R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。
决策树是用于机器学习最流行的算法之一,尤其对于分类和回归问题。我们每次做决策时大脑都像决策树一样工作。
特征工程对于模型的执行非常重要,即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。实际上,特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。通过人类的直觉和创造力,您对数据的了解程度可以带来不同。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说,了解序列和数据帧的每个组件,并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型,这一点至关重要。
电子设备之间的通信就像人类之间的交流,双方都需要说相同的语言。在电子产品中,这些语言称为通信协议。
我们都知道,Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库,支持大量的维度数组和矩阵运算;Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包,以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度,有什么办法可以帮助到我们吗?
I2C(Inter-integrated Circuit)总线支持设备之间的短距离通信,用于处理器和一些外围设备之间的接口,它只需要两根信号线来完成信息交换。I2C最早是飞利浦在1982年开发设计并用于自己的芯片上,一开始只允许100kHz、7-bit标准地址。1992年,I2C的第一个公共规范发行,增加了400kHz的快速模式以及10-bit扩展地址。在I2C的基础上,1995年Intel提出了“System Management Bus” (SMBus),用于低速设备通信,SMBus 把时钟频率限制在10kHz~100kHz,但I2C可以支持0kHz~5MHz的设备:普通模式(100kHz即100kbps)、快速模式(400kHz)、快速模式+(1MHz)、高速模式(3.4MHz)和超高速模式(5MHz)。
今天给大侠带来基于FPGA的CAN总线控制器的设计,由于篇幅较长,分三篇。今天带来第一篇,上篇,CAN 总线协议解析以及 CAN 通信控制器程序基本框架。话不多说,上货。
在本文中,数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数,这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。最后,读者也可以在 GitHub 项目中找到本文所用代码的 Jupyter Notebook。
当今IP网络数据通信的基本就是TCP/IP参考模型,今天就借助PC访问WEB服务器的数据通信来深度理解下TCP/IP参考模型。
在本章中,我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。 我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的高级选项。 我们还将研究如何在 Pandas 中使用 Excel 文件,以及如何使用read_excel方法的高级选项。 我们将探讨其他一些使用流行数据格式的 Pandas 方法,例如 HTML,JSON,PKL 文件,SQL 等。
第一种是功能性的,仿真一下就能查到原因,并且这类问题往往是确定性的,也容易重现和解决,比如本公众号之前介绍的搭建仿真环境的一些方法:Modelsim的安装与使用,用Modelsim独立仿真带Vivado IP核的仿真工程,如何用ModelSim 独立仿真ISE的仿真工程。这类问题中稍微有难度的就是仿真环境不容易重现的,或者需要跑很长时间仿真才能重现的,这一类问题本公众号之前介绍过一种解决方案,详见:Vivado进行FPGA调试“犯罪现场”,在仿真环境中重现方法;
本来不打算写这篇文章,因为网上关于I2C总线通信的资料很多很全。但是最近刚换工作,主要做驱动开发,第一个驱动就是I2C通信,想了想还是结合网上的资料再整理下思路,方便今后的查阅和温习。
大家好,欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程。 Pandas 是一个 Python 模块,Python 是我们要使用的编程语言。Pandas 模块是一个高性能,高效率,高水平的数据分析库。
CAN 是 Controller Area Network 的缩写(以下称为 CAN),是 ISO 国际标准化的串行通信协议。在北美和西欧,CAN 总线协议已经成为汽车计算机控制系统和嵌入式工业控制局域网的标准总线,并且拥有以 CAN 为底层协议专为大型货车和重工机械车辆设计的 J1939 协议。
大家都知道Pandas和NumPy函数很棒,它们在日常分析中起着重要的作用。没有这两个函数,人们将在这个庞大的数据分析和科学世界中迷失方向。
相关博文1单独介绍了各种类型的移位寄存器,其中就包括串行输入并行输出移位寄存器(SIPO)以及并行输入串行输出移位寄存器 (PISO)。移位寄存器有如下功能:
在面向帧的自动重传请求系统中,当待确认帧的数量增加时,有可能超出缓冲存储空间而造成过载。
数据科学家和开发人员可以在自定义脚本或解决方案中包含 RevoScaleR 函数,这些脚本或解决方案可以在 R 客户端本地运行或在机器学习服务器上远程运行。利用 RevoScaleR 功能的解决方案将在安装 RevoScaleR 引擎的任何地方运行。
在停止等待协议中,源站发送单个帧后必须等待确认,在目的站的回答到达源站之前,源站不能发送其他的数据帧。从滑动窗口机制的角度看,停止等待协议相当于发送窗口和接受窗口的接受窗口大小均为1的滑动窗口协议。
小物体(即32×32像素以下的物体)的物体检测精度落后于大物体。为了解决这个问题,我们设计了创新的体系结构,并发布了新的数据集。尽管如此,许多数据集中的小目标数量不足以进行训练。生成对抗性网络(GAN)的出现为训练体系结构开辟了一种新的数据增强可能性,而无需为小目标注释巨大数据集这一昂贵的任务。 在本文中,我们提出了一种用于小目标检测的数据增强的完整流程,该流程将基于GAN的目标生成器与目标分割、图像修复和图像混合技术相结合,以实现高质量的合成数据。我们的流水线的主要组件是DS-GAN,这是一种基于GAN的新型架构,可以从较大的对象生成逼真的小对象。实验结果表明,我们的整体数据增强方法将最先进模型的性能提高了11.9%AP@。在UAVDT上5 s和4.7%AP@。iSAID上的5s,无论是对于小目标子集还是对于训练实例数量有限的场景。
原文链接:https://blog.csdn.net/w464960660/article/details/129127589
