0x00.什么问题“我是做嵌入式软件开发的，或者说我只做MCU软件开发，我为什么要学写脚本？”也许，在你所做的工作中不需要。但是，你有没有遇到一些问题，或许有更高效的解决方法，例如： 你是否曾经遇到过面对一堆十进制数，想转换成十六进制数而到处找快速的转换方法？Debug的时候抓到一段十六进制数，想将其转换成字符串而不断网上搜方法？你是否遇到像将hex文件中的某段内容提取出来转
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2024-06-06 21:00:09
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本文未指明图片来源为 Multiple View Geometry in Computer Vision 。读 Multiple View Geometry in Computer Vision 所做笔记。第 9 章 《对极几何与基础矩阵》，Epipolar Geometry and the Fundamental Matrix。对极几何研究的对象是双视图几何，即两张相邻影像的位姿关系。1. 对极
# Python 核密度估计求峰值的实现
在数据分析和统计学中，核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种用于估计随机变量的概率密度函数的方法。在本文中，我们将讨论如何在Python中使用核密度估计来找到数据的峰值。为了帮助小白开发者理解整个过程，我们将分步骤进行，并提供详细的代码解释。
## 整体流程
我们可以将实现的流程分为以下几个步骤：
| 步骤
# 如何在 Python 中实现线段间的交点查找
在计算几何中，线段的交点查找是一个常见问题。本文将指导你如何在 Python 中实现这一功能。我们将逐步分析整个过程，并通过代码示例进行实践。无论你是开发新手还是对此领域感兴趣的爱好者，都能够轻松理解。
## 流程概述
以下是实现线段交点查找的流程。我们将通过几个步骤来完成这项任务。
| 步骤 | 描述
# 如何在Python中求图的核数
在图论中，图的核数是一种重要的性质，它可以反映出图的结构特征。学习如何计算图的核数是掌握图论的一个重要步骤。本文将带你逐步实现这一计算过程，适用于刚入行的小白。
## 实现流程
在实现计算图的核数之前，我们需要了解整个流程。下面是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必需的库 |
| 2
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。Seaborn的安装安装完Seaborn包后，我们就开始进入接下来的学习啦，首先我们介绍kdeplot的画法。注：所有代码均是在IPython no
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2023-11-15 16:49:44
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# Python求对角线的方法
在Python编程语言中，如果我们想要计算一个矩阵的对角线元素，有几种方法可以实现。在本文中，我们将介绍两种常见的方法，分别是使用NumPy库和不使用NumPy库的纯Python方法。
## 使用NumPy库
NumPy是一个强大的Python库，提供了许多用于数值计算的函数和工具。如果我们已经安装了NumPy库，那么计算矩阵对角线元素将变得非常简单。
首先
原创
2024-01-20 05:48:02
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在这篇博文中，我将与你分享如何实现一个基本的“Python抛物线核函数”的代码，以及相应的背景、步骤和工具集成过程。这对理解核函数的应用和编码实践非常有帮助。
### 协议背景
在机器学习和数据分析领域，核函数是一种用于将输入数据映射到更高维度特征空间的数学工具。抛物线核函数（Parabolic Kernel Function）是其中的一种，能够帮助解决一些非线性问题。下面的四象限图说明了机器
# Python 求三维核密度的简单介绍
核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种非参数的统计方法，用来估计随机变量的概率密度函数。在三维空间中，核密度估计可以帮助我们更好地理解数据的分布情况。本文将通过一个示例来讲解如何在Python中进行三维核密度估计，并会展示相关的可视化技巧。
## 核密度估计的基本概念
核密度估计的基本思想是在每个数据点上放置
哈喽，这些天无论是社群还是私信，很多人希望看到更多关于深度学习基础内容，这篇文章想要分享的是关于pytorch的转换函数。 建议大家一定要好好看看这部分，在平常的使用中，既多又重要！！当然在 PyTorch 中，转换函数的主要意义主要是用于对进行数据的预处理和数据增强，使其适用于深度学习模型的训练和推理。简单来说，其重要意义有6个方面：数据格式转换： 将不同格式的数据（如 PIL 图像、NumPy
# Python中求核密度估计的科普文章
核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）是一种非参数的概率密度函数估计方法。它是一种通过给定的数据点生成平滑曲线，从而估算数据的分布情况的技术。在数据科学中，KDE通常用于数据可视化，帮助我们理解数据的分布特征，尤其是在处理大规模数据集时。本文将介绍核密度估计的基本概念，以及如何在Python中实现它，最后呈现一些实际应用
