在使用STM32的ADC进行检测电压时必须回涉及到电压值的计算,为了更高效率的获取电压,现在有以下三种方法: 你得到的结果是你当前AD引脚上的电压值相对于3.3V和4096转换成的数字.假如你得到的AD结果是ADC_DR这个变量,他们存在以下关系: ADC_DR/当前电压值 = 4096/3300毫伏如果你反过程想得到当前电压值,可以如下计算:unsigned long Voltage;Voltage = ADC_DR; //---假设你得到的AD结果存放到ADC_DR这个变量中;Voltage

Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 问题探索 采样说明 实现方案 总结 一.前言        上一篇文章讲了通过Geotrellis导出自定义的Tiff文件(见geotrellis使用(十四)导出定制的GeoTiff),但是实际中有时会有BUG,就是数据值发生非常明显的变化,理论上只进行了切割.重投影操作,数据值不应该会发生特别大的变化.今天认认真真查找了下问题,发现是因为采样方式造

Lucene在进行关键词查询的时候,默认用TF-IDF算法来计算关键词和文档的相关性,用这个数据排序 TF:词频,IDF:逆向文档频率,TF-IDF是一种统计方法,或者被称为向量空间模型,名字听起来很复杂,但是它其实只包含了两个简单规则 某个词或短语在一篇文章中出现的次数越多,越相关 整个文档集合中包含某个词的文档数量越少,这个词越重要 所以一个term的TF-IDF相关性等于 TF * IDF 这两个规则非常简单,这就是TF-IDF的核心规则,第二个的规则其实有缺陷的,他单纯地认为文本频率小的

计算颜色的HSV值 本文提供全流程,中文翻译. Chinar 坚持将简单的生活方式,带给世人!(拥有更好的阅读体验 -- 高分辨率用户请根据需求调整网页缩放比例) Chinar -- 心分享.心创新!助力快速完成 Color 的 HSV值 为新手节省宝贵的时间,避免采坑! 1 HSV -- 色彩模型 2 Example -- 实例 支持 May Be -- 搞开发,总有一天要做的事! 全文高清图片,点击即可放大观看 (很多人竟然不知道) 1 HSV -- 色彩模型 通过颜色的 RGB 值计算出对

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转自: http://lutaf.com/210.htm Lucene在进行关键词查询的时候,默认用TF-IDF算法来计算关键词和文档的相关性,用这个数据排序 TF:词频,IDF:逆向文档频率,TF-IDF是一种统计方法,或者被称为向量空间模型,名字听起来很复杂,但是它其实只包含了两个简单规则 某个词或短语在一篇文章中出现的次数越多,越相关 整个文档集合中包含某个词的文档数量越少,这个词越重要 所以一个term的TF-IDF相关性等于 TF * IDF 这两个规则非常简单,这就是TF-IDF的核

列表,元组 #list l1 = [1, 2, 3, '高弟弟'] #定义一个列表 #增 l1.append("DSB") #最后增加"DSB"的元素 #删 l1.remove("高弟弟") #删除"高弟弟"元素 l1.pop(3) #删除列表第4个元素 del l1[-1] #删除列表最后一个元素 #改 l1[3] = 'DSB' #修改第4个元素为'DSB' #查 l2 = [2, 5, 4, 8, 6, 1, 4, 5,

TensorFlow学习笔记6-数值计算 本笔记内容为"数值计算的基础知识".内容主要参考<Deep Learning>中文版. \(X\)表示训练集的矩阵,其大小为m行n列,m表示训练集的大小(size),n表示特征的个数: \(y\)表示训练集对应标签,其大小为m行,m表示训练集的大小(size): \(y'\)表示将测试向量\(x\)输入后得到的测试结果: 上溢与下溢.softmax函数 下溢:当某数值很接近于0时,有可能被舍去为0,这时下一步计算(被0除,取0的对数

分析以下需求,并用代码实现: 1.从键盘录入一个日期字符串,格式为 xxxx-xx-xx,代表该人的出生日期 2.利用人出生日期到当前日期所经过的毫秒值计算出这个人活了多少天 package com.itheima; import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import java.util.Scanner; public class Test1 { pub

