CCS5.5安装教程

时间: 2023-10-22 09:05:34 浏览: 152
CCS5.5的安装教程如下: 1. 首先,你需要下载CCS5.5的安装包。安装包的下载链接可以在百度云盘的链接中找到。点击链接,进入百度云盘,输入提供的密码进行解压。 2. 解压后,找到安装程序并运行。按照安装向导的指示进行安装。 3. 在安装过程中,你会被要求选择安装位置。记得将安装目录设置为C:\ti\ccsv5\ccs_base。这是默认位置,但请确保选择正确。 4. 继续按照安装向导的指示完成安装。 5. 安装完成后,你可以打开CCS5.5并开始使用。 需要注意的是,CCS5.5只支持某些DSP系列,请确保你的DSP系列与CCS5.5兼容。 以上就是CCS5.5的安装教程。希望对你有帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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ccs5.5安装教程win10

很高兴能帮到你!下面是 CCS 5.5 在 Windows 10 上的安装教程: 1. 首先,确保你的电脑已经安装了 Java 运行环境。你可以从 Oracle 官网下载并安装最新版本的 Java。 2. 接下来,下载 CCS 5.5 的安装文件。你可以在 TI(德州仪器)的官方网站上找到 CCS 5.5 的下载链接。 3. 下载完成后,运行安装程序。在安装向导中,选择合适的安装路径,并点击“下一步”继续。 4. 在选择组件界面,你可以根据自己的需求选择安装哪些组件。如果你不确定,可以选择默认选项。点击“下一步”继续。 5. 在选择安装类型界面,选择“完整安装”。这样会安装所有 CCS 5.5 的组件和工具。点击“下一步”继续。 6. 在选择启动菜单文件夹界面,选择一个合适的文件夹,并点击“下一步”继续。 7. 在准备安装界面,点击“安装”开始安装过程。等待安装完成。 8. 安装完成后,你可以选择启动 CCS 5.5。如果你不想现在启动,可以取消勾选“启动 Code Composer Studio 5.5”选项。点击“完成”退出安装程序。 这样,你就成功地在 Windows 10 上安装了 CCS 5.5。希望对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。

linux 安装CCS5.5

在Linux上安装CCS5.5需要按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保你的Linux系统是32位的,因为CCS的Linux开发环境只支持32位系统。如果你的系统是64位的,你需要安装CCS运行时支持的32位库文件。 2. 如果你使用的是Ubuntu 16.04版本的系统,你还需要安装一个名为libgcrypt11的库文件。这是因为在这个版本中,libgcrypt11库被升级了,而CCS开发环境仍然使用旧版本的库文件。你可以通过执行以下命令来安装这个库文件:sudo dpkg -i ./libgcrypt11_1.5.3-2ubuntu4.2_i386.deb。你可以从旧版本中提取这个库文件,或者从官方网站上下载。 3. 接下来,你需要从官方网站上下载CCS5.5的安装文件。你可以下载一个名为CCS5.5_linux-x64.tar.gz的压缩包,然后解压它。在解压后的文件夹中,你会找到一个名为bios_mcsdk_02_01_02_06_setuplinux.bin的二进制文件,用它来安装CCS。 请按照以上步骤进行操作,就可以在Linux上成功安装CCS5.5了。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Linux(Ubuntu)64bit环境下安装CCSV6](https://blog.csdn.net/weixin_42109545/article/details/116666136)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [ccs_linux](https://blog.csdn.net/weixin_34887221/article/details/116802951)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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