.data.sub_()

时间: 2024-05-14 11:14:33 浏览: 17
As an AI language model, I am not sure about the specific programming language or context you are referring to. However, in general, the method `.data.sub_()` might refer to a function or method in a programming language that modifies or subtracts a value from a variable or data structure. For example, in Python, the method `.sub_()` could be used with a NumPy array to subtract a given value from each element in the array. The underscore at the end of the method name indicates that the operation is performed in-place, meaning that the original array is modified rather than creating a new copy. Here is an example code snippet using the `.sub_()` method in Python: ``` import numpy as np # create a NumPy array arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # subtract 2 from each element in the array arr.sub_(2) # print the modified array print(arr) ``` This would output: ``` [-1 0 1 2 3] ``` Again, this is just one example and the usage and implementation of `.data.sub_()` might vary depending on the programming language or context.

相关推荐

以hive的角度检查语法: with cur_dim_comb as (SELECT DISTINCT t.dim_comb ,t.var_sub_class ,t.acc_value FROM gerp.cux_cst_data_alloc_his t WHERE t.top_var_type = '10' AND t.job_ver_id in (SELECT ver.job_ver_id AS p_job_ver_id FROM gerp.cux_cst_dist_jobs_all job INNER JOIN gerp.cux_cst_dist_jobs_vers_all ver ON job.job_id = ver.job_id )) select tp.bd_code --事业部编码 ,tp.bd_name --事业部名称 ,hp.ou_code --OU名称 ,hp.ou_name --OU编码 ,op.main_class_desc --差异大类 ,op.acc_value --科目代码 ,op.acc_desc --科目名称 ,op.dim_comb --区分维度 ,op.begin_amount --期初余额 ,op.accrual_amount --本期发生 ,op.balance_diff_alloc_amount --期末差异结存 ,op.var_sub_class ,op.main_class_value ,op.org_id ,op.period_name ,op.job_ver_id from (select up.* ,q1.* from (SELECT DISTINCT maincl.* ,t.* FROM t inner join (SELECT fv.flex_value ,fv.description FROM fv inner join fs on fv.flex_value_set_id = fs.flex_value_set_id AND fs.flex_value_set_name = 'CUX_CST_VARIANCE_TYPE' AND fv.enabled_flag = 'Y' AND fv.hierarchy_level = '2' AND fv.flex_value LIKE '10%' ) maincl on t.var_main_class = maincl.flex_value inner join cur_dim_comb on cur_dim_comb.var_sub_class = t.var_sub_class and cur_dim_comb.acc_value = t.acc_value WHERE 1 = 1 AND t.top_var_type = '10' AND t.job_ver_id in (SELECT ver.job_ver_id AS p_job_ver_id FROM gerp.cux_cst_dist_jobs_all job INNER JOIN gerp.cux_cst_dist_jobs_vers_all ver ON job.job_id = ver.job_id) ORDER BY maincl.description ,t.acc_value ,cur_dim_comb.dim_comb ) up inner join (SELECT t1.* ,SUM(t1.begin_amount) begin_amount ,SUM(t1.accrual_amount) accrual_amount ,SUM(t1.balance_diff_alloc_amount) balance_diff_alloc_amount FROM gerp.cux_cst_data_alloc_his t1 LEFT JOIN gerp.cux_cst_data_alloc_his t ON t1.top_var_type = '10' AND t1.var_sub_class = t.var_sub_class --p_var_sub_class AND t1.org_id = t.org_id --p_org_id AND t1.period_name = t.period_name --p_period_name AND t1.job_ver_id = t.job_ver_id --p_job_ver_id AND t1.acc_value = t.acc_value --p_acc_value WHERE t1.dim_comb in (select distinct dim_comb from cur_dim_comb) group by t1.org_id,t1.period_name,t1.job_ver_id,t1.var_sub_class,t1.acc_value ) q1 on q1.org_id = up.org_id --p_org_id AND q1.period_name = up.period_name --p_period_name AND q1.job_ver_id = up.job_ver_id --p_job_ver_id AND q1.var_sub_class = up.var_sub_class --p_var_sub_class AND q1.acc_value = up.acc_value --p_acc_value ) op

