DIAG_SMD_LPASS

时间: 2024-03-29 10:33:03 浏览: 96
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SN-WRITE.rar_DIAGCMD.H_DIAG_NV_WRITE_F_DIAG_VERNO_F_SN_WRITE;_vi

DIAG_SMD_LPASS是一个在高通处理器上运行的诊断服务，用于与LPASS（Low Power Audio Subsystem）进行通信和交互。LPASS是高通处理器上的音频子系统，负责处理音频相关的功能，如音频编解码、音频效果处理等。 DIAG_SMD_LPASS提供了一组API，可以通过串行口（SMD）与LPASS进行通信。通过这些API，开发人员可以发送命令和数据给LPASS，并接收LPASS返回的响应和数据。这样可以实现对LPASS进行诊断、调试和配置的功能。 相关问题： 1. LPASS是什么？ 2. DIAG_SMD_LPASS的作用是什么？ 3. 如何使用DIAG_SMD_LPASS与LPASS进行通信？
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[data1, text, raw] = xlsread('振型', 'Sheet1'); [data2, text, raw] = xlsread('My', 'Sheet1'); ZX=data1; D=data2; m=size(ZX,1); c_values = 1:35; % 指定c值的范围 max_non_diag_MAC_values = []; % 存储每个c值对应的max_non_diag_MAC值的数组 for c = c_values d = [1:m]; for i=1:m-c E=ZX'*D*ZX; EA=diag(E); [a,b]=min(EA); ZX(b,:)=[]; D(b,:)=[]; D(:,b)=[]; d(:,b)=[]; M = ZX ; [m, n] = size(M); MAC = zeros(n, n); for i = 1:n for j = 1:n a = M(:, i); b = M(:, j); MAC(i, j) = (a' * b)^2 / ((a' * a) * (b' * b)); diag_MAC = diag(MAC); % MAC矩阵的对角元素 non_diag_MAC = MAC - diag(diag_MAC); % MAC矩阵的非对角元素 max_non_diag_MAC = max(non_diag_MAC(:)); % 最大非对角元素值 end end max_non_diag_MAC_values = [max_non_diag_MAC_values, max_non_diag_MAC]; end end newFilename = 'ke.xlsx'; xlswrite(newFilename, max_non_diag_MAC_values);

max_non_diag_MAC_values = [max_non_diag_MAC_values, max_non_diag_MAC]; end newFilename = 'ke.xlsx'; xlswrite(newFilename, max_non_diag_MAC_values); 请注意，我对代码进行了修改，但我无法保证其...

linux内核 sock_diag_events sock_和diag_broadcast_destroy_work的关系

sock_diag_events 和 sock_diag_broadcast_destroy_work 都是与网络诊断（netdiag）机制相关的函数和数据结构，用于处理网络套接字（socket）相关的事件。 具体来说，sock_diag_events 是一个数据结构，用于...

修改function [x, iter] = jacobi(A, b, x0, tol, max_iter) function main() n = 10; % 矩阵维度 A = generatePentaDiagonalMatrix(n); % 生成五对角矩阵 x0 = zeros(n, 1); % 初始向量 b = ones(n, 1); % 右端向量 tol = 1e-6; % 迭代误差要求 % 使用Jacobi迭代法求解 [x_jacobi, iter_jacobi] = jacobi(A, b, x0, tol, 1000); fprintf("Jacobi迭代法 - 迭代次数: %d\n", iter_jacobi); % 使用Gauss-Seidel迭代法求解 end function A = generatePentaDiagonalMatrix(n) % 生成五对角矩阵 diag_main = 3 * ones(n, 1); diag_sub = -1/2 * ones(n-1, 1); diag_super = -1/2 * ones(n-1, 1); diag_sub_sub = -1/4 * ones(n-2, 1); diag_super_super = -1/4 * ones(n-2, 1); A = diag(diag_main) + diag(diag_sub, -1) + diag(diag_super, 1) + diag(diag_sub_sub, -2) + diag(diag_super_super, 2); end n = size(A, 1); x = x0; iter = 0; while iter < max_iter x_new = zeros(n, 1); for i = 1:n x_new(i) = (b(i) - A(i, [1:i-1, i+1:n]) * x([1:i-1, i+1:n])) / A(i, i); end if norm(x_new - x) < tol break; end x = x_new; iter = iter + 1; end if iter == max_iter disp("Jacobi迭代法未收敛！"); end end

