0x9ba2 =0x9ba2+ (neg(temp6)<<4-0x9ba2)>>2这个式子对应电路中的意义

时间: 2024-05-21 15:15:56 浏览: 49
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基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析-i

这个式子对应的电路中的意义，可能需要更多的上下文才能确定。不过，我可以给你一些可能的解释： - 这个式子可能是对某个寄存器进行位运算的操作，其中temp6是输入的数据，0x9ba2是寄存器的当前值。 - 这个式子可能是对某个存储器单元进行位运算的操作，其中temp6是输入的数据，0x9ba2是存储器单元的地址。 - 这个式子可能是对某个逻辑电路进行位运算的操作，其中temp6是输入的数据，0x9ba2是某个寄存器或存储器单元的地址或控制信号。 需要更多的上下文才能确定这个式子在具体电路中的意义。
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汇编中0x9ba2 =0x9ba2+ (neg(temp6)<<4-0x9ba2)>>2此语句的意义是什么

1. 首先，计算neg(temp6)<<4-0x9ba2，即对temp6取负数后左移4位，再减去0x9ba2的值。这个结果是一个32位数。 2. 然后，将上一步的结果右移2位，并将移位后的结果加上原始的0x9ba2值。这个结果是一个16位数。 因此...

&sdmmc2 { pinctrl-names = "default", "opendrain", "sleep"; pinctrl-0 = <&sdmmc2_b4_pins_a &sdmmc2_d47_pins_a>; pinctrl-1 = <&sdmmc2_b4_od_pins_a &sdmmc2_d47_pins_a>; pinctrl-2 = <&sdmmc2_b4_sleep_pins_a &sdmmc2_d47_sleep_pins_a>; non-removable; no-sd; no-sdio; st,neg-edge; bus-width = <8>; vmmc-supply = <&v3v3>; vqmmc-supply = <&vdd>; mmc-ddr-3_3v; status = "okay"; };

这是一个设备树的片段，描述了一个SDMMC2控制器的配置信息。具体来说，这个控制器使用了三个pinctrl模式：默认模式、开漏模式和睡眠模式，每个模式都定义了SDMMC2控制器所使用的GPIO引脚。此外，这个SDMMC2控制器是...

Define the stream non-neg-integers. Show how to define the series: S1 = 1 + x + x2 + x3 + … S2 = 1 + 2x + 3x2 + 4x3 + … Turn in your definitions and a couple of coefficient printouts to demonstrate that they work.

S2 = 1 + 2x + 3x^2 + 4x^3 + ... = ∑(n=1 to infinity) n * x^(n-1) Here's a Python code snippet that demonstrates how to generate the first 10 coefficients for each series: # Define S1 def s1(x):...

#------（一）方法1：基于指标体系1的结果---- #--------1.数据导入------------- library(xlsx) d1.1 <- read.xlsx('data.xlsx', '2022', encoding = "UTF-8") #读取数据 head(d1.1,10) colnames(d1.1) d1 <- d1.1[,5:ncol(d1.1)] d1 <- abs(d1) #---------2.归一化处理--------------- Rescale = function(x, type=1) { # type=1正向指标, type=2负向指标 rng = range(x, na.rm = TRUE) if (type == 1) { (x - rng[1]) / (rng[2] - rng[1]) } else { (rng[2] - x) / (rng[2] - rng[1]) } } #---------3.熵值法步骤---------- #定义熵值函数 Entropy = function(x) { entropy=array(data = NA, dim = ncol(x),dimnames = NULL) j=1 while (j<=ncol(x)) { value=0 i=1 while (i<=nrow(x)) { if (x[i,j]==0) { (value=value) } else { (value=value+x[i,j]log(x[i,j])) } i=i+1 } entropy[j]=value(-1/log(nrow(x))) j=j+1 } return(entropy) } Entropy_Weight = function(X, index) { pos = which(index == 1) neg = which(index != 1) X[,pos] = lapply(X[,pos], Rescale, type=1) X[,neg] = lapply(X[,neg], Rescale, type=2) P = data.frame(lapply(X, function(x) x / sum(x))) e = Entropy(P) d = 1 - e # 计算信息熵冗余度 w = d / sum(d) # 计算权重向量 list(X = X,P = P, w=w) } #-------4.代入数据计算权重----- # -------二级指标权重------ ind=array(rep(1,ncol(d1))) aa=Entropy_Weight(X = d1,index = ind) weight=as.data.frame(aa["w"]) weigh X <- as.data.frame(aa["X"]) X P <- as.data.frame(aa["P"]) P d1.a <- X[,c(grep("A",colnames(X)))] d1.b <- X[,c(grep("B",colnames(X)))] d1.c <- X[,c(grep("C",colnames(X)))] d1a <- as.matrix(d1.a) d1b <- as.matrix(d1.b) d1c <- as.matrix(d1.c) n1 <- ncol(d1a) n2 <- ncol(d1b) n3 <- ncol(d1c) wa <- weight[1:n1,1] wb <- weight[(n1+1):(n1+n2),1] wc <- weight[(n1+n2+1):(n1+n2+n3),1] wa <- as.matrix(wa,ncol =1) wb <- as.matrix(wb,ncol =1) wc <- as.matrix(wc,ncol =1) indexa <- d1a%%wa indexb <- d1b%%wb indexc <- d1c%*%wc d1abc <- cbind(indexa,indexb,indexc) 参考以上代码，用不同一级指标下分别计算二级指标权重,再求一级指标权重

