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zperf记录 特色 皮秒级计时精度，跨Windows / mac / linux：10纳秒以下统计分析的总性能损耗： rdtsc intel平台下计数有效精度小于1纳秒计数消耗偏差7 10纳秒统计消耗总偏差10 13ns以下（默认使用，可根据实际环境选择刷新的方案（统计总消耗10ns以下）） rdtsc amd平台下计数有效精度小于1纳秒计数消耗偏差10 15纳秒统计消耗总偏差17 20ns以下（至少使用） 最快的方案中（需要保证CPU乱序边界或从测试数据角度不影响的情况下）离散统计15ns的消耗代码段总统计只有5ns的增量偏差（实际被测试场景一般在100ns或1us以上测试代码消耗和精度都在5％以下） （AMD / INTEL cpu中支持constant_tsc可以不区分操作系统其他CPU暂时更改宏为chrono或clock后续有需求作者可以补充更多CPU的支持） 被检测代码段外

K-Means欠采样python实现 1. K-Means欠采样原理 为解决分类问题中效果受样本集类间不平衡，并提高训练样本的多样性，可以使用K-Means欠采样对样本进行平衡处理。该方法利用K-means方法对大类样本聚类，形成与小类样本个数相同的簇类数，从每个簇中随机抽取单个样本与风险样本形成平衡样本集。K-means欠采样过程如下： Step1：随机初始化k个聚类中心，分别为uj(1,2,…,k)； Step2：对于大样本xi(1,2,…,n)，计算样本到每个聚类中心uj的距离，将xi划分到聚类最小的簇，c(i)为样本i与k个类中距离最近的那个类，c(i)的值为1到k中的一个，则c(i)

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人脸检测方法有许多，比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等。对于opencv的人脸检测方法，有点是简单，快速；存在的问题是人脸检测效果不好。正面/垂直/光线较好的人脸，该方法可以检测出来，而侧面/歪斜/光线不好的人脸，无法检测。因此，该方法不适合现场应用。对于dlib人脸检测方法 ，效果好于opencv的方法，但是检测力度也难以达到现场应用标准。 MTCNN是基于深度学习的人脸检测方法，对自然环境中光线，角度和人脸表情变化更具有鲁棒性，人脸检测效果更好；同时，内存消耗不大，可以实现实时人脸检测。 代码如下： from scipy import misc impo

本节内容：本节内容是根据上学期所上的模式识别课程的作业整理而来，第一道题目是Kmeans聚类算法，数据集是Iris(鸢尾花的数据集)，分类数k是3，数据维数是4。 关于聚类     聚类算法是这样的一种算法：给定样本数据Sample，要求将样本Sample中相似的数据聚到一类。有了这个认识之后，就应该了解了聚类算法要干什么了吧。说白了，就是归类。     首先，我们需要考虑的是，如何衡量数据之间的相似程度？比如说，有一群说不同语言的人，我们一般是根据他们的方言来聚类的（当然，你也可以指定以身高来聚类）。这里，语言的相似性（或者身高）就成了我们衡量相似的量度了。在考虑存在海量数据，如微博上各

NS-WS系列 NEL RS485温湿度传感器变送器通信协议 通信标准：RS485，19200bps 供电电压：5 — 40V 正常工作温度范围及可测量温度范围：-40℃ — 110℃ 设备保存温度范围（非上电状态） ：-60℃ — 150℃ 所有参数设置具有断电记忆功能，掉电不丢失。 应用：环境监控、机房、仓库、机库、冷库、工业物联网、智慧城市、气象监测等

galok.exe 文件为解LATTES,NS,SGS,VLSI厂家的GAL,16V8,20V8A/B,22v10,18v10,20xv10等芯片 palceok.exe文件为解AMD厂家的PALCE16V8.20V8等芯片 使用说明 软件使用方法与编程方法一样,以解lattes的gal16v8b为列 键入 GALOK 回车 选厂家型号进入软件界面 将芯片放在编程器上,键入命令 R 再 Y 则芯片内容随.即读出

在学习TensorFlow的过程中，我们需要知道某个tensor的值是什么，这个很重要，尤其是在debug的时候。也许你会说，这个很容易啊，直接print就可以了。其实不然，print只能打印输出shape的信息，而要打印输出tensor的值，需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession。因为我们在建立graph的时候，只建立tensor的结构形状信息，并没有执行数据的操作。 一 class tf.Session  运行tensorflow操作的类，其对象封装了执行操作对象和评估tensor数值的环境。这个我们之前介绍过，在定义好所有的数据

美国国家半导体公司（National Semiconductor Corp.）（美国纽约证券交易所上市代码：NSM）宣布推出两款可配置的传感器模拟前端（AFE）集成电路，两款产品采用美国国家半导体的独创技术，并获得多款全新设计工具的支持，令系统设计工程师可以使用各大厂商生产的各类传感器产品完成信号路径设计，将产品快速推向市场。     NS公司的LMP90100是传感器模拟前端（AFE）系统，是多路低功耗24位的传感器AFE,具有精密的24位Sigma-Delta ADC和低噪音可编增益放大器（1x - 128x）和全差分高阻抗模拟输入复接器。ENOB/NFR高达21.5/19位，失调误差8