参考链接: Python程序可将两个矩阵相乘 方法一: def matrix_multiply(matrix1,matrix2): new_matrix = [[0 for i in range
目录 1、标准数据帧 2、扩展数据帧 3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 ---- CAN协议可以接收和发送11位标准数据帧和29位扩展数据帧,CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同,以便可以扩展更多...字节1为帧信息,第7位(FF)表示帧格式,在标准帧中FF=0,第6位(RTR)表示帧的类型,RTR=0表示为数据帧,RTR=1表示为远程帧。DLC表示在数据帧时实际的数据长度。...字节4~11为数据帧的实际数据,远程帧时无效。 2、扩展数据帧 CAN扩展帧帧信息是13字节,包括帧描述符和帧数据两部分,如下表所示: 前5字节为帧描述部分。...字节6~13为数据帧的实际数据,远程帧时无效。...3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同,功能上都是相同的,它们有一个共同的特性:帧ID数值越小,优先级越高。
解答 进位相乘 python: 564ms, 11.8mb class Solution(object): def multiply(self, num1, num2): ""...+1): res += int(num1[-i]) * int(num2[-j]) *10**(i+j-2) return str(res) 转整型 python
Python 交叉验证模型评估 大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。...今天说一说Python 交叉验证模型评估,希望能够帮助大家进步!!! ...Python 交叉验证模型评估 1 声明 本文的数据来自网络,部分代码也有所参照,这里做了注释和延伸,旨在技术交流,如有冒犯之处请联系博主及时处理。...2 交叉验证模型评估简介 交叉验证(Cross Validation)是机器学习里模型评估的常见方法,它用于检查模型的泛化能力。...计算过程是将数据分为n 组,每组数据都要作为一次验证集进行一次验证,而其余的 n-1 组数据作为训练集。这样一共要循环 n 次,得到 n 个模型。通过对这些模型的误差计算均值,得到交叉验证误差。
(先来一波操作,再放概念) 远程帧和数据帧非常相似,不同之处在于: (1)RTR位,数据帧为0,远程帧为1; (2)远程帧由6个场组成:帧起始,仲裁场,控制场,CRC场,应答场,帧结束,比数据帧少了数据场...(3)远程帧发送特定的CAN ID,然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后,自动返回一个数据帧。...,因为远程帧比数据帧少了数据场; 正常模式下:通过CANTest软件手动发送一组数据,STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据; 附上正常模式下,发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID,发送一个Remote frame(远程帧),B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A!发送的数据就是数据帧!...发送的数据就是数据帧! 主要用来请求某个指定节点发送数据,而且避免总线冲突。
这道题拿到是懵逼的 本题最为关键的是对称矩阵相乘的算法 幸好有老哥之前探索出了 对称矩阵M的第i行和第j列的元素的数据存储在一维数组a中的位置k的计算公式: 1、当i大于或等于j时,k = (i...有时间可以去研究一下是怎么推出来的) 链接: https://blog.csdn.net/xiezhi123456/article/details/86607261 在他的基础上顺利解决 //对称矩阵相乘的程序代码...{ if(i>=j) return a[(i*(i+1))/2+j]; else return a[(j*(j+1))/2+i]; } //添加对称矩阵相乘算法
python numpy.matmul实现矩阵相乘 说明 1、该函数返回两个数组的矩阵乘积。...numpy as np a = [[1,0],[0,1]] b = [[4,1],[2,2]] print (np.matmul(a,b)) 输出结果为: [[4 1] [2 2]] 以上就是python...numpy.matmul实现矩阵相乘的方法,希望对大家有所帮助。
