SEP4020 Linux SDK 3.4 用户指南：UB4020EVB开发板详解

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"SEP4020 Linux SDK 3.4 User Manual 是由南京博芯电子技术有限公司针对基于UB4020EVB(V1.5)开发板设计的一份详细用户手册。该手册主要针对的是SEP4020处理器，这是一种嵌入式处理器，适用于Linux系统开发。这份文档的重要性在于它提供了开发板的系统级指导，包括处理器简介、硬件平台特性、开发环境配置以及实际操作步骤。 1. 处理器简介：SEP4020处理器是手册的核心焦点，它可能具有高性能、低功耗、丰富的外设接口等特点，适合于工业控制、物联网、边缘计算等应用场景。开发者需要了解它的架构、特性以及与Linux的兼容性。 2. UB4020EVB开发板：该手册详细介绍了开发板的外观设计和硬件资源，如USB接口、电源接口、JTAG接口等，这对于开发者理解和使用硬件至关重要。开发板的跳线设置和PC机连接方式也包含在内，以便进行有效的硬件配置。 3. 串口调试工具：SecureCRT在此手册中扮演了关键角色，它是用于与开发板进行通信的工具，通过串口进行命令行交互或者调试。安装和配置这部分内容对新手尤其重要，确保了软件开发与硬件调试的顺利进行。 4. Linux操作系统：章节中涵盖了如何在开发板上安装和启动Linux系统，包括可能涉及的分区管理、启动流程、基本系统配置等内容，这些都是构建和运行应用程序的基础。 5. 基础教程：第二章着重于Linux基础知识，可能包括文件系统管理、命令行操作、进程管理、网络配置等，这些对于新接触Linux的开发者来说是一份宝贵的参考资源。 整个手册不仅提供了一个完整的工作流程，还包含了必要的技术支持和常见问题解决方法，旨在帮助用户充分利用SEP4020 Linux SDK进行高效、顺畅的开发工作。阅读这份手册有助于提升开发人员对SEP4020平台的理解和应用能力。"

UB4020MBT 开发板 SEP4020 Linux SDK 3.0 User Manual

2024-01-18 上传
**SEP4020 Linux SDK 3.0 User Manual** 是一份详细的技术文档，主要针对UB4020MBT开发板的用户，由南京博芯电子技术有限公司编写。这份手册旨在帮助用户理解和操作基于SEP4020处理器的UB4020MBT开发板。以下是该...

国SRTP项目参考资料之SEP4020嵌入式培训

2011-07-15 上传
3_SEP4020 Linux SDK 3.4 User Manual V3.4.4 3_SEP4020 Linux2.6.16 SDK Develop Manual Version 3.4.4 Mini4020 linux user manual Mini4020HardwareManual Mini4020参考方案设计说明 SEP4020： SEP4020用户手册V...

请你模拟一个linux终端

2023-02-06 上传
drwxr-xr-x 3 user staff 96 Sep 4 15:56 Documents drwxr-xr-x 3 user staff 96 Sep 4 15:56 Downloads drwxr-xr-x 3 user staff 96 Sep 4 15:56 Music drwxr-xr-x 3 user staff 96 Sep 4 15:56 Pictures drwxr-xr-...

# 读取评分数据文件 ratings = pd.read_csv("E:\\Recommender-System\\！Final\\ml-100k\\u.data", sep="\t", names=["user_id", "movie_id", "rating", "timestamp"]) # print(ratings) # 创建用户-电影评分矩阵 user_movie_matrix = pd.pivot_table(ratings, index="user_id", columns="movie_id", values="rating") print(user_movie_matrix.user_id) AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'user_id'

2023-06-10 上传
Final\\ml-100k\\u.data", sep="\t", names=["user_id", "movie_id", "rating", "timestamp"]) # 创建用户-电影评分矩阵 user_movie_matrix = pd.pivot_table(ratings, index="user_id", columns="movie_id", ...

