1,第四期的智能猫眼会有打电话和发短信的功能吗?   答:会有打电话功能,硬件上支持打电话就会支持发短信,只是软件上是否实现发短信现在未定.因为短信延迟太严重,不是可靠的. 2,请问关于makefile中的很多设置项,像段啊什么的?是什么意思呢?需要深入学习吗? 3   答:对于裸板才需要我们自己管理“段”,这并不是什么很高深的知识,看过涉及重定位的裸板视频就可以了解清楚了.至于其他设置项,基本上就是编译选项而已.Makefile本身并不复杂,也不应该成为学习的拦路虎:用于裸板的Makefile…

1. 编译器的版本和glibc库有对应关系吗,如何查看glibc的版本(glibc是linux系统中最底层的api,几乎其它任何运行库都会依赖于glibc),编译器是不是只带glibc被编译生成的 .so 文件,如果自制系统调用的话是不是还要下载glibc然后重新编译 答:一般来说制作编译器的时候就会选定glibc,所以你得到的编译器里面含有glibc的库,既有so文件,也有.a文件.编译器和Glibc都在更新的,新编译器一般不能使用过老的glibc.但是它们之间的版本关系,我也不了解.    …

1. 要不要学习汇编 可以只懂一点,工作中基本不用,一旦用就是出了大问题 ldr : load 读内存 ldr r0, [r1]  : r1里存放的是地址值, 去这个地址读取4字节的内容,存入r0 str : stroe 写内存 str r0, [r1]  : r1里存放的是地址值, 把r0里的4字节数据存入这个地址 所有的汇编.C程序也好,终极目标就是:读写某个地址 2. 程序为何要分为代码段.数据段.BSS段 程序的指令等是只读的,可以把它们归为一类,以便运行时可以放在ROM等设备上, 当然…

斯坦福ML公开课笔记15 我们在上一篇笔记中讲到了PCA(主成分分析). PCA是一种直接的降维方法.通过求解特征值与特征向量,并选取特征值较大的一些特征向量来达到降维的效果. 本文继续PCA的话题,包含PCA的一个应用--LSI(Latent Semantic Indexing, 隐含语义索引)和PCA的一个实现--SVD(Singular Value Decomposition,神秘值分解). 在SVD和LSI结束之后.关于PCA的内容就告一段落. 视频的后半段開始讲无监督学习的一种--IC…

原文:http://52opencourse.com/125/coursera%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E7%AC%94%E8%AE%B0-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%AC%E5%85%AD%E8%AF%BE-%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92-logistic-regression…

YY频道是 52545291//@_勤_: YY账号真的是一次一账号啊! 全然记不得之前注冊的//@老徐FrankXuLei: 最火爆的微软免费公开课.第一次顶峰126人.第二次96人.第三次我们又来啦.一起High起来@微软中国from=feed&loc=at" rel="nofollow" style="color:rgb(10,140,210);text-decoration:none;">@微软中国MSDN@微软云计算from=fee…

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计…

网易公开课,第13,14课 notes,9 本质上因子分析是一种降维算法 参考,http://www.douban.com/note/225942377/,浅谈主成分分析和因子分析 把大量的原始变量,浓缩成少数几个因子变量 原始变量,代表浅层的表面现象,所以一定是很多和繁杂的 而因子变量,是代表深层的本质,因,是无法直接观察到的 所以因子分析,就是拨开现象发现本质的过程...很牛逼的感觉 举个例子,观察一个学生,你可以统计到很多原始变量, 代数,几何,语文,英语各科的成绩,每天作业时间,每天笔记…

转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9113681 最近在看Ng的机器学习公开课,Ng的讲法循循善诱,感觉提高了不少.该系列视频共20个,每看完一个视频,我都要记录一些笔记,包括公式的推导,讲解时候的例子等.按照Ng的说法,公式要自己推理一遍才能理解的通透,我觉得自己能够总结出来,发到博客上,也能达到这个效果,希望有兴趣的同学要循序渐进,理解完一个算法再开始学另外一个算法,每个算法总结一遍,虽然看起来很慢,但却真…

上一篇笔记中,介绍了因子分析模型,因子分析模型使用d维子空间的隐含变量z来拟合训练数据,所以实际上因子分析模型是一种数据降维的方法,它基于一个概率模型,使用EM算法来预计參数. 本篇主要介绍PCA(Principal Components Analysis, 主成分分析),也是一种降维方法,可是该方法比較直接,仅仅需计算特征向量就能够进行降维了.本篇相应的视频是公开课的第14个视频,该视频的前半部分为因子分析模型的EM求解,已写入笔记13,本篇仅仅是后半部分的笔记,所以内容较少.…