优化这个sql SELECT count( 1 ) FROM ( SELECT B.ID, B.PURCHASE_REQUEST_ID, B.MATERIAL_ID, B.MATERIAL_CODE, B.MATERIAL_NAME, B.STANDARD, B.MODEL_ID, B.BILL_ROW_ID, B.BILL_NO, BILL_NAME, B.MODEL_CODE, B.MODEL_NAME, B.PARENT_MODEL_ID, B.PARENT_MODEL_CODE, B.PARENT_MODEL_NAME, B.UNIT_CODE, B.UNIT_NAME, B.PURCHASE_TYPE_CODE, CAST( NVL( B.APPLY_NUM, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AS APPLY_NUM, CAST( NVL( B.DEAL_NUM, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AS DEAL_NUM, CAST( NVL( B.RETURN_NUM, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AS RETURN_NUM, B.DEAL_USER_ID, B.DEAL_USER_NAME, CAST( NVL( B.PRICE, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AS PRICE, CAST( NVL( B.AMOUNT, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AMOUNT, B.IMPLEMENT_CODE, B.IMPLEMENT_NAME, B.IMPLEMENT_INVEST_AMOUNT, B.PURCHASE_MANAGER_ID, B.PURCHASE_MANAGER_NAME, B.PROVIDER_ID, B.PROVIDER_NAME, B.REMARK, B.DELIVER_AREA, B.DELIVER_ADDRESS, B.RECEIVE_PEOPLE, B.RECEIVE_PEOPLE_PHONE, B.ITEM_STATUS, B.COST_CENTER, B.COST_BUDGET_CODE, B.COST_IMPLEMENT_NAME, B.FRAME_CONT_ID, B.FRAME_CONT_CODE, B.FRAME_CONT_NAME, B.DETAIL_CONFIG, B.PURCHASE_CATEGORY_CODE, B.INVOICE_TITLE_CODE, B.INVOICE_SEND_ADDRRSS, B.MATERIAL_REQUEST_ITEM_ID, B.YEAR, B.DELETE_FLAG, B.PROVINCE_CODE, B.REASON, B.PARENT_ITEM_ID, B.FRAME_CONT_ITEM_ID, B.SUB_MATERIAL_REQUEST_ID, B.SUB_MATERIAL_REQUEST_CODE, B.MATERIAL_URL, B.RECOMMEND_PROVIDER_NAMES, C.PURCHASE_REQUEST_CODE, C.PURCHASE_REQUEST_NAME, C.APPLY_TYPE_CODE, C.CREATOR_NAME, C.APPLY_TELEPHONE, C.COMPANY_NAME, C.DEPT_NAME, B.CREATE_TIME, TO_CHAR( B.CREATE_TIME, 'YYYY-MM-DD' ) CREATE_TIME_STR, C.ARRIVE_TIME, C.IS_TO_END, C.MONEY_WAY_CODE, C.OWN, C.APPLY_CATEGORY_CODE, C.manu_Type, C.BILL_ID, MMD.MATERIAL_TYPE_CODE, B.BRANCH_COMPANY_DEAL_USER_ID, B.BRANCH_COMPANY_DEAL_USER_NAME, ( SELECT ORG_NAME FROM ORGANIZATIONS WHERE DELETE_FLAG = '0' AND ORG_CODE = ( SELECT PARENT_COMPANY_NO FROM ORGANIZATIONS WHERE ID = B.MATERIAL_DEPT_ID )) AS MATERIAL_COMPANY_NAME, B.ORIGINAL, B.PROVIDER_PRODUCT_MODEL, B.PROVIDER_PRODUCT_NAME, B.PRODUCT_DESC, B.Back_Flag, CASE WHEN MMD.material_type_code = 'WZ' THEN '1' WHEN MMD.material_type_code = 'FW' THEN '2' ELSE '3' END apply_category_code_item, NVL( C.IS_CARDSYSTEM_REQUEST, '0' ) IS_CARDSYSTEM_REQUEST, B.APPLY_GROUP_AUTHORITES, B.SCIENTIFIC_RESEARCH_ID, B.SCIENTIFIC_RESEARCH_CODE, B.SCIENTIFIC_RESEARCH_NAME, B.PREQUALFY_CODE, nvl( C.IS_QUICK, '0' ) AS IS_QUICK, C.PURCHASE_WAY_CODE, C.PURCHASE_TYPE_CODE PURCHASE_TYPE_CODE_P, C.ORIGINAL_TYPE, C.PURCHASE_REQUEST_BILLS_TYPE, B.IS_FRAME_CONT_MONAD FROM PURCHASE_REQUEST_ITEM B LEFT JOIN PURCHASE_REQUEST C ON B.PURCHASE_REQUEST_ID = C.ID LEFT JOIN MATERIAL_DATA MMD ON MMD.ID = B.MATERIAL_ID AND MMD.DELETE_FLAG = '0' WHERE B.delete_flag = '0' AND B.Item_Status IN ( 1 ) AND NOT EXISTS ( SELECT * FROM purchase_request_item_log pril WHERE B.id = pril.purchase_request_item_id AND pril.lock_status = '1' AND pril.delete_flag = '0' ) AND ( ( c.apply_type_code NOT IN ( '20', '41', '3' ) AND nvl( B.Apply_Num, 0 ) > nvl( B.Deal_Num, 0 )) OR c.apply_type_code IN ( '20', '41', '3' ) ) AND B.Deal_User_Id =: 1 AND C.MONEY_WAY_CODE =: 2 AND C.APPLY_TYPE_CODE =: 3 AND C.PAY_OUT_TYPE_CODE =: 4 AND C.APPLY_CATEGORY_CODE =: 5 AND NVL( C.IS_CARDSYSTEM_REQUEST, '0' ) = : 6 AND NOT EXISTS ( SELECT * FROM purchase_request_item p left join material_province mp ON p.material_id = mp.material_id WHERE p.delete_flag = 0 AND mp.delete_flag = 0 AND mp.material_status = 03 AND mp.org_code = p.province_code AND p.id = B.id ) ORDER BY C.ID, B.ID ASC)

