机器学习物联网操作系统嵌入式

嵌入式培训机构四个月实训课程笔记（完整版）-Linux ARM驱动编程第五天-ARM Linux编程之字符设备驱动（物联技术666）

链接：https://pan.baidu.com/s/1V0E9IHSoLbpiWJsncmFgdA?pwd=1688提取码：1688教学内容：1、内核模块的简单框架：__init__exit执行完后就释放空间简单框架：包含三个部分1）模块初始化和模块退出函数2）注册模块函数3）模块许可//***************************************************#in
物联技术666·2024-02-20 23:45

嵌入式培训机构四个月实训课程笔记（完整版）-Linux ARM驱动编程第五天-ARM Linux编程之file_operations详解 （物联技术666）

链接：https://pan.baidu.com/s/1V0E9IHSoLbpiWJsncmFgdA?pwd=1688提取码：1688structfile_operations{structmodule*owner;//指向拥有该结构的模块的指针，避免正在操作时被卸载，一般为初始化THIS_MODULESloff_t（*llseek）（structfile*,loff_t,int）；//llsee
vx349014857·2024-02-20 23:14

android给按钮设置键值,Android 添加新的键值，自定义按键

作者：唐老师,华清远见嵌入式学院讲师。
猜火车呀·2024-02-20 22:00

0218 嵌入式第十八天

函数接口fgetcintfgetc(FILE*strem)功能：从流中读取下一个字符参数：stream：文件流指针返回值：成功返回读到字符的ASCII码值失败返回EOF读到文件末尾返回EOP文件拷贝2.fputsintfputs(const*s,FILE*stream)功能：向流中写入一个字符串参数：S：字符串首地址Stream：文件流指针返回值：成功非负数失败返回03.fgetscharfget
obverd·2024-02-20 22:28

0201 嵌入式第十五天

今日内容结构体注意:1.结构体---用来实现自定义数据类型2.用结构体a.先构造出数据类型b.用数据类型定义变量数组指针练习1：结构体的输入输出最大值分别按学号、成绩、姓名排序结构体的对齐规则:1.在32位的平台上，默认都是按4字节对齐的。64位的平台默认是8字节2.对于成员变量，各自在自己的自然边界上对齐。//整个结构体的对齐3.如果成员变量中有比4字节大。此时整个结构体按照4字节对齐。//32
obverd·2024-02-20 22:58

0202 嵌入式第十六天

结构体注意：结构体类型可以定义在函数里面，但此时作用域被限定在该函数中结构体的定义形式：先定义类型，后定义变量Structstu{…};定义变量的同时定义类型Structstus;{…}s1,s2,*s3,s4[10];Structstus;省略类型名---如果只用一次，可以用Struct{…}s1,s2,*s3,s4[10];判断大小端共用体共用体类型可以是函数参数，也可以是函数返回值类型节省压
obverd·2024-02-20 22:58

0129 嵌入式第十二天

今日内容一、二维数组做函数形参对数组求和二维字符型数组做函数形参；注意：需要传行数标识符作用域和可见性问题作用域：作用的范围可见性：程序运行到某个点，哪些标识符可见作用域局部变量：一定在某个花括号内在不同的作用域，同名称标识符，相互之间没有影响如果是不同的作用域，作用域之间存在嵌套关系。内层的作用域的同名标识符，会屏蔽外层的作用域的同名标识符。（就近原则）时间上区分：动态变量（局部变量-空间是开辟
obverd·2024-02-20 22:57

0124嵌入式第九天

一、复习二、1.学习新函数---字符串拼接char*strcat(char*dest,constchar*src);2.比较字符串大小intstrcmp(constchar*s1,constchar*s2);3.字符串常用函数strlen--获取字符串长度strcpy--相当于字符串间赋值strcat--拼接字符串strcmp--比较字符串4.二维数组字符串的排序选择冒泡
obverd·2024-02-20 22:27

0219 嵌入式第十九天

标准IO和文件IO的区别：标准IO是库函数，是对系统调用的封装文件IO是系统调用，是Linux内核中的函数接口标准IO是有缓存的文件IO是没有缓存的文件IO：打开–>读写–>关闭打开文件：open关闭文件：close读写：read/write（操作二进制文件）Openintopen(constchar*pathname,intflags);intopen(constchar*pathname,in
obverd·2024-02-20 22:54

2021年秋招算法岗面经-字节跳动

【欢迎关注公众“机器学习面试基地”，获取更多面试题资源】一面过(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC，而不用别的AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式
机器学习面试基地·2024-02-20 22:13

