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Vue学习之从入门到神经(两万字收藏篇)
Vue学习之从入门到神经(两万字收藏篇)Vue史诗级教程系列文章,欢迎订阅专栏
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从零开始学习UCOSII操作系统2–UCOSII的内核实现「建议收藏」
从零开始学习UCOSII操作系统2–UCOSII的内核实现「建议收藏」从零开始学习UCOSII操作系统2–UCOSII的内核实现参考书籍:《嵌入式实时操作系统μCOS-II原理及应用》、《嵌入式实时操作系统uCOS-II邵贝贝(第二版)》1、任务的结构–任务控制块首先这个任务控制块是非常的大的,这里面使用很多的宏定义,估计是可以让使用者使用的时候按需配置。所以这里只是整理一些必须要用到的功能,不常用的不讲,讲了就会变成一本书了。(1)任务的关键 OS_ST…
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从零开始学习UCOSII操作系统3–UCOSII启动过程「建议收藏」
从零开始学习UCOSII操作系统3–UCOSII启动过程「建议收藏」从零开始学习UCOSII操作系统3–UCOSII启动过程1、初始化UCOSII(1)在调用UCOSII在任何的其他的服务之前,UCOSII要求首先调用初始化函数OSInit();这个函数的目的就是在整个系统启动之前,初始化所有的变量和数据结构。(2)其中,在OSInit()函数中建立空闲任务OS_TaskIdle();这个任务总是处于就绪态的,空闲任务的优先级是设置为最低
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Java Double转Bigdecimal丢失精度原因学习
Java Double转Bigdecimal丢失精度原因学习记录学习Double转Bigdecimal丢失精度的原因注意事项:不能直接使用Bigdecimal的构造函数传double进行转换,部分数值会丢失精度,因为计算机是二进制的Double无法精确的储存一些小数位,0.1的double数据存储的值实际上并不真的等于0.1如该方式将0.1转换为Bigdecimal得到的结果是0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625这是为什么呢,以往只是知道结论知道不能这么用,也大概知道是因为do
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深度学习:自动编码器基础和类型
深度学习:自动编码器基础和类型本文转载自《机器之心》,原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/QuDa__mi1NX1wOxo5Ki94A,如有侵权请联系删除。很显然,深度学习即将对我们的社会产生重大显著的影响。Mobibit创始人兼CEOPramodChandrayan近日在codeburst.io上发文对自动编码器的基础知识和类型进行了介绍并给出了代码实例。机器之心对本文进行了…
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从零开始学习Prometheus监控报警系统[通俗易懂]
从零开始学习Prometheus监控报警系统[通俗易懂]Prometheus是一个开源的监控报警系统,它被纳入了由谷歌发起的Linux基金会旗下的云原生基金会,并成为仅次于Kubernetes的第二大开源项目。
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Framework7 Vue 教程 入门 学习
Framework7 Vue 教程 入门 学习网上关于Framework7的博客、学习资料少之又少,所以我想把我学习Framework7Vue的入门记录一下。Framework7Framework7是一个开源免费的框架可以用来开发混合移动应用(原生和HTML混合)或者开发iOS&Android风格的WEBAPP。也可以用来作为原型开发工具,可以迅速创建一个应用的原型。Framework7最主要的功能是可以…
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实时操作系统UCOS学习笔记1—-UCOSII简介
实时操作系统UCOS学习笔记1—-UCOSII简介前面我们所有的实验都是跑的裸机程序(裸奔),从本章开始,我们开始介绍UCOSII(实时多任务操作系统内核)。UCOSII简介UCOSII的前身是UCOS,最早出自于1992年美国嵌入式系统专家JeanJ.Labrosse在《嵌入式系统编程》杂志的5月和6月刊上刊登的文章连载,并把UCOS的源码发布在该杂志的BBS上。目前最新的版本:UCOSIII已经出来,但是现在使用最为广泛的还是UCOSII,本章主要针对UCOSII进行介绍。UCOSII是一个可以基于ROM运行的、可裁剪的、抢占式、实时多任务内核
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学大数据要学哪些算法_学习大数据需要掌握哪些知识?[通俗易懂]
学大数据要学哪些算法_学习大数据需要掌握哪些知识?[通俗易懂]大数据已经成为时代发展的趋势,很多人纷纷选择学习大数据,想要进入大数据行业。大数据技术体系庞大,包括的知识较多,系统的学习大数据可以让你全面掌握大数据技能。学习大数据需要掌握哪些知识?怎样进行大数据学习的快速入门?学大数据课程之前要先学习一种计算机编程语言。Java是大数据学习需要的编程语言基础,因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学习hadoop,还是数据挖掘,都需要有编程语言作为基础…
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机器学习之支持向量回归(SVR)
机器学习之支持向量回归(SVR)简介支持向量机(SupportVectorMachine)是由Vapnik等人于1995年提出来的,之后随着统计理论的发展,支持向量机SVM也逐渐受到了各领域研究者的关注,在很短的时间就得到了很广泛的应用。支持向量机是被公认的比较优秀的分类模型。同时,在支持向量机的发展过程中,其理论方面的研究得到了同步的发展,为支持向量机的研究提供了强有力的理论支撑。本实训项目主要围绕支持向量机的原理和技术进行介绍,并基于实际案例进行实战实训。线性支持向量机#encoding=utf8fromsk