pulse

思维导图 一、数据通信的理论基础 物理层的作用：提供透明的比特流传输 　　封装好的数据以“0，1”比特流的形式进行传递，从一个地方搬运到另一个地方 　　物理层上的传输，从不关心比特流里面携带的信息，只关心比特流的正确搬运 四个特性 　　机械特性（mechanical characteristics）：指明接口所有接线器的形状、尺寸、引脚数和排列等，如RJ45 　　电气特性（electrical characteristics）：指明在接口电缆的各条线上出现的电压的范围 　　功能特性（functional characteristics）：指明某条线上出现的某一电平的电压表示何种意义 　　规程特性（procedural characteristics）：指明对于不同功能的各种可能事件的出现顺序，概念类似于协议 物理层上数据的传输：信号（数据的电气或电磁表现） 分类 　　模拟信号：对应时域的信号取值是连续的 　　数字信号：对应时域的信号取值是离散的 ，其中有个概念：码元：代表不同离散值的基本波形 传输的过程 信号在信道/传输介质上的传输 信号在传输过程中，可以看成由很多不同频率的分量的传输 高频分量的不等量衰减，接受方收到的信号是衰变和变形（失真）的。从0~fc这一频段，振幅在传输过程中不会明显衰减，fc称为截止频率，单位Hz 物理带宽、数字带宽和两者的关系 物理带宽 　

制造商编号： H6062FNL 制造商： Pulse Electronics 说明： Audio Transformers / Signal Transformers 1000Base-T SMD PoE 350uH .65Ohms 1-Port 产品种类: 网络变压器/信号变压器 RoHS: 民用商用级 产品: LAN 类型: Module 端接类型: SMD/SMT 电感: 350 uH 通道数量： 1 Channel 应用: 1000Base-T PoE 绝缘电压: 1.5 kV 最小工作温度: 0 C 最大工作温度: +70 C 长度: 17.5 mm 宽度: 15.24 mm 高度: 5.72mm 封装: Tube 屏蔽: Unshielded 商标: Pulse Electronics 产品类型: Audio & Signal Transformers 工厂包装数量: 25 子类别: Transformers 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4330928/blog/4703357

节前，我们已经将【性能黑榜】上的Top10规则均做了详细的解读（可戳文末相关链接回顾）。 无论是大家在开发时的疏忽，还是相关知识点的缺失，这些问题的积累最终都会反映到项目的性能表现上。 为此，我们将这些规则曝光出来，并且以一个个知识点的形式逐一解读。 今天，我们来继续剖析 【UWA本地资源检测】 中和音频视频相关的规则。我们将力图以浅显易懂的表达，让职场萌新或优化萌新深入理解。 1、未使用Streaming加载的长音频 这里我们先了解一下Unity里音频加载的三种方式： Decompress On Load 音频文件以压缩形式存储在磁盘上，加载时直接解压放到内存中。这种方式在内存占用上没有优势，但在后续播放时对CPU的计算需求是最小的。一般来讲这种方式更适用于短小的音频。 Compressed In Memory 音频文件以压缩形式存放在内存里，使用时再解压。这意味着会有更多的CPU开销，但是在加载速度和内存占用上具有优势。这种情况适用于大型音频文件。 Streaming 音频文件存放在磁盘中，加载时循环以下操作：“从磁盘读取一部分，解压到内存中，播放，卸载”。这种方式在内存占用上相较而言是最小的，但在CPU的消耗上是最不具优势的。 而在音频的实际运用中，背景音乐的使用是普遍存在的。几乎所有游戏都会使用BGM以增强对游戏氛围和环境的渲染。结合以上关于音频加载方式的描述可以看出

自然界中的声音非常复杂，波形极其复杂（复合波），通常我们采用的是脉冲代码调制编码，即PCM编码（Pulse Code Modulation,PCM）。PCM通过抽样、量化、编码三个步骤将连续变化的模拟信号转换为数字编码。从信息论的观点来看，数据=信息+数据冗余。音频信号在时域和频域上具有相关性，也即存在数据冗余。将音频作为一个信源，音频编码的实质是减少音频中的冗余。 1.声音三要素 声音的特性可由三个要素来描述，即响度、音调和音色。 响度：人耳对声音强弱的主观感觉称为响度。响度和声波振幅有关。一般说来，声波振动幅度越大则响度也越大。 音调：人耳对声音高低的感觉称为音调。音调主要与声波的频率有关。频率越高，则音调也高。 音色：音色不太好理解，它是人们区别具有同样响度、同样音调的两个声音之所以不同的特性。音色声音的频谱结构有关。其实就是频率相通、振幅相同，但波形不同。 2.有损和无损 根据采样率和采样大小可以得知，相对自然界的信号，音频编码最多只能做到无限接近，相对自然界的信号，任何数字音频编码方案都是有损的，因为无法完全还原。在计算机应用中，能够达到最高保真水平的就是PCM编码，被广泛用于素材保存及音乐欣赏，CD、DVD以及我们常见的WAV文件中均有应用。因此，PCM约定俗成了无损编码，因为PCM代表了数字音频中最佳的保真水准。 3.音频三元组 音频有三个重要的元素，采样率、采样大小