while (j<=ncol(x)) { value=0 i=1 while (i<=nrow(x)) { if (x[i,j]==0) { (value=value) } else { (value=value+x[i,j]log(x[i,j])) } i=i+1 } entropy[j]=value(-1/log(nrow(x))) j=j+1 } return...

if (is.null(sub.caption)) { cal <- x$call if (!is.na(m.f <- match("formula", names(cal)))) { cal <- cal[c(1, m.f)] names(cal)[2L] <- "" } cc <- deparse(cal, 80) nc <- nchar(cc[1L], "c") abbr <- length(cc) > 1 || nc > 75 sub.caption <- if (abbr) paste(substr(cc[1L], 1L, min(75L, nc)), "...") else cc[1L] } place_ids <- function(x_coord, y_coord, offset, dif_pos_neg){ extreme_points <- as.vector(Rfast::nth(abs(y_coord), k = id.n, num.of.nths = id.n, index.return = TRUE, descending = TRUE)) if(dif_pos_neg){ idx_x_pos <- extreme_points[which(y_coord[extreme_points] >= 0)] idx_x_neg <- setdiff(extreme_points, idx_x_pos) idx_y_pos <- y_coord[idx_x_pos] idx_y_neg <- y_coord[idx_x_neg] idx_x_pos_id <- x_coord[idx_x_pos] idx_x_neg_id <- x_coord[idx_x_neg] if(length(idx_x_pos)>0){ graphics::text(idx_x_pos_id, idx_y_pos, labels = labels.id[idx_x_pos], col = col.id, cex = cex.id, xpd = TRUE, pos = 3, offset = offset) } if(length(idx_x_neg)>0){ graphics::text(idx_x_neg_id, idx_y_neg, labels = labels.id[idx_x_neg], col = col.id, cex = cex.id, xpd = TRUE, pos = 1, offset = offset) } } else{ idx_x <- extreme_points idx_y <- y_coord[idx_x] idx_x_id <- x_coord[idx_x] labpos <- label.pos[1 + as.numeric(idx_x_id > mean(range(x_coord)))] graphics::text(idx_x_id, idx_y, labels = labels.id[idx_x], col = col.id, cex = cex.id, pos = labpos, xpd = TRUE, offset = offset) } } one.fig <- prod(graphics::par("mfcol")) == 1 if (ask) { oask <- grDevices::devAskNewPage(TRUE) on.exit(grDevices::devAskNewPage(oask)) }

这段代码看起来也是 R 语言中的函数，但是和之前的代码段不是同一个函数。这个函数开始首先判断 sub.caption 是否为 NULL，如果是，则生成一个子标题 sub.caption。生成子标题的过程中，函数会获取对象 x 的调用 cal...

对于十进制整数N，试求其-2进制表示。 例如，因为 1*1 + 1*-2 + 1*4 + 0*-8 +1*16 + 1*-32 = -13 ，所以(-13)_10 = (110111)_-2。 用c语言实现

#include <stdio.h> void to_neg_base(int n) { if (n == 0) { printf("0"); return; } char digits[32]; int i = 0; while (n != 0) { int remainder = n % -2; n /= -2; if (remainder < 0) { ...

