LCD调试

http://blog.youkuaiyun.com/linux_devices_driver/article/details/7765160

http://www.cnblogs.com/y041039/archive/2012/03/20/2408134.html

http://wenku.baidu.com/view/818ddfe9551810a6f5248682.html

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http://blog.sina.com.cn/s/blog_63eca8e20100zaxr.html

http://www.linuxidc.com/Linux/2013-01/78473.htm

http://blog.chinaunix.net/uid-24666775-id-3237969.html  LCD rgb时序

http://blog.youkuaiyun.com/chenqian_lj/article/details/24427205 调试LCD

http://tech.ddvip.com/2014-03/1394717292209142_2.html LCD接口详解

http://blog.youkuaiyun.com/aristolto/article/details/7940427

http://www.doc88.com/p-7354376286967.html

http://blog.youkuaiyun.com/ryfjx6/article/details/6996589

 

http://wenku.baidu.com/link?url=E-AUZ9jhHHZoEpnDwUb4g9JiEqPS9rENSypUTOXyl9JyWQf07wbR4kTYGlrAu7DtTeAz8ls7ouSL0quRa5g9FEkmTt4nCH95X4rIkwc3VjC android显示架构


http://www.doc88.com/p-397369082590.html 很详细的LCD方面资料

http://www.16rd.com/blog-4-490.html   LCD


http://blog.youkuaiyun.com/yuanlulu/article/details/7377792  lcd fb参数如何计算
 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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