C语言中的时钟函数是clock(),它用于测量程序运行的时间。时钟函数返回的是一个时钟周期数,单位是时钟滴答数。时钟滴答数是一个相对的值,表示程序运行的时间长度。
时钟函数仅返回0.00000可能有以下几种情况:
总结起来,时钟函数返回0.00000可能是由于程序运行时间非常短、时钟函数未正确调用或程序中存在错误所致。为了更准确地测量程序运行时间,可以考虑使用更精确的计时方法,如使用操作系统提供的高精度计时器或第三方库。
在正式分析之前,对于数据的处理是至关重要的,这种重要性是体现在很多方面,其中有一点是要求分析者采用正确的数据类型。
问题:Hbase配置正确,但是一旦在HBase Shell中用create语句就出现问题“Master is initializing”
GeoPandas是一个Python开源项目,旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口。 GeoPandas扩展了Pandas的数据类型,并使用matplotlib进行绘图。GeoPandas官方仓库地址为:GeoPandas。 GeoPandas的官方文档地址为:GeoPandas-doc。 本文主要参考GeoPandas Examples Gallery。 GeoPandas的基础使用见Python绘制数据地图1-GeoPandas入门指北。 GeoPandas的可视化入门见Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化。
上一个视频学习了如何将数据装入矩阵中,本次视频讲解Octave对数据的基本运算方法。
本文以1-甲氧基-1,3-丁二烯与丙烯腈的反应为例,从量子化学角度分析D-A反应的区域选择性问题。反应式和反应物的结构如下:
自然键轨道(natural bond orbital, NBO)理论是由Wisconsin大学的Frank Weinhold教授等人提出的一种分析分子体系电子结构的方法。目前的量子化学计算大多基于分子轨道理论,得到的分子轨道往往是离域在整个分子上,与传统的化学键、孤对电子等概念无法对应。NBO方法使用标准量子化学计算得到的密度矩阵,通过一系列转化,得到自然原子轨道(natural atomic orbital, NAO)、自然杂化轨道(natural hybrid orbital, NHO)、自然键轨道(NBO)和自然局域分子轨道(natural localized molecular orbital, NLMO)等,并使用这些轨道进行自然布居分析(natural population analysis, NPA)、NBO能量分析以及其他波函数分析。本文我们简单介绍NBO7.0程序在Linux服务器上的安装配置并通过一个示例来展示最基本的NBO分析。
用于分析序数数据的最常见模型是 逻辑模型 。本质上,您将结果视为连续潜在变量的分类表现。此结果的预测变量仅以一种方式对其产生影响,因此 为每个预测变量获得一个回归系数。但是该模型有几个截距,它们代表将变量切分以创建观察到的分类表现的点。
如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。
VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方差来讲,更多的将投资人的损失作为风险具有更好的合理性。
使用CPM去除文库大小影响 之所以需要normalization,就是因为测序的各个细胞样品的总量不一样,所以测序数据量不一样,就是文库大小不同,这个因素是肯定需要去除。最简单的就是counts per million (CPM),所有样本的所有基因的表达量都乘以各自的文库reads总数再除以一百万即可。(一般miRNA-seq数据结果喜欢用这个) 代码如下: calc_cpm <- function (expr_mat, spikes = NULL) { norm_factor <- colSu
儿子有道题不会做,喊我过去教他。我推了推一旁的老公:我头疼,你去吧。老公不动,我:零花钱涨一千。话音刚落,老公就屁颠屁颠跑去儿子房间。进去不到几分钟,一声怒吼伴随着儿子的哭声传来的瞬间,老公从儿子房间出来,边走边说:“朽木不可雕也。”儿子从房间探出半个身子,一脸委屈:“爸爸也不会做,他说给我一块钱,让我明天早点去学校抄同学的。还让我不要告诉你,我不肯,他就吼我。”
比如这个结果,返回的就是95% 的置信区间。这里我们暂时不去看freqCI 函数算法本身是否正确。
平均场计算是 PySCF 程序包里优化得比较并全面的模块之一。在平均场模块里,PySCF支持 RHF, UHF, ROHF, GHF, RKS, UKS, ROKS, GKS 等一系列方法来研究闭壳层体系、开壳层体系、复数哈密顿量体系、相对论效应、溶剂化效应。同时 PySCF 提供了大量的辅助功能来帮助平均场计算收敛。以下我们通过一些例子来演示在 PySCF 里收敛平均场计算的技巧。
原来引用过一个段子,这里还要再引用一次。是关于苹果的。大意是,苹果发布了新的开发语言Swift,有非常多优秀的特征,于是很多时髦的程序员入坑学习。不料,经过一段头脑体操一般的勤学苦练,发现使用Swift做开发,不仅要学习Swift,还要学习Swift2、Swift3、Swift4... 后来我发现,这个段子很有普遍性,并非仅仅苹果如此,今天的TensorFlow 2.0也有点这样的趋势。以至于我不得不专门写一个课程的续集,来面对使用新版本软件开始机器学习的读者。 事实上大多具有革命性的公司都是这样,一方面带来令人兴奋的新特征,另一方面则是高企不落的学习成本。
在计算机视觉中,可以通过双目摄像头实现,常用的有BM 算法和SGBM 算法等,双目测距跟激光不同,双目测距不需要激光光源,是人眼安全的,只需要摄像头,成本非常底,也用于应用到大多数的项目中。本章我们就来介绍如何使用双目摄像头和SGBM 算法实现距离测量。
《你被追尾了续》中我们学习了 GJK 碰撞检测算法. 但其实 GJK 算法发明出来的初衷是计算凸多边形之间的距离的. 所以我们来学习一下这种算法.
