参考使用教程：正点原子ARM逻辑篇开发板：韦东山IMX6ULL参考手册：【正点原子】I.MX6U嵌入式Linux驱动开发指南V1.81.pdf03_i.MX.6ULL裸机开发手册_V1.0.pdfIMX6ULL参考手册.pdf为什么要学习Cortex-A汇编需要用汇编初始化一些SOC外设使用汇编初始化DDR，IMX6ULL不需要设置sp指针，一般指向DDR，设置好C语言环境LED灯硬件原理分析STM32LED初始化流程使能GPIO时钟设置IO，将其复用为GPIO配置GPIO的电气属性使用GPIO，输出高/低电平IMX6ULLIO初始化(LED2GPIO5_IO3)使能时钟，CCGR0-CCGR
文章目录动态规划状态表示状态计算一、背包问题01背包问题状态表示状态计算两种状态完全背包问题状态表示状态计算两种状态动态规划状态表示集合：选法集合属性：最优选择状态计算集合的划分一、背包问题01背包问题#includeusingnamespacestd;constintN=1010;intv[N],w[N];intf[N];intmain(){intn,m;cin>>n>>m;for(inti=1;in;i++)cin>>v[i]>>w[i];for(inti=1;in;i++)for(intj=m;j>=v[i];j--){//f[i][j]=f[i-1][j];仅仅是个赋值语句在v[i]>
题目：给你一个非负整数数组nums和一个整数target。向数组中的每个整数前添加‘+’或‘-’，然后串联起所有整数，可以构造一个表达式例如，nums=[2,1]，可以在2之前添加‘+’，在1之前添加‘-’，然后串联起来得到表达式“+2-1”。返回可以通过上述方法构造的、运算结果等于target的不同表达式的数目。示例1：输入：nums=[1,1,1,1,1],target=3输出：5解释：一共有5种方法让最终目标和为3。-1+1+1+1+1=3+1-1+1+1+1=3+1+1-1+1+1=3+1+1+1-1+1=3+1+1+1+1-1=3示例2：输入：nums=[1],target=1输出：
目录前言一、LangChain介绍1-1、介绍1-2、快速入门1-2-1、通过OpenAI使用1-2-2、通过本地开源模型使用1-3、与SQL数据库进行交互1-3-1、概述&功能介绍1-3-2、安装&小栗子二、向量数据库介绍2-0、引言-大语言模型的不足2-1、向量数据库定义2-2、工作原理2-3、优点2-4、与传统数据库的区别三、RAGvs微调3-0、RAG与微调之间的对比&NaiveRAG技术介绍3-1、NaiveRAG（初始RAG技术）四、基于InternLM和LangChain搭建你的知识库实践4-0、环境搭建4-1、创建虚拟环境4-2、导入所需要的包4-3、模型下载4-4、LangC
单击菜单项时，我正在尝试显示一组图像。菜单就像PicassoVincentRembrandt路由器组件是exportclassImageGalleryComponent{privateartistName:String;privategalleryRoute:ActivatedRoute;privateapiService:ApiService;privateimageList;privatesanitizer:DomSanitizer;constructor(route:ActivatedRoute,apiService:ApiService,sanitizer:DomSanitizer){
算法（四·一）：动态规划思想——0-1背包问题算法介绍问题描述问题特点数学描述问题目标算法步骤算法伪代码算法实例实例介绍实例分析算法性能时间复杂度空间复杂度稳定性算法总结算法介绍0-1背包问题是一个经典的组合优化问题，通常用于描述以下情境：①有一个容量有限的背包，可以容纳一定总重量的物品。②有一组不同的物品，每个物品都有一个特定的重量和一个价值。③目标是在限定的背包容量内，选择一些物品放入背包，以使这些物品的总重量不超过背包容量，同时使它们的总价值最大化。0-1背包问题的名称来自于每个物品在解中要么被完全放入背包（0表示不放入，1表示放入），而不允许将物品部分放入背包。它是一个NP难问题，没有
Docker-01-安装&基础命令文章目录Docker-01-安装&基础命令一、Docker是什么？二、安装Docker①：卸载旧版②：配置Docker的yum库③：安装Docker④：启动和校验⑤：配置镜像加速01：注册阿里云账号02：开通镜像服务03：配置镜像加速三、快速入门-部署MySQL①：快速安装②：小结③：命令解读四、基础-命令①：常见命令01：命令介绍02：示例（安装Nginx）03：命令别名②：数据卷01：什么是数据卷02：数据卷命令03：示例（创建nginx数据卷）04：示例（创建MySQL数据卷）05：挂载本地目录或文件一、Docker是什么？"Docker"一词指代了多个
全局空间自相关空间自相关（spatialautocorrelation）是指一些变量在同一个分布区内的观测数据之间潜在的相互依赖性。Tobler(1970)曾指出“地理学第一定律：任何东西与别的东西之间都是相关的，但近处的东西比远处的东西相关性更强”全局莫兰指数（GlobalMoran’sI）是最常用的空间自相关指数，用来反映全局的空间相关性，其计算公式为：I=fracNWfracsum_isum_jwij(x_i−barx)(x_j−barx)sum_i(x_i−barx)2I=\\fracNW\\frac{\\sum\_i\\sum\_jw_{ij}(x\_i-\\barx)(x\_j-\
最大01互斥矩阵目录1.题目2.算法分析3.算法实现 ~ 1.题目：题目描述给定111个100010001000行×202020列的010101矩阵,对于该矩阵的任意111列,其中值为111的元素的数量不超过1010%10.设有两个非空集合AAA和BBB,每个集合由矩阵的若干列组成.集合AAA和BBB互斥是指对于矩阵的任意一行,同时满足下列222个条件：(1)(1)(1)若AAA中有一个或多个元素在这一行上的值是111,则BBB中的元素在这一行全部是000;(2)(2)(2)若BBB中有一个或多个元素在这一行上的值是111,则AAA中的元素在这一行全部是000.请你设计一个算法，找出一对互斥集
文章目录1.背包问题简介1.1背包问题的定义1.2背包问题的暴力解题思路2.0-1背包问题2.10-1背包问题基本思路思路1：动态规划+二维基本思路1.划分阶段2.定义状态3.状态转移方程4.初始条件5.最终结果思路1：代码思路1：复杂度分析2.20-1背包问题滚动数组优化
