当笔记本外接一款非常好用的静音键盘后，会出现一些问题。例如：外接键盘F1-F12与笔记本不同步。具体一个例子就是，在运行matlab程序时，需要点编辑器—运行，这样就很麻烦，直接运行的快捷键是笔记本键盘上的F5，而外键键盘F5则是其他功能，我这里是搜索。具体解决办法为，外接键盘按fn+F5，也就是：笔记本F1==外键键盘fn+F1为什么我不直接按笔记本的F5，因为这样我的胳膊要一直伸到很远的地方，很不方便。谢谢我的好兄弟panda！
STM32F1基于STM32CubeMX配置硬件SPI驱动1.8寸TFTLCD128X160ST7735S屏幕📌相关篇《【STM32CubeIDE】STM32F103硬件SPI驱动1.8寸TFTLCD128X160ST7735S屏幕》✨驱动效果就不做演示了，和上面的相关篇一样，主要是为了方便使用MDKKeil开发的使用。所以花了点时间从上面的工程当中做了分离，重新使用STM32CubeMX配置一个方便二次开发移植使用和配置的工程。本资源仅仅配置了SPI2的只发送主机模式。🌿1.8寸TFTLCD128X160ST7735SSPI屏🌴工程架构📑引脚定义🔖采用的是硬件SPI2:MOSI(SDA):P
文章作者：里海来源网站：里海NX二次开发3000例专栏简介使用帮助或者快捷键F1打开工具帮助文档效果步骤首先要准备一个网页("F:\lihai\LiHaiHelp.html")html>title>里海的帮助title>body>使用说明：先这样，这样，再那样，会了吧！body>html>效果是这样的还可以在网页中嵌入PDF、ppt等。例如：html>body>iframesrc="FullPathToThe.pdf"style="width:100%;height:100%;border:none;">iframe>body>html>然后准备一个map文件("F:\lihai\LiHaiH
前言前段时间朋友跟我吐槽了他的电脑，说估计是坏了，要换电脑，原因是某一天突然发现按了开机键之后老是停在一个画面，经过一顿乱按和多次尝试之后发现每次按完开机键后还需要按F1才能正常开机。拿到电脑店之后，老板说需要更换主板，价格300块大洋。我那朋友突然间就不想修了，不就是开机的时候多按一下F1吗？可以省下300块大洋，何乐不为。就是这个每次都要按F1的操作让他觉得烦躁，屏幕前的你是否有这种烦恼？一起来看看是怎么回事吧！正文开始一、屏幕显示Date/TimeNotSet排除故障首先是这种故障会出现需要按F1才能开机的情况。原因其实已经在屏幕上告诉你电脑故障的原因了：Bios时间不正确，需要校正Bi
之前一直尝试在Hololens2上使用Vuforia老是出现各种莫名其妙的问题，今天跑通了，记录下。新建Unity工程这一步没什么好说的，正常新建工程即可。导入MRTK这里我们使用微软的MixedRealityFeatureTool工具来导入MRTK。下载MixedRealityFeatureTool工具打开下载的工具（此软件反应较慢，耐心等待下）刚打开Star按钮是灰色的，无法点击，等待片刻即正常。点击Star，选择刚才建立的Unity工程目录，并点击DiscoverFeatures软件会列出许多可安装的包，选择图中四项，点击GetFeatures注意点击按钮之后软件即开始下载相关包，如果好
在运行5.1.1的OppoF1S中，单击TextInputLayout后，应用会在延迟1秒后崩溃。我无法访问设备，我收到了crashlytics报告的崩溃，然后我让我的远程friend在他们的oppo手机上尝试一下。我无法找出原因，而且由于我无法访问该设备，我发现解决这个问题非常困难。它在其他设备上工作正常，甚至在运行8.1.0的oppoF7上也能正常工作这是我的XMLactivity.onEmailChanged(text)}"android:paddingTop="10dp"app:backgroundTint="@color/black"/>这是styles.xml@color/
混淆矩阵当我们已经获取到一个分类模型的预测值，可以通过不同指标来进行评估。往往衡量二分类模型是基于以下的混淆矩阵概念：TruePositive：真实值为正、预测值为正（真阳性）FalsePositive：真实值为负、预测值为正（假阳性）FalseNegative：真实值为正、预测值为负（假阴性）TrueNegative：真实值为负、预测值为负（真阴性）但面对多个分类，比如40多个类别时无法单纯通过正负来混淆矩阵的每个值。在多个类别分类中，可以将每个类别视为应该独立的二元分类问题。对于每个类别A，其余不是类别A的样本可以临时合并为应该“非A”类别。我们将以上定义为：真阳性(TP)：对于特定类别A
❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注😊😊😊，后续会继续输入更多优质内容❤️👉有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）👈（封面图由文心一格生成）混淆矩阵、精确率、召回率和F1值：如何评估分类器的性能？在机器学习中，分类是一项非常重要的任务。在分类任务中，我们需要根据输入的数据将其分为不同的类别。为了评估分类器的性能，我们需要使用一些指标。其中最常用的指标就是混淆矩阵、精确率、召回率和F1值。本文将详细介绍这些指标的原理，并结合代码进行讲解。1.混淆矩阵混淆矩阵是一种可视化分类器性能的工具，它通常用于评估二元分类器。混淆矩阵以
一、本篇所有所用环境、程序1.1 开发软硬环境芯片型号：STM32F103RCT6（魔女开发板家的，优点：代码清晰，缺点：只有标准库）开发软件：Keil5 （v5.31+AC5，最常用）代码用库：标准固件库蓝牙模块：HC-08（HC家的，小贵，配套图解、串口助手、APP、小程序，完美）USB转TTL模块：CH9340C （Type-C接口，win10可免驱动，比CH340和CP2102爽）1.2 代码下载链接百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1UtYGUbFfMemFUGhN_LsNBg?pwd=6543csdn资源：https://download.csdn.net/
【分类指标】如何评估多分类（二分类）算法、Acc、Precision、Recall、F1详解文章目录【分类指标】如何评估多分类（二分类）算法、Acc、Precision、Recall、F1详解1.前言2.二分类任务2.1混淆矩阵2.2Accuracy、Precision、Recall、F1Score2.2.1准确率（Accuracy）2.2.2精确率（Precision）2.2.3召回率(Recall)2.2.4F1Score2.2.4.1例子12.2.4.2例子22.2.4.3解决办法2.3P-R曲线和AP2.3.1P-R曲线2.3.2AP（Average-Precision）2.4ROC曲
