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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！ Realm的崩溃，猝不及防，不仅仅是Realm，任何数据库导致的奔溃总是个难题，总有那么零星几个让人没有头绪的bug。 本文提供了一个思路来解决Realm数据库崩溃问题 代码部分见重点内容，Java等其他平台也可参考。 谨记以下几点： Realm的数据写入是同步阻塞的，但是读取不会阻塞 Realm托管的对象是不可以跨线程的，即不同线程是不可以修改彼此的对象的 Realm托管的对象的任何修改必须是在realm.write{} 中完成的 Realm 采用了 零拷贝 架构。 尽量少使用写入事件少量事件，可以尝试批量写入更多数据 将写入操作载入到专门的线程中执行。 推迟初始化任何用到 Realm API 属性的类型，直到应用完成 Realm 配置。否则会崩溃。 官方明确的限制： 类名称的长度最大只能存储 57 个 UTF8 字符。 属性名称的长度最大只能支持 63 个 UTF8 字符。 Data 和 String 属性不能保存超过 16 MB 大小的数据 每个单独的 Realm 文件大小无法超过应用在 iOS 系统中所被允许使用的内存量——这个量对于每个设备而言都是不同的，并且还取决于当时内存空间的碎片化情况(关于此问题有一个相关的 Radar：rdar://17119975)

37款传感器和模块的提法，在网络上广泛流传，其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止37种的。鉴于本人手头积累了一些传感器与模块，依照实践（动手试试）出真知的理念，以学习和交流为目的，这里准备逐一做做实验，不管能否成功，都会记录下来---小小的进步或是搞不掂的问题，希望能够抛砖引玉。 【Arduino】108种传感器模块系列实验（资料+代码+图形+仿真） 实验之三：微波雷达感应开关模块 无意中得到一块RCWL-0516微波雷达传感器模块，也称RCWL-0516多普勒运动模块，或叫做人体感应智能探测器。RCWL-0516模块在芯片中集成了低压调节器，所以它很容易使用，也很容易被拼接到一些小项目中去。 RCWL-0516传感器模块是替代常见的PIR运动传感器的极佳选择，RCWL-0516传感器广泛应用于防盗报警器和安全灯。RCWL-0516传感器与PIR传感器一样，只能检测到探测范围内的物体运动，不能探测到移动物体的黑体辐射。RCWL-0516传感器是采用“微波多普勒雷达”技术来探测移动物体，因此它也被称作多普勒传感器，探测距离范围是7米左右。 当被触发时，它的TTL-level （OUT）针将在2s到3s内从低电平（0V）转换到高电平（3.5V），然后返回到IDLE（低）状态. 模块特性： 电压范围：4–28 VDC 工作频率 : 3.2 GHz 发射功率 : 20 mW

vue项目中，使用了echarts的柱状图，折线图，饼图，雷达图等 一、柱状图： <template> <div ref="readerAnalyze" id="reader_analyze_chart"></div> </template> <script> import echarts from 'echarts' import { getaReaderAnalysis } from '@/api/big-screen.js' export default { props: ['refresh'], data() { return { } }, watch: { refresh() { setTimeout(() => { this._getaReaderAnalysis() }, 2000) } }, mounted() { this._getaReaderAnalysis() this.initEchart() }, methods: { initEchart() { //页面有多个echarts表，多个图表自适应 window.addEventListener('resize', () => { this.chart = echarts.init(this.$refs.readerAnalyze); this.chart.resize(); }) }, // 大屏数据

作者：蒋天园 Date：2020-04-18 来源： 3D-VID:基于LiDar Video信息的3D目标检测框架|CVPR2020 Brief paper地址：https://arxiv.org/pdf/2004.01389.pdf code地址：https://github.com/yinjunbo/3DVID 这是一篇来自北理工和百度合作的文章，目前还未开源，只有项目地址，2020年3月份放置在arxiv上，已经被CVPR2020接收；从标题我们猜测该文采用的时空信息将多帧的点云信息融合做3D目标检测，目前的确是没有研究是通过视频流的方式做3D目标检测，不过这也要求数据集是一些连续的帧才能使得这样一个任务的完成，但是KITTI的确是没有满足这样的要求，因此作者在Nuscence上进行的实验。这是一个CVPR19年上的公布的数据集，这里先给出一张目前在公布的nuscence的榜单，如下，这里的榜一的文章目前将SECOND的代码重构，加入了更多SOTA的方法开源了新的3Ddetection base，即Det 3D项目，链接为：https://github.com/poodarchu/Det3D，而MEGV则是采用了多尺度检测的head，规定了不同大小的物体的检测采用不同的head，同时采用了一种数据增广方式缓解了nuscence中的longtail问题 本文主要内容

