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1.内容概要 通过KNN实现鸢尾花分类，即将新的数据点分配给已知类别中的某一类。该算法的核心思想是通过比较距离来确定最近邻的数据点，然后利用这些邻居的类别信息来决定待分类数据点的类别。 2.KNN算法的伪代码 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作： （1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离； （2）按照距离递增次序排序； （3）选取与当前点距离最小的k个点； （4）确定前k个点所在类别的出现频率； （5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。 3.数据集说明 代码使用`pandas`库加载了一个名为`iris.arff.csv`的数据集 4.学习到的知识 通过鸢尾花分类学习了KNN算法，选择样本数据集中前k个最相似的数据，就是KNN算法中k的出处。k值过大，会出现分类结果模糊的情况；k值较小，那么预测的标签比较容易受到样本的影响。在实验过程中，不同的k值也会导致分类器的错误率不同。KNN算法精度高、无数据输入的假定，可以免去训练过程。但是对于数据量较多的训练样本，KNN必须保存全部数据集，可能会存在计算的时间复杂度、空间复杂度高的情况，存在维数灾难问
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内容概要：本文介绍了一种用于视频处理的新型卷积神经网络（CNN）加速器。主要创新点在于引入了混合精度计算、跨帧数据重用控制器及引擎，以及混合位宽差帧数据编码解码器。这些特性有效解决了视频帧间的时空相关性和稀疏性带来的挑战，提高了处理速度并降低了功耗和带宽需求。具体来说，通过对连续帧的数据相似度利用，可以在保持高精度的同时减少计算量和内存访问次数；通过多类型稀疏卷积聚类数组实现了对现代稀疏神经网络的支持；并通过混合位宽度编码减少了离芯片外的数据传输量，最高达到68%。 适用人群：从事深度学习硬件加速设计的研究人员和技术爱好者；关注AI边缘计算领域的从业者。 使用场景及目标：适用于自动驾驶汽车摄像头、监控系统等实时视频流应用场景。旨在为开发者提供高效的低能耗解决方案，在有限的时间和资源下完成大量的图像信号处理任务，如跟踪、分类等。 其他说明：文中还详细描述了芯片的设计细节，测试平台构建，以及不同模型（如MobileNet）在网络上的实际性能表现。
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