iCRC_16b_Wiki 是什么算法

时间: 2023-12-16 07:03:14 浏览: 25
iCRC_16b_Wiki不是一个标准的 CRC 算法,它可能是某个特定系统或软件中定义的一种算法。根据名称看来,它是一个 16 位 CRC 算法,但具体细节需要参考该系统或软件的文档或代码。一般来说,CRC 算法是一种循环冗余校验算法,用于检测数据传输中的错误。常见的标准 CRC 算法有 CRC-16、CRC-32 等。
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好的,以下是这些数据集的简介和下载地址: 1. ChnSentiCorp数据集:这是一个汉语情感分析数据集,包含了超过20,000条中文评论和对应的情感标签(正向、负向、中性)。下载地址:http://www.nlpir.org/wordpress/chnsenticorp-download/ 2. EPRSTMT数据集:这是一个用于事件性质识别的数据集,包含了新闻文章、社交媒体帖子和其他类型的文本数据。该数据集涵盖了多种事件类型,如自然灾害、政治事件、健康事件等。下载地址:https://www.epw.in/engage/article/eprstmt-dataset 3. LCSTS数据集:这是一个中文短文本摘要数据集,包含了超过20,000篇新闻文章及其对应的摘要。该数据集被用于训练和评估中文自动摘要模型。下载地址:http://icrc.hitsz.edu.cn/Article/show/139.html 4. TTNews数据集:这是一个中文新闻分类数据集,包含了超过10万篇新闻文章及其对应的类别标签。该数据集被用于训练和评估中文新闻分类模型。下载地址:https://github.com/thunlp/TensorFlow-NRE/blob/master/data/TTNews.zip 5. CMRC2018数据集:这是一个中文机器阅读理解数据集,包含了超过10,000个问题和对应的答案。该数据集涵盖了多种主题,如历史、文化、科技等。下载地址:https://github.com/ymcui/cmrc2018 6. DRCD数据集:这是一个中文机器阅读理解数据集,包含了超过10,000个问题和对应的答案。该数据集涵盖了新闻、小说、百科等多种文本类型。下载地址:https://github.com/DRCKnowledgeTeam/DRCD 7. C3数据集:这是一个中文多项选择阅读理解数据集,包含了超过2,000个问题和对应的答案。该数据集涵盖了多种主题,如历史、文化、科技等。下载地址:https://www.cluebenchmarks.com/introduce.html 8. WebQA数据集:这是一个中文问答数据集,包含了超过10,000个问题和对应的答案。该数据集涵盖了多种主题,如历史、文化、科技等。下载地址:https://github.com/SUDA-LA/WebQA 9. CKBQA数据集:这是一个中文知识库问答数据集,包含了超过1,000个问题和对应的答案。该数据集涵盖了多种主题,如历史、文化、科技等。下载地址:https://github.com/CIS-DMZ/CKBQA-Dataset

电路如图,已知:Ucc=8 v, UBE=0.7 v,β= 50, RB = 200 KΩ , RC = 2 KΩ , 要求: (1)画出交、直流通道;(2)求静态工作点;(3)求电压放大倍数AU,;(4)求出放大电路的输入电阻Ri和输出电阻Ro

交流通道图如下: IC = βIB + (1 + β)IE RB(IC + IE) = UCC ICRB + IERB = UCC IE = (UCC - ICRB) / (RB + βRB) 直流通道图如下: IC = βIB ICRB = UCC - UBE IB = (UCC - UBE) / (RB + βRB) 静态工作点: IC = (UCC - UBE) / (RB + βRB) * β IE = (UCC - (UCC - UBE) / (RB + βRB) * β * RB) / (RB + βRB) 电压放大倍数 AU = -ICRC / IB 输入电阻 Ri = RB 输出电阻 Ro = RC 注意:所有计算结果都应当满足单位一致性。

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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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