本文按照 cppreference 列出的特性列表,较为全面的介绍了C++各个版本的新特性,作者 [401@简书],原文在这里

C++11 新特性

01 auto 与 decltype

auto: 对于变量,指定要从其初始化器⾃动推导出其类型。⽰例:

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auto a = 10;    // 自动推导 a 为 int
auto b = 10.2; // 自动推导 b 为 double
auto c = &a; // 自动推导 c 为 int*
auto d = "xxx"; // 自动推导 d 为 const char*
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RTOS在嵌入式开发大行其道,RT-Thread有很丰富的外设驱动,遂折腾以下RT-Thread(本文的RT-Thread均指RT-Thread Nano)。

  • 环境: Win10x64, STM32CubeIDE v1.7.0
  • 开发板: DevEBox STM32F407VE
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买了2块mini开发板,一块STM32F407VE,另一块STM32H743VI。无他,唯体积小。看到OpenMV大行其道,开始折腾MicroPython

  • 环境: Ubuntu 16.04 x64
  • 开发板: DevEBox STM32H7XX_M Ver:V2.0 SN:1907
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  主成分分析(Principle Component Analysis, PCA)和独立成分分析(Independent Components Analysis, ICA),是目前应用最为广泛的机器学习数据预处理的手段之一。

  PCA,顾名思义,取信号中的最为主要的成分,对非重要部分进行去除,从而达到数据降维的目的,避免维度灾难。PCA只对符合高斯分布的样本较为有效。

  ICA,是盲源分离(Blind source separation, BSS)的一个特例,来源于“鸡尾酒会问题”,如果被观测信号由若干个统计独立的分量的线性组合(混合信号),ICA的目的是将被观测信号解混为若干独立信号源,从而对感兴趣的信号进行处理。

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