机器学习基础（一）理解机器学习的本质

导读：在本文中，将深入探索机器学习的根本原理，包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。
昊昊该干饭了·2024-02-20 21:38

机器学习笔记（KNN算法）

情景分析现在一个二维平面上有众多点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)，我也知道它们所属哪个类别，现在给出一个点(x,y)(x,y)(x,y)，问这个点是属于哪个类的。这是一个典型的分类问题重要概念相邻点的个数K相邻点的个数Kknn中最重要的概念就是这个了，也是唯一需要理解
空木幻城·2024-02-20 21:08

【机器学习笔记】 9 集成学习

集成学习方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果：假设一个班级每个人的成绩都不太好，每个人单独做的考卷分数都不高，但每个人都把自己会做的部分做了，把所有考卷综合起来得到成绩就会比一个人做的高Boosting训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化
RIKI_1·2024-02-20 21:07

吴恩达机器学习全课程笔记第一篇

P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始，争取能够在开学之前（2.25）把b站上的【吴恩达机器学习
亿维数组·2024-02-20 21:37

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它提供了一个用于构建和训练机器学习模型的图计算系统。TensorFlow的核心概念是计算图，它用于表示计算任务的输入、操作和输出。
小麟School·2024-02-20 21:37

机器学习-近邻KNN算法学习笔记

目录一、算法定义KNN算法性能：欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下：训练阶段：在训练阶段，KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在
不会敲代码的陈序员·2024-02-20 21:36

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇
亿维数组·2024-02-20 21:03

【机器学习笔记】7 KNN算法

距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量（EuclideanMetric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离(Manhattandistance)想象你在城市道路里，要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线
RIKI_1·2024-02-20 21:03

已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘异常的正确解决方法，亲测有效！！！

文章目录问题分析报错原因解决思路解决方法总结在深度学习和机器学习项目中，TensorFlow是一个极为常用和功能强大的库。
小 明·2024-02-20 21:02

05基于卷积神经网络-支持向量机（自动寻优）CNN-SVM数据分类算法

在传统的机器学习方法中，图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

资讯｜WebGPU必将成为Web生态的新未来！

它可以为沉浸式虚拟世界、交互式数据可视化、高级功能的图像和视频编辑、物理仿真、机器学习等提供支持，所有这些都可以在浏览器中运行。同时，WebGP
·2024-02-20 21:40

【毕业设计】基于单片机的宠物自动喂食系统 - 物联网 嵌入式 单片机 宠物喂食系统 宠物投食系统

文章目录0简介1系统说明2背景意义3系统设计3.1总体方案3.2硬件设计3.2.1STC89C523.2.2CLS150TD舵机3.2.3压力传感器3.2.4HX711A/D模块3.2.5供电及稳压3.2.6TLN104/TLP104红外对管光电传感器模块介绍3.2.7其他硬件模块3.3软件实现3.3.1主程序逻辑3.3.2按键监听模块3.3.3温度数据读取3.3.4超声波检测水位3.3.5LCD
Mdc_stdio·2024-02-20 20:57

Big Three

前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
大傻羊·2024-02-20 20:26

Linux调优指南

CPU设置调度器这几个调度类的优先级如下：Deadline>Realtime>Fair如果你的某些任务对延迟容忍度很低，比如说在嵌入式系统中就有
SakamataZ·2024-02-20 20:14

分享两个版本的数字孪生技术栈，都是AI回答的，较为精准

数据分析：数字孪生需要对采集到的数据进行处理和分析，以便制定相应的模型和预测，因此需要使用数据分析技术如机器学习、人工智
贝格前端工场·2024-02-20 20:40

【机器学习案例5】语言建模 - 最常见的预训练任务一览表

自监督学习(SSL)是基于Transformer的预训练语言模型的支柱，该范例涉及解决有助于建模自然语言的预训练任务(PT)。本文将所有流行的预训练任务放在一起，以便我们一目了然地评估它们。SSL中的损失函数这里的损失函数只是模型训练的各个预训练任务损失的加权和。以BERT为例，损失将是MLM（MaskedLanguageModelling）和NSP（NextSentencePrediction）
suoge223·2024-02-20 20:05

【机器学习案例6】使用机器学习从图像中提取突出的颜色（含源码）

专栏导读作者介绍：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏：《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码；2.开源机器学习训练数据集；3.机器学习前沿专业博文。
suoge223·2024-02-20 20:05

