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9.5 清单已经出了一段时间了。买的少部分元器件也到了，今天重新分析一遍清单，找找相关资料。 清单： 二维云台和摄像头很熟悉了，做控制题必选，鉴于TI杯2018年省赛和2019年国赛都出过无线充电小车，两年的赛题出现重叠，因此可以猜一下2020年会不会出现电磁炮类似的题（纯属个人猜测），不过提前把云台和摄像头调好还是有必要的。 关于电磁炮前期的备赛情况，可以参考博主2019年的参赛笔记： https://blog.csdn.net/weixin_44578655/article/details/99649173 控制题的备赛规划： 使用stm32和MSP430分别实现二维云台控制和openmv通讯、4轮小车控制。 MSP430最好前期准备一下，以防TI限定单片机。 除了控制题，清单中还有一个亮眼的地方，有两个器件给出了具体型号和购买链接： 温度传感器LMT70 模拟前端芯片ADS1292 另外推荐的测试仪器中也有一个显眼的存在： 心电信号模拟器 这已经暗示的很明显了，去TI官网搜了一下，ADS1292是TI的一款心电检测专用芯片，特点是小型、便携；LMT70是接触式温度传感器 ADS1292手册截图： ADS1292可以测量心电信号、呼吸波，LMT70测体温，二者共性：低功耗。 在eeworld搜索关键词ADS1292： 这里有一篇2020年1月发表的、由TI 专家委员会成员

云享主机挂载硬盘 https://help.aliyun.com/knowledge_detail/36131.html 重新初始化系统盘， 请您参考https://help.aliyun.com/document_detail/25449.html?spm=a2c4g.11174283.6.822.7f4052fe4tEXQb 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/garlicts/blog/4299823

kubeadm安装k8s集群 kubeadm的实现设计请参考： https://github.com/kubernetes/kubeadm/blob/master/docs/design/design_v1.10.md 网络规划 节点网络 Pod网络 service网络 192.168.101.0/24 10.244.0.0/16(flannel网络默认) 10.96.0.0/12 部署流程 各个master和nodes节点先手动安装好kubelet、kubadm和docker，kubelet是负责能运行Pod化的核心组件，docker是容器化的引擎； 在master节点上运行 kubeadm init 命令初始化，完成主节点的初化。在master节点上把 API Server 、 controller-manager 、 scheduler 和 etcd 运行成Pod，在各node节点上把 kube-proxy 也运行成Pod，这些Pod是静态化Pod； nodes节点上使用 kubeadm join 把节点加入到集群 把 flannel 附件也运行成在各master和nodes节点上，也运行成Pod 集群安装 系统环境准备 节点角色 IP地址 master主节点 192.168.101.40 node1工作节点 192.168.101.41 node2工作节点 192.168

欢迎各路大佬对小生的算法进行批判！ 个人所学（持续进展中） 学习了图的BFS算法，教学为python，自己使用C++改写。 新的改变 2020.7.27 新增了python、C++的BFS代码； 未完待续…… 程序简介 功能：通过以下代码，选取一个图、起始点，从起始点开始使用广度优先算法（BFS）遍历整个图，最后输出遍历过程。 图 python代码及运行结果截图 #代码来源请详见文章末尾的“学习资源” graph = { 'a' : [ 'b' , 'c' ] , 'b' : [ 'a' , 'c' , 'd' ] , 'c' : [ 'a' , 'b' , 'd' , 'e' ] , 'd' : [ 'b' , 'c' , 'e' , 'f' ] , 'e' : [ 'c' , 'd' ] , 'f' : [ 'd' ] } def BFS ( graph , s ) : queue = [ ] queue . append ( s ) seen = set ( ) seen . add ( s ) while ( len ( queue ) > 0 ) : v = queue . pop ( 0 ) nodes = graph [ v ] for w in nodes : if w not in seen : queue . append ( w ) seen . add (

原文： https://blog.csdn.net/iamgold9/article/details/95761218?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-title-3&spm=1001.2101.3001.4242 1 JESD Core的时钟列举 JESD TX (RX) Core的配置选择为Include Shared Logic in example design时，其时钟如下图所示： JESD TX (RX) Core的配置选择为Include Shared Logic in core时，其时钟如下图所示： Include Shared Logic in core将JESD204 PHY、teansceiver differential refclk buffer和global clock buffers包括在JESD Core这个Core内部，而Include Shared Logic in example design是将上述三者包括在例程种。 JESD PHY Core的时钟如下图所示： 2 JESD Core的时钟框图 JESD TX(RX) Core时钟框图如下： JESD PHY Core时钟框图如下： 3 JESD Core的时钟概述 来源： oschina 链接： https://my

1.opencv读的话，读取方式 unchanged,值为-1， img=(img/4).astype(np.uint8) 2.换用np.fromfile接口，有时读的图不对，还没找到原因 def bin2numpy_ex(file_path, shape): rawImg = np.fromfile(file_path, dtype=np.uint16) rawImg = rawImg[: shape[0]*shape[1]] pic_gray = rawImg.reshape(shape) return pic_gray KinectV2+opencv获取红外图 https://download.csdn.net/download/cs2539263027/9882136?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-download-2~download~first_rank_v2~rank_v25-1-9882136.nonecase&utm_term=opencv%E6%98%BE%E7%A4%BA%E7%BA%A2%E5%A4%96%E5%9B%BE&spm=1000.2123.3001.4430 https://blog.csdn.net/pancast/article/details