CAN:Controller Area Network,控制局域网络,最早由德国 BOSCH(博世)开发,,目前已经是国际标准(ISO 11898),是当前应用最广泛的现场总线之一。
这篇文章是将一文搞懂CAN总线协议帧格式和一文搞懂CAN FD总线协议帧格式两篇文章的整合,方便各位朋友学习和查阅。
解决方案:当数据中存在标记字节时,在标记前添加转义字符(这种方式解决了一部分问题,但同时也带来了一些特殊情况,当数据中包含转义字符时,又必须在转义字符前添加转义字符避免混淆)
每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。彻底的探索性数据分析 (EDA, Exploratory Data Analysis) 是必要的,这是为了确保收集数据和执行分析的完整性。
从IP层来说,通信的两端是两个主机。IP数据报的首部明确地标志了这两个主机的IP地址。我们需要知道,真正进行通信的实体是在主机中的进程,是这个主机中的一个进程和另一个主机中的进程在交换数据(即通信)。因此严格地讲,两个主机进行通信就是两个主机中的应用进程进行通信。IP协议虽然等把分组送到目的主机,但是这个分组还停留在主机的网络层而没有交付主机中的应用进程。从运输层的角度看,通信的真正端点并不是主机而是主机中的进程。也就是说,端到端的通信是应用进程之间的通信。
UART(Universal Asynchronous Receiver/Transmitter,通用异步收发器)是一种双向、串行、异步的通信总线,仅用一根数据接收线和一根数据发送线就能实现全双工通信。典型的串口通信使用3根线完成,分别是:发送线(TX)、接收线(RX)和地线(GND),通信时必须将双方的TX和RX交叉连接并且GND相连才可正常通信,如下图所示:
欢迎来到《Pandas 学习手册》! 在本书中,我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程,这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。 pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处,特别是数据帧对象和 R 包(例如plyr和reshape2),并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。
在数据分析中,数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作,正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
因为工作,需要研究CAN总线。博主的CAN学习参考正点原子和野火的教程。虽然没有买板子,不过对于博主现在来说,感觉开发板都差不多吧!毕竟工作中开发板肯定是不一样的!
CAN总线上传输的信息称为报文,当总线空闲时任何连接的单元都可以开始发送新的报文。
在过去的50到60年中,检错与纠错技术有了长足的发展。现今我们对检错和纠错理论有了更好的理解,并且该理论还在不断的发展。编码理论已经成为一个特殊的技术领域,主要研究检错与纠错技术及其背后的数学理论。这里我们将从应用角度讨论不同的检错与纠错技术,不过多地涉及数学细节。
链路层主要有三个目的:(1)为I P模块发送和 接收I P数据报;(2)为A R P模块发送A R P请求和接收A R P应答;(3)为R A R P发送R A R P请 求和接收R A R P应答。T C P / I P支持多种不同的链路层协议,这取决于网络所使用的硬件,如以 太网、令牌环网、F D D I(光纤分布式数据接口)及 R S-2 3 2串行线路等
在【为什么有了http,还需要websocket,我懂了!】中介绍了web端即时通讯的方式,以及websocket如何进行连接、验证、数据帧的格式,这些都是了解websocket的基础知识。
在了解 iOS Core Audio 相关技术的时候,会遇到 bitrate、sample、frame 和 packet 等概念。由于业界在不同场合下使用 packet 和 frame 等词语会代表不同的含义,一不小心,很容易被绕进去。 本文讲述了 iOS Core Audio 中常用的音频概念定义,然后介绍一些容易造成概念混淆的场景以及一个实践 demo 案例,最后解答一些常见的问题。 (一) iOS Core Audio 音频概念定义 讨论 iOS Core Audio,就要按照苹果的定义对音频相关概
A R P高效运行的关键是由于每个主机上都有一个 A R P高速缓存。这个高速缓存存放了最近I n t e r n e t地址到硬件地址之间的映射记录。高速缓存中每一项的生存时间一般为 2 0分钟,起始时间从被创建时开始算起。
在本章中,我们将讨论如何安装和管理 Anaconda。 Anaconda 是一个包,我们将在本书的以下各章中使用。
数据框(和矩阵)有2个维度(行和列),要想从中提取部分特定的数据,就需要指定“坐标”。和向量一样,使用方括号,但是需要两个索引。在方括号内,首先是行号,然后是列号(二者用逗号分隔)。以metadata数据框为例,如下所示是前六个样本:
环形缓冲区(ring buffer),环形队列(ring queue) 多用于2个线程之间传递数据,是标准的先入先出(FIFO)模型。一般来说,对于多线程共享数据,需要使用mutex来同步,这样共享数据才不至于发生不可预测的修改/读取,然而,mutex的使用也带来了额外的系统开销,ring buffer/queue 的引入,就是为了有效地解决这个问题,因其特殊的结构及算法,可以用于2个线程中共享数据的同步,而且必须遵循1个线程push in,另一线程pull out的原则。
随着总线技术在汽车电子领域越来越广泛和深入的应用,特别是自动驾驶技术的迅速发展,汽车电子对总线宽度和数据传输速率的要求也越来也高,传统CAN(1MBit/s,8Bytes Payload)已难以满足日益增加的需求。
作者 | Merlin Schäfer 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时,可能会出现这样的情况:这些数据集的设计方式使其易于使用,并使所涉及的算法能够成功运行。然而,在现实世界中,数据是混乱的!它可能有错误的值、不正确的标签,并且可能会丢失部分内容。
CAN 是控制器局域网络 (Controller Area Network) 的简称,它是由研发和生产汽车电子产品著称的德国 BOSCH 公司开发的,并最终成为国际标准(ISO11519以及ISO11898),是国际上应用最广泛的现场总线之一。差异点如下:
数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。它需要转换所提供的数据,以便用于建立预测模型。
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