前言我是一个完全没用过python的人，所以，想写机器学习，就得从语法入手。首先上W3cSchool去学习基础语法。基础语法都差不多，重点看一下函数，模块，面向对象。函数的写法稍有不同，格式上类似yml的写法；模块会介绍import的相关信息；面向对象会介绍类的相关信息。参考网站：https://www.w3c

之前推出了H7-TOOL的RTOSTrace功能，已经支持RTX5，ThreadX，uCOS-III，uCOS-II和FreeRTOS，特色是不需要目标板额外做任何代码，实时检测RTOS任务执行情况，支持在线和脱机玩法，效果是下面这样的：  这样的展示还不够直观，这几天开始研究图形化链表方式展示任务管理，从源码的角度来看，OS内核

第一章-关于预测的核心算法机器学习中的预测算法，本笔记主要记录“函数逼近”问题下的预测。属于监督学习的一种函数逼近常见算法：线性回归、逻辑回归应用：分类问题、回归问题函数逼近的主要分类：惩罚线性回归、集成方法大、小数据集，宽、高瘦数据集宽数据：每次观测有大