SSD的存储介质是什么，它就是NAND闪存。那你知道NAND闪存是怎么工作的吗？其实，它就是由很多个晶体管组成的。这些晶体管里面存储着电荷，代表着我们的二进制数据，要么是“0”，要么是“1”。NAND闪存原理上是一个CMOS管，有两个栅极，一个是控制栅极(Control Gate), 一个是浮栅(Floating Gate). 浮栅的作用就是存储电荷，而浮栅与沟道之间的氧化层(Oxide Laye
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2024-07-23 08:17:01
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RFM模型能够清晰的展示出客户价值与客户创收能力，基本能用户许多行业的客户价值管理。一、对RFM模型进行一个SWOT分析评价：1、优势：客观 - 利用客观的数字尺度，对客户进行简明的高水平描述 简单 - 只需要客户的消费时间、消费金额、客户名称三个字段就可以开始分析（可以延伸其他字段，如内容的阅读时间，阅读频次，阅读时长，阅读评论数等） 直观-展示各个类别客户及对策，非常直观。2、劣势：历史-站在
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2024-08-01 18:58:49
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主要区别是电流流向和bai电压不同： 1. PNP管子du是发射极流入后从基极和集电极zhi流出，NPN管子是基极和集电极流入从发dao射极流出。2. PNP管子工作在放大区时电压是，Ue>Ub>Uc，NPN管子工作在放大区时电压时Uc>Ub>Ue。3. PNP是共阴极，即两个PN结的N结相连做为基极，
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2024-10-03 11:25:00
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文章目录什么是RFM模型RFM模型的作用数据源数据清洗统计各字段信息描述性统计信息模型分析Recency描述性统计Frequency描述性统计Monetary描述性统计确定R、F、M值并对用户分类基于统计模型来分类RFM模型K-means ClusteringRFM模型的局限 什么是RFM模型首先，RFM是三个指标的缩写Recency:最近一次消费距离现在的时间，该值越小越好Frequency：
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2024-02-03 10:30:26
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由于GRNN不需要规定模型的类型，只需要设置神经网络的光滑因子参给GRNN神经网络的隐含层中。
原创
2022-10-22 15:33:27
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GNU 一种自由软件计划 GNU计划，有译为“革奴计划”，是由理查德·斯托曼在1983年9月27日公开发起的。它的目标是创建一套完全自由的操作系统。理查德·斯托曼最早是在net.unix-wizards新闻组上公布该消息，并附带一份《GNU宣言》等解释为何发起该计划的文章，其中一个理由就是要“重现当年软件界合作互助的团结精神”。
# GRNN（Generalized Regression Neural Network）Python 实现教程
## 引言
在本教程中，我将向你展示如何使用Python实现GRNN（Generalized Regression Neural Network）。GRNN是一种基于神经网络的非参数回归算法，它能够通过学习样本数据的特征，实现对未知样本的预测。本教程将介绍GRNN的原理、数据准备、
原创
2023-08-17 10:17:54
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概述在SLAM中，机器人位姿和地图都是状态变量，我们需要同时对这两个状态变量进行估计，即机器人获得一张环境地图的同时确定自己相对于该地图的位置。我们用x表示机器人状态，m表示环境地图，z表示传感器观测情况，u表示输入控制，下标表示时刻，则对进行估计。而由条件贝叶斯法则，可以得到这一分解相当于把SLAM分离为定位和构建地图两步，大大降低的SLAM问题的复杂度。基于此，Gmaping算法的大致过程为用
三极管的作用是把微弱信号放大成幅度值较大的电信号，也用作无触点开关。三极管有截止、放大、饱和三种工作状态。放大状态主要应用于模拟电路，对电流信号进行放大；数字电路主要使用三极管的开关特性，只用到截止和饱和状态。此处主要讲它的开关特性：NPN与PNP示意图基极 b(base)，发射极 e（emitter），集电极 c（collector）。参考网上看到的一句口诀：箭头朝内PNP，箭头朝外NPN，导通
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2024-06-28 04:44:26
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RBF：RBF基于近红外光谱的汽油辛烷值含量预测结果对比目录输出结果代码设计输出结果代码设计load spectra_data.mat temp = randperm(size(NIR,1)); P_train = NIR(temp(1:50),:)'; T_train = octane(temp(1:50),:)';P_te...
