无线路由!RTS DTIM阈值.Beacon 周期如何设置多少可以加快路由 DTIM阈值是使用无线路由器时无线发送数据包的频率.1间隔最低,255最高[1]  但是想要使连接的设备达到最高运行速度,调节到255最大值是不行的,每种设备对DTIM的要求都不相同,所以需要用测试软件来一一测试您的设备的运行速度,以达到最佳.不太懂这方面的话,最好不要修改,默认即可,对网速影响不大. 来来,给你解释下,网上的一般人看不懂Fragmentation 阈值:也就是数据包分片,就比如 你要拿一箱货物给别人,但

这里对wifi的802.11协议中比较常见的知识做一个基本的总结和整理,便于后续的学习.因为无线网络中涉及术语很多,并且许多协议都是用英文描述,所以有些地方翻译出来会有歧义,这种情况就直接英文来描述了. 主要内容: 一.基本概述 二.实践基础 三.一些原理 四.补充 五.其它 一.基本概述 ============================ 1.有线和无线网络 目前有线网络中最著名的是以太网(Ethenet),但是无线网络WLAN是一个很有前景的发展领域,虽然可能不会完全取代以太网,但是它

转自 :http://blog.chinaunix.net/uid-9525959-id-3326047.html WIFI基本知识整理 这里对wifi的802.11协议中比较常见的知识做一个基本的总结和整理,便于后续的学习.因为无线网络中涉及术语很多,并且许多协议都是用英文描述,所以有些地方翻译出来会有歧义,这种情况就直接英文来描述了. 主要内容: 一.基本概述 二.实践基础 三.一些原理 四.补充 五.其它 一.基本概述 ============================ 1.有线和无

0. 前言 1. MNIST 数据集 2. 二分类器 3. 效果评测 4. 多分类器与误差分析 5. Kaggle 实战 0. 前言 "尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题." 本系列参考书 "Hands-on machine learning with scikit-learn and tensorflow"以及kaggle相关资料 1. MNIST 数据集 MNIST是最常用的用来实验分类模型的数据集,有7w多张手写0

java性能优化权威指南读后笔记 三重境界 1.花似雾中看:对于遇到的额问题还看不清,不知道真真假假,是是非非. 2.悠然见南山:虽然刚开始对这个领域还不清楚,但随着时间推移,你对它有许多自己的见解,但对重要的知识还缺乏理解. 3.一览众山小:你对这个领域已经很熟悉了,能够游刃有余的解决遇到的问题. 三大步骤 1.性能监控 1.JVM性能监控: 1.监控垃圾收集报告(GC日志) 2.监控JIT编译器 3.监控内加载 2.依据: 1.GC日志 2.堆转储快照 3.线程快照 4.异常堆栈 2.性能分

性能调优相关的原理讲解.经验总结: 掌握一整套Spark企业级性能调优解决方案:而不只是简单的一些性能调优技巧. 针对写好的spark作业,实施一整套数据倾斜解决方案:实际经验中积累的数据倾斜现象的表现,以及处理后的效果总结. 调优前首先要对spark的作业流程清楚: Driver到Executor的结构: Master: Driver |-- Worker: Executor |-- job |-- stage |-- Task Task 一个Stage内,最终的RDD有多少个partitio

WIFI基本知识整理 这里对wifi的802.11协议中比较常见的知识做一个基本的总结和整理,便于后续的学习.因为无线网络中涉及术语很多,并且许多协议都是用英文描述,所以有些地方翻译出来会有歧义,这种情况就直接英文来描述了. 主要内容: 一.基本概述 二.实践基础 三.一些原理 四.补充 五.其它 一.基本概述 ============================ 1.有线和无线网络 目前有线网络中最著名的是以太网(Ethenet),但是无线网络WLAN是一个很有前景的发展领域,虽然可能不会

Kaggle实战之二分类问题 0. 前言 1. MNIST 数据集 2. 二分类器 3. 效果评测 4. 多分类器与误差分析 5. Kaggle 实战 0. 前言 “尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题.” 本系列参考书 "Hands-on machine learning with scikit-learn and tensorflow"以及kaggle相关资料 1. MNIST 数据集 MNIST是最常用的用来实验分类模型的数据集,有7w

转自:http://www.cnblogs.com/super-king/p/3296333.html /proc/net/* snmp文件 Ip: ip项 Forwarding        : 是否开启ip_forward,1开启,2关闭 DefaultTTL       : IP默认ttl. InReceives        : IP协议处理的数据包. InHdrErrors       : IP头错误而丢弃的数据包. InAddrErrors      : IP地址没有找到路由而丢弃的

原文链接:Thresholded Smoothed l0 Norm for Accelerated Sparse Recovery http://ieeexplore.ieee.org/document/7069222/ 带阈值的平滑l0范数加速稀疏恢复 Han Wang, Qing Guo, Member, IEEE, Gengxin Zhang, Guangxia Li, and Wei Xiang, Senior Member, IEEE 译者:柳如风   摘要:平滑l0范数(Smooth

