学习了FML后，自己练手写了一个tuxedo FML32服务器端和客户端程序，供大家参考 本例是在Redflag DC server 5.0上，使用的是tuxedo9.1,从本地读取一个文件tlr.txt，然后把文件内容以FML32缓冲区方式发送到服务器，由服务器处理后，返回内容增加一个序号。文件内容为： [hwt@localhost fml]$ cat tlr.txt hwt 29 18677

FML Lab1学习笔记 由numpy中@和np.dot()的用法，想起的关于矩阵乘法和向量乘法的知识 ##numpy中用@表示矩阵乘法 np.dot()表示向量乘法（点积/内积） 来源知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/79760117 二次型x.T@A@x 原文：https://blog.csdn.net/sunbobosun56801/article/d

中心极限定理(CLT)是统计学中的一个基本定理，它是一个非常简单的概念。当你进一步阅读时就会发现，这也是一个很重要的概念。在阅读任何其他正态分布之前，必须了解一个先决条件概念，请阅读我关于正态分布的文章ECS_FML——小议高斯分布，它是中心极限定理的完美前传。 中心极限定理的准定义是： 中心极限定理（CLT）指出，如果样本量足够大，则变量均值的采样分布将近似于正态分布，而与该变量在

http://www.cnblogs.com/hustlzp/ http://hustlzp.com/ 一、遇到的问题 　　在“Zigbee之旅”系列博文中，每写一篇笔者都会编写一个小实验来展开讲解。通过这一段时间的实践，我积累了一些编码经验，但也体会到了之前的代码结构的缺陷： 　　（1）开发效率低：每次使用片内的某一资源（例如定时器等），笔者都要去查询CC2430中文手

在实际的工程中，有时labeled data的数量不足以留出validation sample(验证样本)否则会导致training sample(训练样本)的数量太少。为了解决这个问题，我们引入一种叫做 n-fold cross-validation（n重交叉验证）的方法。     图片1.1     如图1.1所示，n-fold cross-validation的步骤如下: