在传统的Linux驱动开发中，一般是以Linux内核为基础进行模块编译，但是以petalinux创建的工程系统，并没有找到对应的内核源码，不过赛灵思的官网肯定能找得到的。这里直接使用 petalinux 工具进行驱动的编写，而不使用在内核源码目录下进行编译，只不过 Petalinux 编译有点慢。这里是记录petalinux工具的使用。

文章目录前言????Matplotlib库简介????matplotlib.pyplot 库概述????matplotlib.pyplot 库解析????plt 库绘图区域函数总结前言提示：以下是本篇文章正文内容????Matplotlib库简介Matplotlib: 高质量的二维数据可视化功能库，提供了超过100种数据可视化展示效果，通过matplotlib.pyplot子库调用各可视化效果，P

文章目录前言一、接口1.接口的定义2.接口分类二、系统调用的实现1.系统调用2.具体实现总结前言当操作系统运行到main程序中有这样一行代码if(!fork()){init();}这是创建一个子进程，对于windows来说就是启动桌面，对于linux来说就是打开shell。这一篇文章说说操作系统的接口以及实现，即上层应用是如何穿过接口进入操作系统的一、接口1.接口的定义一般情况下我们有三种方式来操

项目场景：提示：这里简述项目相关背景：实验课作业问题描述：原因分析：根据问题实际上就是求二元一次方程组的解，头(a)和脚(b)的数量是用户输入的，是我们已经知道的数据，让我们求的是鸡和兔分别有多少只？我们就把鸡的数量设为x，兔子的数量设为y 。然后根据输入头和脚的数据有：x+y=a,2x+4y=b。最后，可以依据这两个方程编写相应的程序。解决方案：代码：# a头 b脚a, b = map(int,

项目场景：实验课作业问题描述：输入一个1-100之间的正整数 n, 以 n 为随机数种子随机生成一个不大于 n 的正整数 m 。 生成一个包含元素为 1，2，3……n 的列表 ls，在列表 ls 中删除值为 m 的整数倍的元素，在两行中输出原始列表和删除 m 倍数后的列表。原因分析：解决方案：代码import randomn = eval(input())random.seed(n)m = ran

一、卷积层在 TensorFlow 中，既可以通过自定义权值的底层实现方式搭建神经网络，也可以直接调用现成的卷积层类的高层方式快速搭建复杂网络1.2D卷积函数在 TensorFlow 中， 通过 tf.nn.conv2d 函数可以方便地实现 2D 卷积运算。 tf.nn.conv2d基于输入????: [b, ℎ, ????, ????????????] 和 卷积核????: [????, ???

一、温度传感器DS18B20是Maxim（美信公司）生产的温度传感器，单片机可以通过1-Wire协议与DS18B20通信，最终读取温度。1-Wire总线的硬件接口非常简单，只需将DS18B20的数据引脚连接到单片机的一个IO口即可。引脚功能：特性：1.测温范围 ：－55℃～+125℃，固有测温误差1℃2.支持多点组网功能，多个DS18B20可以并联在唯一的三线上，最多只能并联8个3.分辨率：从9位

项目场景：提示：这里简述项目相关背景：实验课练习题目问题描述：提示：这里描述项目中遇到的问题：原因分析：首先题目要求一次输出两个数据，其中第一个数据表示移动的位数n,第二个数据是待加密的原文字符串，所以一次输入多个数据我使用了input().split()这两个函数，并把这两个数据转为列表的类型，为了后面比较好操作，然后对第二个数据的每一个字母进行遍历，进行加密。那么，怎么加密呢？凯撒加密的原理：

LSTM 具有更长的记忆能力， 在大部分序列任务上面都取得了比基础的 RNN 模型更好的性能表现，LSTM 不容易出现梯度弥散现象。 但是 LSTM 结构相对较复杂， 计算代价较高，模型参数量较大。一、GRU原理研究发现， 遗忘门是 LSTM 中最重要的门控， 甚至发现只有遗忘门的网络在多个基准数据集上面优于标准 LSTM 网络。 在简化版 LSTM中，门控循环网络(Gated Recurrent

文章目录前言一、模型描述二、逻辑回归算法1.假设函数2.决策边界3.代价函数4.梯度下降5.优化算法三、 多类别分类总结前言一、模型描述前面的预测值都是连续的，若预测值是离散的，则被称为分类问题，但是同样还是属于督促学习在分类问题中，尝试预测的是结果是否属于某一个类，比如：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；区别一个肿瘤是恶性的还是良性的从简单的二元分类讨论，将因变量(de