这里写目录标题一、ADC简介（了解）1.1，什么是ADC？1.2，常见的ADC类型1.3，并联比较型工作示意图1.4，逐次逼近型工作示意图1.5，ADC的特性参数1.6，STM32各系列ADC的主要特性二、ADC工作原理（掌握）2.1，ADC框图简介（F1）2.2，参考电压/模拟部分电压（战舰为例）2.3，输入通道（F1为例）2.4，转换序列（F1为例）2.5，触发源（F1）2.6，转换时间（F1）2.7，数据寄存器（F1）2.8，中断2.9，单次转换模式和连续转换模式2.10，扫描模式三、单通道ADC采集实验（熟悉）3.1，实验简要（了解）3.2，ADC寄存器介绍（了解）3.3，单通道ADC
文章目录大数据TensorFlow深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统(完整系统源码+PPT+详细开发文档+论文+源码解析)获取项目资料方式在文章末尾获取项目资料方式在文章末尾一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介Django技术介绍Neo4j数据库Bootstrap4框架Echarts简介NavicatPremium15简介Layui简介Python语言介绍MySQL数据库深度学习六、核心理论贪心算法Aho-Corasick算法BERT（BidirectionalEncoderRepr
在开始前我有一些资料，是我根据网友给的问题精心整理了一份「stm3的资料从专业入门到高级教程」，点个关注在评论区回复“888”之后私信回复“888”，全部无偿共享给大家！！！如果需要使用STM32，建议先学习这个。后面再学习linux。看到其他答案说STM32只是比单片机多一些引脚，linux支持复杂的应用，这里只同意一般。首先，STM32也分系列，有M0的内核,M3的内核，M4,M7等等。而跑linux至少需要A系列的内核。ARM的内核分三个系列，cortex-m,cortex-a,cortex-r，m系列主要负责控制类，a系列主要负责应用类，r系列是realtime，用于实时性比较高的场景
1.什么是AXI？ AXI是ARMAMBA的一部分，AMBA是1996年首次推出的微控制器总线系列。AXI的第一个版本首次包含在2003年发布的AMBA3.0中。发布与2010的AMBA4.0包含了AXI的第二个主要版本，AXI4。 这儿有3种AXI4接口：AXI:用于高性能存储映射需求。AXI4-Lite：用于简单，低吞吐率的内存映射通信。（例如，进出控制器和状态控制器）AXI4-Stream：用于高速流数据。2.AXI如何工作？ AXI规范描述了一个在单AXI主机和AXI从机之间的接口，代表IP核之间相互交换信息。多个内存映射的AXI主从可以使用AXI基础IP
写在前面按照国际惯例，要先聊下生活，吐槽一番，今天是2月14日，也是下午听老妈说，我才知道！现在真的是对日期节日已经毫无概念可言，只知道星期几。现在已经觉得写博客也好，学习文章也罢，和写日记一样，已经融入到我的生活中，或者更确切的说，变成生活的一部分了。饭后和老妈闲聊了几句后，我发现现在真的是对做什么都提不起兴趣，也没有什么特别期待的事，对相亲特别排斥，而且毫无期待而言，甚至没法相信任何一个女孩。听妈妈说，她和一个阿姨今天在散步时，阿姨告诉妈妈，说我和前任分手后，前任的妈妈到处说我的坏话。妈妈却很平静的和那个阿姨说，嘴巴长在她身上，我们也管不着，她愿意讲究就讲吧！我听完刚开始还挺气的，后来，我
内容：皮尔逊相关系数一.概念：是一个和线性线关的相关性系数1.协方差概念：协方差受到量纲的影响因此需要剔除2.相关性的误区根据这个结论，我们在计算该系数之前需要确定是否为线性函数二.相关性的计算1.Matlab：只含相关性不含假设检验：下面第三大点讲解假设检验2.使用Excel美化图表5.1讲中49分三.对皮尔逊相关系数进行假设检验1.p值判断法：通过p值进行比较2.显著性标志：*越多，说明越有信心，越认为它显著，越拒绝原假设3.计算相关性Matlab实现：SPSS实现：分析-相关-双变量
坐标体系我们知道OpenGL-ES坐标系中每个顶点的x，y，z坐标都应该在-1.0到1.0之间，超出这个坐标范围的顶点都将不可见。将一个物体（图像）渲染到屏幕上，通常经过将物体坐标转换为标准化设备坐标，然后再将标准化设备坐标转化为屏幕坐标的过程。(将物体坐标转换为标准化设备坐标，再将标准化设备坐标转换为屏幕坐标的过程)该过程通常涉及多个坐标系统的变换，将所有顶点转换为片段之前，顶点需要处于不同的坐标系统进行计算，对我们来说比较重要的有5个坐标系统：局部空间(LocalSpace)世界空间(WorldSpace)观察空间(ViewSpace)裁剪空间(ClipSpace)屏幕空间(ScreenS
1.背景介绍ElasticSearch与机器学习1.背景介绍ElasticSearch是一个开源的搜索和分析引擎，基于Lucene库构建，具有高性能、可扩展性和易用性。它广泛应用于企业级搜索、日志分析、实时数据处理等领域。机器学习是一种自动学习和改进的算法，通过大量数据的训练和优化，使计算机能够自主地进行决策和预测。它在各个领域都有广泛的应用，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。在ElasticSearch与机器学习之间，我们可以看到一种紧密的联系。ElasticSearch可以作为机器学习的数据处理和存储平台，同时也可以利用机器学习算法来优化搜索和分析结果。2.核心概念与联系2.1Elas
一、常用命令LINUX常用操作命令和命令行编辑快捷键终端快捷键：Ctrl+a/Home切换到命令行开始Ctrl+e/End切换到命令行末尾Ctrl+l清除屏幕内容，效果等同于clearCtrl+u清除剪切光标之前的内容Ctrl+k剪切清除光标之后的内容Ctrl+y粘贴刚才所删除的字符Ctrl+r在历史命令中查找（这个非常好用，输入关键字就调出以前的命令了）Ctrl+c终止命令ctrl+o重复执行命令Ctrl+d退出shell，logoutCtrl+z转入后台运行,但在当前用户退出后就会终止Ctrl+t颠倒光标所在处及其之前的字符位置，并将光标移动到下一个字符Alt+t交换当前与以前单词的位置A
本系列为作者学习UnityShader入门精要而作的笔记，内容将包括：书本中句子照抄+个人批注项目源码一堆新手会犯的错误潜在的太监断更，有始无终总之适用于同样开始学习Shader的同学们进行有取舍的参考。文章目录复习知识点复习如何Debug使用假彩色图像使用VisualStudioFrameDebugger小心渲染平台差异Shader的语法差异Shader整洁之道浮点类型规范语法避免不必要的计算慎用分支和循环语句不要除以0复习知识点复习在上节课中，我们编写了一个Shader并将其由简单逐步完善，从中我们理解了Shader的基本使用方法：shader的结构包括ShaderName，SubShad