A = diag(diag_main) + diag(diag_sub, -1) + diag(diag_super, 1) + diag(diag_sub_sub, -2) + diag(diag_super_super, 2); end 在main函数中，我添加了使用Gauss-Seidel迭代法求解的部分。你可以根据需要...

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改变c值，得到一个新的max_non_diag_MAC值，将新的max_non_diag_MAC值写入一个数组，matlab

如果你想改变c的值并得到新的max_non_diag_MAC值，并将这些新值存入一个数组中，你可以使用一个循环结构来实现。下面是修改后的代码示例： matlab [data1, text, raw] = xlsread('振型','Sheet1'); ZX = ...

[data1, text, raw] = xlsread('振型','Sheet1'); ZX = data1; m=size(ZX,1); c=5 ; d=[1:m,]; for i=1:m-c E=ZX*(ZX'*ZX)^(-1)*ZX'; EA=diag(E); [a,b]=min(EA); ZX(b,:)=[]; d(:,b)=[]; end M = ZX ; [m, n] = size(M); MAC = zeros(n, n); for i = 1:n for j = 1:n a = M(:, i); b = M(:, j); MAC(i, j) = (a' * b)^2 / ((a' * a) * (b' * b)); end end disp(MAC); diag_MAC = diag(MAC); % MAC矩阵的对角元素 non_diag_MAC = MAC - diag(diag_MAC); % MAC矩阵的非对角元素 max_non_diag_MAC = max(non_diag_MAC(:)); % 最大非对角元素值 disp(max_non_diag_MAC)

14. 使用max函数找到非对角元素中的最大值，并将结果存储在变量max_non_diag_MAC中。 15. 使用disp函数输出最大非对角元素值。 根据代码的当前状态，我无法判断你的具体目的和预期结果。如果你有任何进一步的...

[data1, text, raw] = xlsread('振型','Sheet1'); ZX = data1; m=size(ZX,1); c=5 ; d=[1:m,]; for i=1:m-c E=ZX*(ZX'*ZX)^(-1)*ZX'; EA=diag(E); [a,b]=min(EA); ZX(b,:)=[]; d(:,b)=[]; end M = ZX ; [m, n] = size(M); MAC = zeros(n, n); for i = 1:n for j = 1:n a = M(:, i); b = M(:, j); MAC(i, j) = (a' * b)^2 / ((a' * a) * (b' * b)); end end disp(MAC); diag_MAC = diag(MAC); % MAC矩阵的对角元素 non_diag_MAC = MAC - diag(diag_MAC); % MAC矩阵的非对角元素 max_non_diag_MAC = max(non_diag_MAC(:)); % 最大非对角元素值 disp(max_non_diag_MAC);

这段代码计算了给定数据ZX的MAC矩阵，并输出了MAC矩阵以及最大的非对角线元素值max_non_diag_MAC。请注意，代码中的c值已经指定为5，而不是范围1到15。如果你想要计算不同的c值，请将代码中的c值更改为所...