我前面的甲基化教程主要是针对450k这样的芯片,所以champ流程就绰绰有余,很多小伙伴在咱们后台咨询甲基化测序数据分析,恰好最近实习生投稿: 下面是去年实习生的分享 methylKit是一个用于分析甲基化测序数据的R包,不仅支持WGBS,RRBS和目的区域甲基化测序,还支持oxBS-sq,TAB-seq等分析5hmc的数据。其核心功能是差异甲基化分析和差异甲基化位点和区域的注释。 主要步骤包括数据描述性分析,聚类、样品质量可视化、差异甲基化分析和注释特征等功能。 分析流程图如下: 参考资料: htt
词干提取通过识别和删除词缀(例如动名词)同时保持词的根本意义,将词语简化为词干。 NLTK 的PorterStemmer实现了广泛使用的 Porter 词干算法。
在Amesp中,计算激发态的方法主要包括CIS、TDHF、TDDFT以及TDA,并支持R、U和RO三种形式。使用CIS以及TDHF的时候,直接在关键词部分写上它们即可,比如:
前言 上一篇我们介绍了 Octave 的一些基本情况,大家对 Octave 应该已经有了一个基本的了解,我相信看这篇文章的朋友已经在自己的电脑中安装好 Ocatve 了。矩阵的操作是 Octave 的一大特色。这一节,我将讲述 Octave 对于矩阵的一些操作,希望大家在看文章的过程中可以跟着一起敲一下代码,加深一下印象。 矩阵的生成 Octave 中,我们用一个中括号来表示一个矩阵,用分号来分隔每一行,即使在输入的时候不在同一行就像下面这样: >> A = [1 2; 3 4; 5 6] A =
第三题一个地方的数组长度写错,浪费了好多时间,成绩应该可以再往前靠一下的,第四题数学最优化问题,不会。这是目前最好成绩 8.88%,继续加油!
文本摘要任务中最常用的评价方法是ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)。ROUGE受到了机器翻译自动评价方法BLEU的启发,不同之处在于,采用召回率来作为指标。基本思想是将模型生成的摘要与参考摘要的n元组贡献统计量作为评判依据。
今天我们复现的文章是2020年发表在Medicine 杂志上的一个单细胞数据挖掘文章,标题是《Identification of the key gene and pathways associated with osteoarthritis via single-cell RNA sequencing on synovial fibroblasts》,文章链接是:https://journals.lww.com/md-journal/Fulltext/2020/08140/Identification_of_the_key_gene_and_pathways.81.aspx
本文介绍3个案例来帮助读者认识和入门深度学习框架Keras。3个案例解决3个问题:回归、二分类、多分类.
本文介绍3个案例来帮助读者认识和入门深度学习框架Keras。3个案例解决3个问题:回归、二分类、多分类
ORCA官方于2021年7月1日发布了5.0版本,前期从ORCA论坛上来看,有不少同行都非常期待。除了昨天的线上发布会,今天还会有一个线上的论坛,感兴趣的朋友可以去官方论坛查看相关帖子:
NTP 时间服务器 ntp也是一种协议 ntp软件(支持ntp协议) CentOS6自带 CentOS7需要安装 chrony软件(支持ntp协议) CentOS7自带 安装ntp CentOS6系统自带ntp,CentOS7需要自己安装 [root@m02 ~]# yum -y install ntp [root@m02 ~]# rpm -qa ntp ntp-4.2.6p5-25.el7.centos.2.x86_64 配置ntp 权限参数含义 noquery:不提供ntp服务 notrap:不提
主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法,其最主要的用途在于“降维”,通过析取主成分显出的最大的个别差异,也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目,与因子分析类似。
DS1302 可慢速充电实时时钟芯片包含实时时钟/日历和 31 字节的非易失性静态 RAM。它经过一个简 单的串行接口与微处理器通信。实时时钟/日历可对秒,分,时,日,周,月,和年进行计数,对于小于 31 天的月,月末的日期自动进行调整,还具有闰年校正的功能。时钟可以采用 24 小时格式或带 AM(上 午)/PM(下午)的 12 小时格式。31 字节的== RAM== 可以用来临时保存一些重要数据。使用同步串行通信, 简化了 DS1302 与微处理器的通信。与时钟/RAM 通信仅需3 根线:(1)RST(复位),(2)I/O(数据线) 和(3)SCLK(串行时钟)。数据可以以每次一个字节的单字节形式或多达 31 字节的多字节形式传输。DS1302 能在非常低的功耗下工作,消耗小于 1µW 的功率便能保存数据和时钟信息。
手势是人类表达信息的重要途径之一,通过手势识别,我们可以获得表达者所要表达信息(例如对方竖起大拇指,表达了对方的表扬之意)。本项目将基于PaddleVideo来训练一个手势识别模型,利用模型对七种手势进行识别,分别是点击、放大、向下滑动、向上滑动、缩小、旋转以及抓取。
