Lis (Library of Iterative Solvers for linear systems)

最新推荐文章于 2024-08-19 18:16:09 发布
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本文介绍了解决ICproj加载失败的问题，并通过将Lis解决方案中的icproj文件替换为vcproj文件实现成功加载。同时，分享了在过程中遇到的一些编译常见问题及其解决方案。

Lis是个好东西。Cross-platform！

Lis (Library of Iterative Solvers for linear systems) is a scalable parallel library for solving the linear equations and the standard eigenvalue problems with real sparse matrices using the iterative methods.


.icproj工程无法加载，网上没找到方便的方法，看到每个.icproj文件都有对应的.vcproj文件，于是直接将lis.sln里面的icproj全部替换成vcproj，工程加载成功！然后就是一些编译的常见问题。


http://en.wikipedia.org/wiki/Lis_(linear_algebra_library)

http://www.ssisc.org/lis/index.en.html#download

最长上升子序列 (LIS) 详解+例题模板 (全)
lxt_Lucia的博客
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欢迎访问https://blog.csdn.net/lxt_Lucia～～ 宇宙第一小仙女\(^o^)/～～萌量爆表求带飞=≡Σ((( つ^o^)つ~ dalao们点个关注呗～～ ------------------------------------我只是一条可爱哒分界线-------------------------------------- 1.摘要： 关...
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Iterative Methods for linear sparse systems 一本好书。试着读读吧。
LIS接入开发
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07-31 3055
"LIS" 实验室信息系统（Laboratory Information System）。这是一种用于管理和处理实验室产生的数据和信息的软件系统。LIS广泛应用于各种类型的实验室中，包括医院实验室、独立的参考实验室、病理学实验室以及研究实验室等。在医疗环境中，LIS通常会与医院信息系统（HIS）或其他医疗信息系统集成，以确保临床医生可以快速准确地获取患者的检验结果。
磁力计LIS2MDL开发(4)----MotionMC 执行磁力计校准
xh1479的博客
08-19 1万+
磁力计测量结果容易受到周围环境中的硬铁（Hard Iron）和软铁（Soft Iron）效应的干扰，从而影响精度。为了解决这一问题，磁力计校准变得至关重要。STMicroelectronics提供的MotionMC库是一个高效的中间件解决方案，专门用于实时校准磁力计数据，以消除这些误差。MotionMC库能够通过测量不同方向的磁场数据，自动计算并补偿硬铁和比例因子效应。它集成了在嵌入式系统中运行的轻量级算法，能够在系统运行期间进行动态校准，确保磁力计的输出数据始终准确可靠。
磁力计LIS2MDL开发(2)----电子罗盘
xh1479的博客
12-16 1万+
本文将介绍如何使用 LIS2MDL 传感器来读取数据来转化为指南针。地磁场强度范围约为 23,000 至 66,000 nT ，并且可以建模为磁偶极子，其场线起源于地球地理南部附近的点，并终止于磁场附近的点。磁场具有七个分量，如图 所示。x，y和z分别表示北分量，东分量和垂直分量的磁场强度。H代表总水平强度，F代表磁场的总强度，而D和I分别代表磁偏角和磁倾角。
磁力计LIS2MDL开发(1)----轮询获取磁力计数据
xh1479的博客
12-12 1万+
本文将介绍如何使用 LIS2MDL 传感器来读取数据。主要步骤包括初始化传感器接口、验证设备ID、配置传感器的数据输出率和滤波器，以及通过轮询方式持续读取磁力数据和温度数据。读取到的数据会被转换为适当的单位并通过串行通信输出。这个传感器常用于多种电子设备中，以提供精确的磁场强度数据，从而用于指南针应用、位置追踪或者动作检测等功能。
瑞美云LIS7
mailtolaozhao的博客
03-09 3008
瑞美云LIS7全面支持国产化 瑞美新一代云LIS7.0产品于2020年推出，目前已应用于数十家大型综合医院（如：西安交大一附院，贵州省人民医院等），获得用户广泛的认同。 云LIS7整体 采用 MVVM思想进行前后端分离设计，前端使用Vue.js构建，后端采用.NET Core 3.1编写，实现跨平台部署能力，并可实现Docker化部署，从而可用于k8s等环境的云平台运行。客户端使用定制浏览器，做到最低兼容winxp，并通过定制浏览器（webkit内核）获得客户端本地硬件及系统级资源访问...
LIS质控规则
mailtolaozhao的博客
03-09 4111
质控规则： 分为警告和失控 1-2S，警告，一个质控测定值超过X±2S质控限 1-2.5S，失控，一个质控测定值超过X±2.5S质控限。 1-3S，失控，一个质控测定值超过X±3S质控限。传统上，这是作为Levey-Jennings质控图上的失控限。 1-3.5S，失控，一个质控测定值超过X±3.5S质控限。 1-4S，失控，一个质控测定值超过X±4S质控限。 2-2S，失控，单水平：同一质控水平上两个连续的质控测定值同时超过X-2S或X+2S质控限；多水平：在同一批内两个连续的质控测定值同时超过X-2S或
三轴加速度计LIS2DW12开发(4)----测量倾斜度
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基础驱动可以参考此链接...但是此链接的驱动lis2dh12_reg.c里面的有几个寄存器的写入写成了读取，造成无法设置成功，需要改过来，不知道是作者恶趣味还是本来就有问题
基于PID优化和矢量控制装置的四旋翼无人机（Matlab&Simulink实现）
