目录一、I2C原理1.I2C简介2.I2C物理层3.软件I2C4.硬件I2C二、代码实现三、编译运行一、I2C原理1.I2C简介IIC(Inter－Integrated Circuit)总线是一种由NXP（原PHILIPS）公司开发的两线式串行总线，用于连接微控制器及其外围设备。多用于主控制器和从器件间的主从通信，在小数据量场合使用，传输距离短，任意时刻只能有一个主机等特性。在 CPU 与被控 I

目录一、图片预处理二、划分数据集三、CNN提取人脸识别笑脸和非笑脸1.导入路径2.创建模型3.归一化处理一、图片预处理准备好我们所需要的数据首先打开数据集，将人脸检测出来并对图片进行裁剪import dlib# 人脸识别的库dlibimport numpy as np# 数据处理的库numpyimport cv2# 图像处理的库OpenCvimport os# dlib预测器detector =

目录一、下载LibSVM二、使用LibSVM工具准备数据三、训练模型并写出决策函数的数学公式四、参考文献一、下载LibSVMLibSVM官网下载完成解压后得到文件目录如下：之后选择对应语言的代码：（这里我用的JAVA）创建一个项目，添加一个Test类，项目目录结构如下：二、使用LibSVM工具准备数据选择windows文件夹，找到名为svm-toy.exe的运行程序并运行手动绘制数据集的点：最后点

这里写目录标题一级目录二级目录三级目录一级目录二级目录三级目录

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目录一、I2C原理1.I2C简介2.I2C物理层3.软件I2C4.硬件I2C二、代码实现三、编译运行一、I2C原理1.I2C简介IIC(Inter－Integrated Circuit)总线是一种由NXP（原PHILIPS）公司开发的两线式串行总线，用于连接微控制器及其外围设备。多用于主控制器和从器件间的主从通信，在小数据量场合使用，传输距离短，任意时刻只能有一个主机等特性。在 CPU 与被控 I

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目录一、SVM算法二、基于SVM处理月亮数据集分类1. 基于线性核函数2. 基于多项式核3. 基于高斯核三、重做例子代码四、参考文献一、SVM算法支持向量机（Support Vector Machine，常简称为SVM）是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。它是将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平

目录一、图片预处理二、划分数据集三、CNN提取人脸识别笑脸和非笑脸1.导入路径2.创建模型3.归一化处理一、图片预处理准备好我们所需要的数据首先打开数据集，将人脸检测出来并对图片进行裁剪import dlib# 人脸识别的库dlibimport numpy as np# 数据处理的库numpyimport cv2# 图像处理的库OpenCvimport os# dlib预测器detector =

目录一、下载LibSVM二、使用LibSVM工具准备数据三、训练模型并写出决策函数的数学公式四、参考文献一、下载LibSVMLibSVM官网下载完成解压后得到文件目录如下：之后选择对应语言的代码：（这里我用的JAVA）创建一个项目，添加一个Test类，项目目录结构如下：二、使用LibSVM工具准备数据选择windows文件夹，找到名为svm-toy.exe的运行程序并运行手动绘制数据集的点：最后点