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PCA（可編程計數(shù)器陣列Programmable?Counter?Array）有?5?個?16?位的捕獲/比較模塊與之相連，由高字節(jié)（PCA0H）和低字節(jié)（PCA0L）組成。在讀PCA0L?的同時自動鎖存PCA0H?的值，先讀PCA0L?寄存器將使PCA0H?的值得到保持（在讀PCA0L?的同時），直到用戶讀PCA0H?寄存器為止。
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在深度神經網絡中，存在一種內部協(xié)變偏移（internal covariate shift）現(xiàn)象，它是由于訓練過程中不斷變化的網絡參數(shù)導致網絡各層的輸入分...
工業(yè)自動化根據(jù)自動化層級遞進順序主要可分為設備單機自動化、設備生產作業(yè)過程自動化和企業(yè)生產管理自動化。其中自動化驅動產品是實現(xiàn)設備單機自動化的核心部件；...
近紅外（NIR）光譜分析是一種利用近紅外波長的光來確定材料的物理、化學或結構特性的技術。
相似度算法用于衡量成對的記錄、節(jié)點、數(shù)據(jù)點或文本之間的相似度。這些算法可以基于兩個數(shù)據(jù)點之間的距離（例如歐氏距離）或基于文本的相似性（例如 Levens...
之前作者專門為點云匹配寫了幾篇博客，但是我們發(fā)現(xiàn)最近幾年有更多的新方法已經在不斷地被使用。 同時之前有些內容也沒有很好的概括，所以這里我們將作為一...
隨著數(shù)據(jù)集的規(guī)模和復雜性的增長，特征或維度的數(shù)量往往變得難以處理，導致計算需求增加，潛在的過擬合和模型可解釋性降低。
在本實驗任務中,需要在路由器上配置單區(qū)域IS-IS路由,然后查看路由表.鄰居和LSDB數(shù)據(jù)庫。通過本實驗任務,應該能夠掌握IS-IS協(xié)議單區(qū)域的配置方法...
STC15W408AS單片機CCP/PCA/PWM應用的相關寄存器
STC15W408AS單片機集成了3路可編程計數(shù)器陣列(CCP/PCA)模塊可用于軟件定時器、外部脈沖的捕捉、高速脈沖輸出以及脈寬調制(PWM)輸出。
MATLAB實現(xiàn)PCA算法 PCA（Principal Component Analysis）是一種經典的線性降維方法，其基本思想是將高維數(shù)據(jù)映射到低維...
2023-06-16 標簽：matlab數(shù)據(jù)PCA 2353 0
4D質譜技術深度解析小鼠蛋白質組在性別/年齡水平上的表達差異
研究者首先比較了兩種labelfree定量蛋白質組檢測策略，即DDA和DIA的檢測效果。
自編碼器雖然不像 PCA 那般在教科書上隨處可見，但是在早期被拿來做深度網絡的逐層預訓練，其地位可見一斑。盡管在 ReLU、Dropout 等神器出現(xiàn)之...
矩陣是由多個列向量組成的，因此矩陣降維思想與向量降維思想一樣，只要求得矩陣在各基向量的投影即可，基向量可以理解為新的坐標系，投影就是降維后的坐標，那么問...
MPC82G516為臺灣笙泉公司生產的8位MCU，兼容8051。內建PCA功能6個模塊，模塊0—5對應P1.2—P1.7， P1.1為輸入脈沖源ECI。...
數(shù)據(jù)集看起來像一個從原點到右上角延伸的細長扁平的橢圓。要降低整個數(shù)據(jù)集的維度，我們必須把點映射成一條線。下圖中的兩條線都是數(shù)據(jù)集可以映射的，映射到哪條線...
2018-10-08 標簽：PCA數(shù)據(jù)集 9539 0
基于Contourlet變換的稀疏成分分析提高遙感圖像信號的分離精度
起于20世紀80年代，是一種多維信息獲取技術。高光譜遙感圖像波段數(shù)量可在幾十，上百個波段上連續(xù)成像，它實現(xiàn)了圖像信息和光譜信息的結合，即所謂的“圖譜合一...
2019-01-10 標簽：數(shù)據(jù)圖像pca 2651 0
提到PCA，可能有些人會想到MDA（Multiple Discriminate Analysis,多元判別分析法），這兩者都是線性變換，而且很相似。只不...
通往機器學習算法工程師的進階之路是崎嶇險阻的?！毒€性代數(shù)》《統(tǒng)計學習方法》《機器學習》《模式識別》《深度學習》，以及《頸椎病康復指南》，這些書籍將長久地...
假設你想要預測美國本年度的GDP。你具有大量信息：2017年第一季度的美國GDP數(shù)據(jù)，去年的GDP，前年的GDP……你有所有公開的經濟指標，比如失業(yè)率、...
看透一個數(shù)據(jù)云是非常困難的，因此，在3D空間中，PCA顯得更為重要。在下面的示例中，原始數(shù)據(jù)以3D的形式繪制，但可以通過不同的視角，將其投射到2D空間。...
2018-08-19 標簽：PCA可視化數(shù)據(jù)集 4438 0
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