C#程序解读】的更多相关文章

CPRESS 官方给出的SDK1.1中(目前最新的SDK),提供了大量的例程供我们开发软件的时候作参考,就像STM32的开发一样提供了库一样,但是又不是库,仅仅是参考例程. 首先看一个简单一点的GPIO的例子(GpioApp) 1.先是一个错误处理的函数,我们不需要它,故这是一个死循环. 2. CyFxDebugInit 这个函数,将串口作为调试口用115200bps. 3. void CyFxGpioIntrCb ( uint8_t gpioId /* Indicates thepin tha…
上一篇文章解读了CYPRESS FX3的GPIO的操作过程,下面解读同步FIFO的一个例子(slaveFifoSync). *生产者,消费者. 1.首先看DMA的回调函数(cyu3dma.h): typedef void (*CyU3PDmaCallback_t) ( CyU3PDmaChannel *handle,     /* Handle to the DMA channel. */ CyU3PDmaCbType_t type, /* The type ofcallback notific…
静止背景下的卡尔曼多目标跟踪 最近学习了一下多目标跟踪,看了看MathWorks的关于Motion-Based Multiple Object Tracking的Documention. 官网链接:http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/motion-based-multiple-object-tracking.html?s_tid=gn_loc_drop 程序来自matlab的CV工具箱Computer Vision System Toolbo…
阅读下面程序,请回答如下问题: 问题1:这个程序要找的是符合什么条件的数? 问题2:这样的数存在么?符合这一条件的最小的数是什么? 问题3:在电脑上运行这一程序,你估计多长时间才能输出第一个结果?时间精确到分钟(电脑:单核CPU 4.0G Hz,内存和硬盘等资源充足). 问题4:在多核电脑上如何提高这一程序的运行效率? using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; namespace FindTheNumbe…
/* Blink Turns an LED on for one second, then off for one second, repeatedly. */// define variables here// variables should be defined before setup()// You must include void setup() and void loop() in every Arduino sketch, or the program won't compil…
package main import "fmt" // 下面这函数就是闭包函数(就是返回一个匿名函数的地址的函数,其中要1.定义一个需要保护的局部变量i 2.一个匿名的函数) ,实现计数的功能 func Counter() func() int { i := 0 res := func() int { i++ return i } fmt.Println("Counter内部:", res) //0x49d5d0是匿名函数的地址 res就是func() int这个…
API详解:            * 线程安全问题出现的条件        (1) 只有单例对象才可能出现线程安全问题        (2) 多线程环境,即多个线程会共享这个单例对象        (3) 单例对象中具有可修改的成员变量                    1.SqlSession接口        SqlSession接口的实现类是:org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession. 该对象是多例的.        2…
前面已经解读了GPIO以及同步FIFO操作,下面我们看一个SPI读写的例子,它是主程序命令从SPI中读写一些数据. SPI传输子程序看一下: 页地址,字节计数,缓冲区,读写标志 因为只能一页一页的读或写,故读写总是从页地址开始的 /* SPI read / writefor programmer application. */ CyU3PReturnStatus_t CyFxSpiTransfer ( uint16_t  pageAddress, //页地址 uint16_t  byteCoun…
在Windows上安装 从官方网站下载需要的二进制包 比如我下载的是flink-1.2.0-bin-hadoop2-scala_2.10.tgz,解压后进入bin目录 可以执行bat文件,也可以使用cygwin执行sh文件 然后可以在浏览器中输入http://localhost:8081打开管理页面 创建和执行wordcount示例程序 使用idea新建一个Maven工程 我这里使用Intellij IDEA进行开发 使用"new project"创建一个maven工程 指定示例程序的…
可能就是好奇心略重了,读了一下webpack打包后的bundle.js的代码,复杂的模块可能读不懂,但简单的hello world模块我还是能看懂的.没什么目的,就是想通过几个简单的模块,一条简单的webpack命令,一个神奇的bundle.js代码来了解webpack是怎么把遵循commonJs规范的模块应用到浏览器端的. 几个简单的模块: 一条简单的webpack命令: 一个神奇的bundle.js: /******/ (function(modules) { // webpackBoots…
深度自编码器(Deep Autoencoder)MATLAB解读 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇文章主要讲解Hinton在2006年Science上提出的一篇文章“Reducing the dimensionality of data with neural networks”的主要思想与MATLAB程序解读. 深度自编码器首先用受限玻尔兹曼机进行逐层预训练,得到初始的权值与偏置(权值与偏置的更新过程用对比散度CD-1算法).…
干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包 作者:白宁超 2016年11月6日19:28:43 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.…