在了解数据帧之前,我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数,数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道,用户发送的数据从应用层开始,从上往下逐层封装,到达数据链路层就被封装成数据帧。...其中的Org Code字段设置为0,Type字段即封装上层网络协议,同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出,同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧,PC机在接受到帧后会对该帧做处理,查看目的MAC字段,如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配,则先对FCS进行校验,如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段,根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理,并剥离帧头和帧尾(FCS)。...一般主机发送数据帧有三种方式:单播、组播、广播。三种发送方式的帧的D.MAC字段有些区别。
系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块...今天讲讲pandas模块: DataFrame不同列相乘 Part 1:示例 已知一个DataFrame,有4列["quality_1", "measure_value", "up_tol", "down_tol...Part 3:部分代码解读 df["mul"] = df["up_measure"].mul(df["measure_down"]),两列每行分别相乘相减,生成一个新的列 df_2 = df[df["mul...传送门 Python-科学计算-pandas-02-两列相减 Python-科学计算-pandas-01-df获取部分数据 本文为原创作品,欢迎分享
2 数据帧与遥控帧 在CAN协议中,数据帧和遥控帧有着诸多相同之处,所以,在这里,我们将数据帧和遥控帧放在一起来讲。...顾名思义,所谓数据帧,就是包含了我们要传输的数据的帧,其作用当然也就是承载发送节点要传递给接收节点的数据。 而遥控帧的作用可以描述为:请求其它节点发出与本遥控帧具有相同ID号的数据帧。...数据帧 的帧结构如下图所示,包含七个段:帧起始、仲裁段、控制段、数据段、CRC段、ACK段、帧结束。...数据帧和遥控帧都分为标准帧(CAN2.0A)和扩展帧(CAN2.0B)两种结构。 遥控帧相比于数据帧除了缺少数据段之外,遥控帧的RTR位恒为隐性1,数据帧的RTR位恒为显性0。...对于没有数据段的遥控帧,DLC表示该遥控帧对应的数据帧的数据段的字节数。 2.4 数据段 数据段可以包含0~8个字节的数据,从MSB(最高位)开始输出。
指示是服务端接收的请求报文 MODBUS 响应是服务器发送的响应信息 MODBUS 证实是在客户端接收的响应信息 Modbus-TCP报文: 报文头MBAP MBAP为报文头,长度为7字节,组成如下: 帧结构...PDU PDU由功能码+数据组成。...数据(一个地址的数据为1位) 如:在从站0x01中,读取开始地址为0x0002的线圈数据,读0x0008位 00 01 00 00 00 06 01 01 00 02 00 08 回:数据长度为0x01...数据(长度:9+ceil(数量/8)) 如:从地址0x0000开始读0x0012个离散量输入 00 01 00 00 00 06 01 02 00 00 00 12 回:数据长度为0x03个字节,数据为...寄存器数据(长度:9+寄存器数量×2) 如:读起始地址为0x0002,数量为0x0005的寄存器数据 00 01 00 00 00 06 01 04 00 02 00 05 回:数据长度为0x0A,第一个寄存器的数据为
例如报文数据 @x5B ="5"+"B"= X35 + X42 ....数据帧格式如下: 从ASCI报文帧可以看出,ASCI模式增加了起始(“:"和结束标志(回车&换行),由于报文数据每字节在ASCI模式下需要2字符进行编码,为了保证ASCI模式和RTU模式在应用级兼容,ASCI...模式数据块最大长度为252x2,所以可以计算出报文帧最大长度为1+2+2+2x252+2+2=513字符,报文顿内的字符间隔时间可以达1秒钟。...地址为0x0405,数据为0x1234,LRC校验值为0XAA。实际进行校验的数据不包含头和帧尾。 0xAA = LRC(01,06, 04,05,12,34)。...手动LRC计算方法 把原始数据两个字符组成一个字节,并进行二进制加法计算:01+06+04+05+12+34=0x56,计算二进制补码: 0x56 = 0101 0110取反: 1010 1001加1:
介绍 Modbus-RTU数据帧,帧长度最大为256字节,由以下4部分构成: 子节点地址: 1字节,范围0-247 功能代码: 1字节 数据块: 0-252字节 CRC校验值: 2字节,低8位在前 帧描述...Modbus-RTU帧间隔,Modbus-RTU要求两个RTU报文帧间隔要大于3.5个字节时间: 且每个报文帧内字节间隔小于1.5个字节时间,否则会认为接收不完整。...可以看出,当写1个寄存器数据时,从机响应的数据帧和主机发送的数据帧完成一致。 示例2: 写多个寄存器。...可以看出,写多个寄存器时使用10功能码,从机回复数据也比较精简。 示例3: 读单个寄存器。...表示读1个寄存器 02表示2个字节,56 78表示寄存器的数据 示例4: 读多个寄存器。