原创
2021-06-16 21:54:56
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代码来源：B站up 刘二大人1.线性模型：实现功能：使用线性模型 y=w*x拟合数据集。从0.0到4.0挨个取权重w，拟合数据集。分别计算w在0.0到4.0时的损失值，这里使用的损失函数是均方误差。 代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x_data=[1.0,2.0,3.0]
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2023-11-06 18:28:38
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RBF：RBF基于近红外光谱的汽油辛烷值含量预测结果对比目录输出结果代码设计输出结果代码设计load spectra_data.mat temp = randperm(size(NIR,1)); P_train = NIR(temp(1:50),:)'; T_train = octane(temp(1:50),:)';P_test = NIR(temp(51:end),:)';T
原创
2022-04-22 14:33:08
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OSI的七层模型 它从低到高分别是：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。· 应用层：各种应用软件，包括web应用。网络服务与最终用户的一个接口，常见的协议有：HTTP FTP SMTP SNMP DNS。· 表示层：数据格式标识基本压缩加密功能。确保一个系统的应用层所发送的信息可以
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2024-07-16 17:38:40
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# Python 实现 GRNN（广义回归神经网络）
广义回归神经网络（GRNN）是一种非参数的神经网络，常用于回归问题。GRNN的核心思想是通过特征空间内的距离度量来进行预测。对于刚入行的开发者而言，实现GRNN可能会感到有些复杂。本文旨在帮助你理解和实现GRNN，并提供相应的代码示例和详细解释。
## 实现步骤
首先，让我们了解实现GRNN的步骤。我们可以将整个过程分为以下几个主要步骤：
Python开发者用Pythonic这个形容词来描述具有特定风格的代码。这种风格是大家在使用Python语言进行编程并相互协作的过程中逐渐形成的习惯。那么，如何以改风格完成常见的Python编程工作呢？本节将会回答这个问题。第一条：确认自己所用的Python版本第二条：遵循PEP8风格指南第三条：了解bytes、str与unicode的区别第四条：用辅助函数来取代复杂的表达式第五条：了解切割序列的
只要模型是一层一层的，并使用AD/BP算法，就能称作 BP Network。RBF Network 是其中一个特例。自动微分（Automatic Differentiation，AD）是利用链式法则，自动生成求导程序的技术。广泛应用于数值优化，数值模拟等领域。
常用的工具有：ADIC , ADiMat 等。接下来简单介绍 RBF Network 相比一般 Neural Network 具有的特点。
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2024-07-02 15:21:51
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使用方法：appdesigner关闭app delete(app)在matlab中有很多函数是无法显示在Appdesigner 的UIAxes中pcshow
ax = axes('Parent',uipanel,'Position',[.1 .1 .6 .6]);
pcshow(x,y,z,'Parent',ax)
pcshow(x,y,z,'Parent',app.UIAxes)在ma
相信熟悉建模的同学对决策树都不陌生，常常输入数据集跑一段代码就可以输出一颗决策树，那么这颗决策树是怎么生成的呢？每一个节点是依据什么切割的呢？其实有多种算法都可以生成决策树，这里我们重点讲一下cart算法是如何通过Gini指标切割并生成分类决策树的。cart的全称为Classificationand Regression Tree，也就是分类回归树，是一种二叉递归切割算法，对于分类树和回归树有不同
首先 说明 Android编译eng、user、userdebug区别 一、各选项简要说明 eng：工程版本 user：发行版本 userdebug：部分调试版本二、Android官网的解释 eng This is the default flavor. A plain make is the same as make eng.Installs modules tagged with: eng,
漫谈 Clustering (3): Gaussian Mixture Model 上一次我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 densit
