1\.第一个工程翻转引脚上一篇文章我们详细介绍了STM32F030从复位时取得复位向量，系统初始化，然后跳转到main()函数的过程。下面我们结合一个最简单的例子，对Cube库的使用做一个简单的介绍。我们用Keil打开下面这个工程：STM32Cube\_FW\_F0\_V1.11.0ProjectsSTM32F030

前言ClickHouse是一款开源列式存储的分析型数据库，相较业界OLAP数据库系统，其最核心优势就是极致的查询性能。它实现了向量化执行和SIMD指令，对内存中的列式数据，一个batch调用一次SIMD指令，大幅缩短了计算耗时，带来数倍的性能提升。目前国内社区火热，各大厂也纷纷进入该技术领域的探索。引言本文主要讨论京东黄

一、深入理解超平面很多讲解支持向量机的文章从一开头就开始讲超平面及其方程，这样对多数没有基础的人来说较难理解，下面将从一维直线讲起，带你逐步过渡理解超平面。例如，下面是一个只有x轴的一维坐标轴，该轴同样存在原点，x轴正方向和x轴反方向，且该轴上分布了很多点：!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/2d9

今天这篇主要讲解R语言颜色综合运用，主要跟大家介绍如何提取那些专业色彩包中的颜色搭配用于在基础绘图系统和高级绘图系统中共享。其实无论是R语言的预设配色系统、自定义颜色表还是哪些专属配色包，我们所使用（或者R语言识别的）的仅仅就是一组字符向量所代表的色值而已，并不神秘。通过scales中的色彩获取函数，我们可以将专属配色主题（R

转载请注明作者和出处：https://zhuanlan.zhihu.com/mljack机器学习知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/mljackCSDN博客专栏：http://blog.csdn.net/column/details/16415.htmlGithub代码获取：https://github.c

importsysfromdatetimeimportdatetimeimportnumpyasnpdefnumpysum(n):anp.arange(n)2bnp.arange(n)3cab

1、分类与聚类的概念与区别分类：是从一组已知的训练样本中发现分类模型，并且使用这个分类模型来预测待分类样本。目前常用的分类算法主要有：朴素贝叶斯分类算法（NaïveBayes）、支持向量机分类算法（SupportVectorMachines）、KNN最近邻算法(kNearestNeighbors)、神经网络算法（NNet）以及决策树（De

1.首页推荐非内积召回现状非内积召回源是目前首页推荐最重要的召回源之一。同时非内积相比于向量化召回最终仅将user和item匹配程度表征为embeding内积，非内积召回仅保留itemembedding，不构造user显式表征，而是通过一个打分网络计算用户

二、使用了BERT模型和指代消解算法：加入BERT语言预处理模型，获取到高质量动态词向量。融入指代消解算法，根据指代词找出符合要求的子串/短语。【2】融入指代消解算法，根据指代词找出符合要求的子串/短语指代消解算法如图2所示，简单来说，就是考虑文档中子串/

NumPy的通用函数(ufunc)提供高性能的逐元素运算，支持向量化操作和广播机制，能应用于数组的数学、逻辑和比较运算。ufunc可提高计算速度，避免低效的循环，并允许自定义函数以满足特定需求。例如，ufunc实现加法比循环更高效。通过frompyfunc可创建自定义ufunc。判断函数是否为ufunc，可检查其类型是否为numpy.ufunc。ufunc练习包括数组的平方、平方根、元素积及性能对比。