自己写的很实用的webservice例子，基于axis1.4组件 采用推送式信息交互

回归问题它预测的是一个连续值而不是离散的标签。 本次要预测的是波士顿郊区房屋价格的中位数。 首先，我们通过keras加载数据集 from keras.datasets import boston_housing (train_data,train_targets),(test_data,test_targets) = boston_housing.load_data() 我们有404个训练样本和102个测试样本。每个样本都有13个特征值。 print(train_data.shape,'\n',test_data.shape) 目标是房屋价格的中位数 print(train_targets)

Java远程通信技术——Axis实战

关于MKS-Robin-Nano V1.x和V2.x Robin Nano V1.x和Robin Nano V2.x之间的区别如下： ———————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————— MKS Robin Nano V1.x MKS Robin Nano V2.0 ———————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————— Firmware support

Zynq AXIS：完整的DMA系统 此存储库包含使用Xilinx的Zynq FPGA建立基于DMA的项目所需的所有组件。 首先，有一个称为AXIS的硬件模块，可连接到高性能AXI接口端口。 其次，有一个Linux UIO驱动程序，可将低级AXIS控制硬件公开给Linux用户空间。 第三是一个用户空间库，该库具有低级驱动程序界面，并为用户提供了更易于应用的界面。 最后，有一些示例应用程序来演示上述组件的用法。 硬件 HDL代码与Xilinx Vivado项目目录分开保存在hdl目录中，从而使在项目之间共享代码以及根据需要升级Xilinx工具版本变得更加容易。 要合成比特流文件，必须安装并获取Vivado工具，然后只需从此回购根目录运行“ syn-proj”脚本。 ./syn-proj 如果syn目录中有多个Xilinx项目，则将项目名称作为参数传递到syn-proj脚本中进行选择。

压缩包中包含详细代码以及所用到的jar，是完整可运行的project。当然，需要正确的路径支持才可以运行，本人没有把我所用到的路径贴出，改为本机地址。

axis-jaxrpc-1.4.jaraxis-jaxrpc-1.4.jaraxis-jaxrpc-1.4.jaraxis-jaxrpc-1.4.jaraxis-jaxrpc-1.4.jaraxis-jaxrpc-1.4.jaraxis-jaxrpc-1.4.jaraxis-jaxrpc-1.4.jaraxis-jaxrpc-1.4.jar

自编V90伺服控制程序，带正反转，带自动定位功能，SCL语音编写

MKS-罗宾-纳诺-V2 与Robin Nano V1.x相比，Robin Nano V2.x更新如下： ———————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————— MKS Robin Nano V1.x MKS Robin Nano V2.0 ———————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————— Firmware support MKS R

本文实例讲述了Python实现的KMeans聚类算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。 关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。 一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有： （1）随机选取 （2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。 （3）使用层次聚类等算法更新出初始聚类中心 我一开始是使用numpy随机产生k个聚类中心 Center = np.random.randn(k,n) 但是发现聚类的