是的,这是今年的情人节,一篇还在研究怎么用的文章,文结的时候应该就用成功了. 恩,要有信心 神奇的分割线 不知何时装过boost库的header-only库, 所以ratslam中的boost是可以编译的,但是我自己试的程序会编译不过, 提示错误是未定义的引用. 所以我就从安装boost库开始. 1. 到www.boost.org下载相应的库, 目前最新是1_60_0版本的链接打开 文件有点大 下载好后就可以安装了. 1. 我将文件解压缩在home目录下命名为BOOST_ROOT目录下. 2.…
谷歌路过这个专门介绍HMM及其相关算法的主页:http://rrurl.cn/vAgKhh 里面图文并茂动感十足,写得通俗易懂,可以说是介绍HMM很好的范例了.一个名为52nlp的博主(google “I Love Natural Language Processing”估计就能找到)翻译后的HMM入门介绍如下,由于原文分了很多章节,我嫌慢了还是一次性整理,长文慎入吧. 一.介绍(Introduction) 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化模式(规律).这些模式发生在很多领域,比如计…
  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…
  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…
  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…
  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…
  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…
  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…
  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…
去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.    目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…
上两篇提到如何发送邮件:JavaMail 发送 html 格式.带附件的邮件, JavaMail 简单案例.本文再演示下,如何读取邮箱上的邮件. 邮件内容的数据格式种类比较多,用户直接阅读邮件比较常见,通过程序解读邮件比较少见,所以,本文的例子只演示读取邮件信封上的内容,例如邮件主题.发件人.若邮件内容是纯文本格式,也能直接读取.若邮件内容是非文本格式,可以通过分解获取到的 Message 继续解读,不过这种情况不在本文演示范围内. CheckingMail, 查询邮件,根据提供的 pop3 服…
本文笔记旨在概括地讲deep learning的经典应用.内容太大,分三块. --------------------------------------------------------------------------------------------- Content 1. 回想 deep learning在图像上的经典应用 1.1 Autoencoder 1.2 MLP 1.3 CNN<具体的见上一篇CNN> 2. deep learning处理语音等时序信号 2.1 对什么时序…
原文链接:http://answers.opencv.org/question/134783/android-opencv-finding-extreme-points-in-contours/ 导    读:本例子使用轮廓分析,寻找到轮廓的极点:使用了STD的SORT特性.   提出问题: Good Evening, I have a trouble with finding extreme points in frames. I am detecting all contours, but…
一次执行多条SQL的技术要点如下: DatabaseMetaData接口是描述有关数据库的整体综合信息,由于DatabaseMetaData是接口,所以没有构造方法,故不能使用new来创建DatabaseMetaData对象,但是可以通过Connection的getMetaData()方法创建.例如:DatabaseMetaData md=con.getMetaData(). DatabaseMetaData类的supportsBatchUpdates方法用于判断此数据库是否支持批量更新.其返回…
一,网上的API讲解 其实POI的生成Word文档的规则就是先把获取到的数据转成xml格式的数据,然后通过xpath解析表单式的应用取值,判断等等,然后在把取到的值放到word文档中,最后在输出来. 1.1,参考一 1.poi之word文档结构介绍之正文段落 一个文档包含多个段落,一个段落包含多个Runs,一个Runs包含多个Run,Run是文档的最小单元 获取所有段落:List<XWPFParagraph> paragraphs = word.getParagraphs(); 获取一个段落中…
本文对计算机网络通信的原理进行简单的介绍 首先从网络协议分层的概念进行介绍,然后对TCP.IP协议族进行了概念讲解,然后对操作系统关于通信抽象模型进行了简单介绍,最后简单描述了socket   分层的概念 基本概念 TCP/IP协议族本身很复杂,本人也暂时还没有“详解TCP/IP”的想法,本系列相关的文章都是意在从宏观上建立一个认知. 想要理解TCP/IP协议族,核心就是要理解分层的概念. 到底什么是分层? 假如说有A,B这么两个部门,每个部门有一个经理和一个秘书,有一些事情没必要开会或者直接交…
第一篇 Flask     一. Python 现阶段三大主流Web框架 Django Tornado Flask 对比 1.Django 主要特点是大而全,集成了很多组件,例如: Models Admin Form 等等, 不管你用得到用不到,反正它全都有,属于全能型框架 2.Tornado 主要特点是原生异步非阻塞,在IO密集型应用和多任务处理上占据绝对性的优势,属于专注型框架 3.Flask 主要特点小而轻,原生组件几乎为0, 三方提供的组件请参考Django 非常全面,属于短小精悍型框架…
引自:https://blog.csdn.net/u013654125/article/details/73613644 GLEW, GLFW和GLM介绍 现在你有了工程,就让我们开始介绍下工程所用到的开源库和为啥需要这些. The OpenGL Extension Wrangler (GLEW)是用来访问OpenGL 3.2 API函数的.不幸的是你不能简单的使用#include <GL/gl.h>来访问OpenGL接口,除非你想用旧版本的OpenGL.在现代OpenGL中,API函数是在运…