芯片S5P6818、S5P4412/4418、S5PPV210与S3C2410/2440的存储空间有多大? 用什么指令可以访问内存地址与芯片SFR(如外部接口功能寄存器)?
时间: 2023-06-03 09:03:49 浏览: 70
对于您的第一个问题,我了解这些芯片的规格,但我无法提供确切的存储空间信息,建议您查询官方文档或相关资料进行了解。
在访问内存地址和芯片SFR方面,可以使用汇编语言中的指令进行访问,具体的指令取决于不同的芯片架构和指令集,建议您查询相关的技术文档进行了解。
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SAMSUMG芯片S5P6818、S5P4412/4418、S5PPV210与S3C2410/2440的存储空间有多大? 用什么指令可以访问内存地址与芯片SFR(如外部接口功能寄存器)?
这个问题与技术相关,我可以告诉您:
S5P6818有1GB DDR3内存,64GB eMMC或SD卡存储空间,S5P4412/4418有512MB DDR3内存,4GB eMMC或SD卡存储空间,S5PV210有512MB DDR2内存,8GB eMMC或SD卡存储空间,S3C2410/2440具体存储空间取决于采用的具体芯片。访问内存地址可以使用MOV指令,访问SFR可以使用IN和OUT指令。
对python构建的DNN模型使用评价指标ACC/PPV/MCC代码
以下是使用Python构建DNN模型,并使用ACC/PPV/MCC评价指标的示例代码:
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, matthews_corrcoef
# 构建DNN模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=10, activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict_classes(X_test)
# 计算评价指标
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
ppv = precision_score(y_test, y_pred)
mcc = matthews_corrcoef(y_test, y_pred)
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print("Accuracy: %.2f%%" % (acc * 100))
print("PPV: %.2f%%" % (ppv * 100))
print("MCC: %.2f" % mcc)
print("Confusion Matrix:\n", cm)
```
在上面的代码中,我们使用了`sklearn`库中的`confusion_matrix`、`accuracy_score`、`precision_score`和`matthews_corrcoef`函数来计算评价指标。其中,`confusion_matrix`可以输出混淆矩阵,`accuracy_score`计算准确率,`precision_score`计算精确率,`matthews_corrcoef`计算马修斯相关系数。我们可以根据需要选择使用哪些指标来评价模型的性能。