上一次简单的总结了一下DAC方面的知识,好吧,这次再来总结一下ADC方面的东东.ADC即Analog-to-Digital Converter的缩写,指模/数转换器或者模拟/数字转换器.现实世界是由模拟信号组成的,关于为什么要用模数转换器,这大概与现在数字存储技术有关吧,例如温度.压力.声音或者图像等只有转换成数字量才能方便的存储在硬盘.U盘等数码存储介质中,或许某天我们的技术发展了,数字存储可以用某些模拟量存储,也许我们就用不着这么麻烦的转来换去了.好了,闲话不多扯,来简单总结一下ADC的原理

任务说明:有36篇文档,现在要读入,并统计词频,字典长度25,希望能够比较串并行读写操作的时间差距. 串行读入并统计词频 // LoadDocsInUbuntu.cpp // #include <iostream> #include <stdio.h> #include <vector> using namespace std; int main() { char filename[100]; size_t d; FILE *fileptr; int word; vec

注意:本题解仅供参考学习,请勿直接抄袭代码,否则造成的后果和笔者无关. 第一题: 题意: 对n个数升序排序. 题解: 快排,不解释. 代码(省略了输入输出函数,下同): val n = getInt (); val l = getIntTable (n); fun qsort [] = [] | qsort l' = let val p = hd l'; val l1 = List.filter (fn x => x < p) l'; val l2 = List.filter (fn x =&

并行流就是把一个内容分成多个数据块,并用不同的线程分别处理每个数据块的流.穿行流则相反,并行流的底层其实就是ForkJoin框架的一个实现. 那么先了解一下ForkJoin框架吧. Fork/Join框架:在必要的情况下,将一个大任务,进行拆分(fork) 成若干个子任务(拆到不能再拆,这里就是指我们制定的拆分的临界值),再将一个个小任务的结果进行join汇总.

集成学习简介 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务. 如何产生"好而不同"的个体学习器,是集成学习研究的核心. 集成学习的思路是通过合并多个模型来提升机器学习性能,这种方法相较于当个单个模型通常能够获得更好的预测结果.这也是集成学习在众多高水平的比赛如奈飞比赛,KDD和Kaggle,被首先推荐使用的原因. 一般来说集成学习可以分为三大类: 用于减少方差的bagging 用于减少偏差的boosting 用于提升预测结果的stacking 集

引言   神经网络模型,特别是深度神经网络模型,自AlexNet在Imagenet Challenge 2012上的一鸣惊人,无疑是Machine Learning Research上最靓的仔,各种进展和突破层出不穷,科学家工程师人人都爱它.   机器学习研究发展至今,除了神经网络模型这种方法路径外,还存在许多大相径庭的方法路径,比如说贝叶斯算法.遗传算法.支持向量机等,这些经典算法在许多场景上也一直沿用.本文介绍的树模型,也是一种非常经典的机器学习算法,在推荐系统上经常能看到它的身影.   那

游戏开发使用TexturePacker来生成图片的atlas sheet, 工具非常好用. 一般GUI的方法, 新建一个tps文件, 将要图片加载进来,调整参数和输出路径, 最后点publish. 在实际的项目中, 需更新atlas sheet,每次都要打开tps,等着TexturePacker启动, 点publish,尤其是要支持多个设备分辨率的时候, 比如iphone, 需要至少iphone, iphone retina, iphone5三种分辨率, 如果是同时支持ipad的,则需要5个tp

有时候我们会遇到,由于统计信息不准确导致优化器生成了一个错误的执行计划(或者这样表达:一个较差的执行计划),从而引起了系统性能问题.那么如果我们怀疑这个错误的执行计划是由于统计信息不准确引起的.那么我们如何判断统计信息不准确呢?当然首先得去查看实际执行计划中,统计信息的相关数据是否与实际情况有较大的出入,下面我们抛开这个大命题,仅仅从统计信息层面去查看统计信息的更新时间,统计信息的采样行数.采样比例等情况. 1:首先,我们要查查统计信息是什么时候更新的. 2:其次,我们查看统计信息的采样的百分比

决策树这节中涉及到了很多pandas中的新的函数用法等,所以我单拿出来详细的理解一下这些pandas处理过程,进一步理解pandas背后的数据处理的手段原理. 决策树程序 数据载入 pd.read_csv()竟然可以直接请求URL... ... DataFrame.head()可以查看前面几行的数据,默认是5行 DataFrame.info()可以查看数据的统计情报 '''数据载入''' import pandas as pd titanic = pd.read_csv('http://bios

