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Android学习笔记总结初学者必看
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STM32CubeMX 使用手册
- STM32CubeMX是用于STM32微控制器的图形工具。它属于STMCube?系列， 既可作为独立应用，也可作为Eclipse插件集成到集成开发环境（IDE）中。 STM32CubeMX 有以下主要特性： ? 微控制器选择方便，覆盖整个STM32产品 ? 可从一系列意法半导体的开发板中选择板子 ? 微控制器配置简单（引脚、时钟树、外设、中间件）以及生成对应的初始化C代码 ? 将以前保存的配置导入新的MCU项目即可轻松地转换到其他微控制器 ? 将当前配置轻松地导出到兼容的MCU
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- SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称，该算法用来生成超像素（superpixel） 算法步骤： 已知一副图像大小M*N,可以从RGB空间转换为LAB空间，LAB颜色空间表现的颜色更全面 假如预定义参数K，K为预生成的超像素数量，即预计将M*N大小的图像(像素数目即为M*N)分隔为K个超像素块，每个超像素块范围大小包含[（M*N）/K]个像素 假设每个超像素区域长和宽都均匀分布的话，那么每个超像素块的长和宽均可定义为S
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- 与经典的方法相比，使用具有长时间记忆细胞的递归神经网络(RNN)不需要或几乎不需要特征工程。数据可以直接输入到神经网络中，神经网络就像一个黑匣子，可以正确地对问题进行建模。其他研究在活动识别数据集上可以使用大量的特征工程，这是一种与经典数据科学技术相结合的信号处理方法。这里的方法在数据预处理的数量方面非常简单(Compared with the classical methods, the recursive neural network (RNN) with long-term memory