/proc/net/* snmp文件 Ip: ip项 Forwarding        : 是否开启ip_forward,1开启,2关闭 DefaultTTL       : IP默认ttl. InReceives        : IP协议处理的数据包. InHdrErrors       : IP头错误而丢弃的数据包. InAddrErrors      : IP地址没有找到路由而丢弃的包. ForwDatagrams   : IP转发的数据包个数 InUnknownProtos : IP

在做串口实验时,一直搞不明白一键下载是怎么回事,于是自己就去捉摸CH340G这块芯片,那么这里我将详细的讲解一下这块芯片怎么与stm32配合使用的. 1.由CH340G芯片资料可以知道这两个引脚的功能都为输出 RTS#:信号输出,初始状态为高电平,表示芯片接收数据已经准备就绪,下载程序时会变成低电平. DTR#:信号输出,初始状态为高电平,下载程序时会变成低电平(但是,是在RTS变为低电平之后才为低). 2.stm32BOOT 根据BOOT参考资料的配置可知 可以先把BOOT1直接接地,单独控制

Surface电池阈值 笔记本电脑一般都会提供一个电池保养的软件,其主要最用是让电池在插电情况下保持在50%-80%之间,以延长电池寿命,减少电池损耗.而微软自家的Surface却一直没有这个设置. 但是如今微软官方终于在Surface新固件的UEFI中提供了选项. 开启步骤如下 在关机状态下,按住音量增加按键,同时按住电源按键,直至进入UEFI设置 选择Boot configuration 右侧找到Enable Battery Limit Mode,选择Enable开启 具体细节 开启电池显示

关于对比度: 调节对比度直观感受是,高对比度的图像明暗关系更明显,色彩更鲜艳:低对比度的图像表面像是蒙上一层灰,色彩不鲜艳. 需求: 制作一个面板,一个滑动条,拖动滑动条可以修改目标图片的对比度. 资料参考: https://softwarebydefault.com/2013/04/20/image-contrast/ 界面滑动条两端的值是-30~30,默认处于中间位置0.已知目标图像的Bitmap数据. 修改Bitmap的对比度. 将修改之后的Bitmap重新赋值给界面Image控件显示.

Halcon中阈值二值化的算子众多,通常用得最多的有threshold.binary_threshold.dyn_threshold等. threshold是最简单的阈值分割算子,理解最为简单:binary_threshold是自动阈值算子,它可以自动选出暗(dark)的区域,或者自动选出亮(light)的区域,理解起来也没有难度. 动态阈值算子dyn_threshold理解起来稍微复杂一点,使用dyn_threshold算子的步骤基本是这样的: ① 将原图进行滤波平滑处理. ② 用原图和平滑后

局部自适应阈值二值化 相对全局阈值二值化,自然就有局部自适应阈值二值化,本文利用Emgu CV实现局部自适应阈值二值化算法,并通过调节block大小,实现图像的边缘检测. 一.理论概述(转载自<OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化>) 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适

局部自适应阈值二值化 相对全局阈值二值化,自然就有局部自适应阈值二值化,本文利用Emgu CV实现局部自适应阈值二值化算法,并通过调节block大小,实现图像的边缘检测. 一.理论概述(转载自<OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化>) 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适

今早收到一条短信,具体报警信息如下: [UMP JVM监控内存报警]应用名:发券worker(jdos_couponwkr);KEY[coupon.send.worker.jvm],主机名:[host-10-183-72-114],实例[11909223645]的堆内存使用率连续3次超过设定阀值[90.0%].报警级别:[Warning],报警时间:[2019-07-17 07:36:12]. 说是有一台机器的堆内存使用超过阈值90%.这条短信虽然言简意赅,但是背后隐藏的技术细节,我这里来陈述一

迭代硬阈值类(IHT)算法总结 斜风细雨作小寒,淡烟疏柳媚晴滩.入淮清洛渐漫漫. 雪沫乳花浮午盏,蓼茸蒿笋试春盘.人间有味是清欢. ---- 苏轼 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" 迭代硬阈值(Iterative Hard Thresholding)算法是求解基于 \({\ell _0}\) 范数非凸优化问题的重要方法之一,在稀疏估计和压缩感知重构等领域应用较多.IHT最初由Blumensath, Thomas等人提出,后来许多学者在IHT算法的基础上不断发展出一些改进算法

cv::threshold(GrayImg, Bw, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//灰度图像二值化 CV_THRESH_OTSU是提取图像最佳阈值算法.该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,就图像的灰度值而言,OTSU给出最好的类间分离的阈值. OpenCV阈值分割的几种方法(types_c.h中的定义): /* Threshold types */ enum { CV_THRESH_BINARY =0, /* value = valu