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afe 高通_高通ASOC中的machine驱动

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ASoC被分为Machine、Platform和Codec三大部分，其中的Machine驱动负责Platform和Codec之间的耦合以及部分和设备或板子特定的代码，再次引用上一节的内容：Machine驱动负责处理机器特有的一些控件和音频事件(例如，当播放音频时&#…
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AFE芯片系列介绍---ADBMS1818/LTC6813

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前言 ADI公司推出第四代18节电池AFE芯片 ADBMS1818和LTC6813。两款产品唯一的区别是应用市场领域。LTC6813适用于汽车/工业应用。它的额定温度范围更广，符合 AEC-Q100 标准。具有更好的TME规格。ADBMS1818主要应用在储能、备用电源、高功率便携设备等领域&#xff…
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浅谈AFE厂家和型号参数--日系/台系篇

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前言 详细内容关注公众号：小Q下午茶 上篇大致介绍了一下国内的AFE产品情况，日系的AFE起步较早技术比较成熟，台系前几年以锂电保护IC居多，近几年台系的MCU厂商也迅速推出相关的AFE芯片。 1、瑞萨 公司介绍 瑞萨科技于2003年4月…
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浅谈AFE厂家和型号参数--国内篇

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前言 AFE市场越来越卷了，小Q盘点一下国内的厂商，有些厂商并未完全量产。涉及一些商务保密协议，目前只能贴出这么多信息，如果有需要小Q可以把原产销售或技术人员推送给你。了解详细技术内容。 1、中颖电子 公司介绍 中颖电子股…
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快速排序计算第K大的数

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先说结论，最终版本代码如下： public class KthNum {public static int k 2;public static boolean bigK false;public static void main(String[] args) {int arr[] {3, 2, 3, 1, 7, 4, 5, 5, 6};int kNum quickSort(arr);System.out.println("…
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K-means与EM的关系

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K-means与EM的关系，首先回到初始问题，我们目的是将样本分成k个类，其实说白了就是求每个样例x的隐含类别y，然后利用隐含类别将x归类。由于我们事先不知道类别y，那么我们首先可以对每个样例假定一个y吧，但是怎…
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快速排序_查找第k小元素

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问题&#xff1a;快速排序。 以下代码可以从数组a[]中找出第k小的元素。 它使用了类似快速排序中的分治算法&#xff0c;期望时间复杂度是O(N)的。 请仔细阅读分析源码&#xff0c;填写划线部分缺失的内容。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> /* run this …
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scipy实现k-means算法

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继上次了解并亲自编写了k-means算法后&#xff0c;总想找个简单的方法来实现它&#xff0c;毕竟这是个很基础很简单的聚类算法。 终于在学习了scipy的一部分知识后&#xff0c;能够实现利用scipy来实现k-means了&#xff0c;并且我将两个方法做了简单的比较&#xff0c;发现数…
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机器学习——k-均值算法（聚类）

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前言&#xff1a;有三维聚类图&#xff0c;我只是一个代码的搬运工。。。 机器学习专栏&#xff1a;机器学习专栏 文章目录 k-均值&#xff08;k-means&#xff09;聚类1、k-均值算法2、k-均值算法的代价函数3、k-均值算法步骤4、初始化聚类中心点和聚类个数5、sklearn实现k-m…
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K-Means

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版权声明&#xff1a;本文由callback发布于http://blog.csdn.net/u010248552/article/details/78476934, 本文可以被全部的转载或者部分使用&#xff0c;但请注明出处&#xff0c;如果有问题&#xff0c;请留言站内。谢谢合作&#xff01; #前言 KMeans算法试图使集群数据分为…
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K-means聚类最优k值的选取

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最近做了一个数据挖掘的项目，挖掘过程中用到了K-means聚类方法，但是由于根据行业经验确定的聚类数过多并且并不一定是我们获取到数据的真实聚类数，所以，我们希望能从数据自身出发去确定真实的聚类数，也就是对数据而言的最佳聚类数。为此，我查阅了大量资料和博客资源，总结…
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C++——寻找第k大的数

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给出一个数组&#xff0c;找出数组的第k大的数&#xff1a;基于快速排序的思路&#xff0c;每次快排后&#xff0c;基准的左边都是比其小的数&#xff0c;右边都是比其大的数&#xff0c;一次快排结束后&#xff0c;若基准所处的位置正好是第k大&#xff08;即基准右边有k-1个数…
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在MPAndroidChart库K线图的基础上画均线

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CombinedChart 可以直接使用MPAndroidChart库里面提供的CombinedChart实现组合图形 Demo&#xff1a;CombinedChartDemo ——————分割线&#xff08;如果想在一个图形上实现&#xff0c;可以参考下面的实现方式&#xff09;—————— 推荐直接使用CombinedChart实现 …
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算法-聚类-K均值与模糊K均值：原理+python代码

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这篇文章是根据作业修改后得到的，个人感觉写的比较详细了。但还有许多不足，希望大家评论指出。 K均值聚类与模糊K均值 1. 算法原理及流程 相关名词解释如表1。 表1-相关名词解释 1.1 K均值算法原理 K均值是基于原型的、划分的聚类计数。K均值使用质心定义原型，质心是一…
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K-均值聚类算法(K-Means)

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简单介绍&#xff1a; k-means聚类属于无监督学习的一种&#xff0c;在没有给与labels的情况下&#xff0c;将数据分成指定的K类。 它将相似的对象归到一个簇中&#xff0c;将不相似的对象归到不同簇中&#xff0c;相似这一概念&#xff0c;取决于所选择的相似度计算方法。 …
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k邻近算法python代码_机器学习算法之K近邻法-Python实现

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一、算法简介 k近邻法(k-nearest neighbor,k-NN)是一种基本的分类方法，输入的是实例的特征向量，对应于特征空间的点，输出结果为实例的类别，可以取多类。对于训练集来说，每个实例的类别已定，当分类时，对于新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式…
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k-medoid(k中心点)聚类算法Python实现

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k-means算法有个很大的缺点，就是对孤立点敏感性太高，孤立点即是脱离群众的点，与众不同的点，即在显示中与其他点不是抱在一团的点。 为了体现两者的不同，我特意温习了一下知识，在构造初始点的时候，自己定义加入了几个孤立点，使用k-means算法跑的效果如下： 一开始的所…
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STC8F2K08S2

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STC8F2K08S2 是STC新STC8系列的一款增强型51单片机&#xff0c;尺寸小&#xff0c;性能强&#xff0c;外围电路非常简单。内部时钟频率可达27MHz&#xff0c;在相同时钟频率下&#xff0c;指令执行速度相对于STC15系列 、STC12系列又进一步提升。此款单片机的亮点是封装尺寸小&…
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sklearn机器学习：K均值聚类

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K-Means 均值聚类聚类算法可以说是最简单但是使用最广的一种聚类算法了&#xff0c;原理也简单易懂&#xff0c;sklearn中提供了很多聚类算法的实现&#xff0c;所以这里就学习一下K-Means算法。接下来会介绍一些关键性的概念&#xff0c;原理&#xff0c;sklearn中的K-Means以…
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k 均值算法（k-means）

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k-means 聚类算法&#xff0c;属于无监督学习算法。也就是说样本中却没有给定y&#xff0c;只有特征x。聚类的目的是找到每个样本x潜在的类别y&#xff0c;并将同类别y的样本x放在一起。k-means 算法实际上是一种最大期望算法&#xff08;EM 算法&#xff09;。 1. k-means算法…
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