文章目录1.线性空间1.1 线性空间的定义1.2 线性空间的性质1.3 线性空间的维数1.4 线性空间的基1.5 基变换与坐标变换1.5.1 基变换：1.5.2 坐标变换：2. 线性子空间2.1 定义2.2 性质2.3 子空间的运算2.3.1 和空间2.3.2 交空间3. 矩阵的值域、核空间3.1 向量张成的空间3.2 矩阵的值域3.3 矩阵的核空间 1.线性空间1.1 线性空间的定义设非空集合
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2023-11-25 21:53:07
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## 使用 Python 求物体的中心线
在计算机视觉和图形处理领域，求物体的中心线可以帮助我们更好地分析和理解图像中的形状。下面我们将详细讲解如何在 Python 中实现求物体的中心线的过程。我们将按步骤进行，确保每一步都有清晰的代码示例及解释。不管你是一名刚入行的小白还是有基础的开发者，都能理解和掌握这个过程。
### 整体流程概述
我们将通过以下几个步骤来实现物体中心线的求解。接下来，
# Python求移动均线(MA)
## 概述
移动均线（Moving Average，简称MA）是股市分析中常用的技术指标之一，用于平滑股价的波动并提供参考信号。MA指标可以帮助我们判断股价的趋势和短期市场的买卖信号。
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现移动均线（MA）。
## 流程
为了帮助你理解整个实现过程，我将使用一个流程图来展示实现移动均线的步骤。
```flow
原创
2023-08-10 05:34:47
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前言上文中简单总结了对于线性可分数据的SVM的算法原理，本文对于非线性可分以及有噪声存在的时候我们需要对基本SVM算法的改进进行下总结其中包括:核函数在SVM算法中的使用引入松弛变量和惩罚函数的软间隔分类器SVM对偶问题这里稍微回顾下SVM最终的对偶优化问题，因为后面的改进都是在对偶问题的形式上衍生的。标准形式subject to对偶形式subject to , 其中 和 的关系: SVM预测S
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2024-04-23 14:18:39
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准静态准静态过程的功说明内能热力学第一定律说明摩尔热容等体过程等压过程这里用到了pv=vRT这个过程，既吸收了热量，系统也对外做（正，负）功等压过程，既可以用上面那种公式，也可以直接使用划线公式等温过程总结 等温记得用ln（写题时，总是不知所措，麻了）例题缓慢说明等压过程等压过程中，如果可以，还是用E+W（因为可以少记Cpm）不难，用好公式即可绝热过程内能增量的公式一直是这个，之前在等体
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2023-11-27 01:06:46
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文章目录一、图的存储结构1. 邻接矩阵2. 邻接表二、图的遍历1. 深度优先搜索遍历（DFS）2. 广度优先搜索遍历（BFS）三、图的拓扑排序四、最小代价生成树1. 普里姆算法（prim）2. 克鲁斯卡尔算法（kruskal）五、图的最短路径1. 迪杰斯特拉算法（Dijkstra）2. 弗洛伊德算法（Floyd）六、相关题目1. 邻接表2. 拓扑排序 一、图的存储结构1. 邻接矩阵有 N 个图顶
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2023-10-17 14:38:13
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本文介绍Vivado中CORDIC V6.0的使用方法。 参考资料：pg105 文章目录IP核配置CORDIC算法Vector RotationPolar to RectangularVector translationSin and CosSinh and CoshArcTanArcTanhSquare Root IP核配置Configuration Options选项卡Configuratio
# 高斯核密度估计
## 简介
高斯核密度估计是一种用于估计数据分布的非参数方法。它通过在每个数据点周围放置一个高斯核函数，并将这些核函数加权平均，来估计整个数据集的概率密度函数。
在本文中，我们将介绍高斯核密度估计的基本原理，并使用Python编写代码来计算高斯核密度的最大密度值。
## 高斯核密度估计原理
高斯核密度估计的基本原理是将每个数据点视为一个高斯核函数，并将这些核函数加权平
原创
2024-01-22 07:55:40
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目录一：Parallel or Serial Architecture二：输入输出数据格式（fix16_13;fix16_14讲解）三：XQN format与fix16_15/14等format转换四：ip核设置及详细讲解！：内容全部来自XILINX官方文档PG105_CORDIC以及自己的理解一：Parallel or Serial Architecture概括来说就是Parallel 运行速度
