ADC分类 直接转换模拟数字转换器(Direct-conversion ADC),或称Flash模拟数字转换器(Flash ADC) 循续渐近式模拟数字转换器(Successive approximation ADC) 跃升-比较模拟数字转换器(Ramp-compare ADC) 威尔金森模拟数字转换器(Wilkinson ADC 集成模拟数字转换器(Integrating ADC) Delta编码模拟数字转换器(Delta-encoded ADC) 管道模拟数字转换器(Pipeline ADC

Spark提供了便利的Pipeline模型,可以轻松的创建自己的学习模型. 但是大部分模型都是需要提供参数的,如果不提供就是默认参数,那么怎么选择参数就是一个比较常见的问题.Spark提供在org.apache.spark.ml.tuning包下提供了模型选择器,可以替换参数然后比较模型输出. 目前有CrossValidator和TrainValidationSplit两种,比如一个文本情感预测模型. Pipeline只有三步,第一步切词,第二步HashingTF,第三步NB分类 Pipelin

泰坦里克号预测生还人口问题 泰坦尼克号问题背景 - 就是那个大家都熟悉的『Jack and Rose』的故事,豪华游艇倒了,大家都惊恐逃生,可是救生艇#### 的数量有限,无法人人都有,副船长发话了lady and kid first!,所以是否获救其实并非随机,而是基#### 于一些背景有rank先后的. - 训练和测试数据是一些乘客的个人信息以及存活状况,要尝试根据它生成合适的模型并预测其他人的存活状况. 一.数据预处理 import pandas as pd #数据分析 import nu

scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk

本文根据一周CC2541笔记汇总得来—— 适合概览和知识快速索引—— 全部链接: 中级教程-OSAL操作系统\OSAL操作系统-实验01 OSAL初探 [插入]SourceInsight-工程建立方法 中级教程-OSAL操作系统(OSAL系统解基本套路) 中级教程-OSAL操作系统(进一步了解-OLED && 普通按键和5方向按键-中断!!!)这个系统驱动层和应用层不一样~ 中级教程-OSAL操作系统(ADC-光敏电阻) OSAL操作系统-实验16 串口波特率扩展 OSAL操作系统-实验1

使用管道(PipeLine)和批量(Batch)操作 前段时间在做用户画像的时候,遇到了这样的一个问题,记录某一个商品的用户购买群,刚好这种需求就可以用到Redis中的Set,key作为productID,value 就是具体的customerid集合,后续的话,我就可以通过productid来查看该customerid是否买了此商品,如果购买了,就可以有相关的关联推荐,当然这只是系统中 的一个小业务条件,这时候我就可以用到SADD操作方法,代码如下: static void Main(stri

近期的事务与sklearn有关,且主要用到了分类.在此做一点笔记 进行分类大概涉及三个知识点: 一. 分类器 二.特征选择 三.模型选择 一.分类器(Classification) 实例一:plot_classifier_comparison.py # Code source: Gaël Varoquaux # Andreas Müller # Modified for documentation by Jaques Grobler # License: BSD 3 clause import

转载:http://home.eeworld.com.cn/my/space-uid-361439-blogid-239703.html STM32F407ADC采样实验 热度 1已有 5472 次阅读2014-10-8 18:30 |个人分类:STM32F4XX/1XX/2XX/3XX/stm8s 最近公司又做了一款407的样板,正好需要用到407的ADC功能,需要用PC.2来检测RFID芯片的射频电源功率,首先看了下407的数据手册    可以配置到ADC1/2/3任何一个控制器的信道12上

MVC如何在Pipeline中接管请求的? 文章内容 上个章节我们讲到了,可以在HttpModules初始化之前动态添加Route的方式来自定义自己的HttpHandler,最终接管请求的,那MVC是这么实现的么?本章节我们就来分析一下相关的MVC源码来验证一下我们的这个问题. 先创建一个MVC3的Web Application,选择默认的模板以便创建以后就默认包含HomeController和AccountController.我们知道MVC要先接管请求才能通过这些Controller来处理,

Http Pipeline详细分析(下) 文章内容 接上面的章节,我们这篇要讲解的是Pipeline是执行的各种事件,我们知道,在自定义的HttpModule的Init方法里,我们可以添加自己的事件,比如如下代码: public class Test : IHttpModule { public void Init(HttpApplication context) { context.BeginRequest += new EventHandler(context_BeginRequest);

1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了,常用的有Bernoulli和Multinomial两种.在文本分类上经常会用到这两种方法.在词袋模型中,对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c|w_0,w_1,...,w_n) = \frac{p(c,w_0,w_1,...,w_n)}{p(w_0,w_1,...,w_n)} = \frac{p(w_0,w_1,...,w_n|c)*p(c

原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1096712 在大神创作的基础上,学习了一些新知识,并加以注释. TARGET:将旧金山犯罪记录(San Francisco Crime Description)分类到33个类目中 源代码及数据集:之后提交. 一.载入数据集data import time from pyspark.sql import SQLContext from pyspark import SparkContext # 利

sklearn.pipeline pipeline的目的将许多算法模型串联起来,比如将特征提取.归一化.分类组织在一起形成一个典型的机器学习问题工作流. 优点: 1.直接调用fit和predict方法来对pipeline中的所有算法模型进行训练和预测 2.可以结合grid search对参数进行选择. 1.DictVectorizer.DecisionTreeClassifier-->pipeline模型 import pandas as pd import numpy as np titani

写在前面 准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文,水平有限,如有错漏,请大家多多指正. 如果有朋友对此感兴趣,可以加入我:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn 鸢尾花分类 ML.NET 版本 API 类型 状态 应用程序类型 数据类型 场景 机器学习任务 算法 v0.7 动态 API 最新版本 控制台应用程序 .txt 文件 鸢尾花分类 多类分类 Sdca Multi-class

sigma-delta adc的原理,就是通过一种结构把量化噪声调制到频谱的高端,也即对量化噪声而言,sdm是一个高通滤波器,而对基带信号则等价为一个全通滤波器,这样等价的基带信号的量化噪声就很小了,就可以得到很高的信噪比. sdm(sigma-delta modulator)adc的弱点在于它很难做得快,因为一般的过采样率要求至少16倍,多bit的话(16b),一般都需要32倍(因具体系统结构不同会有较大的变化),这样一个2M的信号带宽就需要64M的采样频率,这样对ota的要求(dc gain

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许多成功的模型都是基于CNN的. 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层: 输入层:用于数据的输入 卷积层:使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层:由于卷积也是一种线性运算,因此需要增加非线性映射 池化层:进行下采样,对特征图稀疏处理,减少数据运算量. 全连接层:通常在CNN的尾部进行重新拟合,减少特征

为什么要改写方法:get_media_requests,他们的区别在哪里 def get_media_requests(self, item, info):#原始的 return [Request(x) for x in item.get(self.images_urls_field, [])] def get_media_requests(self, item, info):#修改的 for file_url in item['file_urls']: yield scrapy.Request

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