From:http://www.cnblogs.com/liugf05/archive/2012/12/03/2800457.html下面有两个大的模块：一个是SPI总线驱动的分析 (研究了具体实现的过程)另一个是SPI总线驱动的编写（不用研究具体的实现过程）SPI总线驱动分析1SPI概述 SPI是英语Serial Peripheral interface的缩写，
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2012-12-04 12:41:00
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发布本文的目的是希望它能对读者有用，但没有任何担保，甚至没有适合特定目的的隐含的担保。更详细的情况请参阅GNU通用公共许可证(GPL)，以及GNU自由文档协议(GFDL)。 几乎每一种外设都是通过读写设备上的寄存器来进行的。外设寄存器也称为“I/O端口”，通常包括：控制寄存器、状态寄存器和数据寄存器三大类，而且一个外设的寄存器通常被连续地编址。CPU对外设IO端口...
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2012-06-26 13:18:00
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统计数字for(int i=0;i<n;i=+)
{
int num=i;
while(num>0)
{
if(num%10==x)
num/=10;
}
}
x是你要统计的数字
##冒泡排序
```for(int i=0;i<n-1;i++)
{
for(int j=0;j<n-1-i;j++)
{
ELFHash算法解释：处理字符串哈希时，使用了ELFHash函数unsigned int ELFHash(char *key){ unsigned i
原创
2022-08-11 15:02:39
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匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出，因而得名。匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想，它是部图匹配最常
原创
2022-02-11 14:39:42
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给定两个字符串A,B，判断T是否为S的子串（变式：寻找子串B在串A中的位置）。
要求一个O(|A|+|B|)的做法。
通常称A为目标串（或主串），B为模式串。
算法过程：
我们假设串A的长度为n，串B的长度为m，每个字符串的开头下标默认为1。
定义两个变量i和j，这两个变量共同表示：A[i-j+1~i]与B[1~j]均匹配，即：A中以第i个字符结尾的、长度为j的字符串，和B从头开
原创
2021-08-31 10:34:39
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EM是我一直想深入学习的算法之一，第一次听说是在NLP课中的HMM那一节，为了解决HMM的参数估计问题，使用了EM算法。在之后的MT中的词对齐中也用到了。在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1. Jensen不等式 回顾优化
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2024-05-07 21:49:32
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这几天学习kmp算法，解决字符串的匹配问题。開始的时候都是用到BF算法，（BF(Brute Force)算法是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比較S的第二个字符和 T的第二个字符;若不相等，则比較S的第二个字符和T的第一个字符
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2017-07-22 15:09:00
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# UUID算法及其在JavaScript中的解释
UUID（Universally Unique Identifier），即通用唯一识别码，是一种用于标识信息的128位标准。它在计算机系统中被广泛使用，用于确保生成的标识符在全球范围内唯一。UUID由以下几个部分组成：时间戳、时钟序列、节点标识符和版本号。本文将介绍UUID算法的详细解释，并提供JavaScript中的代码示例。
## UUI
原创
2024-01-17 11:42:52
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MapReduce算法例子你想数出一摞牌中有多少张黑桃。直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃。MapReduce方法则是：①给在座的所有玩家中分配这摞牌
②让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃，然后把这个数目汇报给你
③你把所有玩家告诉你的数字加起来，得到最后的结论MapReduce算法背景
谷
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2017-08-25 13:49:00
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MapReduce算法例子你想数出一摞牌中有多少张黑桃。直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃。MapReduce方法则是：①给在座的所有玩家中分配这摞牌
②让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃，然后把这个数目汇报给你
③你把所有玩家告诉你的数字加起来，得到最后的结论MapReduce算法背景
谷
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2017-08-25 13:49:00
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参考：https://www.zhihu.com/question/20820286楼主解释：比如这里有一万首歌，给你一首新的歌X，要求你确认这首歌是否在那一万首歌之内。无疑，将一万首歌一个一个比对非常慢。但如果存在一种方式，能将一万首歌的每首数据浓缩到一个数字（称为哈希码）中，于是得到一万个数字，那么用同样的算法计算新的歌X的编码，看看歌X的编码是否在之前那一万个数字中，就能知道歌X是否
原创
2022-07-06 08:29:39
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本篇文章先介绍了提升放法和AdaBoost算法。已经了解的可以直接跳过。后面给出了AdaBoost算法的两个样例。附有详细计算过程。1、提升方法（来源于统计学习方法） 提升方法是一种经常使用的统计学习方法，应用十分广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行
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2017-06-01 18:44:00
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最近在读李航写的《统计学习方法》，想要迁移一些知识到图像重建领域，首先总结一下EM算法：EM算法算是机器学习中有些难度的算法之一，也是非常重要的算法，曾经被誉为10大数据挖掘算法之一，从标题可以看出，EM专治带有隐变量的参数估计，我们熟悉的MLE(最大似然估计)一般会用于不含有隐变量的参数估计，应用场景不同。首先举一个带有隐变量的例子吧，假设现在有1000人的身高数据，163、153、183、20
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2024-08-05 22:25:50
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启发式算法是指具有自学习功能，可利用部分信息对计算产生推理的算法。受启发于自然现象。
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精选
2014-12-02 17:54:08
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作者：July。出处：http://blog.csdn.net/v_JULY_v/。引记 此前一天，一位MS的朋友邀我一起去与他讨论高速排序，红黑树，字典树，B树、后缀树，包含KMP算法，只有在解说KMP算法的时候，言语磕磕碰碰，我想，原因有二：1、博客内的东西不常回想，忘了不少；2、便是我对KMP...
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2014-10-04 19:30:00
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作者：July。出处：http://blog..net/v_JULY_v/。引记 此前一天，一位MS的朋友邀我一起去与他讨论高速排序，红黑树，字典树，B树、后缀树，包含KMP算法，只有在解说KMP算法的时候，言语磕磕碰碰，我想，原因有二：1、博客内的东西不常回想，忘了不少；2、便是我对KMP...
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2015-01-11 14:29:00
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