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RSS订阅原创 【STM32教程】第五章 STM32的定时器
本章介绍STM32的定时器，介绍了定时器中断、呼吸灯、PWM驱动舵机和直流电机、旋转编码器等的案例实现。
2023-09-23 21:43:55
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原创 【STM32教程】第四章 STM32的外部中断EXTI
外部中断简介：EXTI（Extern Interrupt）外部中断，EXTI可以监测指定GPIO口的电平信号，当其指定的GPIO口产生电平变化时，EXTI将立即向NVIC发出中断申请，经过NVIC裁决后即可中断CPU主程序，使CPU执行EXTI对应的中断程序。其触发方式有上升沿，下降沿，双边沿，软件触发四种。EXTI支持所有的GPIO口都可以触发中断，但是相同的Pin_不可以同时触发中断，例如PA1与PB1不能同时触发中断。
2023-09-09 15:20:55
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原创 【STM32教程】第一章 构建STM32F10x Hal库工程的开发环境详解
本文重点介绍STM32的hanl库工程的开发环境搭建方法，包括Stm32 Cube MX和Keil MDK，还介绍了St-link V2的使用方法。
2023-09-01 11:09:44
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原创 [STM32教程]01如何开始准备hal库的开发环境
本文介绍如何准备stm32f103的hal库工程开发环境，包括cubemx安装、keil mdk安装、stm32 hal库安装、hal库的点灯程序的实现等。·ARM既指ARM公司，也指ARM处理器内核。·ARM公司是全球领先的半导体知识产权（IP）提供商，全世界超过95%的智能手机和平板电脑都采用ARM架构。·ARM公司设计ARM内核，半导体厂商完善内核周边电路并生产芯片。·STM32是ST公司基于ARM Cortex-M内核开发的32位微控制器。
2023-07-17 22:24:32
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原创 CMSIS-DAP无线下载调试器、无线串口透传设备的详细使用说明书
本文介绍一款开源的无线CMSIS DAP下载器的硬件原理与使用方法。同时可以作为usb转串口无线透传设备，也可以为51单片机下载程序。
2023-06-02 19:06:12
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原创 如果STM32/GD32一类的ARM单片机解除读写保护的方法
有时候啊，使用ST-Link给STM32一类的ARM单片机下载程序的时候，发现怎么也下载不了，可能是由于芯片被写保护了。那怎么办呢？可以使用STM32 ST-LINK Utility工具解除芯片的写保护，本篇博文介绍操作步骤，文章最后有工具下载链接。
2023-05-26 16:28:30
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原创 【keil5开发ARM工程时使用STLink调试的技巧分享】
介绍如何在Keil 5中使用st-link v2为arm开发板下载程序、调试程序。包括stlink的接线方法、keil中stlink的配置、keil中debug等内容。在ARM软件工程中如果出现意想不到的错误，通过调试模式去定位错误是比较靠谱的方法。
2023-04-28 18:27:42
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原创 St link V2驱动安装方法
st-link v2又便宜又好用，是ARM单片机开发的必备神器。本文面向初学者介绍如何给windows安装stlink 驱动。
2023-04-18 16:14:13
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原创 【中科微北斗+GPS模块经纬度数据解析详细教程-附免费代码工程】
本文介绍GD32作为主控芯片对中科微北斗+GPS定位模块的经纬度数据的解析方法，附详细、完整的代码工程可下载。
2023-01-19 16:55:31
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原创 【GD-1开发板】CH340驱动安装方法
进入windows的设备管理器，找到线缆对应的设备（此时无驱动），右键打开属性，然后点击驱动程序，选择在本机寻找驱动程序进行安装，找到CH340驱动程序压有小伙伴拿到高博士开发板后，说下载程序的时候，电脑找不到COM口，可能是CH340驱动的问题，所以写个小教程。
2022-12-02 20:24:05
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原创 dataframe按照某一列的取值进行拆分
dataframe按照某一列（假设列名为'columnname')的取值进行拆分。即：比如dataframe的第一列只有‘a’、‘b’两种取值可能，就把dataframe拆分成两个小的dataframe，一个dataframe的第一列只取‘a’，另一个dataframe的第一列只取‘b’。column_uniques = df['columnname'].unique() #把一列所有取值提出来成为一个Array for column in column_uniques: temp_da
2021-10-26 22:00:53
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原创 最新发布：国家人工智能新一代标准建设指南—免费下载
2020年8月4日，国家标准委员会印发的《国家新一代人工智能标准体系建设指南》可以下载了。下载地址：http://www.samr.gov.cn/samrgkml/nsjg/bzjss/202008/W020200805607223893822.pdfwww.samr.gov.cn公众号...
