k210——串口通信k210一共有3个uart，每个uart可以进行自由的引脚映射。一、API函数介绍1.1register(pin,function,force=True)K210可以通过映射来改变引脚功能，设置引脚（pin）对应的外设功能（func），默认启用强制绑定参数（force=True）pin：功能映射引脚function：芯片功能force：默认为True，强制分配，多次对一个引脚注册例：fromfpioa_managerimportfmfm.register(16,fm.fpioa.GPIO2)1.2新建UART对象uart=machine.UART(uart,baudrate
摘要在线K歌软件的开发有许多技术难点，需考虑到音频录制和处理、实时音频传输和同步、音频压缩和解压缩、设备兼容性问题等技术难点外，此外，开发者还应关注音乐版权问题，确保开发的应用合规合法。前言前面写了几期关于直播SDK技术选型的文章，主要是从RTC实时音视频、超低延迟直播、CDN直播等不同即时通讯场景下多个角度进行详细的介绍，很多同学表示对泛娱乐行业的直播技术部分很感兴趣，希望能够有一些更为深入的分析介绍。主流的第三方直播SDK对比(腾讯云、即构、阿里云、声网、网易云信、网宿)我用ChatGPT做直播技术选型，卷死了同事安排！今天就对泛娱乐行业的线上K歌场景技术选型进行探讨，本文将分析在线K歌功
智能送药小车采集图片LabelImg数据集标注Mx-yolov3训练模型K210端物体检测代码线上训练模型参考这篇：Maixhub模型训练平台整体流程下面仅介绍利用Mx-yolov3训练模型并部署在k210上的整体流程。采集图片利用K210采集数据集使用说明：插上合适的SD卡（最大32GB），采集不同类别图像时要在代码相应位置进行修改（有注释提示），程序运行后按下KEY会进行图像采集并存放在相应类别的文件夹中。#importos#print(os.listdir())##importos##os.remove("1.jpg")fromMaiximportGPIOfromfpioa_manage
文章目录聚类K-means聚类1准备数据2给定聚类中心，计算每个点属于哪个聚类，定义函数实现3根据已有的数据的标记，来重新更新聚类中心，定义相应的函数4初始化聚类中心，定义相应的函数5定义K-means算法6绘制各个聚类的图7定义评价函数--即任意一点所在聚类与聚类中心的距离平方和8使用“肘部法则”选取k值9画张图来可视化选择K10对任意样本来预测其所属的聚类试试Sklearn实验1K-means实现无监督聚类1定义和调用更新每个样本所属聚类，聚类中心更新，初始化聚类中心的参数2定义Kmeans算法获得最终的聚类中心和样本所属聚类索引3绘制各个聚类的图4定义评价函数--即任意一点所在聚类与聚类
先选中代码：然后按CTRL+K再按CTRL+F也可以先选择要格式化的代码块，ctrl+shift+p，搜索format，然后第二个就是：
使用堆排序来解决《乱序数组第k大的数字》先放上代码（虽然leetcode要求O(n)，但是堆排序是O(nlogn)）`classSolution{publicintfindKthLargest(int[]nums,intk){intheapSize=nums.length;buildHeap(nums,heapSize);for(inti=nums.length-1;i>=nums.length-k+1;i--){swap(nums,0,i);heapSize--;buildHeap(nums,heapSize);}returnnums[0];}publicvoidbuildHeap(int[
目录一、资源说明二、基本参数 1、参数 2、引脚说明三、驱动说明 TB6612模块驱动说明 对应程序: ENAENB输出PWM四、部分代码说明 接线说明 1、STC89C52RC+TB6612模块 2、STM32F103C8T6+TB6612模块五、基础知识学习与相关资料下载六、视频效果展示与程序资料获取七、项目所有材料清单八、注意事项九、接线表格一、资源说明单片机型号测试条件模块名称代码功能STC89C52RC1.晶振11.0592M模块单片机驱动TB6612模块按键控制直流机正反转加减速启停ST
目录摘要1.K-means算法1.1聚类算法简介1.2K-means聚类算法1.3代码实现2.最优聚类数目K的确定2.1手肘法--Elbow（经验方法）2.2SilhouetteCoefficient（轮廓系数，理论方法）2.3Calinski-HarabaszCriterion（卡林斯基-哈拉巴斯指标，CH值，理论方法）2.4Davies-BouldinCriterion（戴维斯-博尔丁指标，DB值，理论方法）摘要Kmeans算法中，K值所决定的是在该聚类算法中，所要分配聚类的簇的多少。Kmeans算法对初始值是⽐较敏感的，对于同样的k值，选取的点不同，会影响算法的聚类效果和迭代的次数。本文
目录1先说结论：2Σ几何分布的P(x=n)= P(n次试验至少成功1次)2.1几何分布的概率2.2 这个是可以证明的，下面是推导过程2.3怎么理解呢？3 另外，P(累计成功k次)=ΣP(成功k次的二项分布)3.1 成功k次的概率和累计成功k次概率3.2成功k次的概率和 至少累计成功k次概率3.3 这个不需要像上面需要证明，是不言自明的4 各种概率5应用，暂缺，以后再补吧1先说结论：结论1：Σ几何分布的P(x=n)= P(n次试验至少成功1次) ΣP前n-1次失败最后1次成功(x=n)=P(n次试验至少成功1次)结论2：P(累计成功k次)=ΣP(成功k次)2Σ几何分布的P(x=n)=
文章目录一、Mx-yolov3环境配置二、模型训练1.测试 2.数据集制作3.VOTT标注与模型测试三、部署到k210 1.模型转换 2.脚本运行 3.脱机运行 4.一个问题四、总结一、Mx-yolov3环境配置1.Mx-yolov3软件下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1U0c6hk5PNdOwECnhu_XjuA 提取码：fy222.在安装路径中打开文件夹，打开环境配置，运行环境配置.exe。3.安装python3.7.4 点击安装Python3.7.4会弹出python的安装界面，然后跟随视频 【K210】识别神器Mx-yolov3安装教程