最新发布
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具有多种最大功率点跟踪（MPPT）方法的光伏发电系统（P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化）之使用粒子群算法的最大功率点追踪（MPPT）（Simulink仿真实现）
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具有多种最大功率点跟踪（MPPT）方法的光伏发电系统（P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化）之使用粒子群算法的最大功率点追踪（MPPT）（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合，重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化（PSO）算法的最大功率点追踪（MPPT）技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法（如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等），并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心，提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源背景，熟悉MATLAB/Simulink环境，从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标：①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略；②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法；③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议：建议结合提供的网盘资料，按照研究方向选取对应模块进行实践，重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合，注重从原理到仿真实现的全过程理解，提升科研建模能力。
STM32读取GY-87资源文件介绍
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提供了STM32读取GY-87（包含MPU6050、HMC5883、BMP180）的相关资源文件，用户可以方便地直接使用。 资源文件简介 该资源文件包括STM32与GY-87模块的通信代码，实现了对模块中MPU6050（加速度计、陀螺仪）、HMC5883（电子罗盘）以及BMP180（气压计）的读取。 注意事项 资源文件已经过测试，确保可以直接在STM32上运行。 使用前请确保STM32的开发环境已正确配置。 资源文件中不包含硬件连接图和原理图，请根据实际情况自行查阅相关资料进行硬件连接。 请遵循相关法律法规，合法使用本资源文件。
热成像人物检测数据集_20251119_014618.zip
12-27
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称：热成像人物检测数据集 图片数量： 训练集：424张图片 验证集：121张图片 测试集：61张图片 总计：606张热成像图片 分类类别： - 热成像人物：在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物：在非热成像或普通图像中的人物实例，用于对比分析 标注格式： YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像，覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型，提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发： 集成至红外摄像头或热成像设备中，实现实时人物检测功能，应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新： 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究，助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训： 可用于高校或培训机构，作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源，提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性： 每张图片均由专业标注员标注，确保边界框定位准确，类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别，提供对比数据，增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强： 数据覆盖多种环境条件，如不同光照和天气，模拟真实世界应用，适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高： YOLO标注格式兼容主流深度学习框架（如YOLOv5、YOLOv8等），可直接加载使用，支持快速模型开发和评估。 应用价值突出： 专注于热成像人物检测，在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值，支持早期预警和高效决策。
mpu6050滤波算法角标串口stm32
12-27
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/9c5b7fe89b97 CMSIS NN Lib example armnnexamplecifar10 for Cortex-M4 and Cortex-M7. The example is configured for uVision Simulator.
not preferred for Cluster Lis
11-19