简介： MaxCompute完整地记录用户的各项操作行为，会自动将操作日志实时投递到ActionTrail中，ActionTrail针对作业（Instance）、表（Table）、函数（Function）、资源（Resource）、用户（User）、角色（Role）和授权（Privilege）等事件的多种操作行为进行记录。 背景 在很多的数据开发场景下，我们需要记录每个子账户都做了什么，在哪个项目执行了具体的操作，出问题了需要审计是谁干的，什么时间，怎么操作的。例如，有人恶意删除数据、有人将数据下载下来、谁上传的资源、有人给没有权限的人添加了权限、 等等。这些动作需要管理、跟踪。本文通过如何在ActionTrail控制台进行搜索来跟踪我们在MaxCompute中执行的动作。 日志审计和Informattion_Schema（元数据）对比 1.日志审计记录的是用户的各项操作行为 2.日志审计记录的是当前账号下的所有项目，Informattion_Schema记录的是当前project 3.如果我们要查看用户的行为信息可以去日志审计查看，如果查询一些静态信息可以去元数据查看比如：表的拥有者，资源的拥有者 4.Informattion_Schema中的TASKS_HISTORY表可以记录已完成的作业历史，但是没有对应的事件名称不方便查找。比如查找删除表

这篇故事围绕着一款 App 基于 mPaaS 小程序进行改造娓娓展开。 作为国内校园服务场景最丰富的平台，笑联 App 已覆盖国内 130 所高校，服务近百万高校学生。 截止目前，笑联 App 内的 12 个业务模块目前已顺利实现小程序化。不仅获得媲美原生应用的用户体验，同时有效规避“发版周期长”、“无法快速在线修复 Bug”等弊端，实现真正的动态发布与更新能力。 点击观看mPaaS 小程序新品发布会 > > 项目背景 开篇先做个自我介绍，笑联 App 目前已是国内提供校园服务场景最丰富的平台，目前已覆盖 130 所高校，服务近百万高校学生。 因我们提供的服务类型囊括洗衣机、热水器、淋浴等多项功能，业务模块多元化，并且需满足每所学校在服务类型、标准方面的个性化设计，笑联 App 长期堆叠业务模块，缺乏规范的模块化设计，导致代码愈发臃肿，开发效率低下。 与此同时，随着业务的持续扩张，任一需求的迭代均需要重新发版审核，很显然如此繁琐的发版工期已无法满足高频更新的业务需要。 我们急需在技术侧找到对应的解决思路，一方面简化业务模块之间的耦合，加速日常的开发速度；另一方面架构上需实现模块化，找到动态发布与更新的解决方式。 我们针对市面上已开放的技术选型做了调研，Flutter 和 mPaaS 理论上都可以满足我们当时的选型要求，但 mPaaS 小程序动态更新的能力跟我们业务需求相吻合

1.中国计算机学会推荐国际【 学术期刊 】 计算机图形学与多媒体 （1）A类 序号 刊物简称 刊物全称 出版社 网址 1 TOG ACM Transactions on Graphics ACM http://dblp.uni-trier.de/db/journals/tog/ 2 TIP IEEE Transactions on Image Processing IEEE http://dblp.uni-trier.de/db/journals/tip/ 3 TVCG IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics IEEE http://dblp.uni-trier.de/db/journals/tvcg/ （2）B类 序号 刊物简称 刊物全称 出版社 网址 1 TOMCCAP ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Application ACM http://dblp.uni-trier.de/db/journals/tomccap/ 2 CAGD Computer Aided Geometric Design Elsevier http://dblp.uni-trier.de/db/journals/cagd/ 3 CGF

对数据进行标准化处理，本来是一个常用的操作，可惜SPSS并没有给内置一个专用的菜单，大家都是通过【描述统计】菜单下勾选【将标准化值另存为变量】选项来完成这一步的。 而R语言就很实在了，用一枚简单的函数就可以轻松搞定。 scale(data,center=T,scale=T) 或默认参数scale(data) 两个参数center和scale的解释： 1.center和scale默认为真,即T或者TRUE 2.center为真表示数据中心化 3.scale为真表示数据标准化 我们用R自带的USJudgeRatings数据集演示一下。 head(scale(USJudgeRatings)) （展示部分结果）和SPSS的结果对比一下，完全一致。 本文完 文/图=数据小兵 更多R统计文章 R语言单一样本t检验案例实现 20个R语言小课堂视频教程送给你 R语言的正态密度曲线很美 R自带pairs函数矩阵散点图 car包spm函数矩阵散点图 用R语言pie函数做饼图 ggplot2统计图形：常见的4种箱线图 ggplot2统计图形：常见的4种直方图 按列索引按列名称删除指定的列数据 R语言Levene方差齐次检验 谁说菜鸟不会数据分析（R语言篇） table函数：分类数据的频数与频率统计 jiebaR包中文分词及词云制作 R语言带文字标签的散点图 如何获取R自带数据集与R包数据集说明文档？