Keil uVision开发需要版权费，而网上开源的单片机、微控制器平台和资料比较少，有一些人用Eclipse。Eclipse的缺点不一而足。Eclipse臃肿、配置麻烦、代码提示没有、编译速度慢、调试很不方便，等等。本人试过好多开源平台，比较推崇Em::Blocks。基于开源精神，编写发布Em::Blocks文档，希望对需要的人有用。

1.使用elementui plus版本实现按需加载组件会报错 Error: Cannot find module ‘babel-preset-es2015’ from ‘D:\danzhukeji\danzhu\my_pp\src’ 这样的情况下 { presets: [[es2015, { modules: false }]], plugins: [ [ component, { libraryName: element-plus, styleLibraryName: theme-chalk

function [TrainingTime,TestingTime,TrainingAccuracy, TestingAccuracy,TY_test,num,L,R,Q,F,TY]=BA_EM_ELM(train_data, test_data,Lmax,delta) global I; global T; global I_test; global T_test; global c; global d; global h0; %%%%%%%%%%% Load training dataset T=train_data(:,1)';%输出，1*N

首先有一个这样的需求，表单中默认有一个联系人信息，用户可以再添加新的联系人信息 点击添加更多联系人之后 官方文档中有写用v-for来实现新增表单，但是那是单表单的新增，现在多表单的新增，可以考虑的实现方法是先写死一个必须的表单，需要新增的两个表单放在一个div里，在div中使用v-for生成，达到同时新增的效果 代码如下 //必填一个联系人的表单 <el-input v-model=ruleForm.notifyobject placeholder

em算法matlab代码PMTK是Matlab / Octave函数的集合，由Matt Dunham，Kevin Murphy和撰写。 该工具包主要是为凯文·墨菲（Kevin Murphy）的教科书设计的，但也可以独立于本书使用。 目标是提供一个统一的概念和软件框架，其中包括机器学习，图形模型和贝叶斯统计信息（因此带有徽标）。 （也支持来自经常性统计数据的某些方法，例如交叉验证。）自2011年12月以来，该工具箱处于维护模式，这意味着将修复错误，但不会添加任何新功能（至少不是Kevin或Matt所为） ）。 PMTK支持各种各样的概率模型，包括线性和逻辑回归模型（可选包含内核），SVM和高斯过程，有向和无向图形模型，各种潜在变量模型（混合物，PCA，HMM等）等。支持多种先验，包括高斯（L2正则化），拉普拉斯（L1正则化），狄利克雷（Dirichlet）等。支持许多算法，用于贝叶斯推理（包括动态编程，变分贝叶斯和MCMC）和MAP / ML估计（包括EM，共轭和投影梯度法等） PMTK建立在可从获得的几个现有软件包的基础上，并为它们提供了统一的接口。 此外，它提供了许多常见机器学习技术

使用EM算法完成对稀疏信号的恢复，对学习稀疏贝叶斯很有用处

em算法matlab代码我的毕业设计 对于我的毕业设计，我已经完成了从光学散斑图案进行图像重建的研究。 同时采用了迭代相位检索算法和用于端到端映射的深度学习方法。 抽象的 通过散射复杂介质成像是许多情况下遇到的普遍问题，例如深部组织光学成像。 光散射扰乱了介质内部传播的波，结果是没有生成目标的图像，而只是看似随机的斑点（称为斑点）。 对于计算成像方式，通过使用透射矩阵（TM）方法对散斑图案进行解扰以“透视”散射介质已经取得了重大进展。 最近，在这种情况下，越来越多地采用了深度学习（DL）技术。 在本文中，研究重点是通过仅对斑点图案进行强度测量来重建目标图像。 第一步是获取包含目标图像和相应斑点图案的图像数据集。 进行了光学实验，其中在仅相位空间光调制器（SLM）上显示了MNIST手写数字图像，以操纵入射到漫射器上的激光，并通过照相机测量了所产生的斑点图案。 除了MNIST数据集外，还下载了包含散射介质的经验TM的公共数据集。 基于下载的数据集，采用TM测量算子的相位检索算法能够成功检索SLM模式。 此外，已经利用采用密集块的改进的U-net模型从记录的斑点强度模式有效地重建显示在SLM

本篇介绍面向对象编程的（ 封装、多态 ）相关知识点，一起学习，共同进步 Python专栏请参考：人生苦短-我学python 文章目录一.封装二.多态三.类属性和实例属性四.静态方法和类方法 一.封装 面向对象三大特性：封装、继承、多态 封装的意义： ①将属性和方法放到一起做为一个整体，然后通过实例化对象来处理； ②隐藏内部实现细节，只需要和对象及其属性和方法交互就可以了； ③对类的属性和方法增加 访问权限控制。 私有权限：在属性名和方法名 前面 加上两个下划线 __ ①类的私有属性 和 私有方法，都不能通过对象直接访问，但是可以在本类内部访问； ②类的私有属性 和 私有方法，都不会被子

机器学习，数据挖掘，用python进行解决，有利于初学者。

这几天把EM算法(Expectation Maxinum)反复琢磨了几遍，经过几次讨论，对EM算法的数学模型有了比较深入的理解。考虑到： 1. 这个算法在Machine Learning中极其重要，也是进行Machine Learning深入研究的一个重要阶梯 2. 这个算法确实需要一定的概率和数学基础 3. 中文或翻译的教材似乎没有很好的解释清楚这个算法 于是我根据Pattern Recogition and Machine Learning一书相关章节的内容，结合自己的理解，写了一套中文的EM算法介绍和分析。又混合高斯模型开始，由浅入深，逐步讲解了EM算法在混合高斯模型应用和一般化描述。自己感觉还是比较容易理解的。 如果发现pdf中有什么问题，或有什么错误，请直接与我联系，欢迎讨论。 要下载最新的版本请到http://glatteis.spaces.live.com