这是无线通信 发展中的一些精选 事件（摘自《无线历史》，Tapan Sarkar等，Wiley，2006年）。 1807 年–法国数学家让·巴蒂斯特·约瑟夫·傅立叶（JourBaptiste Joseph Fourier）发现了傅立叶定理。 1820 年–丹麦物理学家汉斯·克里斯汀·奥尔斯特（HansChristian Orsted）发现了电流引起的电磁场。法国物理学家多米尼克·弗朗索瓦·让·阿拉格（DominiqueFrancois Jean Arago）指出，当电流流过时，电线变成了磁铁。法国数学家和物理学家安德烈·玛丽·安培（Andre-Marie Ampere）发现了电动力学，并提出了电磁电报。 1831 年–英国科学家迈克尔·法拉第（MichaelFaraday）发现了电磁感应并预测了电磁波的存在。 1834 年-美国发明家塞缪尔·芬利·布雷斯·莫尔斯（Samuel Finley Breese Morse）发明了以他命名的电报代码。 1847 年–德国生理学家和物理学家赫尔曼·路德维希·费迪南德·冯·亥姆霍兹建议进行电振荡。 1853 年–威廉·汤姆森（Lord Kelvin）计算了振荡电路的容量，自感和电阻的周期，阻尼和强度。 1857 年– Feddersen通过实验验证了1847年Helmholtz建议的调谐电路的谐振频率。 1864 年

本文作者：HelloDeveloper 10 月 27 日，82 期百度技术沙龙，邀请了数位百度前端技术部 Web 前端资深研发工程师，从 Web 前端技术出发，通过五个主题，立足现在面向未来，由内到外地分享百度在搜索组件化的探索、搜索体验增强、开放 Web 速度优化及开放 Web 未来发展发面的技术沉淀和积累。 1 搜索组件化探索与实践 首先进行分享的是百度前端技术部资深研发工程师陈骁带来的《搜索组件化的探索与实践》。 为什么搜索要做组件化？ 据陈骁介绍，最开始的百度搜索移动端的前端架构是从 PC 时代迁移过来，服务器端使用 Smarty 来渲染模版，实现前后端分离。前端使用 Zepto 来完成交互逻辑，但是它的扩展性比较有限，难以实现对 HTML、CSS 代码的组件化管理，随着移动端的交互形式越来越复杂，原本的方案出现了局限性。 于是，组件化应运而生。组件化是把一些可复用的单元提取出来，通过对几个组件的管理，实现对整个搜索结果页样式的控制，提高开发的效率和横向团队整体升级的效率。 目前百度已经有了非常多的组件化解决方案，包括 Lavas 和 Reac t。可以具体到组件语法、基础框架以及同构区块。 如下图所示，组件语法包括四部分： Template：组件代理结构 浏览器端：组件前端逻辑 Style：前端样式 Config：同构逻辑 前三部分基本能够覆盖组件的常用语法

本文作者：HelloDeveloper 10 月 27 日，82 期百度技术沙龙，邀请了数位百度前端技术部 Web 前端资深研发工程师，从 Web 前端技术出发，通过五个主题，立足现在面向未来，由内到外地分享百度在搜索组件化的探索、搜索体验增强、开放 Web 速度优化及开放 Web 未来发展发面的技术沉淀和积累。 1 搜索组件化探索与实践 首先进行分享的是百度前端技术部资深研发工程师陈骁带来的《搜索组件化的探索与实践》。 为什么搜索要做组件化？ 据陈骁介绍，最开始的百度搜索移动端的前端架构是从 PC 时代迁移过来，服务器端使用 Smarty 来渲染模版，实现前后端分离。前端使用 Zepto 来完成交互逻辑，但是它的扩展性比较有限，难以实现对 HTML、CSS 代码的组件化管理，随着移动端的交互形式越来越复杂，原本的方案出现了局限性。 于是，组件化应运而生。组件化是把一些可复用的单元提取出来，通过对几个组件的管理，实现对整个搜索结果页样式的控制，提高开发的效率和横向团队整体升级的效率。 目前百度已经有了非常多的组件化解决方案，包括 Lavas 和 Reac t。可以具体到组件语法、基础框架以及同构区块。 如下图所示，组件语法包括四部分： Template：组件代理结构 浏览器端：组件前端逻辑 Style：前端样式 Config：同构逻辑 前三部分基本能够覆盖组件的常用语法