2020-08-08 10:46:40
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原创 Matlab开源替代品Octave的快速入门
本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第26篇，对应第2周第8个视频。“Linear Regression with multiple variables——Working on and submitting programming exercises”本次视频介绍如何完成作业，怎样提交作业的。因为我只是看视频学习，没有提交作业的打算。所以本篇笔记，就大概介绍Octave的安装使用入门吧。本系列课程吴老师建议的完成作业的编程工具是Matlab和Octave，Matlab大家都听说过，Octave可
2020-07-22 11:00:11
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原创 吴恩达机器学习笔记——代价函数的定义
对应第1周cost function视频。本次课前半段内容非常简单，带领我们一起复习初中平面几何的知识，后半段给出了代价函数（Cost function）的一般定义。 从一元线性模型看代价函数的引入； 代价函数的数学定义。 1. 从一元线性模型看代价函数的引入上一节课，卖房子的那个训练集，我们说用一个直线的方程来拟合它们。如下图，在下面假设的直线方程。\theta_{0},\theta_{1}的变化，会改变直线的走向，让直线更好的拟合实际训练集中...
2020-07-19 07:48:29
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原创 机器学习中的模型描述是咋一会事呢？看这里
引言经过5次视频讲解的铺垫，终于进入正轨。这次视频讲解机器学习问题的建模表示，主要包括2个方面的内容： 机器学习的模型描述 以一元线性回归模型表示房价预测问题为例。 1 机器学习的模型描述还是以房价预测为例，如果是横坐标下面箭头指向的那个地方的房子应该卖多少钱合适？那，下面坐标系中叉叉表示的那些点都是已知的房屋面积（单位：平方英尺）和房屋价格（单位1000美元）之间的对应关系，那如果我有1250平方英尺的房子该卖多少钱呢？前面看监督学习、无监督学习...
2020-07-18 07:09:21
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原创 一文搞懂无监督学习
本篇内容是吴恩达机器学习的第5篇——Unsupervised Learning主要内容：1）什么是无监督学习？2）无监督学习的几个应用实例。1 什么是无监督学习？要理解无监督学习，还是要从监督学习过渡过来。下图中的点明显分为两类，而且训练样本也明明白白的告诉我们它们要分成两类。然后呢，我们的机器学习算法根据上面图中的训练样本得到下面图中的这样一条直线，以后再有新的x1、x2我们就可以对它进行分类了。那如果训练样本是这样的呢？上面这个图中...
2020-07-17 07:13:44
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原创 什么是有监督学习？看这里。
本文是吴恩达机器学习笔记第4篇，Supervised Learning本次视频，吴老师通过两个例子给我们讲解了什么是有监督的机器学习。这里面又包括了有监督学习常被用来解决的两类问题：回归问题、分类问题。1什么是有监督的机器学习？在本视频中，吴老师并没有给出监督学习的非常学术化的定义。他通过两个例子来引导我们认识监督学习。假设你手上有这样一些数据，如下面图所示。你知道了一些已经卖出去的房子的面积和价格，然后给你一个新的房子让你预测一下它的售价，像这样由一组已知了自变量...
2020-07-17 07:10:43
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原创 机器学习中代价函数是啥意思？听听大师怎么讲
本文是“吴恩达机器学习视频”学习笔记，“代价函数定义”一节。本次课前半段内容非常简单，带领我们一起复习初中平面几何的知识，后半段给出了代价函数（Cost function）的一般定义。 从一元线性模型看代价函数的引入； 代价函数的数学定义。 1从一元线性模型看代价函数的引入上一节课，卖房子的那个训练集，我们说用一个直线的方程来拟合它们。如下图，在下面假设的直线方程。\theta_{0},\theta_{1}的变化，会改变直线的走向，让直线更好的拟合实际...
2020-07-02 21:43:13
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原创 机器学习模型是个什么东西？终于有那么点明白了。
经过5次视频讲解的铺垫，终于进入正轨。这次视频讲解机器学习问题的建模表示，主要包括2个方面的内容：机器学习的模型描述、以一元线性回归模型表示房价预测问题为例。
2020-06-23 09:33:54
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原创 吴恩达机器学习笔记——什么是有监督的机器学习？
本次视频，吴老师通过两个例子给我们讲解了什么是有监督的机器学习。这里面又包括了有监督学习常被用来解决的两类问题：回归问题、分类问题。1什么是有监督的机器学习？在本视频中，吴老师并没有给出监督学习的非常学术化的定义。他通过两个例子来引导我们认识监督学习。假设你手上有这样一些数据，如下面图所示。你知道了一些已经卖出去的房子的面积和价格，然后给你一个新的房子让你预测一下它的售价，像这样由一组已知了自变量（房屋面积）、因变量（房屋售价）的数据让你去预测新的自变量对应的因变量的学习问题...