detail_num = 0 for id_0 in range(0, len(list_0)): path = os.path.join(rootdir0, list_0[id_0]) if os.path.isfile(path): print(path) train_data = np.load(path) train_data = add_noise(train_data) train_len = int((len(train_data) - 5120) / 5120 + 1) for sub_id in range(0, train_len): sub_train_data = train_data[sub_id * 5120:sub_id * 5120 + 5120] str_num_train = str(num_train) np.save("../GB_data/" + Fault + "/noise_data/" + snr_str + "/train_data/" + str_num_train + "_train.npy", sub_train_data) np.save("../GB_data/" + Fault + "/noise_data/" + snr_str + "/train_lab/" + str_num_train + "_lab.npy", lab0) num_train += 1 for id_0 in range(0, len(T_list_0)): path = os.path.join(T_rootdir0, T_list_0[id_0]) if os.path.isfile(path): print(path) test_data = np.load(path) train_data = add_noise(train_data) test_len = int((len(test_data) - 5120) / 5120 + 1) for sub_id in range(0, test_len): sub_test_data = test_data[sub_id * 5120:sub_id * 5120 + 5120] str_num_test = str(num_test) np.save("../GB_data/" + Fault + "/noise_data/" + snr_str + "/test_data/" + str_num_test + "_test.npy", sub_test_data) np.save("../GB_data/" + Fault + "/noise_data/" + snr_str + "/test_lab/" + str_num_test + "_lab.npy", lab0) str_detail_num = str(detail_num) np.save("../GB_data/" + Fault + "/noise_data/" + snr_str + "/test_detail/0/" + str_detail_num + "_test.npy", sub_test_data) np.save( "../GB_data/" + Fault + "/noise_data/" + snr_str + "/test_lab_detail/0/" + str_detail_num + "_lab.npy", lab0) detail_num += 1 num_test += 1

