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手动重启Windows10内置ubuntu系统，不用重启电脑。

典型编译器自动向量化效果评估与分析

目录一、KNN算法Python实现1、导入包2、 画图，展示不同电影在图上的分布3、训练样本和待测样本准备4、计算待测样本点到每个训练样本点的距离5、查找离待测样本点最近的K个训练样本点的类型6、找出数量最多的类7、写成自定义函数二、鸢尾花（iris）数据集测试1、导入包2、导入数据，划分数据集3、调用写好的KNN函数，并计算查准率、查全率和混淆矩阵 KNN是机器学习十大算法之一，因为原理很好理解，有一句话：“Talk is cheap.Show me the code.” 所以用Python来实现一下吧，并在iris数据集上检验模型效果。 算法原理：看新样本与最接近的那个训练集样本属于哪一类

完整英文版UL 61010-2-032：2020 Electrical Equipment for Measurement, Control and Laboratory Use - Part 2-032: Particular Requirements for Hand-Held and Hand-Manipulated Current Sensors for Electrical Test and Measurement（测量，控制和实验室用电气设备的安全要求-第2-032部分：用于电气测试和测量的手持式和手动电流传感器的特殊要求）。 这些电流传感器用于测量，检测或注入电流，或指示电路上的电流波形，而无需物理断开被测电路的电流路径。 它们可以是独立的电流传感器，也可以是其他设备或组合设备部件的附件（请参阅参考资料）。 其中包括作为电气测试和测量设备，实验室设备或过程控制设备一部分的测量电路。 这些电流传感器和电路在电流传感器，电路和操作人员之间需要额外的保护装置

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