初窥ZIGBEE 要在zigbee的组网中加入烟雾传感器的模块,所以需要用到cc2530的ADC对传感器输出的模拟信号进行采样.下面是自己对实现用CC2530的ADC采集外部电压的程序过程. 以下是ADC的配置: #include<iocc2530.h> #include"adc.h" #include"uart.h" #include<stdio.h> #include"led.h" #define VDD_REF 3.

date: 2020-08-21 16:48:00 updated: 2020-08-21 16:52:00 HashMap 中的哈希值计算问题 1. hash 计算 JDK1.8 HashMap源码 static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } 右移16位相当于将高16位移入到低16位,再与原hashcode做异或计算(

e值该如何计算呢? 若关于ex幂级数展开 ex=1+x+x2/2!+x3/3!+•••+xn/n! 取x=1,有e=1+1/2+1/6+••• 接下来就是十分简单的编程 这里选用了python语言(当然也可以选用其他编程语言)进行计算 import time e=1 #e bn=1 since = time.time() for i in range(100000): bn=bn*(i+1) #n! e=e+1/bn spend = time.time()-since print(e) prin

greenplum 数据分布策略 greenplum 是一个 MPP 架构的数据库,由一个 master 和多个 segment 组成(还可选配置一个 standby master),其数据会根据设置的分布策略分布到在不同的 segment 上. 在 6 版本中,gp 提供了 3 个策略:随机分布.复制分布.hash 分布. 随机分布 在创建表的时候,使用 "DISTRIBUTED RANDOMLY" 子句. 该策略会使数据随机分布到各个 segment,即使是完全一样的两行数据,也可

在新标签页打开. 附参考图 资料地址:http://pan.baidu.com/s/1bMNroq

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This topic describes how to implement a business class, so that one of its properties is calculated based on a property(ies) of the objects contained in the child object collection. 本主题介绍如何实现 Business 类,以便基于子对象集合中包含的对象的属性计算其属性之一. Tip 提示 A complete sa

Solr In Action 笔记(2) 之评分机制(相似性计算) 1 简述 我们对搜索引擎进行查询时候,很少会有人进行翻页操作.这就要求我们对索引的内容提取具有高度的匹配性,这就搜索引擎文档的相似性计算,如何准确的选出最符合查询条件的文档. <这就是搜索引擎>里面对相似性计算进行了简单的介绍. 内容的相似性计算由搜索引擎的检索模型建模,它是搜索引擎的理论基础,为量化相关性提供了一种数学模型,否则没法计算.当然检索模型理论研究存在理想化的隐含假设,即假设用户需求已经通过查询非常清晰明确地表达出

以下来自solr in action. 包含: 词项频次.查询词项出现在当前查询文档中的次数. 反向文档频次.查询词项出现在所有文档总的次数. 此项权重. 标准化因子: 字段规范: 文档权重. 字段权重. 长度归一化.消除长文档的优势.因为长文档的词项频次一般会比较大. 协调因子.避免一个文档中出现某一个词项的次数太多导致总分值太大.目的是让结果中包含更多的是出现所有词项的文档. 具体说明见下文. 以下转载自网络.原文地址: http://tec.5lulu.com/detail/110d8n2

背景   之前在研究Object Detection的时候,只是知道Precision这个指标,但是mAP(mean Average Precision)具体是如何计算的,暂时还不知道.最近做OD的任务迫在眉睫,所以仔细的研究了一下mAP的计算.其实说实话,mAP的计算,本身有很多现成的代码可供调用了,公式也写的很清楚,但是我认为仔细的研究清楚其中的原理更重要.   AP这个概念,其实主要是在信息检索领域(information retrieval)中的概念,所以这里会比较快速的过一下这个在信息

ROC曲线 对于0,1两类分类问题,一些分类器得到的结果往往不是0,1这样的标签,如神经网络,得到诸如0.5,0,8这样的分类结果.这时,我们人为取一个阈值,比如0.4,那么小于0.4的为0类,大于等于0.4的为1类,可以得到一个分类结果.同样,这个阈值我们可以取0.1,0.2等等.取不同的阈值,得到的最后的分类情况也就不同. 如下面这幅图: 蓝色表示原始为负类分类得到的统计图,红色为正类得到的统计图.那么我们取一条直线,直线左边分为负类,右边分为正,这条直线也就是我们所取的阈值. 阈值不同,可