世至其美

k-近邻算法原理存在一组带标签的训练样本集，输入未带标签的新数据，将新数据每个特征属性与样本集中数据对应的特征属性进性比较，取k个最相似数据中出现次数最多的分类，做为新数据的分类。**代码实现from numpy import * import operator def createDataSet(): group = array ([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],

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下载centos7，百度、google，enenenen制作Linux镜像，UltraISO软碟通，过程enenennene进入U盘，如图： 高高兴兴，冲啊，点Install CentOS 7（心理窃喜.......偷笑.jpg(小小玩意，想难老子)）目瞪狗呆，噗噗噗噗噗，啥玩意，直线爆炸。。。。。各种百度google，如图： 半小时过去.........(老子就不信了，搞不定)一小时过去....

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踏了无数的坑。终于搞定了第一种，常用的。open .bash_profile或者vi .bash_profile打开这个.bash_profile文件加入一行export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH"（注意：/root/anaconda3/bin是写你的anaconda的安装路径）第二种，如果第一种不管用，可能就是conda文件莫名消失了,可

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URC国际水中机器人大赛是在合肥举办，收获满满，同时也是遗憾退场。最后虽斩获国家一等奖，但痛失冠亚季。（当时我哭了。。。enenn真丢人）  <center>赛前篇</center>对于合肥之行，我觉得是挺不（nan）错（shou）的经历。人生第一次坐火车，22个小时的火车，躺到腰断，差点。可能是水土不服，还经常闹肚子。（可能我肚子矫情叭叭）在即将比赛的

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性能度量是衡量模型泛化能力的评价标准，反映了任务需求；使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果。回归任务最常用的性能度量是“均方误差”：<div align=center></div>一般式子对于数据分布D和概率密度函数p(.)均方误差可描述成：<div align=center></div>对于分类任务,错误率和精度是最常用的两种性能度量：错误率

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基本概念错误率：分类错误的样本占样本总数的比例精度：分类正确的样本占样本总数的比例，即精度=1-错误率。过拟合：由于学习能力过于强大，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了。欠拟合：由于学习能力太低下，以至于把训练样本所包含一般的特性没学好。对数据集D进行适当的处理，从中产生训练集S和测试集T。<div align=center></div><div alig

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ARM内核是一种32位RISC微处理器，具备功耗低、性价比低、代码密度高等三大特色。ARM处理器具有RISC体系结构的典型特征，同时具以下特点：  在每条数据处理指令当中，都控制算术逻辑单元（ALU）和移位器，以使ALU和移位器获得最大的利用概率。  自动递增和自动递减的寻址模式，以优化程序中的循环。  同时Load和Store多条指令，以增加数据吞吐量。&em

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嵌入式系统总线分类嵌入式微处理器的体系结构 注：两种指令集影响指令密度，硬件复杂度。 #### 两种指令集详细对比 续上表： PC机功能集合在主板上，嵌入式芯片功能集合在芯片上。AHB（高速总线），APB（低速总线），DSP（数据信号处理）。

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CPU提供的栈机制：push 寄存器/段寄存器/内存单元：将寄存器/段寄存器/内存单元中的数据压入栈中 pop 寄存器/段寄存器/内存单元：从栈顶取出的数据送入寄存器/段寄存器/内存单元中push和pop实质上是一种内存传送指令。8086CPU的push和pop都是以字为单位进行。栈顶的段地址存放在SS中，偏移地址存放在SP中。SS：SP指向栈中的第一个元素。**注：栈顶在上面，低位在上面。在80

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