2020-06-22 10:28:32
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原创 吴恩达机器学习笔记02—什么是机器学习
week1的第3个视频这次视频虽然也只是6分多钟，但是干货不少。主要有三个知识点： 机器学习的定义；（这是本次视频的重点内容） 机器学习算法的分类；（本次视频只是引子，后续课程会更详细介绍） 本系列课程的优点。（软广告） 1 机器学习的定义：机器学习领域的创始人Arthur Samuel（亚瑟·塞缪尔）早在1959年就给机器学习（Machine Learning，ML）下了定义：机器学习是这样的一个研究领域，它能让计算机不依赖确定的编码指令来自主的学习工作。..
2020-06-19 10:41:15
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原创 吴恩达机器学习笔记-Introduction-welcome
第一次课是比较轻松的介绍课。讲了两个问题： 对机器学习的感性认识； 机器学习的一些实际应用案例的简介。 第一个问题，机器学习之感性认识。机器学习是从早期的人工智能（AI）发展而来的，是计算机的一项新技能。我们日常生活中和机器学习接触过么？根据吴老师的讲解，我们使用网络搜索、垃圾邮件的过滤这些都是机器学习在支撑，google或微软的机器学习算法为你筛选喜欢的网页或过滤垃圾邮件。除此之外，我们在社交网站上看到的推荐照片、我们手机或云盘上照片的自动归类都...
2020-06-19 09:32:40
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原创 这可能是全球最好的Python入门视频教程，现在免费给你
“挺多小伙伴看了高老师的数据挖掘的文章之后，留言说没学过Python，不知道怎么入手。在这里我推荐一套疑似全球最好的Python视频教程给大家。”上面这个图是视频的截图，图上这两个老师就是主讲老师了。一看这个男老师的发型，就知道是个资深的程序员。这套视频名为 Python for Beginners，由微软高级项目经理 Christopher Harrison、以及微软 AI Gaming 的商业开发经理 Susan Ibach 共同讲解，在课程中加入了他们对 Python...
2020-05-16 16:32:02
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原创 conda-forge安装工具包
利用conda 安装Python语音处理工具包librosalibrosa在音频、乐音信号的分析中经常用到，是python的一个工具包conda下安装librosa的命令为：“conda install -c conda-forge librosa "
2020-05-15 22:03:39
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原创 librosa.load一个MP3文件出现“raise NoBackendError()”错误的解决办法
librosa.load一个MP3文件出现“raise NoBackendError()”错误的解决办法；是因为没有安装ffmpeg，只需要使用“conda install ffmpeg”命令安装完成即可解决这一问题。猜测可能是librosa的load函数调用了ffmpeg的audio处理方法，导致没有安装ffmpeg的话就不能正常使用。...
2020-05-15 21:40:58
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原创 超详细的Python面向对象编程讲解
人们对计算机程序的依赖程度越高，软件的规模就会越大。软件的规模越大，复杂度就会越高。复杂度越高，参与程序开发的工程人员就会越多。整个项目管理起来就更加困难。而解决这一问题的比较有效的方法之一就是数据隐藏，即编码过程中尽可能的隐藏内部的实现细节。面向对象的程序设计是数据隐藏的一个非常有效的思路，那什么是面向对象呢？简介面向对象的核心思想是将一些共性的对象抽象成一个类，然后再由类来构造新的对象。面向对象思想符合我们认识问题从特殊到一般，再从一般到特殊的这样一个过程。比如，我们在程序中构
2020-05-12 22:48:30
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原创 决策树概念详解
决策树是一颗好树，是一颗可以帮我们做决策的树。决策树示意图所有的机器学习算法中，决策树应该是最友好的了。它呢，在整个运行机制上可以很容易地被翻译成人们能看懂的语言，也因此被归为“白盒模型”。它不像神经网络这类算法喜欢用隐藏层搞暗箱操作，它呢相对较为磊落，最后训练出来的树，比较容易为人所理解。01 直观理解假设我们开个小店，我们想看看我们小店某一天的销量的高低到底和什么事情有关系？我们凭经验觉得销量高低可能会和天气好坏、是否周末、是否有促销活动这几个方面有关联，我...