测试条件: 1、IAR8.30开最高等级速度优化。 2、MDK5.27正式版使用AC5开最高等级优化3,开启时间优化,测试C标准库和微库MicroLib两种。 3、MDK5.27正式版使用AC6开最高等级的速度优化,测试C标准库和微库MicroLib两种。 4、Embedded Studio4.30版使用GCC开最高等级优化,开C库使用Fast模式。 5、Embedded Studio4.30版使用CLANG开最高等级优化,开C库使用Fast模式。 6、DSP库使用最新的CMSIS软件包里面的V5.6.0。 7、测试单位使用DWT时钟周期计数器。 8、DSP库使用函数arm_sin_f32测试,IAR,MDK和ES都使用各自带的C库测试。执行10次,求平均。 注意,IAR,MDK和ES都有各自的C库实现方案。 提供一个STM32H7的例程供大家测评:
前面四次实验,从最简入手,循序渐进,研究播放器的实现过程。第四次实验,虽然音频和视频都能播放出来,但是声音和图像无法同步,而没有音视频同步的播放器只是属于概念性质的播放器,无法实际使用。本次实验将实现音频和视频的同步,这样,一个能够实际使用的简易播放器才算初具雏形,在这个基础上,后续可再进行完善和优化。
主设备和从设备进行数据传输时遵循以下协议格式。 数据通过一条SDA数据线在主设备和从设备之间传输0和1的串行数据。串行数据序列的结构可以分为,开始条件,地址位,读写位,应答位,数据位,停止条件,具体如下所示;
最近在工作中有用到多任务系统,趁热进行学习一下。这里我选择国产实时操作系统RT-Thread进行学习,因为现在很火呀。之前已经有简单地过了一遍RT-Thread,奈何学过地知识一旦不用,就会很容易地忘掉,所以应当多做一些学习笔记~
嵌入式系统一般要求低功耗,出于这个原因,一般只把需要使用到的外设时钟源打开,其他不需要使用到的模块,则默认关闭它们。
------------ 装饰器 -----------------------------------------------------
CCU 驱动主要实现设备驱动的底层细节,并为上层提供一套标准的API 接口以供使用。
如前所述,在层次聚类中,起初每一个实例或者观测值属于一类。聚类就是每一次把两类聚成新的一类,直到所有的类聚成单个类为止。算法如下: (1) 定义每个观测值(行或单元) 为一类;
完整教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=86980 第36章 STM32H7的LPTIM低功耗定时器基础知识和
1.数据的中心化 所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值。 例如有数据集1, 2, 3, 6, 3,其均值为3,那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即:-2,-1,0,3,0 2.数据的标准化 所谓数据的标准化是指中心化之后的数据在除以数据集的标准差,即数据集中的各项数据减去数据集的均值再除以数据集的标准差。 例如有数据集1, 2, 3, 6, 3,其均值为3,其标准差为1.87,那么标准化之后的数据集为(1-3)/1.87,(2-3)/1.87,(3-3)/1.
OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机字符的过程;即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过字符识别模型将图像中的文字处理成文本格式。
完整教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=86980 第47章 STM32H7的FMC总线基础知识和HAL库AP
本章节为大家讲解RL-TCPnet的TFTP服务器应用,学习本章节前,务必要优先学习第38章的TFTP基础知识。有了这些基础知识之后,再搞本章节会有事半功倍的效果。
《Effective Java》中已经讲出了这种问题,float/double不能停供完全精确的计算结果。这个原理其实很简单,float/int都是32bit(也就是一共有2^32个精确值),而int的范围是-2^31 ~ 2^31-1,而Float的最大值是3.4028235e+38,远大于2^31 - 1。而且,int只负责个数有限的整数,而浮点却要用来表示个数无穷的小数,显然力不从心。浮点精确值可以简单视作一个以0为中心的正态分布,绝对值越小(越接近0的地方),相邻两个精确值月密集。比如,最近的两个值可能只相差0.00000...几十个0...01,而最远的两个精确值,却差了2.028241E31
温馨提示:本技术博客的相关代码将会在github(https://github.com/yanglr)中同步更新,敬请star和fork...
最新教程下载:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=93255 第14章 STM32F429的电源,复位和时钟系统 本章教程继
本章教程为大家讲解制作一个STM32F4的例子所需的最基本API函数,对于一些常用的API函数,一定要熟练掌握这些函数都是实现了什么功能,不常用的函数有个了解即可,用到的时候再去学。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云