<think> 我们注意到用户的问题似乎是关于“Cluster Lis”的，但查询“not preferred for Cluster Lis”可能意味着用户想了解在聚类分析中，哪些方法或情况不适用于聚类列表（Cluster Lis）。然而，“Cluster Lis”并不是一个标准的聚类分析术语。经过思考，这可能是一个拼写错误或简写。 考虑到常见的聚类算法，用户可能指的是“Cluster Lists”（聚类列表）或“Cluster Analysis”（聚类分析），但更可能的是，用户指的是“Cluster Validity Indices”（聚类有效性指标），因为“Lis”可能是“Indices”的误写。在聚类分析中，聚类有效性指标用于评估聚类结果的质量。 然而，用户查询明确提到“not preferred”，即“不推荐”或“不适合”。因此，我们需要搜索关于哪些聚类有效性指标在什么情况下不被推荐使用的信息。 但为了准确起见，我们首先尝试搜索“Cluster Lis”以确认其含义。如果搜索结果无法确认，我们再考虑可能的修正。 然而，由于用户要求我们进行网络搜索，我们将按照以下步骤： 1. 尝试搜索“Cluster Lis”的含义，看是否有特定定义。 2. 如果无法找到明确结果，则考虑修正为常见的聚类术语，例如“Cluster Validity Indices”（聚类有效性指标）或“Cluster Lists”（聚类列表），然后搜索在聚类分析中不推荐使用的情况。 经过快速搜索，我们发现“Cluster Lis”并没有广泛认可的定义。因此，我们推断用户可能是指“Cluster Validity Indices”（聚类有效性指标），因为在聚类分析中，选择适当的有效性指标非常重要，而某些指标在特定情况下并不适用。 因此，我们将问题修正为：在聚类分析中，哪些聚类有效性指标在什么情况下不被推荐使用？ 接下来，我们将搜索关于聚类有效性指标的使用注意事项，特别是那些被指出在某些情况下不推荐使用的指标。 搜索关键词： "cluster validity indices not preferred" 或 "when not to use certain cluster validity indices" 根据搜索结果，我们整理出以下信息： 在聚类分析中，聚类有效性指标用于评估聚类结果的质量，帮助选择最佳聚类数和聚类算法。然而，不同的指标有不同的假设和适用条件，因此在某些情况下某些指标可能不适用。 以下是一些常见聚类有效性指标及其不推荐使用的情况： 1. **轮廓系数（Silhouette Coefficient）**： - 不推荐用于具有复杂形状的簇或噪声较多的数据集。因为轮廓系数基于样本与自身簇和其他簇的距离，对于非凸形状的簇，其计算结果可能不准确。 2. **戴维斯-布尔丁指数（Davies-Bouldin Index）**： - 该指数衡量簇内距离与簇间距离的比率，值越小表示聚类越好。但是，当簇的大小和密度差异很大时，该指数可能不适用，因为它对簇的凸性和球形假设较强。 3. **邓恩指数（Dunn Index）**： - 邓恩指数计算簇间最小距离与簇内最大距离的比率，对噪声和离群点非常敏感。因此，在数据包含噪声或离群点时，邓恩指数可能给出不稳定的结果，不推荐在此类情况下使用。 4. **Calinski-Harabasz指数**： - 该指数基于簇内离散度和簇间离散度的比率。它在簇大小相近且呈球形时表现良好，但当簇大小不均匀或簇的形状复杂时，效果不佳。 5. **肘部法则（Elbow Method）**： - 虽然肘部法则不是一种指标，而是一种启发式方法，但常用于确定最佳聚类数。然而，当误差平方和（SSE）与聚类数的曲线没有明显的“肘点”时，该方法可能不适用。 总结：选择聚类有效性指标时，需要考虑数据的特性（如簇的形状、大小、密度、噪声等）以及聚类的目的。没有一种指标在所有情况下都是最佳的，因此通常建议结合多种指标和领域知识进行评估。 根据要求，我们将答案组织为多个方法或步骤（每个情况作为一个点），并在最后添加相关问题部分。 注意：我们避免使用第一人称和步骤词汇，每个点之间换行。 因此，答案如下： </think>在聚类分析中，某些有效性指标（Validity Indices）可能不适用于特定场景或数据类型。根据搜索，"Cluster Lis" 可能指代聚类有效性指标（如 Davies-Bouldin Index, Calinski-Harabasz 等）的误写或简写。以下是通常不推荐使用的情况： ### 1. 高维或稀疏数据环境 传统内部指标（如轮廓系数）受"维度灾难"影响，距离度量在高维空间失效。推荐使用基于子空间聚类或降维（如 PCA）预处理： ```python from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=0.95) # 保留95%方差 data_reduced = pca.fit_transform(high_dim_data) ``` ### 2. 非凸簇或复杂结构 基于距离的指标（如戴维斯-布尔丁指数）假设簇呈球形分布。对流形结构（如瑞士卷数据集）推荐密度聚类（DBSCAN）结合密度指标： $$ \text{DBI} = \frac{1}{k} \sum_{i=1}^{k} \max_{j \neq i} \left( \frac{\sigma_i + \sigma_j}{d(c_i,c_j)} \right) $$ 当簇形状不规则时，DBI 值可能产生误导。 ### 3. 噪声敏感场景 指标如邓恩指数（Dunn Index）对噪声点敏感： $$ \text{Dunn} = \frac{\min_{1\leq i<j\leq n} \delta(C_i,C_j)}{\max_{1\leq k\leq n} \Delta_k} $$ 其中 $\delta$ 为簇间距离，$\Delta_k$ 为簇内直径。推荐使用鲁棒性更强的 X-means 或噪声移除技术。 ### 4. 类别不平衡时 当簇大小差异显著时，多数指标（如 Calinski-Harabasz）偏向大簇。需结合外部指标（如调整兰德指数 ARI）验证： ```python from sklearn.metrics import adjusted_rand_score ari = adjusted_rand_score(true_labels, cluster_labels) ``` ### 替代方案建议 - **内部指标**：对噪声数据使用 Silhouette 加权变体 - **稳定性分析**：通过多次采样评估聚类一致性 - **可视化验证**：t-SNE 投影后人工核查
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