二进制向量（数组）和一系列随机映射函数（hash函数）组成，它不存放数据的明细内容，仅仅标识一个数据是否存在的信息。布隆过滤器可以用于检索一个元素在一个数组或集合中是否存在。

短路求值五、位运算符1.按位与&2.按位或|3.按位取反4.按位异或六、移位运算符七、条件运算符一、算术运算符基本的算术运算符：+、-、*、/、%注意：/与%的右操作数不能为0。

BubbleSort)：代码详解：冒泡排序的优化：选择排序(SelectSort)：代码详解：插入排序（InsertSort）：代码详解：希尔排序(ShellSort)：法一（交换法）代码详解：法二（移位法

选择题里面有大量的计算，算的头皮发麻，算法题目考的是贼冷门的散列哈希和矩阵向量图，确定这玩意在实际应用中有人会用吗？论安全性直接无脑链表就完事了，完全脱离实际。

多维时序|Matlab实现CNN-RVM卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-RVM卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

PyTorch的基本概念Tensor的基本概念张量高于标量、向量、矩阵标量说零维的张量，向量是一维的张量，矩阵是二维的张量Tensor与机器学习的关系Tensor的创建函数功能Tensor(*size)

WPF的核心是一个与分辨率无关并且基于向量的呈现引擎，旨在利用现代图形硬件的优势。WPF通过一整套应用程序开发功能扩展了这个核心，这些功能包括可扩展应用程序标记语言(XAML)、控件、数据

目录1、导入库和手写数字数据集2、把数据可视化3、把数据分成训练数据集和测试数据集4、训练SVM模型5、训练决策树模型6、对所使用的模型进行评估7、对手写数字图像进行预测本项目实现了第一个功能：可以通过导入库和数据集、通过对数据集的预处理、读取、可视化，将数据集划分为训练集和测试级，更换不同的模型，并对模型进行评估，多方面对比不同的机器学习方法，对数据模型的影响。第二个功能：将训练出来的数据进行预

1.基本概念支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种有监督学习方法，主要用于分类和回归分析。

大规模语言模型LLM大规模语言模型向量数据库和数据库向量支持。LLM基础设施：编程语言Python，Java，C++，js，新秀语言Mojo。Mojo这个语言是具有python和C++，各取所长。

目录独热表示（One-hot）TF-IDF此外对文本编码，目标是将自然语言文本表示为向量，从而便于继续处理和分析文本数据。

对于向量，长度仅仅是元素数量。对于具有更多维度的数据，长度为max(size(X))。空数组的长度为零。向量元素数求出区间[5,10]中的均匀分布向量的长度。

2024美赛预测算法|回归预测|Matlab基于RIME-LSSVM霜冰算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测目录2024美赛预测算法|回归预测|Matlab基于RIME-LSSVM霜冰算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍

文章目录ATE概述ATE测试介绍ScanChainATE测试与ScanChain的关系示例ATE测试向量输入向量预期输出测试模式举例ATE概述广义上的IC测试设备我们都称为ATE（AutomaticTestEquipment

美国国家标准与技术研究院(NIST)最近公布了他们的标准初稿支持向量子安全加密未来

目录前言1关系推理的嵌入模型1.1嵌入模型介绍1.2模型的差异1.3嵌入模型的发展趋势2符号推理与向量推理3嵌入模型的多样性4强化学习与挑战5元关系学习结论前言在人工智能领域，推理一直是关键任务之一。

数组矩阵定义方法:按行输入矩阵元素构造矩阵冒号运算符构造向量和矩阵x=1：10--->相当于x=12345678910y=1：2：10y从1到10取第2个数相当于y=13579x=初值：步长：终值3.linspace

文章目录统计语言模型发展的里程碑：上半部分是语言模型技术的进展；下半部分则是词向量（词的表示学习）技术的发展。

MilvusCloud作为一个分布式向量数据库，除了自身有较多的功能模块，同时还依赖对象存储、消息队列、etcd等第三方组件。为了保证MilvusCloud集群在不同应用场景中均能发挥出最佳性能

始于向量，不止于向量MilvusCloud作为一个向量数据库，查询是用户使用频率最高的操作。

向量作为一种新的数据类型

除了查询之外，“插入”应该是使用最多的一个数据库操作，所有后续的工作也是建立在数据成功插入的基础上。丝滑的入库体验，是影响开发体验的第一步，也是至关重要的一步。MilvusCloud社区对于“插入”的讨论，主要集中在数据插入的实践经验上：“插入的速度怎么优化啊？”“分批插入数据，是每一批collection.flush()，还是最后再collection.flush()？”“这个设置成主键之后，为

Multi-Lingual）BGE-M3最高支持8192长度的输入文本，高效实现句子、段落、篇章、文档等不同粒度的检索任务（Multi-Granularity）BGE-M3同时集成了稠密检索、稀疏检索、多向量检索三大能力

java移位运算符：>（带符号右移）和>>>（无符号右移）。1、左移运算符左移运算符>numnum指定要移位值value移动的位数。

layout:posttitle:“基础(寄存器-栈-中断向量表)”date:2024-1-1615:39:08+0800tags:Cotex-M3基础(寄存器-栈-中断向量表)寄存器普通寄存器R0-R7

layout:posttitle:“中断的具体行为”date:2024-1-1715:39:08+0800tags:Cotex-M3Cotex-M3权威指南中断的具体行为入栈：把8个寄存器的值压入栈取向量

决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans的目标根本不是求解出标签，注意加以区别。

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging

lda2classify.pyimportnumpyasnpclassLDABinaryClassifier:"""线性判别分析二分类模型"""def__init__(self):self.mu=None#各类别均值向量

AutoEncoder的关系PCA的缺点PCAPython例子一PCA-AnotherPointofview以手写数字7的图像为例，它由不同的笔画结构组成,分别为则手写数字7可以表示为上图1.1损失函数我们要找到一组向量使得最小