module digital_clock_ctrl(clk, rst_n, flag_add, flag_sub, flag_adjust, show_data); input clk; input rst_n; input flag_add; //按键加的标志信号 input flag_sub; //按键减的标志信号 input flag_adjust; //按键选择的标志信号 output [23:0] show_data; //输出数据 //逻辑控制 wire flag_hour_add, flag_hour_sub; wire flag_min_add, flag_min_sub; wire hour_en; wire min_en; logic_ctrl logic_ctrl_dut( .clk(clk), .rst_n(rst_n), .flag_add(flag_add), .flag_sub(flag_sub), .flag_adjust(flag_adjust), .flag_hour_add(flag_hour_add), .flag_hour_sub(flag_hour_sub), .flag_min_add(flag_min_add), .flag_min_sub(flag_min_sub), .hour_en(hour_en), .min_en(min_en) ); //秒逻辑 wire [5:0] sec; wire flag_min; sec_ctrl sec_ctrl_dut( .clk(clk), .rst_n(rst_n), .sec(sec[5:0]), .flag_min(flag_min) ); //分钟逻辑 wire [5:0] min; wire flag_hour; min_ctrl min_ctrl_dut( .clk(clk), .rst_n(rst_n), .flag_min(flag_min), .flag_min_add(flag_min_add), .flag_min_sub(flag_min_sub), .min(min[5:0]), .flag_hour(flag_hour) ); //小时逻辑 wire [5:0] hour; hour_ctrl hour_ctrl_dut( .clk(clk), .rst_n(rst_n), .flag_hour(flag_hour), .flag_hour_add(flag_hour_add), .flag_hour_sub(flag_hour_sub), .hour(hour[5:0]) ); //二进制转BCD:小时 wire [11:0] bcd_hour; bin2bcd bin2bcd_hour( .bin({2'h0,hour}), .bcd(bcd_hour) ); //二进制转BCD:分钟 wire [11:0] bcd_min; bin2bcd bin2bcd_min( .bin({2'h0,min}), .bcd(bcd_min) ); //二进制转BCD:秒 wire [11:0] bcd_sec; bin2bcd bin2bcd_sec( .bin({2'h0,sec}), .bcd(bcd_sec) ); //小时调整 wire [7:0] data_hour; hour_adjust hour_adjust_dut( .clk(clk), .rst_n(rst_n), .bcd_hour(bcd_hour[7:0]), .hour_en(hour_en), .data_hour(data_hour) ); //分钟调整 wire [7:0] data_min; min_adjust min_adjust_dut( .clk(clk), .rst_n(rst_n), .bcd_min(bcd_min[7:0]), .min_en(min_en), .data_min(data_min) ); assign show_data = {data_hour, data_min, bcd_sec[7:0]}; endmodule

import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) K=50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] recommender = SVDRecommender(K) U, S, Vt = recommender.fit(urm) Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = recommender.recommend(uTest, urm, 10) Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)这段代码报错了,为什么?给出修改后的 代码

最新推荐

recommend-type

OV7725_datasheet.pdf

该器件可以提供full-frame、sub-sampled或windowed 8-bit/10-bit图像,控制通过串行摄像控制总线(SCCB)接口。 技术参数 OV7725摄像头具有以下技术参数: * 图像分辨率:VGA(640x480) * 帧率:最高60帧每秒...
recommend-type