今天看到一句话触动很大：“如果你点开自选列表，发现自己买的币连20%的涨幅都没有，说明你已经跟不上这次牛市的节奏了”言外之意，你不是被牛甩下车了，而是你压根没上得了车。 正如我之前所说，如今币圈的热点越来越专注于细致赛道，门槛也越来越高。今年DeFi和Uniswap的火热就是很好的佐证。早期的Uniswap对许多用户，尤其是国内用户来说还是有一定门槛的，这也导致很多人错过了Uniswap上IDO（Initial DeFi Offering）的第一波福利。 目前Uniswap的造富效应已经不止于DeFi类项目，去中心化钱包对Uniswap的支持也越来越好，更多的用户涌入Uniswap寻找下一个百倍币。最近在群里交流，遇到最多的问题就是“Uniswap要**吗？怎么用？怎么买卖？怎么看流动池数据？” 事实上，对于各位初入Uniswap的朋友来说， 目前最需要的就是一个详尽的Uniswap使用教程以及一款好用方便、对Uniswap支持较好的去中心化钱包。 就目前主流的去中心化钱包中， TokenPocket对Uniswap的支持最好，体验感也最好。 在最近一次的版本更新中，TP钱包更是针对DeFi行情以及Uniswap添加了很多功能，并进行了很多优化。本期文章将以TokenPocket钱包为例，就Uniswap的使用问题来一个完整教程。如果你还不了解Uniswap这只独角兽

在长达两周的「骂战」之后，图灵奖得主、Facebook 首席 AI 科学家 Yann Lecun 宣布，自己将退出推特。 机器之心报道，作者：泽南、蛋酱。 「 我请求社交网络上的所有人不要再互相攻击了 ，特别是对于 Timnit Gebru 的攻击，以及对于我之前一些言论的攻击。」Yann LeCun 刚刚在推特上发出了这样的呼吁。「 无论是口头还是其他方式的冲突，都只能获得伤害和相反的结果。我反对一切形式的歧视。 这里有一篇关于我核心价值观的文章。」 「这是我在推特上最后一篇有内容的帖子，大家再见。」 看起来 2018 年图灵奖得主、人工智能领军人物 Yann LeCun 已经下定决心想对长达两周的激烈讨论画上句号。而这场闹得沸沸扬扬的骂战，起因正是被指「严重种族歧视」的 PULSE 算法。 这一工作由杜克大学推出，其人工智能算法可以将模糊的照片秒变清晰，效果极佳。这项研究的论文已在 CVPR 2020 上发表（论文《 PULSE：Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models 》）。 PULSE 在 CVPR 大会期间引来了人们的关注，进而引发了 AI 社区的广泛争议。首先，这种方法所产出的图像清晰度更高，细节也更加丰富：PULSE 能够在几秒内将一张 16

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 智慧城市项目正在实现并进入主流意识。以下是有关使智慧城市成功的十个观察。 随着智慧城市走出炒作阶段，开始扩散并向前发展，其数量已达到临界点。 过去几年，全球宣布了数十个智慧城市项目。早期采用者已经在实施他们的智慧城市计划。 在智慧城市项目在全球范围内受到关注并且早期采用者已开始兑现其智慧城市愿景的时候，我们认为现在应该就智慧城市空间的运行状况进行一些高层次的观察。 以下是我们的十大观察结果： 1. 政策制定者对智慧城市计划越来越重视 这听起来似乎很明显，但并非总是如此。决策者现在已经更好地理解了智慧城市项目可以为城市带来的潜在好处，例如增加的经济机会，减少的交通拥堵，更少的污染和更高的宜居性。 尽管智慧城市计划的投资案例仍然具有挑战性，但这种加深的理解意味着决策者对将此类计划出售给居民和其他利益相关者更有信心。 2. 智慧城市投资案例不同 与部署物联网的其他行业相比，智慧城市的公共投资案例要复杂得多。 这源于预算限制公共支出，以及难以就支出优先事项达成政治共识。与智慧城市相关的许多好处也都以外部性的形式出现，因此很难衡量。 结果可能是更加沉默寡言的决策，项目范围界定中的野心更少以及具有讽刺意味的是，如果结果是孤立的，一次性使用的解决方案，则项目失败的风险更大。