2020-05-10 20:48:46
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原创 10分钟搞定Python数据分析开发环境
“这篇文章是针对初学者的。”在学期初的时候就应该写这篇文章的，但今年实在特殊，把很多事情都打乱了。很多教程在介绍Python开发环境搭建的时候，总是要先安装Python、配置环境变量，然后再安装Python开发集成环境。看上去简单的几步工作，对于初学者来说着实不易。好在Python还有Anaconda的发行版，安装使用起来非常简单。只需要10分钟就能搞定，10分钟之后...
2020-05-04 19:22:02
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原创 Python实现KMeans算法的一个小例子
在前面的文章中讲过数据离散化和KMeans算法的理论理解。这篇文章来看看怎样用Python实现这个事。01 目标有下图所示的一系列数据，总共有900多条，这是《Python数据分析与挖掘实战》这本书第4章的案例数据。从图中可见，测量值非常多，但实际上肝气郁结要么就是有要么就是没有，就两种情况；再细致一点，我们可能分成好、不太好、差、很差四类。当然，具...
2020-04-30 22:02:22
2026
原创 推荐一本Python数据挖掘的好书
Python语言在数据领域江湖老大的地位毋庸置疑，所以有了很多优秀的Python数据分析的参考书，高老师也推荐一本。高老师的计划是每周都利用业余时间至少更新一篇讲编程的文章的，这两个周因为从广州搬家到南昌，事情挺多，没来得及更新。现在安顿下来了，在这里分享一本Python数据挖掘的好书给大家作为补偿，文末附有电子版的获取方式。当然，书还是要买纸质版的读来的过瘾。...
2020-04-28 11:46:50
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原创 数据离散化及其KMeans算法实现的理论理解
KMeans算法进行数据离散化的Python实现摘要数据离散化的理解数据离散化的意义常用的离散化方法K-Means算法算法描述理解例子目标描述实现代码效果分析摘要这篇文章尝试借用数据离散化这个事给大家讲明白K-Means算法的含义及其Python的实现方法。数据离散化的理解数据离散化是数据预处理的一个非常重要的步骤。数据离散化的意义常用的离散化方法K-Means算法算法描述理解...
2020-04-11 21:54:08
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原创 Python List的常用操作之增、删
Python List的常用操作之增、删Python List的常用操作之增、删概述增从无到有：创建。从有到多删除从有到无从多到少Python List的常用操作之增、删概述Python的List是一种典型的序列型数据，意味着它由挺多挺多的元素构成，就像一排蜂巢快递柜一样，里面放着各种各样的东东。但是，这个List比蜂巢快递柜好的一点是我们List存放数据需要的格子可以根据需要随时的增加、减...
2020-04-07 21:24:30
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原创 很多人觉得Python程序员工资高，其实是因为没看到背后的实质
其实大部分招Python的岗位都是算法、数据处理、人工智能之类的，并不是因为Python学的好才薪资高的，而是后面的这些算法能力、机器学习算法学的好才工资高的。所以，在选择Python作为自己的主业的时候，关键是要考虑一下自己的数学基础、算法基础咋样，看具不具备这个条件，否则还是老老实实干Java或者Javascript。...
2020-04-07 12:06:36
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原创 AttributeError: 'Series' object has no attribute 'reshape'解决办法
AttributeError: 'Series' object has no attribute 'reshape'用kmeans方法对连续数据离散化的时候碰到一个错误将输入的excel数据存入DataFrame中，然后想拿出其中的一列转置后给kmeans的model用，但是转置的时候提示Series没有reshape方法。这个时候，调用series的values，这个values是nump...
2020-04-07 09:42:26
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原创 清楚告诉你什么是最小二乘
首先，我们要明白最小二乘估计是个什么东西？说的直白一点，当我们确定了一组数的模型之后，然后想通过最小二乘的办法来确定模型的参数。举个两变量（一个自变量、一个因变量）线性回归的例子来说明一下，如下面所示一堆散点图。 一堆观测数据绘制的散点图上面这个图呢，我们打...
2020-04-06 21:27:24
514
王松桂《线性统计模型——线性回归与方差分析》第一章课件
2020-04-28
ISO基础与名词术语
2011-08-23
MFC中使用的Teechart控件8
2010-01-01
3D数学基础 图形与游戏开发.pdf
2008-11-17
我准备录一个免费的Python视频教程系列，如果你是初学者，希望看到哪些内容？
2020-04-12
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