因为没有办法在自己写的 tpl 中初始化DDR，改为编写 spl。 使用 rk3568_ddr_1560MHz_v1.08.bin 做为 tpl 来初始化内存。 SPL 环境：AArch64 + EL3 + DDR + (入口地址 = 0x00000000) 代码运行后会先初始化 uart2 串口，然后运行一个 mini shell 供交互用 支持 help、exit、hexDump 三条指令 输入 q 并回车，重复5次仍可让设备回到 MASKROM 模式！ 从这版开始， printf() 能输出 u64 数据了。

不设置运行栈，沿用 bootrom 环境的栈 运行后只等待一会， 然后又退回bootrom运行，即让板子又重新回到MASKROM模式

不设置运行栈，沿用 bootrom 环境的栈 运行后会先初始化 uart2 串口，然后运行一个 mini shell 供交互用 支持 help、exit、hexDump 三条指令

Station P2 开源机顶盒之最简裸机代码。 ./make.sh 编译得到 rk3568_loader.bin， 通过 RKDevTool_Release_v2.84 写入eMMC内。 机顶盒上电时被 SoC bootrom 加载到 internal_sram 0xfdcc1000 处运行， 输入help 和 exit 指令，可重新返回 bootrom 运行， 让 RKDevTool 将板子重新识别为 MASKROM 设备

Station P2 开源机顶盒之最简裸机代码。 ./make.sh 编译得到 rk3568_loader.bin， 通过 RKDevTool_Release_v2.84 写入eMMC内。 机顶盒上电时被 SoC bootrom 加载到 internal_sram 0xfdcc1000 处运行， 等待一定时间后，又返回 bootrom 运行， 让 RKDevTool 将板子重新识别为 MASKROM 设备

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ # 利用sklearn自建评价函数 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_auc_score from keras.callbacks import Callback class RocAucEvaluation(Callback): def __init__(self, validation_data=(), interval=1): super(Callback, self).__init__() self.i

【工控老马出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：MATLAB实现ROC曲线程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： 基于MATLAB实现ROC曲线程序源码 包含完整源码和注释 非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

Scikit学习教程 一组用于scikit学习自学习的示例。 工作正在进行中... 本教程正在创建中。 还没结束 如何衡量模型性能 标准指标精度，召回率，F1指标- 该示例显示了如何计算基本分类器度量值，例如精度，召回率，f1 文件： 精确召回曲线 示例说明了如何在理想的随机情况下解释精确调用曲线。 如果两个模型的曲线看起来相似该怎么办。 文件： 开发环境 python> 3.6 吹牛 sklearn> 0.21.3

串口收发成功 以及玩具 "shell"

Station P2(ROC-RK3568-PC) 最简裸机代码 没啥功能， 被 SoC bootrom 加载到 internal_sram 0xfdcc1000 处运行， 等待一定时间后，又返回 bootrom 运行， 等待的时间，源码中可调。