指令格式机器指令：指令的二进制代码形式。如：89D8H 汇编指令：助记符形式的指令。如：MOV AX，BX 指令由操作码和操作数两部分组成 操作码：由CPU设计人员定义。每一种操作唯一对应一个操作码。 例：加法操作助记符ADD；数据传送操作助记符MOV； 比较操作助记符CMP； 操作数：可由编程人员采用不同方式给出。寻址方式指令中给出操作数所在地址的方法。指令中操作数可能存在的地方： 指令中 寄存
很多人不理解stac指令和ldac指令的执行过程 梳理一下 LDAC指令的作用是:AC<—M[T] 即把rom中的内容送AC STAC指令 同理 M[T]<—AC 把AC中的内容送T 首先需要明确的是各寄存器的功能 为了方便码字 CPU的图在最下AR 地址寄存器 输出要执行的下一指令地址 TR 数据暂存器 处理双字节指令时使用 用来存储低八位的地址或数值 IR
目录一、新建一个工程1.新建工程 2.代码 二、C语言中调用汇编函数 1.无参数的调用 2.带有参数的调用 三、汇编语言中调用C语言函数 四、寄存器的使用规则 五、参考文献 一、新建一个工程1.新建工程 打开下载好的MDK5，点击project，创建一个新的工程，命名文件并且保存，选择芯片，我选择
寄存器一览通用寄存器ax，bx，cx，dx，（ah，al，bh，bl，ch，cl，dh，dl）sp，bp，si，di指令寄存器ip标志寄存器FR段寄存器cs，ds，ss，es mov指令示例mov 寄存器, 数据mov ax, 8mov 寄存器, 寄存器mov ax, bxmov 寄存器, 内存mov ax, [0]mov ax, [bx]mov 内存, 寄存器mov [0], axmo
原文的主要内容 有两种方法设计分类器： 1. discriminative model，就是由样本直接设计判别函数，例如SVM； 2. generative model，就是先从样本恢复概率模型——例如我们
简介最近开始接触一些比较高端的芯片，例如：MCIMX6Y2CVM08AB、FPGA、ZYNQ等最近几年很流行的芯片，后面由于一些需要我选择开始学习ZYNQ-7000系列的芯片。也拿到了一块开发板芯片是xc7z010也就是ZYNQ7010系列的芯片。ZYNQ简介芯片ZYNQ7000是赛灵思公司开发的一块全新的全可编程片上系统，它将处理器的软件和可编程性与FPGA的硬件可编程性进行完美整合，以提供无语
一、什么是主题模型假如有一篇文章text，通过里面的词，来确定他是什么类型的文章，如果文章中出现很多算法类的词，比如，“SVM”、“贝叶斯分类”之类的，那么主题模型就会把它划分为算法类的文章。假如该文章的主题并不单一，文中80%在讲算法，20%稍微讲了下在分词中的应用。因为涉及到中文分词，又被归入了分词类的文章。传统的文本分类器，比如贝叶斯、kNN和SVM，只能将其分到一个确定的类别中。假设给出3
摘自百度百科LDA（LDA文档主题生成模型）
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层
贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服
## Python字典路径寻址指南
作为一名经验丰富的开发者，我将向你解释如何实现 Python 字典路径寻址。这对于刚入行的小白可能是一个有挑战性的任务，但我会通过以下步骤来帮助你。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(初始化字典) --> B(输入路径)
B --> C(路径寻址)
C --> D(输出结果)
```
### 类图
a: 转成ASCII d: 转成数据， 按一次是db，两次dw，三次dd c: 转成代码 u: 编程未定义G: 跳转指令, 跳转到指定地址 ALT+T: 搜索指令，搜索关键字 F5: 把汇编编程C语言, 想回到汇编直接选IDA View即可 N: 按下某个名字并且修改名字，全局有效ESC: 返回上一个页面F12: 显示代码的流程图Shift+F2: IDC脚本窗口Shift+F3: 弹出Funct
HBase 分布式数据库 允许几千台服务器去存储海量文件：：HBase 的底层技术：文件存储系统：HDFS 海量数据处理：Hadoop MapReduce 协同管理服务：ZookeeperHBase数据模型：把每个存储的值都存储为未经解释的字符串数据操作：都存在一张表里基于列存储只支持对行键的简单索引会保留旧的版本借助于整个分布式集群数据仓库产品Hive去访问底层HBase当中的数据---Hive
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2023-07-12 10:44:54