select distinct a.EMPI_ID, a.PATIENT_NO, a.MR_NO, a.PAT_NAME, a.PAT_SEX, a.PAT_AGE, a.PAT_PHONE_NO, b.DIAG_RESULT, a.ADMIT_DATE, a.DISCHARGE_DEPT_NAME, a.ATTEND_DR from BASIC_INFORMATION a join PA_DIAG b on a.MZZY_SERIES_NO=b.MZZY_SERIES_NO join EXAM_DESC_RESULT_CODE c on a.MZZY_SERIES_NO=c.MZZY_SERIES_NO join DRUG_INFO d on a.MZZY_SERIES_NO=d.MZZY_SERIES_NO join EMR_CONTENT e on a.MZZY_SERIES_NO=e.MZZY_SERIES_NO JOIN TEST_INFO A17 ON a.MZZY_SERIES_NO = A17.MZZY_SERIES_NO where a.PAT_AGE>='18' and (to_char(a.ADMIT_DATE,'YYYY-MM-DD') >= '2021-01-01') AND (b.DIAG_RESULT LIKE '%鼻咽癌%' or b.DIAG_RESULT LIKE '%鼻咽恶性肿瘤%' or b.DIAG_CODE LIKE '%C11/900%') and d.DRUG_NAME not in (select DRUG_NAME FROM DRUG_INFO WHERE DRUG_NAME like '卡培他滨') and b.DIAG_RESULT NOT IN (SELECT DIAG_RESULT FROM PA_DIAG WHERE DIAG_RESULT LIKE '%HIV阳性%') and b.DIAG_RESULT NOT IN (SELECT DIAG_RESULT FROM PA_DIAG WHERE DIAG_RESULT LIKE '%充血性心力衰竭%') AND to_char(( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '中性粒细胞' AND A17.TEST_RESULT >= 1.5 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '血小板' AND A17.TEST_RESULT >= 100 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '血红蛋白' AND A17.TEST_RESULT >= 9 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '丙氨酸氨基转移酶' AND A17.TEST_RESULT <= 2.5 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '天门冬氨酸氨基转移酶' AND A17.TEST_RESULT <= 2.5 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '肌酐清除率' AND A17.TEST_RESULT > 51 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '肌酐' AND A17.TEST_RESULT <=1.5 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '凝血酶原时间' AND A17.TEST_RESULT <= 1.5 ))语句哪里有问题

b.DIAG_RESULT, a.ADMIT_DATE, a.DISCHARGE_DEPT_NAME, a.ATTEND_DR FROM BASIC_INFORMATION a JOIN PA_DIAG b ON a.MZZY_SERIES_NO = b.MZZY_SERIES_NO JOIN EXAM_DESC_RESULT_CODE c ON a.MZZY_SERIES_NO =...

c为其他值时，重复过程，得到一个新的max_non_diag_MAC值，将重复过程中得到的所有max_non_diag_MAC值写入一个数组并输出，matlab

如果你想在c为其他值时重复过程，并将得到的所有max_non_diag_MAC值写入一个数组并输出，你可以使用一个循环来处理。下面是修改后的代码示例： matlab [data1, text, raw] = xlsread('振型','Sheet1'); ZX =...

cut = [0.0, 0.001, 0.01, 0.1, 1] for c in cut: zero_out = 0 for z in range(0, len(model.layers) - 1): # put to zero eigenvalues that are below threshold diag_out = model.layers[z].diag.numpy() diag_out[abs(diag_out) < c] = 0 model.layers[z].diag = tf.Variable(diag_out) zero_out = zero_out + np.count_nonzero(diag_out == 0) model.compile(optimizer=opt, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) testacc = model.evaluate(flat_test, y_test, batch_size=1000, verbose=0) trainacc = model.evaluate(flat_train, y_train, batch_size=1000, verbose=0) print('Test Acc:', testacc[1], 'Train Acc:', trainacc[1], 'Active Neurons:', 2000-zero_out)

这段代码是一个循环，用于尝试不同的剪枝阈值来减小神经元的数量。具体来说，对于给定的剪枝阈值cut，它会迭代模型的每个层，将低于该阈值的特征值置零。然后重新编译模型，并评估在训练集和测试集上的准确率。...

sn.pairplot(x, corner=True, diag_kind='auto', kind='hist', diag_kws=dict(bins=50), plot_kws=dict(pmax=0.9))

其中 x 是一个 pandas DataFrame 或 Series，corner=True 表示将上三角和下三角都显示数据，diag_kind='auto' 表示根据数据类型自动选择对角线上的图表类型，kind='hist' 表示非对角线上用直方图显示数据，diag_kws=...

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yolov5中sn.pairplot(x, corner=True, diag_kind='auto', kind='hist', diag_kws=dict(bins=50), plot_kws=dict(pmax=0.8))

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