机器学习笔记（5):神经网络，学习资源为：机器学习-周志华 + MOOC 中国地质大学机器学习课程

《nhanesR包——数据提取详解》 nhanesR包是R语言中专门用于处理美国国家健康与营养检查调查（NHANES）数据的工具包。这个包提供了方便的数据检索和分析功能，使得研究者能更高效地探索和理解庞大的NHANES数据库。本文将重点讲解如何使用nhanesR包进行数据提取，特别是针对数据查找和文件定位的步骤。 数据提取的关键在于明确目标变量。在NHANES数据库中，我们需要先确定要研究的变量，例如，如果我们对年龄（age）感兴趣，可以在网页搜索框输入“age”，然后查看“label”列以确定哪个变量描述的是年龄。通常，变量名会出现在“variable”列中，比如在这里，age的变量名为“ridageyr”。 接下来，我们要找到这些变量所在的文件。文件名通常会反映数据的年份，例如“demo_a”，“demo_b”，“demo_c”等，其中“demo”代表人口学数据。在实际操作中，我们需要利用nhanesR包中的函数nhs_tsv来查找包含特定关键词的文件。 nhs_tsv函数的使用方法如下： 1. `nhs_tsv('demo')`：这个命令会查找所有文件名中包含“demo”的文件。返回结果是一个列表，包含了所有匹配的文件路径。 2. `nhs_tsv('demo', years=2007:2019)`：此命令则限定查找范围为2007年至2019年间的文件。 3. `nhs_tsv('demo', years=c(1999, 2007:2019))`：这个例子中，我们同时指定1999年及2007年至2019年间的文件。 值得注意的是，`.`在nhs_tsv函数中是一个通配符，如果1999年的文件名是“demo.tsv”，没有特殊后缀，我们可以通过`'demo.'`来确保仅选择这一年的数据，避免与其他年份的文件混淆。 在提取数据时，nhanesR包还提供了其他实用功能，如数据预处理、合并不同年份的数据等。但要注意，由于NHANES数据库每年的数据结构可能略有差异，因此在提取数据前，务必先进行详尽的文件搜索和变量识别，确保数据的准确性和完整性。 nhanesR包为处理NHANES数据提供了一个高效且便捷的平台。通过熟练掌握nhs_tsv函数和其他相关函数，研究者可以更加流畅地从这个大型数据库中提取所需信息，从而进行深入的统计分析和研究。在实际使用中，结合个人需求和老师的指导，不断实践和记录，可以提高数据处理的效率，并为未来的项目提供宝贵的参考。

STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，由意法半导体公司（STMicroelectronics）生产，广泛应用于嵌入式系统设计。本篇主要关注STM32在SPI（Serial Peripheral Interface）通信上的实践，通过两个实验：硬件SPI读写W25Q64和软件SPI读写W25Q64，来深入理解SPI接口的工作原理和编程方法。 1. **SPI基本概念** SPI是一种同步串行通信协议，用于连接微控制器和其他外围设备。它通常包含四个信号线：SCLK（时钟）、MISO（主设备输入，从设备输出）、MOSI（主设备输出，从设备输入）和NSS/CS（片选信号），支持全双工通信。STM32中的SPI外设可以工作在主模式或从模式，提供多种时钟极性和相位配置，以适应不同设备的需求。 2. **硬件SPI与软件SPI的区别** 硬件SPI利用了STM32内部的SPI外设，由硬件自动处理时钟生成、数据传输等细节，减轻CPU负担，提高通信效率。软件SPI则完全由CPU通过GPIO模拟SPI协议，灵活性更高但速度相对较慢。 3. **11-1 软件SPI读写W25Q64** W25Q64是一款SPI接口的闪存芯片，用于存储大量数据。在软件SPI实验中，需要通过STM32的GPIO模拟SPI信号，逐位发送命令和地址，并接收返回数据。关键步骤包括初始化GPIO、设置SPI时序、发送命令、读取数据等。此实验旨在熟悉SPI协议的软件实现，理解每个信号线的作用。 4. **11-2 硬件SPI读写W25Q64** 使用硬件SPI时，需要配置STM32的SPI外设，包括选择SPI接口、设置时钟源、配置时钟极性和相位、配置NSS信号模式等。然后，同样发送命令和地址，但数据传输由硬件自动完成。硬件SPI实验强调的是如何高效利用STM32的SPI外设，提高系统的实时性。 5. **W25Q64操作指令** 在SPI通信中，需要掌握W25Q64的读写指令，如读状态寄存器、读数据、写数据、擦除扇区等。理解这些指令的格式和作用是成功进行SPI通信的基础。 6. **实验步骤与代码分析** 实验步骤通常包括初始化STM32、配置SPI接口、选择正确的片选信号、发送读写指令、处理响应数据。代码分析可以帮助理解STM32如何通过HAL库或LL库（Low Layer库）来设置和控制SPI外设，以及如何与W25Q64交互。 7. **调试与问题解决** 在实际操作中可能会遇到如通信错误、数据不一致等问题，这需要熟练使用调试工具，如STM32CubeIDE的断点、单步执行、查看寄存器状态等功能，来定位并解决问题。 8. **总结** 通过这两个实验，不仅能掌握STM32的SPI通信，还能深入了解SPI协议、微控制器与外设之间的交互方式，以及如何通过代码实现这些功能。这对理解和应用其他SPI设备，如LCD、传感器等，具有重要的实践意义。