PHP数据结构(六)——数组的相乘、广义表 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 本文接PHP数据结构(五)的内容。...矩阵M(a行b列)和N(b行c列)相乘(m的行必须等于n的列),结果是一个a行c列的矩阵。...根据矩阵乘法的方式,计算步骤如下: 1、矩阵M的第a’行b‘列(0<=a’<=a,0<=b’<=b)的值(非零元),只需要和矩阵N的第b‘行的每个非零元所在的列col’相乘,作为第col‘列的暂存的值。..., '')), 'a'); $deep = getDeepthArr($arr); echo $deep;//结果为5 ——written by linhxx 2017.06.23 相关阅读: PHP数据结构...(五) ——数组的压缩与转置 PHP数据结构(四) ——队列 PHP数据结构(三)——运用栈实现括号匹配 PHP数据结构(二)——链式结构线性表 PHP数据结构(一)——顺序结构线性表
根据多年经验,要想运用好数据,首先要研究学习对各种类型的数据进行处理(如各类数据库数据、EXCEL数据、TXT数据、DAT数据等等)。...数据分析与数据挖掘的工具目前主流的是SAS、python、R等。这些数据分析挖掘工具能对海量的数据进行处理分析与挖掘。...○对数据处理生成能够被数据分析与数据挖掘工具的数据集进行二次加工处理,需要理解业务衍生业务数据指标,这是一个深加工的过程。根据数据分析和数据挖掘目标找几个案例真正落实,多加练习。...案例如下面是零售客户数据,文件名buy.txt,目前存放在我的个人文件夹: E:/testdata/buy.txt 数据说明:数据中每列为面包、牛奶、奶酪、苹果和香蕉 对此类数据研究客户交叉销售...因此处理数据是核心环节: 下面是python3.7版本下数据处理程序,数据文件以”|”分割,处理数据时程序指明了分隔符。
交叉表是一种特殊的透视表,往往用来统计频次,也可以使用参数aggfunc指定聚合函数实现其他功能。...扩展库pandas提供了crosstab()函数用来生成交叉表,返回新的DataFrame,其语法为: crosstab(index, columns, values=None, rownames=None...本文使用的数据文件为C:\Python36\超市营业额2.xlsx,部分数据与格式如下: ? 下面的代码使用交叉表分析上面Excel文件中的数据,分析各员工上班情况以及在不同柜台的业绩。 ?
交叉表 不要被名字所迷惑,其实它也是二维的表结构,与pivot_table很相似,且是一个特殊的数据透视函数,它默认统计分组项的频次。...总结 crosstab本质:按照指定的index和columns统计数据帧中出现(index, columns)的频次。也可以理解为分组。
2、信息的反馈 信息产生端发送数据包给信息处理端后,信息处理端反馈数据包格式和请求帧一致,定义如下: 表2.3.3 反馈数据帧 帧 头 2byte 帧长度 4byte 帧流水号...其中,帧头为固定的2个字节(0x5A55);帧长度子域4个字节,其值为除帧头外实际数据帧长度,包括帧长度子域本身的长度;帧流水号子域2个字节,信息产生端上发数据是产生的帧流水号约定在1-1024数字范围内...,其值定义如表所示;数据载荷子域的字节数LEN是根据不同的数据帧结构变化的,详见具体帧结构;校验和:从帧头0x5A55开始累加到校验和子域之前,包括帧头字节。...:帧长度、帧流水号 (3)变量声明 帧头为2字节,Java基本数据类型应声明为short 帧长度为4字节,Java基本数据类型应声明为int 帧流水号为2字节,Java基本数据类型应声明为short...基本数据类型应声明为byte (4)相关计算 帧长度计算: 帧长度是除帧头以为的数据长度,现在只有数据载荷长度未知,那么帧长度4+帧流水号长度2+协议版本长度1+命令长度1+数据载荷长度?
1.下载 http://dx1.pc0359.cn/soft/e/ethereal.rar 2.打开软件,指定抓取的网卡,下面是我抓取自己的主要网卡数据 ?...4.查看数据帧的目标MAC地址 和 源MAC地址 和类型 0800表示ip 和数据 ? ?
python代码如下: import numpy as np # Write a function that takes as input a list of numbers, and returns...(L) sumExpL = sum(expL) result = [] for i in expL: result.append(i*1.0/sumExpL) return result python...(Y * np.log(P) + (1 - Y) * np.log(1 - P)) 补充知识:分类时,为什么不使用均方误差而是使用交叉熵作为损失函数 MSE(均方误差)对于每一个输出的结果都非常看重,...而交叉熵只对正确分类的结果看重。...所以,回归问题熵使用交叉上并不合适。 以上这篇python编写softmax函数、交叉熵函数实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
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