这些问题都是我在做大创项目的时候遇到的问题，这次先把内存问题说了，下次说怎么用代码实现通信协议的，这是我第一次写博客，请各位多多指正。 再说之前先感谢学校老师和公司带我的师傅的帮助，没有他们的帮忙很那开展调试。 我用的是STM32F103C8T6，FLASH是128K，RAM是20K，只要是涉及算法和通信的就有点不够用 #1.发现内存不足 当我把代码修改好编译成功下载到STM32中，发现有时候可以流畅运行，有时候非常卡顿甚至开机上电卡死，我刚开始以为是代码哪里不对，哪里阻塞了；于是开始用keil5的调试模式，接上ST-LINK，一条代码一条代码调试，后来发现有时候就跑到硬件错误中断里去了； 再

SysIdentPy是一个Python系统模块，用于使用基于numpy构建的NARMAX模型进行系统识别，并根据3条款BSD许可进行分发。 该项目由Wilson RL Junior，Luan Pascoal C. Andrade和Samir AM Martins在系统识别学科的项目中启动。 塞缪尔（Samuel）于2019年初加入，此后做出了贡献。 文献资料 网站： ： 例子 SysIdentPy现在支持NARX神经网络和常规估计器，例如sklearn估计器和Catboost。 范例 from torch import nn import numpy as np import pandas as pd import matplotlib . pyplot as plt from sysidentpy . metrics import mean_squared_error fro

Provides both theoretical and practical coverage of all data mining topics. Includes extensive number of integrated examples and figures. Offers instructor resources including solutions for exercises and complete set of lecture slides. Assumes only a modest statistics or mathematics background, and no database knowledge is needed. Topics covered include classification, association analysis, clustering, anomaly detection, and avoiding false discoveries.

本书由Michigan State University 的Pang-Ning Tan和University of Minnesota的Michael Steinbach合著，深入浅出地说明了数据挖掘的四大部分:可视化、相关性分析、分类和聚集分析的概念和相关算法。本书同样也是斯坦福大学数据挖掘课程(Stats 202 Data Mining)的教学用书。本书为pdf英文版本，使用快压压缩。

Learning-Spark-Lightning-Fast-Data-Analysis 高清版 pdf 电子书 带目录

文章概要 这是一个比较简单的爬虫项目，但是牵扯到一些python的基础知识，所以如果你是零基础的同学，也不用着急，先对爬虫有一个初步的认识，培养一个爬虫的正确思路是最重要的 网站地址：https://news.house.qq.com/a/20170702/003985.htm 要用到的模块： requests：请求网站，获取网站的请求 bs4,re:解析网站，解析出你想要爬取的内容 xlwt：保存爬取下来的数据，对excel表格进行操作 开始撸代码 1.先把刚才安装的模块导入进来 import requests import bs4 import re import xlwt 2.自定义

代码详解请看 ： http://t.csdn.cn/Bc6uq --- train.csv 为训练集 test.csv 为测试集 submit_.csv 为输出结果 PM2.5.ipynb 为代码原文件

这是为代码“all_data_classification.m”分类的图像生成混淆矩阵的代码。 通过使用训练区域“5_class_test.csv”和图像“all_class.csv”将其分为5个类。 借助混淆矩阵，可以计算分类准确度。

数据集sell.sql 其中包含本项目包含客户在某平台的367万脱敏交易流水数据，交易时间跨度为5年。每条交易记录包含客户ID、交易时间、交易金额和交易附言四个字段

UrbanFACET：通过移动设备直观地分析城市，记录数百万城市居民的移动数据 这是UrbanFACET的代码存储库，其中包括数据清理和熵计算脚本，以及系统工具和前端Web部件。 抽象的 城市是指由于人口行为而定义和发展城市基础设施及其功能的生活系统。 对城市和功能区域进行概要分析一直是城市设计和规划中的重要主题。 本文研究了一个独特的大数据集，该数据集包含数千万城市居民的每日运动数据，并开发了可视化分析系统UrbanFACET，以发现和可视化多个城市及其居民的动态资料。 从数千个手机APP的移动用户不可知的签到中获取的大量用户移动数据集，已在城市结构（例如，道路网络）和POI（兴趣点）分布的综合研究和可视化中得到很好的利用。 特别是，我们新颖地开发了一套基于信息理论的指标来表征城市地区和居民群体的流动模式。 这些多方面的指标包括流动性，振动性，换向，差异和密度（FACET），这些指标对隐