改资源为作者在写LVDS学习笔记之lvds_transceiver设计及仿真时所用到的工程，文件中包含了所有文件，读者可根据自己的需求进行改动，以达到自己的目的。

icoFoam 求解器名称 |-createFields.H 场变量的声明和初始化 ————————————————————————————————————————————— Info<< "Reading transportProperties\n" << endl; //屏幕提示读入参数控制文件，等价于 C++中std::cout //声明属性字典类对象，该对象由 constant 文件夹下的“transportProperties”初始化创建。 IOdictionary transportProperties ( IOobject //其实IOobject，顾名思义就是输入输出对象，它完成的是一个桥梁的作用，即连接要构造的类及硬盘中的相应文件。这可以通过其成员函数objectStream()了解到，当完成了“搭桥”之后，便可通过这一成员函数返回硬盘文件对应的输入流，从而从输入流中读入将要构造的类的相关信息// ( "transportProperties", // 文件名称 runTime.constant(), // 文件位置，case/constant mesh, // 网格对象 IOobject::MUST_READ_IF_MODIFIED, //如果更改，必须读入 IOobject::NO_WRITE // 不对该文件进行写操作 ) ); //字典查询黏性，以便初始化带有单位的标量 dimensionedScalar nu ( transportProperties.lookup("nu") ); //屏幕提示创建压力场 Info<< "Reading field p\n" << endl; //创建压力场 volScalarField p //声明一个带单位的标量场,网格中心存储变量。 ( IOobject // IOobject主要从事输入输出控制 ( "p", // 压力场初始文件名称 runTime.timeName(), // 文件位置，由case中的system/controlDict中的startTime控制 // 在OpenFOAM中，icoFoam是一个用于模拟无粘或低粘流动的求解器，常用于处理不可压缩流体的问题。在这个学习笔记中，我们将深入理解icoFoam的【createFields.H】文件中涉及的关键概念和技术。 `IOdictionary`是OpenFOAM中的一个重要类，它用于处理配置文件，例如`transportProperties`。`IOdictionary`通过`IOobject`类与硬盘上的文件建立联系，允许读取和写入特定的数据。在示例中，`transportProperties`字典读取了`constant`文件夹下的`transportProperties`文件，该文件定义了流体的物理性质，如黏度（nu）。`lookup("nu")`方法则用于获取黏度值，这是一个具有物理单位的标量。 接着，我们看到了`volScalarField p`的声明，它是压力场。`volScalarField`是OpenFOAM中用于表示在整个计算域内存储的标量场的类。`p`的压力场由`IOobject`控制，文件名为`p`，存储位置基于当前时间（由`runTime.timeName()`决定），这在处理非稳态问题时非常关键，因为它会随着模拟时间的变化而变化。`MUST_READ`表示必须读取此文件，而`AUTO_WRITE`意味着OpenFOAM会根据`controlDict`中的设置自动写入数据。 然后，`volVectorField U`声明了速度场，它是一个体向量场，同样使用`IOobject`进行管理和输入输出。`U`的定义方式与`p`类似，但代表的是流动的速度分量，也是在每个网格中心存储的。 `createPhi.H`包含的`surfaceField phi`涉及到界面流率，它被存储在体之间（volume）的交界面上。这种类型的场对于处理自由表面流动或者多相流问题至关重要，因为它能够追踪不同相之间的界面。 icoFoam求解器在启动时会读取必要的参数，如黏性（nu）和压力、速度场的初始条件。这些场都是基于网格的对象，它们的输入输出由`IOobject`管理，并且会随着模拟时间的推进动态更新。了解这些基本概念对于理解和使用icoFoam进行流体模拟至关重要。在实际应用中，用户还需要熟悉如何编写和修改相应的控制文件，如`controlDict`，以定制模拟的具体设置。