def get_bar_data(): res=[] with open('yumusic.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.reader(f) lines = list(reader) pos=0 zhong=0 neg=0 name=['消极','中性','积极'] for line in lines[1:]: item=float(line[4]) print(item) if item<-50: neg+=1 if -50<item<50: zhong+=1 if item>50: pos+=1 value=[neg,zhong,pos] print(name) print(value) return jsonify({"name":name,"value":value}) 改为读取tf.xlsx，根据特征词进行绘图，将出现次数最多的十个特征词绘制为柱状图，横轴为词名，纵轴为出现次数

# 获取出现次数最多的十个特征词 top_words = df.sort_values(by='count', ascending=False).head(10) # 绘制柱状图 plt.bar(top_words['word'], top_words['count']) plt.xlabel('词名') plt.ylabel('出现次数') ...

meidi.posneg <- aggregate(only_inclination$amend_weight, by = list(only_inclination$id), sum) head(meidi.posneg) colnames(meidi.posneg) <- c("id", "weight") meidi.posneg <- meidi.posneg[-which(meidi.posneg$weight == 0), ] meidi.posneg$a_type <- rep(NA, nrow(meidi.posneg)) meidi.posneg$a_type[which(meidi.posneg$weight > 0)] <- "pos" meidi.posneg$a_type[which(meidi.posneg$weight < 0)] <- "neg" head(meidi.posneg) result <- join(meidi.posneg, word[,c(1, 4)], by = "id", type = "left", match = "first") head(result)是什么意思

这段代码主要是对数据进行处理和合并。首先，使用aggregate()函数将only_inclination数据框中的amend_weight按照id进行分组求和，并将结果保存为meidi.posneg数据框。然后，删除meidi.posneg中weight...

class_weight = {1: (pos_num+neg_num)/2/pos_num, 0: (pos_num+neg_num)/2/neg_num}

- (pos_num neg_num)/2/neg_num calculates the weight for the negative class as the inverse of the negative class frequency in the dataset The resulting class weights will be used to balance the ...

pos <- apply(data[c(1,5:9),],1,normalize) neg <- apply(data[c(2:4),],1,normalize1)

这段代码中，对数据集data的不同行进行标准化处理，并将结果存储在pos和neg两个变量中。 具体来说，apply()函数用于对data的第1行和第5到9行进行标准化处理，normalize和normalize1分别是两个自定义的标准化函数。...

01-01 00:00:12.222 2686 2726 D bt_hci : btu_hcif_connection_comp_evt: Connection failed: status=4, handle=0, link_type=1, enc_mode=0 01-01 00:00:12.223 2686 2726 D bt_btm : btm_acl_resubmit_page 01-01 00:00:12.223 2686 2726 D bt_btm : BTM_BLI_PAGE_DONE_EVT 01-01 00:00:12.223 2686 2726 I bt_l2cap: L2CAP - LCID: 0x0040 st: CLOSED evt: LOWER_LAYER_CONNECT_CFM_NEG 01-01 00:00:12.223 2686 2726 I bt_l2cap: L2CAP - Calling ConnectCfm_Cb(), CID: 0x0040 Status: 4 01-01 00:00:12.223 2686 2726 D bt_l2cap: l2cu_release_ccb: cid 0x0040 in_use: 1 01-01 00:00:12.223 2686 2726 D bt_l2cap: l2cu_dequeue_ccb CID: 0x0040 01-01 00:00:12.223 2686 2726 W bt_sdp : SDP - Rcvd conn cnf with error: 0x4 CID 0x40上述log有什么问题

上述log显示了蓝牙连接失败的信息。具体来说，"btu_hcif_connection_comp_evt: Connection failed: status=4, handle=0, link_type...要解决这个问题，可以尝试重新启动设备、重新连接网络或等待一段时间后再尝试连接。

怎么修改这个问题# perform differential expression analysis with non-parametric test > contrasts <- makeContrasts(GroupCD38pos - GroupCD38neg, levels=design) Error in makeContrasts(GroupCD38pos - GroupCD38neg, levels = design) : The levels must by syntactically valid names in R, see help(make.names). Non-valid names: groups$GroupCLL1,groups$GroupCLL2,groups$GroupCLL3,groups$GroupCLL4,groups$GroupCLL5,groups$GroupCLL6

这个错误是因为你的 "GroupCD38pos" 和 "GroupCD38neg" 变量名中包含非法字符，无法被作为 R 中的变量名。 你可以使用 make.names() 函数将变量名转换为有效的 R 变量名，例如： contrasts <- makeContrasts...

