STM32系列单片机，是目前极为常用的单片机，它以ARMCortex-M为内核，具有高性能、低成本、低功耗、可裁剪等特点。其中使用最广泛的是STM32F1、STM32F4、STM32F7系列，在使用之前我们需要简单了解下这三者有何区别：1.内核差异F1系列为Cortex-M3内核；F4系列为Cortex-M4内核；F4系列为Cortex-M7内核。2.性能差异由于内核存在差异，所以性能上的差异也是注定的。性能:F7>F4>F1,不过实际上F7性能远强于F4，而F4性能略好于F1.3.功耗差异既然三款产品性能上存在差异，那么功耗上自然也是不同的。功耗：F7>F4>F1,性能越好，功耗越大，非常合
gitrev-parse：将各种引用表示法转换为哈希值等1,gitlog显示日志myroot@myroot:~/linux/linux-5.15.7$gitlogcommitea79e49b21ae8706dfbe5e2f13a766b5b10ac9db(HEAD->master)Author:xxxxx(email)Date: SatMar1919:29:292022+0800linux-5.15.72,gitstatus显示修改状态myroot@myroot:~/linux/linux-5.15.7$gitstatusOnbranchmasterChangesnotstagedforco
我正在处理情感分析问题，数据如下所示:labelinstances511904838323912042127所以我的数据自1190instances以来是不平衡的标有5.对于使用scikit的分类Im的SVC.问题是我不知道如何以正确的方式平衡我的数据，以便准确计算多类案例的准确率、召回率、准确率和f1分数。所以我尝试了以下方法:首先:wclf=SVC(kernel='linear',C=1,class_weight={1:10})wclf.fit(X,y)weighted_prediction=wclf.predict(X_test)print'Accuracy:',accuracy
我正在处理情感分析问题，数据如下所示:labelinstances511904838323912042127所以我的数据自1190instances以来是不平衡的标有5.对于使用scikit的分类Im的SVC.问题是我不知道如何以正确的方式平衡我的数据，以便准确计算多类案例的准确率、召回率、准确率和f1分数。所以我尝试了以下方法:首先:wclf=SVC(kernel='linear',C=1,class_weight={1:10})wclf.fit(X,y)weighted_prediction=wclf.predict(X_test)print'Accuracy:',accuracy
安装unity2021.3.6f1版本之后，需要科学上网，下载：https://unity3d.com/get-unity/download/archive打开队友开发的项目，出现如下报错。dependenciesmanifest(Microsoft.NetCore.App.deps.json)wasnotfound:runtime.win-x64.Microsoft.NETCore.App’,version:‘5.0.3-servicing.21072.12’网上查了很多资料，都不对。包括：https://blog.csdn.net/avi9111/article/details/12524
修复Linux系统的F1～F12按键被系统强制为功能键一、修改配置二、复原配置 最近客制化的键盘比较火，然而很多这样的键盘只说明适配Windows/Mac系统，没有说去适配Linux系统，所以头疼的问题就出现了——程序员运行调试时不能使用F5键、测试人员打开网页调试工具时不能用F12键……等等等各种奇怪的问题，包括Fn+xxx配合使用键也无法正常使用，总之就是Ubuntu(Linux)系统将这类键盘的F1～F12被强制为了功能键了(因为要适配Mac的问题) 在这里举例几种会出现这样问题的键盘：阿米诺VA87MAC、HS75T、贱驴RS2、FL980、珂芝K75……都会碰见这样的问题，尤
YOLO是最先进的目标检测模型之一。目标检测问题相比分类问题要更加复杂，因为目标检测不仅要把类别预测正确，还要预测出这个类别具体在哪个位置。我将目标识别的评估指标总结为两部分，一部分为预测框的预测指标，另一部分为分类预测指标。预测框的预测指标——IOU（交并比）预测框的准确率用IOU来反映。交并比是目标检测问题中的一项重要指标，它在训练阶段反映的是标注框与预测框的重合程度，用于衡量预测框的正确程度。 如上图所示，绿色框为标注框，是在标注数据集时人为标注的框；红色框为预测框，是训练的模型预测出的预测框；中间的橙色区域则为两个框的重合区域。而判断这个模型预测框预测的准不准，就要看IOU了。 如上
一、前言本文仅作个人学习记录，非教程，内容不完整，仅供参考，请勿用于商业用途。二、概述使用ADC读取环境温度，根据环境温度设置PWM占空比，从而控制FAN转速。控制菜单功能：1.设置特定转速，2.切换为手动模式任意控制FAN转速。三、系统框图整个系统并不复杂：MCU负责运行代码并输出信号；NTC是温变电阻，阻值随温度变化；电位器用于手动任意控制FAN转速；按键；L298N是电机驱动模块，单片机IO口无法直接驱动Motor；Motor。四、软硬件设计4.1设置定时器输出PWM&驱动电机4.1.1软件设置使用TIM3的CH1输出PWM频率计算公式：占空比计算公式：__HAL_TIM_SetComp
目录源代码：返回值 我使用的groundTruth图像： 预测图像 基于IOU的F1是评价模型实例分割能力的一种评价指标，该指标在2018年的Urban3DChallenge和2020年的阿里天池建筑智能普查竞赛中作为评价标准。计算公式如下：其余计算指标：1、IoU: 交并比，两个区域重叠的部分除以两个区域的集合部分，IOU算出的值score＞0.5就可以被认为一个不错的结果了2、mIoU（meanIoU）：均交并比，识别或者分割图像一般都有好几个类别，把每个分类得出的分数进行平均一下就可以得到meanIoU，也就是mIoU。3、Precision：精确率，混淆矩阵计算得出，P=TP/（TP
文章目录一、混淆矩阵与F1-Score1.准确率局限2.混淆矩阵（Confusionmatrix）3.混淆矩阵中的模型评估指标3.1围绕识别类别1所构建的评估指标3.2围绕识别类别0所构建的评估指标4.混淆矩阵评估指标使用策略5.多分类混淆矩阵接下来，我们重点讨论关于分类模型评估指标相关内容。#科学计算模块importnumpyasnp#绘图模块importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt#自定义模块fromML_basic_functionimport*一、混淆矩阵与F1-Score分类模型作为使用场景最为广泛的机器学习模型，相关模型