本文作者：Apollo开发者社区 多传感器融合 又称多传感器信息融合（multi-sensor information fusion），有时也称多传感器数据融合（multi-sensor date fusion）。就是利用计算机技术将来自 多传感器 或 多源的信息 和 数据 ，在一定的准则下加以自动分析和综合，以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。 多传感器信息融合技术的基本原理 就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行 多层次 、 多空间 的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分地利用多源数据进行合理支配与使用，而信息融合的最终目标则是 基于各传感器 获得的分离观测信息，通过对信息多级别、多方面组合导出更多有用信息。这不仅是利用了多个传感器相互协同操作的优势，而且也综合处理了其它信息源的数据来提高整个传感器系统的智能化。 虽然自动驾驶在全球范围内已掀起浪潮，但是从技术方面而言依然存在挑战。目前自动驾驶的痛点在于稳定可靠的感知及认知，包括 清晰的视觉 、 优质的算法 、 多传感器融合 以及高效强大的运算能力。据分析，由自动驾驶引发的安全事故原因中，相关传感器的可能误判也成为了主要原因之一。多个传感器信息融合、综合判断无疑成为提升自动驾驶安全性及赋能车辆环境感知的新趋势。 本文由 百度Apollo智能汽车事业部 自动驾驶工程师—

本文作者：Apollo开发者社区 多传感器融合 又称多传感器信息融合（multi-sensor information fusion），有时也称多传感器数据融合（multi-sensor date fusion）。就是利用计算机技术将来自 多传感器 或 多源的信息 和 数据 ，在一定的准则下加以自动分析和综合，以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。 多传感器信息融合技术的基本原理 就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行 多层次 、 多空间 的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分地利用多源数据进行合理支配与使用，而信息融合的最终目标则是 基于各传感器 获得的分离观测信息，通过对信息多级别、多方面组合导出更多有用信息。这不仅是利用了多个传感器相互协同操作的优势，而且也综合处理了其它信息源的数据来提高整个传感器系统的智能化。 虽然自动驾驶在全球范围内已掀起浪潮，但是从技术方面而言依然存在挑战。目前自动驾驶的痛点在于稳定可靠的感知及认知，包括 清晰的视觉 、 优质的算法 、 多传感器融合 以及高效强大的运算能力。据分析，由自动驾驶引发的安全事故原因中，相关传感器的可能误判也成为了主要原因之一。多个传感器信息融合、综合判断无疑成为提升自动驾驶安全性及赋能车辆环境感知的新趋势。 本文由 百度Apollo智能汽车事业部 自动驾驶工程师—

Dukes、APT29、CozyBear PolyglotDuke、RegDuke、FatDuke、MiniDuke、 PinchDuke、OnionDuke、CosmicDuke 在2016年12月美国DHS关于APT28，APT29组织在同年针对 民主党全国委员会 的XX事件以及干扰美国大选活动发布了相关调查报告，并将其恶意gongji活动称为GRIZZLY STEPPE，并直指俄罗斯情报部门。 涉嫌参与2016年美国大选前违反民主党全国委员会（DNC） 活动时间表： https://forum.anomali.com/t/apt29-a-timeline-of-malicious-activity/2480 样本IOC http://contagiodump.blogspot.com/2017/03/part-ii-apt29-russian-apt-including.html https://github.com/eset/malware-ioc/tree/master/dukes https://malpedia.caad.fkie.fraunhofer.de/actor/apt_29 2014年7月3日 Miniduke https://securelist.com/the-miniduke-mystery-pdf-0-day-government-spy