coreboot项目qc_blobs只读镜像解析

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资源摘要信息: "qc_blobs:https:review.coreboot.orgqc_blobs.git的只读镜像" 知识点: 1. Git 仓库镜像概念:在软件开发中,经常需要使用版本控制系统,比如Git。版本控制系统的仓库(Repository)是存储源代码的地方,其中可能包含项目的所有历史版本和提交记录。为了备份、提高访问速度或者使不同网络环境下的用户能够访问,常常会在不同的服务器上创建主仓库的镜像。 2. 只读镜像含义:在上述的资源描述中,"只读镜像"指的是用户无法在该镜像上进行写操作,如推送新的代码更改到仓库,只能从镜像中获取数据。这意味着,这个镜像仅用于查看和拉取仓库中的现有代码和历史记录。 3. Coreboot 项目介绍:Coreboot 是一个开源项目,其目标是为计算机提供更快、更可靠、更安全的固件,通常用在主板上,作为启动加载程序(Bootloader)。Coreboot 替代了传统的BIOS或者UEFI固件,通常用于嵌入式系统、服务器以及一些高安全要求的环境中。 4. qc_blobs.git 子项目:从资源标题来看,qc_blobs.git 是Coreboot 项目中的一个子项目。从命名来看,"qc_blobs"可能指的是Qualcomm的二进制大对象(Binary Blobs),这通常涉及到特定硬件(如Qualcomm处理器)的固件或者驱动程序代码。这些代码可能用于Coreboot项目中,以支持相关的硬件设备。 5. URL 解析:资源标题中的URL "https:review.coreboot.orgqc_blobs.git" 指向一个Git仓库,但是格式似乎有误,正确格式应为 "https://review.coreboot.org/qc_blobs.git"。这里可能包含了两个意思:一是coreboot项目在review.coreboot.org上的仓库地址;二是qc_blobs.git 这个特定项目的地址。 6. 压缩包文件:提供的压缩包子文件名称为"qc_blobs-master",意味着这是一个名为"qc_blobs"的项目主分支的压缩包,通常包含项目的全部历史记录和文件。这种压缩包常用于分发、备份或在不同环境下重新创建项目目录结构。 7. Git 仓库的结构:Git仓库通常包含一系列的提交(commit),每一个提交都包含了项目目录的一个快照。Git使用分支(branch)来组织不同的开发线和版本,主分支(master或main)通常是项目中最稳定、最正式的版本。通过压缩包子文件"qc_blobs-master",用户可以获取该仓库主分支在某一时刻的完整代码快照。 8. Git 只读操作:当使用Git仓库的只读镜像时,用户可以使用标准的Git命令行工具来克隆(clone)、获取(fetch)和拉取(pull)项目代码。但是,因为是只读的,用户不能使用推送到(push)、删除分支(push -d)或强制推送(push -f)等需要写权限的操作。 9. 跨网络访问:由于资源提供了只读镜像,用户即使在受限的网络环境中,只要能访问到只读镜像服务器,也可以获取所需的代码。这对于开发团队可能在不同地理位置的情况尤其重要。 10. Coreboot 开源社区:最后,由于Coreboot是一个开源项目,这个只读镜像展示了开源社区的工作方式和协作机制。社区成员通过贡献代码、文档和参与讨论来共同改进项目。对于想要贡献或了解Coreboot项目的开发者来说,通过访问这样的镜像,可以更好地参与到项目中来。
2023-05-18 上传
2023-06-09 上传

import scipy.io as scio import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import svm import matplotlib.pyplot as plt import random from sklearn.datasets import make_blobs test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat') train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat') print(test_data) print(train_data) data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'] print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # print(data4) # print(type(data4)) data2 = data2.tolist() data2 = random.sample(data2, 200) data2 = np.array(data2) data3 = data3.tolist() data3 = random.sample(data3, 200) data3 = np.array(data3) # data4,data3= make_blobs(random_state=6) print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # 创建一个高斯内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000) clf.fit(data2,data3.reshape(-1)) pca = PCA(n_components=2) # 加载PCA算法,设置降维后主成分数目为2 pca.fit(data2) # 对样本进行降维 data4 = pca.transform(data2) # 以散点图的形式把数据画出来 plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3,s=30, cmap=plt.cm.Paired) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) # print("xx:", xx) # print("yy:", yy) # 生成一个由xx和yy组成的网格 X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # print("X:", X) # print("Y:", Y) # 将网格展平成一个二维数组xy xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,linewidth=1, facecolors='none') plt.show()修改一下错误

2023-06-02 上传