《Silvaco学习笔记》是一份详尽的资料，涵盖了Silvaco软件的使用和学习内容。Silvaco是一款在半导体工程领域广泛应用的仿真软件，主要用于晶体管、电路以及器件的模拟和设计。该笔记可能包含了Silvaco软件的基础操作、高级功能、典型应用案例以及一些实用技巧。 在Silvaco的学习过程中，首先会接触到的是软件的基本界面和工作流程。这包括如何创建新项目、设置仿真参数、导入电路或器件模型，以及进行仿真运行和结果分析。理解这些基础操作是进一步深入学习的关键。 Silvaco的主要工具包括ATLAS（用于晶体管物理模拟）、TCAD（半导体工艺与器件模拟）和THINC（非线性光学薄膜设计）。在ATLAS部分，笔记可能会讲解如何构建半导体器件的物理模型，设定电场、浓度分布的边界条件，并进行量子效应的考虑。而TCAD则涵盖了从半导体加工步骤到器件性能预测的全过程，包括扩散、氧化、离子注入等工艺过程的模拟。 THINC软件则专注于光学领域的应用，可能涉及薄膜光学特性的计算、优化设计和性能预测。在学习笔记中，这部分可能会讲解如何利用THINC来设计光栅、滤波器等光学器件。 除了基本功能外，笔记还可能涉及了Silvaco的一些高级特性，如自定义模型开发、脚本编程（如使用TCL语言）以自动化工作流程，以及如何进行多物理场耦合仿真。这些进阶内容对于解决复杂问题和提高工作效率至关重要。 此外，笔记可能还包含了一些实例分析，比如模拟MOSFET、FinFET等现代半导体器件的性能，或者设计和优化太阳能电池、光电探测器等光电器件。通过这些案例，读者可以更好地理解和掌握Silvaco软件在实际问题中的应用。 《Silvaco学习笔记》是一份全面介绍Silvaco软件的资源，适合对半导体器件模拟感兴趣的工程师、科研人员和学生参考学习。通过深入学习和实践，用户将能够运用Silvaco工具解决各种复杂的半导体设计和分析问题。

C#学习笔记11：winform上位机与西门子PLC网口通信_下篇 文章配套真题工程 今日终于到了winform上位机与西门子PLC网口通信的系列收为阶段了，一直没一口气更新完，手头上也没有可以测试用的PLC设备，虚拟仿真用到的博图软件也不想下载（会让我电脑变卡）。 于是等了些日子购买西门子PLC（S7200_SMART），目前还是没彻底明白 主要知识点有：IP地址填写检查方法、读取写入方法、西门子PLC变量地址与类型的关系

基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学

【标题】: "Python在数学建模中的应用" 在数学建模中，Python语言因其强大的数据处理、科学计算以及可视化能力而备受青睐。本学习笔记主要涵盖了如何利用Python进行有效的数学建模，其中包括了老哥网课中的实例代码，旨在帮助你深入理解和实践数学建模的各个环节。 【描述】: "数学建模是将实际问题抽象为数学模型，并通过模型求解以解决现实问题的一种方法。这份资料集合了数学建模比赛中的题目，以及解决这些问题的一些思路和参考源码。这些源码不仅是对问题解决方案的呈现，也是学习和提升Python编程技巧的宝贵资源。" 在数学建模比赛中，你需要面对各种各样的问题，例如社会、经济、环境等领域的复杂现象。资料中的"思路"部分可能包括了对问题的分析、假设的建立、模型的选择、求解策略等步骤的详细阐述。而"源码参考"则是将这些理论知识转化为实际操作的关键，它涵盖了数据预处理、算法实现、结果验证等阶段，展示了Python在数学建模中的实际应用。 【标签】: "数学建模" 数学建模涉及到多个学科的知识，如微积分、概率统计、线性代数等。Python库如NumPy用于数值计算，Pandas用于数据管理，Matplotlib和Seaborn用于数据可视化，Scipy和SciKit-Learn提供了各种优化和机器学习算法，它们在数学建模中都发挥着重要作用。 在学习过程中，你将逐渐掌握如何利用Python来构建和求解数学模型，如线性规划、非线性优化、时间序列分析、预测模型等。同时，你还会学习到如何评估模型的合理性，以及如何根据实际情况调整模型参数，以提高模型的预测精度和实用性。 通过这份资料，你不仅可以提升数学建模的理论水平，还能增强实际操作技能，为参与数学建模竞赛或解决实际问题打下坚实基础。无论你是初学者还是有一定经验的建模者，都能从中受益。 【压缩包子文件的文件名称列表】: "new22" 这个文件名可能表示这是一个未命名或正在更新的文件夹，通常在学习资料的整理过程中，会随着内容的不断补充和完善而更新。在这个文件夹中，你可能会找到不同阶段的学习笔记、代码示例、模型解析等各类文档，它们将构成一个完整的数学建模学习路径，帮助你在实践中不断进步。 总结来说，这份"Python在数学建模中的应用"学习资料是一份宝贵的资源，它结合了理论与实践，将带你走进数学建模的世界，体验从问题提出到解决方案的全过程，提升你的数学思维和编程能力。无论是为了比赛准备还是学术研究，都是不可多得的学习材料。

spark+hadoop大数据处理学习笔记