如何优雅的利用C#做协议解析

最近喜欢上了做协议解析,最近使用Java与.NET做了很多的厂家的产品的协议网关。从部标系列到第三方私有协议,通过协议解析过程中了解每款产品的特色与将来可能的应用场景。下面我以一款第三方私有协议为例,利用C#语言进行优雅的做协议解析。原始数据:2475201509260111002313101503464722331560113555309F00000000002D0500CB206800F064109326381A03 序号 名称 值(HEX)
分类: 物联网 发布时间: 07-23 10:40 阅读次数: 0

网友问答 | 关于I2C电平转换电路

我有一份解答在等你。
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基于STM32的蓝牙小车(来自LLC团队)

基于STM32的蓝牙小车(来自LLC团队)文章目录基于STM32的蓝牙小车(来自LLC团队)引言1、系统概述1.1、设计任务2 、方案设计与论证2.1、芯片选择方案2.2、系统概述:2.3设计要求:2.4系统总体设计思路2.5、各功能模块程序实现原理分析2.5.1、主控板2.5.2 、蓝牙模块2.5.3、电机驱动模块2.5.4 、电源模块3、STM32性能介绍及硬件设计3.1 STM32单片机性能介绍3.2蓝牙小车系统硬件设计4、系统程序4.1、主程序设计如下4.2、主程序内容4.2.1、Main函数4.
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蓝牙的基本概念以及发展轨迹 - 蓝牙的前生后世

一. 声明本专栏文章我们会以连载的方式持续更新,本专栏计划更新内容如下:第一篇:蓝牙综合介绍 ,主要介绍蓝牙的一些概念,产生背景,发展轨迹,市面蓝牙介绍,以及蓝牙开发板介绍。第二篇:Transport层介绍,主要介绍蓝牙协议栈跟蓝牙芯片之前的硬件传输协议,比如基于UART的H4,H5,BCSP,基于USB的H2等第三篇:传统蓝牙controller介绍,主要介绍传统蓝牙芯片的介绍,包括射频层(RF),基带层(baseband),链路管理层(LMP)等第四篇:传统蓝牙host介绍,主要_https://blog.csdn.net/xiaoxiaopengbo/article/details/107462426
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从1到无穷大研究大数据(part1)--学习规划

学习笔记,仅供参考,有错必纠更新频率:每周至少3更该系列博文命名规范:从1到无穷大研究大数据(part#)--[学习模块]之[博客主题]若无学习模块分类,则命名规范为:从1到无穷大研究大数据(part#)--[博客主题]文章目录标题解释短期学习任务2020年7月-2021年3月(入门)2021年5月及以后(进阶)关于机器学习标题解释为啥是从1开始呢?原本想把这个系列起名为从0开始,但是我发现,自己不是完全的小白,学过一些JAVA、Linux和Hadoop,搭建过大数据平台,参加过大
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Python快速构建中文问答机器人——检索式机器人

基于百度中文问答数据集WebQA构建问答机器人,共45247条数据。属于检索式问答系统,采用倒排索引+TFIDF+余弦相似度。速度极快。_python构建问答对
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IMU惯性测量单元学习与初始对准理论知识学习

IMU惯性测量单元学习与初始对准理论知识学习第一节1、什么是IMU?来自百度百科。惯性测量单元(英文:Inertial measurement unit,简称IMU)是测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置。2、IMU由什么组成?一般情况下,IMU为六轴,比如学习开发板上的MPU6050最为常见,三轴陀螺仪和三轴加速度计。陀螺仪利用转子测量转速,根据采样时间来输出角速度w。而加速度计与其说是测量加速度值,不如说是通过压力、或电压、或电阻来间接表示加速度a。现在越来越多的IMU开始携带有
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疫情下,我是如何通过大数据工具做到营销增长80%的?

Dataphin如何帮助企业构建数据中台阿里巴巴数据中台团队,致力于输出阿里云数据智能的最佳实践,助力每个企业建设自己的数据中台,进而共同实现新时代下的智能商业! Dataphin作为阿里巴巴数据中台的最佳实践之一,凭借“全域数据可引入”、“百分之百消除数据二义性”、“分钟级自动化代码生成”、“360度全链路数据洞察”和“极简式查询与分析”的五大数据建设核心能力,帮助企业能够轻松搭建专属自己的统一数据基础层,统一数据中间层和百花齐放的数据应用层,实现数据标准化、建设自动化、管理资产化和商业智能化。Dat
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自动驾驶系统进阶与项目实战(七)基于PolarNet的点云端到端语义分割和项目实战

自动驾驶系统进阶与项目实战(七)基于PolarNet的点云端到端语义分割和项目实战基于深度学习的激光雷达点云语义分割是目前自动驾驶领域的热门研究方向,前面的文章中我们介绍过了SqueezeSeg和百度cnn seg点云语义分割方法,其中cnn seg被应用于百度Apollo以及Autoware两个开源的自动驾驶系统,在Apollo和Autoware中,点云语义分割模块都占据了障碍物感知比较大的权重。本文我将详细解读点云语义分割领域最新方法——PolarNet,该方法发表于CVPR2020,是目前该领域最
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记一次失败的云函数的实践

