1）行使STEP7-Micro/WIN32方案梯形图法度圭表标准；
经由启停按时器实现法度圭表标准的运行以及停止，并退出手动启停法度圭表标准；
实现为了I/O口的调配，交通灯亮灭功夫段的调配；
经由方案的功夫段及响应的I/O口告成方案出了梯形图；
2）行使组态王方案十字路口交通灯模拟的用户界面；
行使红黄路三种指点灯图形叠加表普通界面中，经由未必频率下配置变量收集各个寄存器的输入来抑制三种指点灯展现与隐含，告成实现红黄绿灯间的相互转化；
在界面中到场小车图形，经由各个小车动画毗邻中上下界限初始值设定实现小车行驶距离抑制；
经由在召唤法度圭表标准文语中编纂if语句实现车辆的行走，最终实现十字路口交通灯组态王用户界面的模拟；
经由启停按时器实现法度圭表标准的运行以及停止，并退出手动启停法度圭表标准；
实现为了I/O口的调配，交通灯亮灭功夫段的调配；
经由方案的功夫段及响应的I/O口告成方案出了梯形图；
2）行使组态王方案十字路口交通灯模拟的用户界面；
行使红黄路三种指点灯图形叠加表普通界面中，经由未必频率下配置变量收集各个寄存器的输入来抑制三种指点灯展现与隐含，告成实现红黄绿灯间的相互转化；
在界面中到场小车图形，经由各个小车动画毗邻中上下界限初始值设定实现小车行驶距离抑制；
经由在召唤法度圭表标准文语中编纂if语句实现车辆的行走，最终实现十字路口交通灯组态王用户界面的模拟；
2023/5/2 4:57:23
21.73MB
1
ThisbookaimstodevelopprofessionalandpracticalmicrocontrollerapplicationsintheARM-MDKenvironmentwithTexasInstrumentsMSP432P401RLaunchPadkits.ItintroducesARMCortex-M4MCUbyhighlightingthemostimportantelements,including:registers,pipelines,memory,andI/Oports.WiththeupdatedMSP432P401REvaluationBoard(EVB),MSP-EXP432P401R,thisMCUprovidesvariouscontrolfunctionswithmultipleperipheralstoenableuserstodevelopandbuildvariousmoderncontrolprojectswithrichcontrolstrategies.Micro-controllerprogra妹妹ingisapproachedwithbasicandstraightforwardprogra妹妹ingcodestoreducelearningcurves,andfurthermoretoenablestudentstobuildembeddedapplicationsinmoreefficientandinterestingways.Forauthenticexamples,37Classprogra妹妹ingprojectsarebuiltintothebookthatuseMSP432P401RMCU.Additionally,approximately40Labprogra妹妹ingprojectswithMSP432P401RMCUareincludedtobeassignedashomework.TableofContentsChapter1IntroductiontomicrocontrollersandthisbookChapter2MSP432microcontrollerarchitecturesChapter3MSP432microcontrollerdevelopmentkitsChapter4ARM®microcontrollersoftwareandinstructionsetChapter5MSP432microcontrollerinterruptsandexceptionsChapter6ARM®andMSP432™MCUmemorysystemChapter7MSP432™parallelI/Oportsprogra妹妹ingChapter8MSP432™serialI/Oportsprogra妹妹ingChapter9MSP432™16-bittimersandPWMmodulesChapter10MSP43232-bittimersandwatchdogtimerChapter11MSP432™floating-pointunit(FPU)Chapter12MSP432™memoryprotectionunit(MPU)AppendixA:DownloadandinstallKeilMDK-ARM5.15IDEandMSP432DFPAppendixB:DownloadandinstallMSPWaresoftwarepackageAppendixC:MSP432P401R-basedEVBhardwaresetupAppendixD:TheCMSIScore-specificintrinsicfunctions
2023/4/24 2:01:50
35.28MB
1
文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。
2023/2/8 18:37:14
3.39MB
1
适用于MSP430F5529，CCSv5.1功能为Micro卡使用，包括USB性SD卡的读写操作及SD卡内存读取显示
2019/4/11 19:21:26
2.33MB
1
USB2.0最全最新的官方标准协议，内含50多个文档，触及USB2.0的方方面面，USB-TypeC，USBOTGandEmbeddedHost，USBPortControllerInterface，Micro-USB_final等
2020/10/18 4:26:17
79.94MB
1
BSB-LPB-PPS-局域网DiedeutscheFassung死者Dateigibtes。
适用于ArduinoDue的，和LAN接口带有基于网络控制的Ethernet-Shield控制（通过LAN进行本地控制，如果需求的话）也可以通过互联网）加热系统，例如ElcoThision，Brötje和类似的系统，包括登录Micro-SD卡。
该项目在各种供暖系统上支持1300多个参数，并且可以以多种方式充当OZW672，OCI700或RemoconNetB的一种具有成本效益的方式，并以多种方式提供更强大的功能。
这项工作是根据。
提供接口套件！可应要求提供带
适用于ArduinoDue的，和LAN接口带有基于网络控制的Ethernet-Shield控制（通过LAN进行本地控制，如果需求的话）也可以通过互联网）加热系统，例如ElcoThision，Brötje和类似的系统，包括登录Micro-SD卡。
该项目在各种供暖系统上支持1300多个参数，并且可以以多种方式充当OZW672，OCI700或RemoconNetB的一种具有成本效益的方式，并以多种方式提供更强大的功能。
这项工作是根据。
提供接口套件！可应要求提供带
2015/4/21 12:41:10
20.01MB
1
内含MiniUSB和MicroUSB的PCB封装,下载地址Protel也可用MicroUSB是USB2.0标准的一个便携版本，比部分手机使用的MiniUSB接口更小，Micro-USB是Mini-USB的下一代规格，由USB标准化组织美国USBImplementersForum（USB-IF）于2007年1月4日制定完成。
Micro-USB支持OTG，和Mini-USB一样，也是5pin的。
Micro系列的定义包括标准设备使用的Micro-B系列插槽；
OTG设备使用的Micro-AB插槽；
Micro-A和Micro-B插头，还有线缆。
Micro系列的独特之处是他们包含了不锈钢外壳，万次插拔不成成绩。
Micro-USB支持OTG，和Mini-USB一样，也是5pin的。
Micro系列的定义包括标准设备使用的Micro-B系列插槽；
OTG设备使用的Micro-AB插槽；
Micro-A和Micro-B插头，还有线缆。
Micro系列的独特之处是他们包含了不锈钢外壳，万次插拔不成成绩。
2019/10/9 2:16:42
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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