@标注符的意义

最新推荐文章于 2021-11-20 22:58:56 发布
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分类专栏： Uboot
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在U-boot的中断处理代码中有看到@标注符，实际上GNU ARM汇编有几个特殊的标注符，分别说明如下：

代码行中的注释符号: ‘@’
整行注释符号: ‘#’
语句分离符号: ‘;’
直接操作数前缀: ‘#’ 或 ‘$’

分词词性标注与命名实体识别
AI天才研究院
04-28 691
1. 背景介绍 自然语言处理 (NLP) 是人工智能领域的一个重要分支，其目标是使计算机能够理解、处理和生成人类语言。在 NLP 的众多任务中，分词、词性标注和命名实体识别是三个基础且至关重要的任务，它们为更高级的 NLP 应用（例如机器翻译、文本摘要和问答系统）奠定了基础。 1.1 分词 分词是
深入详解人工智能自然语言处理（NLP）之文本处理：分词、词性标注、命名实体识别
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【自然语言处理】——深入详解人工智能自然语言处理（NLP）之文本处理：分词、词性标注、命名实体识别
ARM汇编基础
风间琉璃的博客
11-20 1809
文章目录前言一、GNU 汇编语法二、内核寄存器组1.通用寄存器2.程序状态寄存器三、ARM指令1.数据传输指令2.访问指令总结 前言 这里只是简单介绍一下arm汇编的指令，等有时间在深入了解，后面的开发必须要用的 提示：以下是本篇文章正文内容 一、GNU 汇编语法 ARM汇编指令，编译是使用GCC交叉编译器，所以ARM汇编指令要符合GUN汇编语法 语法格式： label： instruction @ comment (1)label ：标号，表示地址位置，可以通过标号得到这条指令的地..
Linux下ARM汇编语法
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05-10 154
第一部分 Linux下ARM汇编语法 尽管在Linux下使用C或C++编写程序很方便，但汇编源程序用于系统最基本的初始化，如初始化堆栈指针、设置页表、操作 ARM的协处理器等。初始化完成后就可以跳转到C代码执行。需要注意的是，GNU的汇编器遵循AT&T的汇编语法，可以从GNU的站点 （www.gnu.org）上下载有关规范。 一. Linux汇编行结构 任何汇编行都是如下结构： [:...
图像标注的基础内容介绍
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12-07 2059
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Surya Remanan编译：ronghuaiyang导读给大家介绍图像标注的种类，应用场景，以及各种标注的优缺点。介绍...
图片的TITLE标签，意义何在？
米时光
08-05 1041
什么是图片标题标签？ 简单理解：所谓图片的标题标签主要是指图片的Title标签，当你的鼠标在网页中划过图片的时候，它显示的文本内容的提示信息。 具体在HTML代码中的表现为：<img alt=“替代文本” title=“标题标签” src="URL地址 "/> 那么，图片标题标签对SEO有价值吗？ 从目前来看，搜索引擎针对图片标题标签，仅仅停留在一个注释与解释说明的作用，这与网站导航中的文字性title标签还是有一定的区别。 主要表现为： 网站首页顶端导航中，我们经常会看到“首页”这
AI_图像标注：图像标注简介
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一. Image Caption任务简介 1.传统的计算机视觉任务 深度学习在图像领域取得了爆炸式的发展，这些任务的正确率直逼人类水平，可是： 2.计算机已经理解图像了吗？ 这是faster-rcnn的一个目标检测结果，看似结果非常好，可是当我们把这张照片输入到一个计算机里时，它能告诉我们的只是：“这是马，这是人，这是狗”，这远远没有达到计算机已经理解图像这一个判断。我们希望...
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Java软件开发实战 Java基础与案例开发详解 16-1 Java标注 共6页.pdf
07-07
- **标注的使用**：标注类似于修饰符，可以应用于包、类、构造方法、方法、成员变量、参数、局部变量等的声明。 - **标注的影响**：标注本身不会影响程序的执行逻辑。若要使标注发挥作用，则需要通过配套工具（如 ...
格式控制符“%p”意义
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fengyee_zju的专栏
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ECC的原理： 就是向NAND Flash写数据时，每256或512字节会生成一个校验码写在每个page的OOB区，当从NAND Flash读数据时，每读取256或512字节数据，也会生成一个ECC校验码，拿这个校验码与存放在OOB区的校验吗对比看看是否一致，就可以知道读取的数据是否正确. 一般来说，kernel与cramfs是通过U-BOOT烧写到NAND Flash中，这个过程是向NA
uboot下载地址
fengyee_zju的专栏
10-08 414
ftp://ftp.denx.de/pub/u-boot/
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
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09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
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在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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Python实现中文拼音标注技术及优化展望
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