ADC模块一、ADC时钟分频 //使能ADC外设时钟EALLOW;SysCtrlRegs.PCLKCR0.bit.ADCENCLK=1;EDIS;//高速外设时钟HSPCLK=SYSCLKOUT/(2*HISPCP)=25MHzEALLOW;SysCtrlRegs.HISPCP.bit.HSPCLK=3;EDIS;//FCLK=HSPCLK/(2*ADCCLKPS)=12.5MHzAdcRegs.ADC

从序列中获取元素的最后一个列表。take-last-语法以下是语法。(take-lastnumseq1)参数   - "seq1"是元素的顺序列表。"num"是从最后开始需要包含在序列中的元素数。返回值 - 一个新的元素序列，其中仅包含元素的结束数。take-last-示例(nsclojure.exa

根据需要删除的元素数从序列中删除元素。drop-语法以下是语法。(dropnumseq1)参数   - "seq1"是元素的顺序列表。"num"是需要删除的元素数。返回值 - 返回元素序列，并将必需的元素从序列中删除。drop-示例(nsclojure.examples.example(:gen-clas

返回元素的排序序列。sort-语法以下是语法。(sortseq1)参数   - "seq1"是元素的顺序列表。返回值 - 返回元素的排序序列。sort-示例以下是排序示例。(nsclojure.examples.example(:gen-class));;ThisprogramdisplaysHelloLearnfk(defnEx

这用于将两个序列连接在一起。concat-语法以下是语法。(concatseq1seq2)参数   - seq1是元素的第一个序列列表。"seq2"是元素的第二个序列列表，需要将其附加到第一个之后。返回值 - 元素的组合序列。concat-示例以下是Clojure中concat的示例。(nsclo

用一个实际例子，演示动态时间规整（DynamicTimeWarping,DTW ）算法  动态时间规整(DynamicTimeWarping,DTW)是一种用于度量两个时间序列之间的差异的算法，尤其是当这两个序列出现时间偏移或速度不同的情况。例如，DTW可用于语音识别或股价数据分析。以下是一个简单的DTW算

要将两个PyTorch中的Sequential模型合并成一个，你可以使用nn.Sequential的add_module方法或者直接使用*操作符来解包Sequential模型并将它们合并。以下是两种方法的示例：方法一：使用add_module方法importtorch.nnasnn#假设你有两个Sequential模型seq1和seq2seq1=nn.Sequen