虽然这是一次失败的技术实践,但在主观上是一次独立解决问题、走自主道路的伟大尝试,具有重要意义;同时在客观上,为以后的云应用使用积累了宝贵经验。
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【LeeCode 中等 字符串】5 最长回文子串

想要看更加舒服的排版、更加准时的推送关注公众号“不太灵光的程序员”每日八点有干货推送,微信随时解答你的疑问5 最长回文子串 python3中等 字符串给定一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串。你可以假设 s 的最大长度为 1000。示例 1:输入: “babad”输出: “bab”注意: “aba” 也是一个有效答案。示例 2:输入: “cbbd”输出: “bb”分析过程回文串 就是 正序和逆序是一个结果的字符串叫回文串最长回文子串 是找出 在字符串中 正序和逆序是一.
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Catorgrapher源码阅读01-global_trajectory_bulider.cc

代码从数据(传感器)的输入开始阅读,直到结果的输出,因此本系列从global_trajectory_builder,cc开始阅读,包括激光数据,IMU、里程计数据的输入。
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认知智能,AI的下一个十年 | AI Procon 2020

整理 | 屠敏出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)60 年间的「三起两落」 ,人工智能的沉浮变迁。在 1956 年的夏天,人工智能在美国达特茅斯大学召开的学术会议之上蹒..._认知智能,ai的下一个十年
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[Hands On ML] 7. 集成学习和随机森林

文章目录1. 投票分类2. Bagging、Pasting3. Out of Bag 评价4. 随机贴片与随机子空间5. 随机森林6. 极端随机树 Extra-Trees7. 特征重要程度8. 提升方法8.1 AdaBoost8.2 梯度提升本文为《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》的读书笔记。中文翻译参考《统计学习方法》提升方法(Boosting)笔记集成学习:集体的智慧大于个人1. 投票分类使用不同的算法得到不同的分类器from sklearn.datas
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程序员饭碗不保了?GPT-3 最强应用发布,动动手指就自动写代码的神器来了!...

作者 |马超责编 | 伍杏玲出品 | CSDN(ID:CSDNnews)前不久OpenAI发布最新的NLP模型GPT-3,这两天霸榜GitHub趋势榜:这个模型的出现证明在AI领域的..._gpt3 使用
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ML之sklearn:sklearn.linear_mode中的LogisticRegression函数的简介、使用方法之详细攻略

ML之sklearn:sklearn.linear_mode中的LogisticRegression函数的简介、使用方法之详细攻略目录sklearn.linear_mode中的LogisticRegression函数的简介、使用方法sklearn.linear_mode中的LogisticRegression函数的简介、使用方法 class LogisticRegression Found at: sklearn.linear_mo...
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用python画一个小房子

如何用python画一个小房子?效果图如下:代码如下:import turtle# 前置p = turtle.Pen()# 作者要说的话for i in range(6): print(请把画板最大化,否则会影响画面效果!)# 设置笔的速度p.speed(10)# 开始画画p.pencolor(#F4A460)p.penup()p.goto((-240), (-200))p.pendown()p.begin_fill()p.fillcolor(#F4A46
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啥是对象的浅度克隆和深度克隆?

在日常的开发中,我们经常会遇到需要克隆一个对象,对克隆的对象操作之后不影响原有对象以及与之关联的对象Java的Object类提供了clone方法,用来进行克隆对象,不过JDK提供的clone()方法只是浅度克隆,要想深度克隆需要自己来实现,那么什么是浅度克隆和深度克隆呢?浅度克隆JDK提供的克隆是浅度克隆,它只将对象中的基础数据类型的成员变量克隆到新对象中,对象中的引用类型只是克隆了一个引用,克隆后的引用类型还是指向原对象,如下图所示代码如下:public class Teacher {
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[网络安全自学篇] 八十八.基于机器学习的恶意代码检测技术详解

这是作者网络安全自学教程系列,主要是关于安全工具和实践操作的在线笔记,特分享出来与博友们学习,希望您喜欢,一起进步。前文分享了传统的恶意代码检测技术,包括恶意代码检测的对象和策略、特征值检测技术、校验和检测技术、启发式扫描技术、虚拟机检测技术和主动防御技术。这篇文章将介绍基于机器学习的恶意代码检测技术,主要参考郑师兄的视频总结,包括机器学习概述与算法举例、基于机器学习方法的恶意代码检测、机器学习算法在工业界的应用。同时,我再结合自己的经验进行扩充,详细分享了基于机器学习的恶意代码检测技术,基础性文章,希望对_恶意apk常用的反汇编指令
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