区别1:中断USART1_IRQHandler()不放进main(主函数)里,而轮询检测rcv()需要: 但是需要在主函数里对中断NVIC()进行初始化,因为所有程序都是从主函数开始一步一步执行,想要以后进入中断程序,必须检测到有中断{大开关},此外,中断检测串口输入,还需要在串口函数定义里使能中断{小开关} 分析:中断方式:正常情况下先执行main里面的其他内容,当有串口输入时,产生并进入中断函数主体(没有的话,就一直执行main里面的内容). 轮询rcv():每次在main里面强制执行. L
原文链接:https://www.elastic.co/blog/found-similarity-in-elasticsearch 原文 By Konrad Beiske 翻译 By 高家宝 译者按 该文虽然名为Elasticsearch中的相似度模型,实际上多数篇幅讲的都是信息检索邻域的通用相似度模型.其中涉及到具体实现的部分,Elasticsearch中相似度实际上是Lucene实现的,因此对于Lucene和Solr的开发者也具有参考意义. 导读 Elasticsearch当前支持替换默认
在<机器学习---文本特征提取之词袋模型(Machine Learning Text Feature Extraction Bag of Words)>一文中,我们通过计算文本特征向量之间的欧氏距离,了解到各个文本之间的相似程度.当然,还有其他很多相似度度量方式,比如说余弦相似度. 在<皮尔逊相关系数与余弦相似度(Pearson Correlation Coefficient & Cosine Similarity)>一文中简要地介绍了余弦相似度.因此这里,我们比较一下欧氏
using System; using System.Collections.Generic; using System.Drawing; using System.Drawing.Drawing2D; using System.Drawing.Imaging; using System.Linq; using System.Runtime.InteropServices; using System.Text; namespace ArcSoft_Face_Demo_X32 { public c
前言 本文介绍一篇CVPR2020的论文,它在paperswithcode上获得了16887星,谷歌学术上有261的引用次数. 论文主要介绍了目标检测现有的研究进展.anchor-based和anchor-free的背景和各自的方法差异,并提出了一种新的正负样本选择方案,用于消除这两者之间的差距. 注:论文讲述了很多关于anchor方面的知识,这篇文章保留了较多原论文中的内容,在介绍新方法的同时,可作为深入理解anchor的文章. 论文:Bridging the Gap Between