AmbaUSB-win64-Qt5-Win7-3.4.5-Setup，Win10通用，会移除之前的amba版本
2021-10-06 16:35:18
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controlSUITE3.4.5setup软件安装 安装 ControlSuite 是为了后期生成代码时，MATLAB 能够直接从中找到需要的库文件、头 文件和支持代码。进行解压，下图所示，打开直接双击运行。
2021-10-06 11:42:08
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socket服务端采用SuperSocket搭建，客户端与服务端进行连接及向服务端发送消息，服务端使用业务向客户端发送消息进行通信,双向通信，winform
vs2015打开项目，用nuget安装包可以更新SuperSocket、SuperSocket.Engine log4net
2021-10-04 22:58:04
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[解决has EABI version 5, but target u-boot has EABI version 0 ]crosstools-3.4.5 交叉编译工具; [cp crosstools-3.4.5.tar.bz2.rar /crosstools-3.4.5.tar.bz2 ] [tar xjf crosstools-3.4.5.tar.bz2];
2021-10-02 22:17:41
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Decision_tree-python
决策树分类（ID3，C4.5，CART）
三种算法的区别如下：
(1) ID3算法以信息增益为准则来进行选择划分属性，选择信息增益最大的；
(2) C4.5算法先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选择增益率最高的；
(3) CART算法使用“基尼指数”来选择划分属性，选择基尼值最小的属性作为划分属性.
本次实验我的数据集如下所示：
共分为四个属性特征：年龄段，有工作，有自己的房子，信贷情况;
现根据这四种属性特征来决定是否给予贷款
为了方便，我对数据集进行如下处理：
在编写代码之前，我们先对数据集进行属性标注。
（0）年龄：0代表青年，1代表中年，2代表老年；
（1）有工作：0代表否，1代表是；
（2）有自己的房子：0代表否，1代表是；
（3）信贷情况：0代表一般，1代表好，2代表非常好；
（4）类别(是否给贷款)：no代表否，
2021-10-01 14:43:40
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arm-linux-gcc编译器，还有对应的U-Boot源码，这个编译器可以编译该U-Boot，CSDN没法两个一起上传，U-Boot源码在我的另一个资源中。在我的博客“编译通过的U-boot和使用的arm-linux-gcc编译器”中有介绍使用方法。
2021-09-29 19:49:00
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ID3和C4.5决策树学习算法的实现
通过使用ID3和C4.5算法实现决策树并生成F1分数。
在UCI机器学习蘑菇数据集上进行测试
入门：将“ Project1_N01412075_Resubmission”文件夹下载到本地驱动器。
This folder has
1) Project1_Mushroom_DT_N01412075.py - A file that contains source code for the implementation.
2) Mushroom folder that has 10 smaller training files(used for cross validation), 1 larger training file (which is a concatenation of all the smaller files) and a final
2021-09-29 11:20:29
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