【机器学习案例7】计算机视觉中的小物体检测：基于补丁的方法

专栏导读作者简介：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏：《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码；2.开源机器学习训练数据集；3.机器学习前沿专业博文。
suoge223·2024-02-20 20:05

评估与改进机器学习模型

Mlstrategy文章目录MlstrategySingleNumbleEvaluationMetricoptimizingandsatisficingmetricImprovingmodelperformanceTwofundamentalReducebiasandvarianceAvoidablebiasvarianceerroranalysiswaysIncorrectlylabledexa
stoAir·2024-02-20 20:31

基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022

基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022摘要关键词1引言2研究区与数据6结论#pic_center=x260)摘要  本文集成MODIS、TRMM、GLDAS和再分析等多源数据
清木!·2024-02-20 20:00

【机器学习案例4】为机器学习算法编码分类数据【含源码】

目录编码分类数据序数编码标签编码一次性编码目标编码目标编码的优点目标编码的缺点在现实生活中，收集的原始数据很少采用我们可以直接用于机器学习模型的格式，即数值型数据。
suoge223·2024-02-20 20:28

网站常见的反爬手段及反反爬思路

user-agent2、ip访问频率的限制（1）代理的基本原理（2）代理的作用（3）爬虫代理（4）代理分类（5）常见代理设置3、必须账号登录4、动态网页，JavaScript压缩、混淆和加密，加大分析难度5、机器学习
在猴站学算法·2024-02-20 20:58

通俗的讲解什么是机器学习之损失函数

在机器学习中，这个过程是这样的：训练数据：你有大量的数据，这些数据包括了输入（特征）和输出（标签，即真实值）。模型：你有一个模型，它可以根据输入数据做出预测。
华农DrLai·2024-02-20 19:18

机器学习之梯度下降法直观理解

形象化举例，由上图所示，假如最开始，我们在一座大山上的某处位置，因为到处都是陌生的不知道下山的路，所以只能摸索着根据直觉，走一步算一步。在此过程中，每走到一个位置的时候，都会求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。不断循环求梯度，就这样一步步地走下去，一直走到我们觉得已经到了山脚。当然这样走下
华农DrLai·2024-02-20 19:47

嵌入式笔试——笔试题目

单选（15题）第一题栈简介栈由操作系统（编译器）自动分配释放，用于存放函数的参数值、局部变量等，其操作方式类似于数据结构中的栈。堆简介堆由开发人员分配和释放，容易产生内存碎片（不连续的无法利用的地址空间）。若开发人员不释放，程序结束时由OS（操作系统）回收，分配方式类似于链表。堆与栈区别堆与栈实际上是操作系统对进程占用的内存空间的两种管理方式，主要有如下几种区别：（1）管理方式不同。栈由操作系统自
MAQI77·2024-02-20 19:46

嵌入式软件面试经典问题

一、进程与线程（不同的系统资源管理方式）1.区别进程：资源分配的基本单位，由一个或者多个线程组成线程：调度器进行调度的基本单位，一个任务每个进程都有自己独立的内存空间，一个进程可以有多个线程，进程切换开销大多个线程共享内存，线程切换开销小一个进程崩溃不影响其他进程一个线程崩溃影响所处的整个进程2.多进程，多线程优缺点从内存占用，数据共享，同步，CPU利用率，创建销毁和切换速度，可靠性，编程调试比较
Cash2more·2024-02-20 19:45

嵌入式中I2C 相关的硬件问题汇总及死锁解决办法

本文主要介绍如何解决I2C设备硬件设计上的各种问题，希望对大家有所帮助！关于I2C协议详细的讲解，可以参考之前的推文：全面解析I2C通信协议一般情况下，i2c设备焊接没什么问题，按照设备手册一步步来，基本上就顺风顺水能够用起来。如果这么一个简单的东西，有时候想要的结果死活不出来，反复的检查问题的原因，查询解决办法，核查设备的数据手册，甚至发送和接收的每一条命令与数据都知道是什么意思，仍然无法解决问
嵌入式开发星球·2024-02-20 19:08

4g/5g信号远程遥控小车解决方案二

之前写过一篇关于4g/5g信号来远程控制小车的博客,解决方案是安卓手机+FT311D,对安卓进行扩展,好处就是我写安卓代码就能控制嵌入式设备来驱动小车,相当于隐藏了底层交互,直接面对安卓编程即可,但是FT311D
phoenix3k·2024-02-20 19:56

