stm32 bmm150例程

我了解您想要关于STM32和BMM150传感器的例程。很抱歉，我没有现成的STM32和BMM150的例程供您参考。不过，您可以在ST官方网站或者GitHub上搜索相关的例程，那里可能会有适用于您的STM32开发板的BMM150传感器的驱动代码和示例程序。

同时，如果您有特定的问题或需要帮助解决某个具体的问题，我很乐意提供一些帮助和指导。

相关问题

python BMM算法

BMM算法全称是“逆向最大匹配算法”，是中文分词中常用的一种算法。

BMM算法的基本思想是：从待分词文本的末尾开始，取最大词长的词作为一个词，并将这个词从待分词文本中删除，然后继续从删除后的文本的末尾开始取最大词长的词，直到整个文本被分词完毕。这样就可以得到一组分词结果。

下面是用Python实现的BMM算法代码：

def bmm_segment(text, word_dict, max_len):
    result = []
    text_len = len(text)
    while text_len > 0:
        word_len = min(max_len, text_len)
        word = text[(text_len - word_len):]
        while word_len > 0:
            if word in word_dict:
                result.insert(0, word)
                break
            elif word_len == 1:
                result.insert(0, word)
                break
            else:
                word_len -= 1
                word = word[:-1]
        text_len -= word_len
    return result

其中，text表示待分词的文本，word_dict是词典，max_len是指定的最大词长。函数返回分词结果列表。

torch.bmm(

torch.bmm和torch.matmul都是PyTorch中的矩阵乘法函数，但是它们的输入和输出格式不同。

torch.bmm的输入是三维张量，表示batch中的两个矩阵相乘，输出也是三维张量。

torch.matmul的输入可以是任意维度的张量，输出也是相应维度的张量。

因此，torch.bmm适用于批量矩阵乘法，而torch.matmul适用于一般的矩阵乘法。