微信小程序集成腾讯云 IM SDK 1.背景 因业务功能需求需要接入IM(即时聊天)功能,一开始想到的是使用 WebSocket 来实现这个功能,然天意捉弄(哈哈)服务器版本太低不支持 wx 协议(也就不支持 WebSocket了)不得不寻找第三方服务了,因客户端目前采用微信小程序来开发,那想到的肯定就是使用他们自家的IM功能了.至此就有了本篇文章了. 2.文档地址 1)腾讯云即时聊天:https://cloud.tencent.com/document/product/269 2)微信小程序D

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模数转换器(ADC)的基本原理 模拟信号转换为数字信号,一般分为四个步骤进行,即取样.保持.量化和编码.前两个步骤在取样-保持电路中完成,后两步骤则在ADC中完成. 常用的ADC有积分型.逐次逼近型.并行比较型/串并行型.Σ -Δ调制型.电容阵列逐次比较型及压频变换型.下面简要介绍常用的几种类型的基本原理及特点: 1 积分型(如TLC7135) .积分型ADC工作原理是将输入电压转换成时间或频率,然后由定时器/计数器获得数字值.其优点是用简单电路就能获得高分辨率,但缺点是由于转换精度依赖于积分时

易普优APS行业方案:包装印刷行业高级计划排程 一.包装印刷行业发展概况 网络购物催生包装印刷行业迅猛发展,目前已具有万亿市场规模,全国包装印刷企业总数达30万家,其中规模以上企业只有2万多家,已然成为全球第二大包装大国.包装印刷行业作为饮料.日化.医药.电子器件等行业的配套产业,社会需求量大.科技含量日益提高,已经成为对经济社会发展具有重要影响力的支撑性产业. 国内包装工业总产值(亿元) 二.包装印刷行业计划特点 (1)多品种,小批量,生产计划预测不准确  包装印刷企业订单趋向多品种.小批量趋

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背景介绍 饿了么监控系统EMonitor:是一款服务于饿了么所有技术部门的一站式监控系统,覆盖了系统监控.容器监控.网络监控.中间件监控.业务监控.接入层监控以及前端监控的数据存储与查询.每日处理总数据量近PB,每日写入指标数据量百T,每日指标查询量几千万,配置图表个数上万,看板个数上千. CAT:是基于Java 开发的实时应用监控平台,为美团点评提供了全面的实时监控告警服务 本文通过对比分析下2者所做的事情为契机讨论监控系统或许该有的面貌,以及浅谈下监控系统发展的各个阶段 CAT做的事情(开源

bagging: 让该学习算法训练多轮,每轮的训练集由从初始的训练集中随机取出的n个训练样本组成,某个初始训练样本在某轮训练集中可以出现多次或根本不出现,训练之后可得到一个预测函数序列h_1,⋯ ⋯h_n ,最终的预测函数H对分类问题采用投票方式,对回归问题采用简单平均方法对新示例进行判别.(可以并行计算,适用于类似于比较耗时的神经网络训练) 优点:将多个分类器集成,增强了决策面的表达,但模型基本相同(预测差不多),不能降低偏差,由于模型之间是有关联的,所以数据预测的结果相关性比较强(通俗点说:

1. AD转换器的分类 下面简要介绍常用的几种类型的基本原理及特点:积分型.逐次逼近型.并行比较型/串并行型.∑-Δ调制型.电容阵列逐次比较型及压频变换型. 1)积分型(如TLC7135)积分型AD工作原理是将输入电压转换成时间(脉冲宽度信号)或频率(脉冲频率),然后由定时器/计数器获得数字值.其优点是用简单电路就能获得高分辨率,但缺点是由于转换精度依赖于积分时间,因此转换速率极低.初期的单片AD转换器大多采用积分型,现在逐次比较型已逐步成为主流. 2)逐次比较型(如TLC0831)逐次比较型A

作者|林俊(万念) 来源|尔达 Erda 公众号 Erda Pipeline 是端点自研.用 Go 编写的一款企业级流水线服务.截至目前,已经为众多行业头部客户提供交付和稳定的服务. 为什么我们坚持自研,而不用 jenkins 等产品呢?在当时,至少有以下几点理由: 时至今日,开源社区仍没有一个事实上的流水线标准 K8s.DC/OS 等的 Job 实现都偏弱,上下文传递等缺失,不满足我们的需求,更不要说 Flow 了 自研能更快地响应业务需求,进行定制化开发 作为基础服务,Pipeline 在

Swift3.0相关代码已在github上更新.之前关于iOS开发多线程的内容发布过一篇博客,其中介绍了NSThread.操作队列以及GCD,介绍的不够深入.今天就以GCD为主题来全面的总结一下GCD的使用方式.GCD的历史以及好处在此就不做过多的赘述了.本篇博客会通过一系列的实例来好好的总结一下GCD.GCD在iOS开发中还是比较重要的,使用场景也是非常多的,处理一些比较耗时的任务时基本上都会使用到GCD, 在使用是我们也要主要一些线程安全也死锁的东西. 本篇博客中对iOS中的GCD技术进行了