IndexError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_11604\3006593560.py in <module> 3 pred_pos = (output> 0.5).view(-1) 4 ----> 5 plt.scatter(x[pred_neg, 0], x[pred_neg, 1]) 6 7 plt.scatter(x[pred_pos, 0], x[pred_pos, 1]) IndexError: The shape of the mask [10] at index 0 does not match the shape of the indexed tensor [200] at index 0 ​

具体来说，这个错误是因为在第 5 行代码中，使用了一个形状为 [10] 的掩码张量 pred_neg 来索引一个形状为 [200, 2] 的张量 x，导致形状不匹配。要解决这个问题，需要检查代码中的 pred_neg 张量是否正确，以及它的...

使用理想点法（TOPSIS） max⁡f1(x)=-3x1+2x2 max⁡f2(x)=4x_1+3x_2 2x1+3x2<18 2x1+x2<=10 x1,x2>0 matlab代码

dist_neg = sqrt(sum((data_weight - ideal_neg).^2, 2)); % 计算得分 score = dist_neg ./ (dist_pos + dist_neg); % 找到得分最高的方案 [max_score, idx] = max(score); fprintf('最优方案为 x1=%f, x2=%f, ...

get_byte - 从x中提取指定的字节n * 字节编号： 从0 (LSB) 到 3 (MSB) * Ex: get_byte(0x12345678,1) = 0x56 */ int get_byte(int x, int n) { } /* count * bit_cnt - x二进制表示中1的个数 * Ex: bit_cnt(5) = 2, bit_cnt(7) = 3 */ int bit_cnt(int x) { } /* * is_positive - 如果 x > 0 返回1，否则返回0 * Ex: is_positive(-1) = 0. *不能直接用> */ int is_positive(int x) { } /* * neg - 返回 -x * Ex: neg(1) = -1. */ int neg(int x) { } /* * fits_bits - n位二进制补码能表示x？能返回1，否则返回0 * 1 <= n <= 32 * Ex: fits_bits(5,3) = 0, fits_bits(-4,3) = 1 */ int fits_bits(int x, int n) { } /***********************浮点数相关功能函数****************************/ */ /* * float_neg - 返回浮点数f的相反数-f(位级表示) * 当参数是 NaN是返回原参数. * 不用符号 */ float float_neg(float f) { } /* * double_float - 返回参数f的2倍值 2*f * 参数和结果都以unsigned int的形式传递, * 但他们都被解释为float的位级形式 * 当参数是 NaN是返回原参数. */ unsigned double_float(unsigned uf) { }。用c语言完成，并给出详细代码

* 1 <= n <= 32 * Ex: fits_bits(5,3) = 0, fits_bits(-4,3) = 1 */ int fits_bits(int x, int n) { int mask = x >> 31; // 获取最高位的符号位 return !(((~x & mask) + (x & ~mask)) >> (n + ~0)); // 判断...

function [gradient, or] = canny(im, sigma, scaling, vert, horz) xscaling = vert; yscaling = horz; hsize = [6*sigma+1, 6*sigma+1]; % The filter size. gaussian = fspecial('gaussian',hsize,sigma); im = filter2(gaussian,im); % Smoothed image. im = imresize(im, scaling); [rows, cols] = size(im); h = [ im(:,2:cols) zeros(rows,1) ] - [ zeros(rows,1) im(:,1:cols-1) ]; v = [ im(2:rows,:); zeros(1,cols) ] - [ zeros(1,cols); im(1:rows-1,:) ]; d1 = [ im(2:rows,2:cols) zeros(rows-1,1); zeros(1,cols) ] - ... [ zeros(1,cols); zeros(rows-1,1) im(1:rows-1,1:cols-1) ]; d2 = [ zeros(1,cols); im(1:rows-1,2:cols) zeros(rows-1,1); ] - ... [ zeros(rows-1,1) im(2:rows,1:cols-1); zeros(1,cols) ]; X = ( h + (d1 + d2)/2.0 ) * xscaling; Y = ( v + (d1 - d2)/2.0 ) * yscaling; gradient = sqrt(X.*X + Y.*Y); % Gradient amplitude. or = atan2(-Y, X); % Angles -pi to + pi. neg = or<0; % Map angles to 0-pi. or = or.*~neg + (or+pi).*neg; or = or*180/pi; % Convert to degrees.

这段代码是用于实现Canny边缘检测算法。函数canny接受五个参数：im表示输入图像，sigma表示高斯滤波器的标准差，scaling表示图像的缩放比例，vert表示垂直方向的缩放因子，horz表示水平方向的缩放因子。...
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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
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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

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