保留原本功能优化以下代码import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1.读取并查看数据 bike_day = pd.read_csv("C:/Users/15020/Desktop/26.bike_day.csv") print(bike_day.head(5)) # 前5行 print(bike_day.tail(2)) #后2行 #2.处理数据并导出到文件 bike_day_user = bike_day[['instant','dteday','yr', 'casual', 'registered']].dropna() bike_day_user.to_csv('bike_day_user.txt', sep=' ',index=False, header=False) #3.读取数据并添加新列并导出到新文件 bike_day_user = pd.read_csv('bike_day_user.txt', sep=' ', header=None, names=['instant','dteday','yr', 'casual',"registered"]) bike_day_user['cnt'] = bike_day_user['casual'] + bike_day_user['registered'] bike_day_user.to_excel('bike_day_user_cnt.xlsx', index=False) #4.读取数据并进行统计 bike_day_user_cnt = pd.read_excel('bike_day_user_cnt.xlsx') print('cnt最大值:',bike_day_user_cnt['cnt'].max()) print('ent最小值:',bike_day_user_cnt['cnt'].min()) print('2011号cnt年平均值:',bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0]['cnt'].mean()) print('2012年cnt年平均值:',bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1]['cnt'].mean()) print('2011年月严始值:', bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean()) print('2022年月平均值:', bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean()) # 5.可视化并保存图像 fig, ax = plt.subplots() ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean(), color='blue', label='2011') ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean(), color='lightblue', label='2012') ax.set_yticks(np.arange(1,13)) ax.set_yticklabels(['Jan','Feb','Mar', 'Apr', 'May','Jun','Jul','Aug', 'sep', 'Oct','Nov','Dec']) ax.set_xlabel('Average number of shared bike users') ax.set_title('Monthly Average Number of Shared Bike Users in 2011-2012') ax.legend() fig.savefig('bike_day_user_cnt.png', dpi=300)

2023-06-03 上传
bike_day_user = pd.read_csv('bike_day_user.txt', sep=' ', header=None, names=['instant', 'dteday', 'yr', 'casual', 'registered']) bike_day_user['cnt'] = bike_day_user['casual'] + bike_day_user['...

os.sep.join

2024-05-28 上传
os.sep.join()是一个Python中的字符串函数，主要用于将一个列表中的多个字符串按照系统分隔符进行...在Linux或者Mac系统下，输出将会是"/home/user/documents"，而在Windows系统下，输出则是"home\user\documents"。

centos7使用sep文件

2024-03-22 上传
CentOS 7是一种流行的Linux操作系统，SEP（Symantec Endpoint Protection）是一种企业级的全软件。在CentOS 7上使用SEP文件主要是为了安装和配置SEP客户端，以提供系统的安全保护。 要SEP文件，首先需要从Symantec...

完善以下代码from random import seed,randrange # 模拟历史电影打分数据 seed(2050) data = {'user'+str(i):{'film'+str(randrange(1, 15)):randrange(1, 6) for j in range(randrange(3, 10))} for i in range(10)} #print(data) # 当前用户打分数据 user = {'film'+str(randrange(1, 15)):randrange(1,6) for i in range(5)} #print(user) # 基于用户的协同过滤算法原理: # 两个用户共同打分的电影最多,并且所有电影打分差值的平方和最小 f = lambda item:(-len(item[1].keys()&user), sum(((item[1].get(film)-user.get(film))**2 for film in user.keys()&item[1].keys()))) # 寻找最相似的用户及其对电影打分情况 similarUser, films = min(data.items(), key=f) #print(similarUser, films) print('known data'.center(50, '=')) print(data) print('current user'.center(50, '=')) print(user) print('most similar user and his films'.center(50, '=')) print(similarUser, films, sep=':') print('recommended film'.center(50, '=')) # 在当前用户没看过的电影中选择打分最高的进行推荐

2023-05-30 上传
print(similarUser, films, sep=':') print('recommended film'.center(50, '=')) # 在当前用户没看过的电影中选择打分最高的进行推荐 recommended_film = max(films.keys() - user.keys(), key=films.get) print...

python os.path.sep

2024-03-18 上传
os.path.sep是Python中os模块中的一个属性，用于表示操作系统的路径...在Unix/Linux系统中，os.path.sep的值为正斜杠 "/"。 使用os.path.sep可以方便地在不同操作系统上处理文件路径，使得代码具有更好的可移植性。

linux 软连接设置

2023-05-26 上传
在Linux中，软链接（Symbolic Link）又称为符号链接，是...lrwxrwxrwx 1 user user 16 Sep 1 10:00 nginx -> /usr/local/nginx ``` 其中，`l` 表示这是一个软链接文件，`->` 后面是软链接指向的原始文件或目录的路径。
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