RADAR毫米波雷达传感器 TI 利用先进的集成式射频 CMOS 雷达技术提供品类齐全的 60GHz 和 77GHz 传感器产品系列 通过高性能集成射频互补金属氧化物半导体 (CMOS) 雷达技术,可帮助解决全球汽车和工业应用中的视觉感应挑战.通过品类丰富的 60GHz 和 77GHz 传感器产品系列可简化雷达设计,从而实现具有远距离.高分辨率和边缘智能功能的感应应用. 性能创新 高分辨率雷达技术可实现具有边缘智能和不受环境条件影响的感应应用. 适用于所有应用的雷达 品类丰富的 60GHz 和…

https://www.bilibili.com/read/cv830627     到底什么是人工智能?人工智能能做什么?这是大家最关心的问题,但说到真正能够理解的话,还是只小部分专业人士.这篇文章通过介绍AI应用案例,目标是让更广大的受众能理解这一重要的技术.我们已经处在数字化的世界了,未来的价值创造的方式将会是高效的信息处理.而人工智能将会是促进技术发展的强大动力,推动社会的高速发展,其历史意义不亚于工业革命. 这几年机器学习等算法的发展,解决了工智能应用的关键问题,就是让机器可以获得“知…

ZZNUOJ-2157: 水滴来袭 那是一个冷雨霏霏的秋天的下午,当罗辑拿着枪威胁三体文明的时候,如果过了三十秒三体人还没有同他展开谈判,罗辑就会扣动扳机即刻结束自己的生命,随后他身上的核弹控制器就会检测不到他的生命体征进而按照设定引爆数千万枚核弹,这些排列有序的核弹会以某种原理(具体见原著)向银河系范围公布三体世界的坐标,来自黑暗森林法则的力量就会摧毁掉整个三体星系和太阳系(在太阳系的三体舰队也无法存活). 在通过量子通讯实时得到了这则消息后,作为三体第一舰队的指挥官慌得一批,精通逻辑分析能力…

概述 描述 定义对象间的一种一对多依赖关系,使得每当一个对象状态发生改变时,其相关依赖对象皆得到通知并被自动更新.观察者模式又叫做 发布-订阅(Publish/Subscribe)模式 模型-视图(Model/View)模式 源-监听器(Source/Listener)模式 从属者(Dependents)模式. 套路 抽象目标(Subject) 被观察的目标,每个目标都可以有任何数量的观察者.抽象目标提供一个接口,可以增加和删除观察者对象. 具体目标(ConcreteSubject) 具体目标持…

ROC曲线基本知识: 判断分类器的工作效率需要使用召回率和准确率两个变量. 召回率:Recall,又称"查全率", 准确率:Precision,又称"精度"."正确率". 以判断病人是否死亡的分类器为例,可以把分类情况用下表表示:   实际死亡 实际未死亡 分类为死亡 A B 分类为未死亡 C D 表5-2 A:正确分类,命中死亡 B:错误分类,判断为死亡实际未死亡 C:错误分类,判断为未亡实际死亡 D:正确分类,判断未死亡,实际也未死亡 如果我…

转载:http://tieba.baidu.com/p/1273477757 0 neta 有的时候我们在读书或者看文档.——啊,原来这东西的框架就是这样而已,很直白么.有的时候我们在读代码.——于是也不免有一点抱怨:作者多写一点注释又不会累死.(尤其是在作者花了相当篇幅威胁某个禁止他测试DDoS attacker的管理员但懒得多写点解释的情况下.)不过读完了代码稍微回顾一下的话,又会发现[其实这里那里的根本就不需要注释].如果只求行尸走肉般的实现,OS也是这么一种东西. 有的时候我会想起以前从…

Web前端性能优化WPO,相信大多数前端同学都不会陌生,在各自所负责的站点页面中,也都会或多或少的有过一定的技术实践.可以说,这个领域并不缺乏成熟技术理论和技术牛人:例如Yahoo的web站点性能优化黄金法则,以及大名鼎鼎的优化大师Steve Souders.本文并非一篇讨论性能优化技术方法的文章,而更多的是对中文站搜索List页面持续两年多的前端性能优化实践的思路总结.希望对正在从事这个领域研究的前端同学能有所帮助. 简单的说,我们的性能优化实践分为三个阶段:初探期.立规期.创新期, 每个阶段…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/cnwutianhao/p/6690152.html 网上运行时权限的例子.Demo无计其数,但是和Google官方出品的比起来,都显得很啰嗦.作为Android开发人员应该以Google的实例为样本.官方出品,必属精品!!! Google官方Runtime Permissions Demo地址:https://github.com/googlesamples/android-RuntimePermissions Demo如下(这里强…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 让我们来看一下机器学习是如何应用于医护行业以及如何借助Apache Spark对患者的监控数据进行处理 现如今,IoT数据,实时流式数据分析(streaming analytics),机器学习以及分布式计算的组合相比之前有了长足的进步,同时成本也比以前要低,这使得我们可以更快地完成更多数据的存储及分析. 这里列举一些IoT,大数据以及机器学习协同完成任务的例子: 医疗保健:对慢性疾病的持续监控 智慧城市:交通流量和拥堵的管理疏导 制造业…

如果要在不同的数据库之间,要把数据整合到一起,或者对数据进行统计分析的话,实现起来比较麻烦. 一般情况下我们第一时间想到的方法是通过前置机实现,在前置机上安装一个数据库和同步数据程序,定时的把数据同步到数据库中,这样的实现方法虽然是可行的,但是成本增加了,而且数据不实时. 查询表达式LINQ简介:     https://kb.cnblogs.com/page/42597/1/ 利用LINQ获取不同数据库例子如下: // 获取病历时间轴数据集 public DataTable GetEmrTim…