MATLAB进行特征选择

特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤，它涉及选择最相关、最有信息价值的特征，以提高模型性能、降低过拟合风险，并加速训练过程。
AI Dog·2024-02-20 18:17

Vis-TOP：视觉Transformer叠加处理器

同时，Transformer模型平台扩展到嵌入式设备，以满足一些对资源敏感的应用场景。但是，由于Transformer模型参数多、计算流程复杂、结构变体繁多，在硬件设计中存在
离欢·2024-02-20 18:47

人工智能专业python论文毕设方向推荐

1.3难度把控1.4题目名称1.5最后2选题推荐2.1数据分析可视化选题推荐2.2算法类选题推荐(深度学习机器学习)最后0前言Hi，大家好，大四的同学马上要开始毕业设计啦，大家做好准备了没！
DanCheng-studio·2024-02-20 18:40

Linux 系统编程从入门到进阶 学习指南

无论你是打算构建高性能服务器还是开发嵌入式设备，掌握Linux系统编程是C和C++开发者的基本技能。
·2024-02-20 17:53

文本分类算法能够应用于哪些领域？真实项目场景介绍

通过机器学习算法，我们训练了一个模型，它能够理解公文的内容和格式，从而实现快速且准确的分类。这不仅减少了人工分类的时间，
思通数科x·2024-02-20 17:48

Elasticsearch：什么是 kNN?

kNN-K-nearestneighbor定义kNN（即k最近邻算法）是一种机器学习算法，它使用邻近度将一个数据点与其训练并记忆的一组数据进行比较以进行预测。
Elastic 中国社区官方博客·2024-02-20 17:41

深度学习与机器学习的关系

深度学习和机器学习的关系深度学习是机器学习的一个子领域，专注于使用神经网络，特别是深度神经网络（DNN）来解决各种问题。可以说，深度学习是机器学习的一种方法或技术。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-20 16:19

用机器学习方法重构期货商品板块

用机器学习方法重构期货商品板块阿岛格参考专栏：低门槛搭建个人量化平台https://www.zhihu.com/column/c_1441014235068944386摘要金融市场商品期货的板块分类，通常根据不同交易所
阿岛格·2024-02-20 16:48

人工智能|机器学习——基于机器学习的舌苔检测

代码下载：基于深度学习的舌苔检测毕设留档.zip资源-CSDN文库1研究背景1.1.研究背景与意义目前随着人们生活水平的不断提高，对于中医主张的理念越来越认可，对中医的需求也越来越多。在诊断中，中医通过观察人的舌头的舌质、苔质等舌象特征，了解人体内的体质信息从而对症下药。传统中医的舌诊主要依赖于医生的肉眼观察，仅仅通过这种人工诊断不但需要消耗大量人力，而且诊断的结果往往受医生经验和主观判断影响，甚
博士僧小星·2024-02-20 16:35

【嵌入式系统设计与实现】4 十字路口交通灯控制（简易版）

机考在前不想弄啊啊啊老师给个确定的截止时间吧！！！！大作业超级极限，老师要pre，最后极限3小时赶出来笑死，只局限他所教的。目录环境（软硬件）方案设计与论证软件方案设计阶段1：通行（5s）阶段2：绿灯闪烁（5次，每次150ms）阶段3：变黄灯(1s)硬件仿真方案设计项目（软硬件）详细实现过程分析说明利用STM32CubeMX生成工程芯片选型配置引脚时钟配置生成工程文件并打开（图表5）软件详细实现过
jennie佳妮·2024-02-20 16:33

linux嵌入式红绿灯,嵌入式上机课设(红绿灯)..doc

嵌入式上机课设(红绿灯).成绩_______指导教师评定成绩：审定成绩：重庆邮电大学移通学院课程设计报告设计题目：学校：重庆邮电大学移通学院学生姓名：专业：自动化班级：051学号：2012指导教师：设计时间
牛哥考研·2024-02-20 16:02

机器学习---强化学习

1.什么是强化学习在连接主义学习中，在学习的方式有三种：非监督学习(unsupervisedlearning)、监督学习(supervisedleaning)和强化学习。监督学习也称为有导师的学习，需要外界存在一个“教师”对给定输入提供应有的输出结果，学习的目的是减少系统产生的实际输出和预期输出之间的误差，所产生的误差反馈给系统来指导学习。非监督学习也称为无导师的学习。它是指系统不存在外部教师指导
三月七꧁ ꧂·2024-02-20 16:26
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