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1. LDA算法简介LDA（线性判别式分析 Linear Discriminant Analysis）属于机器学习中的监督学习算法，常用来做特征提取、数据降维和任务分类。在人脸识别、人脸检测等领域发挥重要作用。LDA算法与PCA算法都是常用的降维技术。二者的区别在于：LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的每个样本是有类别输出的，而之前所学习的PCA算法是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。L
LDA概述首先，LDA是一个用于分类的有监督算法。 基本想法非常质朴，不失一般性的以二维平面二分类为例： 对于两类样本点，我们的目的是想找一条直线，将两类样本点映射到这条直线上时，使这两类之间的类间间距最大，类内间距最小。图形上的直观理解如下。 对于第一张图，不同类映射到同一条直线上时出现混叠区域，难以判别类别。 对于第二张图，不同类映射到同一条直线上时没有混叠，分界鲜明（类间间距最大），且同一类
存储器间接寻址 S7-300/400 有3种寻址方式立即寻址直接寻址间接寻址 立即寻址和直接寻址用的最多。间接寻址中用的最多的是存储器间接寻址。 (一 )立即寻址举例立即寻址 ：立即寻址的操作数直接在指令中 L -35 //将16位整数装载到累加器1的低字L L#5 //将32位双整数装载到累加器1L W#16#3E4F //将16进制常数字装载到累加器1
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2023-07-16 21:22:35
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网易云评论进行LDA主题模型分析前言这个项目是在学校参加竞赛下与另一个同学一起做的，我负责的是对评论进行LDA主题模型的分析。写这篇文章是想记录一下学习过程，有什么地方描述的不对还请大家多多指教，一起进步。在此之前，也是在网上学习了一些关于LDA主题模型的知识。下面就看看如何通过Python将数据进行 LDA 主题提取。什么是LDA主题模型，它可以用来做什么？我想大家都很好奇LDA主题模型是什么，
1、AP：也就是无线接入点，是一个无线网络的创建者，是网络的中心节点。一般家庭或办公室使用的无线路由器就一个AP。 2、**STA站点：**每一个连接到无线网络中的终端(如笔记本电脑、PDA及其它可以联网的用户设备)都可称为一个站点。 站点(STA，Station)在无线局域网(WLAN，W ...
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2021-08-05 11:10:00
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TFIDFTF Term Frequency，即词频，它表示一个词在文档中出现的次数。计算公式：某个词出现越多，表示它约重要。 某个词越少见，就越能表达一篇文章的特性，反之则越不能。IDFInverse Document Frequency，即逆文档频率，它是一个表达词语重要性的指标。计算公式：如果所有文章都包涵某个词，该词的，即重要性为零。停用词的IDF约等于0。如果某个词只在很少的文章中出现，
HBase的简单介绍，寻址过程，读写过程
HBase是列族数据库，主要由，表，行键，列族，列标识，值，时间戳 组成， 表 其中HBase 主要底层存储依赖与hdfs，可以在HDFS中看到每个表名都作为一个独立的目录结构 &nbs
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2023-07-12 10:33:09
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参考：关于LDA有两种含义，一种是线性判别分析（Linear Discriminant Analysis），一种是概率主题模型：隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA），本文讲后者。是一种无监督的贝叶斯模型是一种主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。同时它是一种无监督学习算法，在训练时不需要手工标注的训练集，需要的仅仅是文档集
参赛话题：学习笔记LDA主题模型分析基于潜在语义分析的文本挖掘方法主要包括：LSA（Latent Semantic Analysis） PLSA（Probabilistic Latent Semantic Analysis） LDA（Latent Dirichlet Allocation） 这里为什么是潜在语义呢？ 顾名思义是通过分析文章（documents ）来挖掘文章的潜在意思或语义（conc