Simulink在电机控制仿真中的应用

"电机控制基于Simulink的仿真.pptx" Simulink是由MathWorks公司开发的一款强大的仿真工具,主要用于动态系统的设计、建模和分析。它在电机控制领域有着广泛的应用,使得复杂的控制算法和系统行为可以直观地通过图形化界面进行模拟和测试。在本次讲解中,主讲人段清明介绍了Simulink的基本概念和操作流程。 首先,Simulink的核心特性在于其图形化的建模方式,用户无需编写代码,只需通过拖放模块就能构建系统模型。这使得学习和使用Simulink变得简单,特别是对于非编程背景的工程师来说,更加友好。Simulink支持连续系统、离散系统以及混合系统的建模,涵盖了大部分工程领域的应用。 其次,Simulink具备开放性,用户可以根据需求创建自定义模块库。通过MATLAB、FORTRAN或C代码,用户可以构建自己的模块,并设定独特的图标和界面,以满足特定项目的需求。此外,Simulink无缝集成于MATLAB环境中,这意味着用户可以利用MATLAB的强大功能,如数据分析、自动化处理和参数优化,进一步增强仿真效果。 在实际应用中,Simulink被广泛用于多种领域,包括但不限于电机控制、航空航天、自动控制、信号处理等。电机控制是其中的一个重要应用,因为它能够方便地模拟和优化电机的运行性能,如转速控制、扭矩控制等。 启动Simulink有多种方式,例如在MATLAB命令窗口输入命令,或者通过MATLAB主窗口的快捷按钮。一旦Simulink启动,用户可以通过新建模型菜单项或工具栏图标创建空白模型窗口,开始构建系统模型。 Simulink的模块库是其核心组成部分,包含大量预定义的模块,涵盖了数学运算、信号处理、控制理论等多个方面。这些模块可以方便地被拖放到模型窗口,然后通过连接线来建立系统间的信号传递关系。通过这种方式,用户可以构建出复杂的控制逻辑和算法,实现电机控制系统的精确仿真。 在电机控制课程设计中,学生和工程师可以利用Simulink对电机控制策略进行验证和优化,比如PID控制器、滑模变结构控制等。通过仿真,他们可以观察电机在不同条件下的响应,调整控制器参数以达到期望的性能指标,从而提高电机控制系统的效率和稳定性。 总结来说,Simulink是电机控制领域中不可或缺的工具,它以其直观的图形化界面、丰富的模块库和强大的集成能力,大大简化了控制系统的设计和分析过程。通过学习和熟练掌握Simulink,工程师能够更高效地实现电机控制方案的开发和调试。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

揭秘MySQL数据库性能优化秘籍:从基础到进阶,全面提升数据库效率

![揭秘MySQL数据库性能优化秘籍:从基础到进阶,全面提升数据库效率](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/f46471563ee0bb0e644c81651ae18302.webp?x-oss-process=image/format,png) # 1. MySQL数据库性能优化概述 ### 1.1 MySQL数据库性能优化概述 MySQL数据库性能优化是指通过各种手段和技术,提升MySQL数据库的处理能力和响应速度,满足业务系统的性能需求。它涉及到数据库架构、配置、索引、SQL语句、查询缓存、事务管理等多个方面。 ### 1.2 MySQ
recommend-type

北航人工神经网络基础复习

北航的人工神经网络基础复习通常会涵盖以下几个核心主题: 1. **神经元模型**:理解生物神经元如何工作,并将其简化为计算单元(如Sigmoid函数、ReLU等),学习输入、权值、阈值和输出的关系。 2. **神经网络结构**:包括前馈神经网络(FFNN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和深度学习网络(如深度信念网络、长短时记忆网络等)的基本架构。 3. **激活函数**:不同类型的激活函数的作用,如线性、sigmoid、tanh、ReLU及其变种,以及它们在不同层中的选择原则。 4. **权重初始化和优化算法**:如随机初始化、Xavier或He初始化,梯度下降、随机
recommend-type

电子警察:功能、结构与抓拍原理详解

电子警察产品功能、结构及抓拍原理.pptx 是一份关于电子警察系统详细介绍的资料,它涵盖了电子警察的基本概念、功能分类、工作原理以及抓拍流程。以下是详细内容: 1. 电子警察定义: 电子警察是一种先进的交通监控设备,主要用于记录城市十字路口的违章行为,为公安交通管理部门提供准确的执法证据。它们能够实现无需人工干预的情况下,对违章车辆进行实时监控和记录,包括全景视频拍摄和车牌识别。 2. 系统架构: - 硬件框架:包括交通信号检测器、车辆检测器、抓拍单元和终端服务器等组成部分,构成完整的电子警察网络。 - 软件框架:分为软件功能模块,如违章车辆识别、数据处理、上传和存储等。 3. 功能分类: - 按照应用场景分类:闯红灯电子警察、超速电子警察、卡口型电子警察、禁左电子警察和逆行电子警察等。 - 按照检测方式分类:感应线圈检测、视频检测、雷达测速、红外线检测、压电感应和地磁感应等。 4. 抓拍原理: - 信号触发:当交通信号检测器显示红灯时,车检器检测到车辆进入线圈,触发抓拍。 - 违章过程记录:从车辆刚进入第一个线圈开始,每一步都进行高清图片采集,如车辆压线、完全越过停止线等阶段。 - 抓拍流程:抓拍单元根据光线条件决定是否开启闪光灯,然后捕获并处理图片,最终上传至中心机房。 5. 闯红灯抓拍过程: - 第一张图片:车辆进入第一个线圈但未越过停止线,记录车辆即将闯红灯的状态。 - 第二张图片:车辆压在线圈上,捕捉车辆违法行为的整个过程。 - 第三张图片:车辆越过停止线后,记录违章完成后的场景,作为证据。 这份PPT详细介绍了电子警察如何通过科技手段维护道路交通秩序,展示了其在提高城市交通管理效率和规范性方面的重要作用。了解这些原理和技术细节,有助于我们更好地理解电子警察在现代交通监控体系中的核心位置。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

