笔者在矩阵相关的数据处理中对矩阵乘法产生了一些困惑，在以往粗浅的认知中只有两种常用的乘法，但在学习“机器学习”的过程中对一些函数或名词的处理结果产生了疑惑，遂记录一下学习笔记。以下是5种乘法：哈达玛乘积、标准矩阵乘法、外积、张量积、卷积。此外，向量中的乘法也与矩阵乘法有些不同，以下2种：点积、叉积。

文本挖掘（Text mining）有时也被称为文字探勘、文本数据挖掘等，大致相当于文字分析，一般指文本处理过程中产生高质量的信息。高质量的信息通常通过分类和预测来产生，如模式识别。文本挖掘通常涉及输入文本的处理过程（通常进行分析，同时加上一些派生语言特征以及消除杂音，随后插入到数据库中） ，产生结构化数据，并最终评价和解释输出。典型的文本挖掘方法包括文本分类，文本聚类，概念/实体挖掘，生产精确分类

目录SPI全双工SPI半双工SPI全双工SPI全双工，参考《野火STM32库开发指南》四线模式（NSS, SCK, MOSI, MISO）的基本通信时序见下图图1 SPI全双工的某一种通信时序图通信开始，NSS 从 1>>0，通信结束 0>>1. （单字节传输与连续传输在时钟SCK上有区别，在于SCLK是否是连续的，8个时钟周期传输1个完整的字节。）SCLK（CPOL）与M

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