进化算法之遗传算法 进化算法Evoluation Algorithms(EAs)有以下三个特征： Population-Based：进化算法的优化过程可以描述为：从当前一些比较差的解集当中生成相对比较好的一点的解集。而当前的解集叫做Population。 Fitness-Oriented: 如果现在已经有了许多解，那该怎么比较两个解的好坏呢？因此就需要一个衡量一个解好坏的标准：适应性函数。适应性函数能对每一个解赋予它们一个对应的适应度。 Variation-Driven：如果在当前的pululation中没有合适的解或者不是最优解，我们就希望做点什么从而得到最优解。因此，这是，每一个解都要经过一些变化，去产生新的解。 下面介绍一个具体的算法：遗传算法 Genetic Algorithm（GA） 遗传算法（Genetic Algorithm， GA） 遗传算法是基于随机的经典进化算法。这里随机的意思是，为了使用遗传算法找到一个解，我们将把一些随机变换应用到当前的解里，从而产生变化，生成新的解。注意：遗传算法（EA）也会被叫做简单遗传算法（Simple Genetic Algorithm，SGA），原因就是它相比于其他遗传算法来说是最简单的。 遗传算法启发与达尔文的进化论。这是一个缓慢渐进的过程，通过做出微小又缓慢的改变发挥作用。因此，遗传算法也是通过对现有解做微小又缓慢的改变

　　机器之心报道 　　 参与：泽南、张倩 　　科技公司 AI Lab 大潮正在褪去？ 　　据多方消息确认，字节跳动副总裁、人工智能实验室主任马维英已宣布即将离职。他将赴清华大学智能产业研究院任职，加入正在筹备该产业院的原百度总裁张亚勤团队。 　　对此，字节跳动方面回复机器之心说：「根据自己的兴趣，马维英选择到清华大学从事人才培养和科研相关工作，他同时还会继续担任字节跳动技术顾问。」 　　 　　马维英曾在世界级会议和学报上发表过数百篇论文，拥有一百多项技术专利，2010 年被评选为 ACM 杰出会员（ACM Distinguished Member），2011 年入选 IEEE Fellow。 　　 　　在 Guide2Research 发布的 2020 全球顶尖计算机科学家排名中，马维英位居中国大陆第二位，仅次于源码资本投资合伙人张宏江。 　　 　　AI 工程化难题是一个讨论已久的问题，包括场景碎片化、应用成本高、稳定性差、可解释性差等。有人认为，这些原因加速了 AI 顶级研究者从业界到学界的回流。 　　 被张一鸣「杀鸡用牛刀」触动，加盟字节跳动 　　马维英 1990 年毕业于台湾国立清华大学电气工程系，1994 年和 1997 年分别获美国加州大学圣芭芭拉分校（UCSB）电气和计算机工程系硕士和博士学位。攻读博士学位期间，马维英负责开发的互联网图像检索系统 Netra

第三次培训 心率传感器和烟雾传感器的学习了解 一.pulsesensor传感器 1.学习了解 Pulse Sensor是一款用来检测心率的传感器，使用方法还是比较方便的，用户只需要用手指按住传感器就可以，传感器的实物图如下： 2.如何使用 PulseSensor 是一款用于脉搏心率测量的光电反射式模拟传感器。将其佩戴于手指、耳垂等处，利用人体组织在血管搏动时造成透光率不同来进行脉搏测量。传感器对光电信号进行滤波、放大，最终输出模拟电压值。单片机通过将采集到的模拟信号值转换为数字信号，再通过简单计算就可以得到心率数值。 3.工作原理 Pulse Sensor检测原理是通过发射光源，然后根据光源返回的效果输出ADC数据。由于手指上布满毛细血管，而毛细血管会随着心率而跳动，这就导致传感器发射和接收光的效果不同，从而达到ADC输出效果不同，比如下图就是ADC的输出图： 因此检测心率的方式很简单：测出两个ADC峰值间的时长，假设这个时长为T，单位是毫秒，那么1分钟的心率假设为S，则： S = 60000/T 次/秒 4.相关程序实例 /********** ADC通道2转换函数 **************/ u16 Get_ADC_1_CH2 ( void ) { u8 i , j ; u16 buff [ 10 ] = { 0 } ; u16 temp ; for ( i = 0 ; i