揭秘STM32单片机电源管理架构:深入理解电源管理机制

![揭秘STM32单片机电源管理架构:深入理解电源管理机制](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/403cd6868df28660a2f4186c1dc33edf.png) # 1. STM32单片机电源管理概述** STM32单片机集成了先进的电源管理功能,可实现低功耗操作和灵活的电源管理。本概述将介绍STM32单片机电源管理体系结构和机制的基本概念,为进一步深入探讨提供基础。 电源管理模块(PMU)是STM32单片机的核心电源管理组件,负责配置和控制电源域和时钟。电源域管理允许隔离和控制不同的功能模块,以优化功耗。时钟管理提供灵活的时钟配置,
recommend-type

用Python求齐次线性方程组的通解

在Python中,我们可以使用NumPy库来求解齐次线性方程组。齐次线性方程组是指所有方程右边都是0的形式,通常表示为: \[ A\mathbf{x} = \mathbf{0} \] 其中 \( A \) 是一个矩阵,\( \mathbf{x} \) 是未知数向量。 NumPy中的`linalg.solve()`函数或`linalg.inv()`函数可以直接用来求解系数矩阵 \( A \) 的逆,然后乘以零矩阵得到解。但是,对于非奇异方阵(即行列式不为零的方阵),这可能会导致错误,因为逆矩阵不适用。对于齐次方程组,我们应该使用`linalg.null_space()`或`linalg.e
recommend-type

TESSY 4.1 英文用户手册:Razorcat Development GmbH

"TESSY-UserManual-41.pdf 是Tessy 4.1版本的英文原版用户手册,由Razorcat Development GmbH出版。手册涵盖了软件的安装、使用和功能介绍等内容,并对可能的风险和责任排除进行了声明。特别感谢Frank Büchner对TESSY的贡献和对功能特性的突出展示。" TESSY是一款专业的自动化测试工具,主要用于嵌入式系统和实时操作系统的软件测试。在Tessy 4.1版本的手册中,用户可以找到以下关键知识点: 1. **软件介绍**:TESSY是Razorcat Development GmbH开发的一款强大的软件测试平台,专为嵌入式系统提供单元测试、集成测试和系统测试解决方案。 2. **安装指南**:手册会详细指导用户如何正确安装TESSY,包括系统需求、安装步骤和可能遇到的问题及解决方法。 3. **使用方法**:内容涵盖了如何使用TESSY进行测试用例设计、代码覆盖率分析、测试执行、错误报告以及结果分析。用户将学习到如何创建和管理测试项目,设置测试环境,以及如何使用TESSY的接口与目标系统交互。 4. **功能特性**:手册会详细介绍TESSY的各种功能,如动态链接库的测试、实时操作系统API的模拟、断言和故障注入等,以帮助用户充分利用该工具进行高效测试。 5. **风险与责任**:Razorcat Development GmbH明确指出,不承担因软件不当安装或使用,或未遵循手册中的操作指南导致的任何损害责任。这强调了正确使用和遵循操作说明的重要性。 6. **感谢与贡献**:手册特别提到Frank Büchner对TESSY的贡献,他的应用笔记和公开出版物为手册提供了很多有价值的内容,帮助用户更好地理解和使用TESSY。 7. **内容目录**:手册包含了详细的目录,方便用户快速查找和定位所需信息,如预览、关于TESSY的介绍、如何使用手册等章节,确保用户能够系统地学习和参考。 通过阅读和理解这份手册,用户不仅可以掌握TESSY的基本操作,还能深入了解如何利用其高级特性进行复杂测试场景的处理,从而提升软件质量保证的效率和准确性。