2018-08-22 16:00:35作者:谖瓞稿源:linux站 如果你在Ubuntu 18.04操作系统中有蓝牙鼠标连接失败问题,那就参考下面的解决方法处理. 解决方法 首先在系统终端下输入: bluetoothctl 然后输入: list 看清除 Controller 的 mac 地址,我的是 AC:2B:6E:91:65:4E,在终端输入: select AC:2B:6E:91:65:4E 然后输入: show 此时确保你的鼠标配对已打开,处于可被发现状态,输入: scan on 在输出

以 ble_app_uart为例 工程中创建的nus服务以及其中的两个特性值都是128位的UUID.nordic sdk中使用128位UUID的方式和标准128UUID类似,它是提供一个基准UUID,然后再修改其中的12 13字节如下图所示,向系统注册 自定义的基准UUID后,系类返回type,只是使用UUID时,指定为改type然后uuid还要定义2字节就可以了.协议栈内部会自动将这2字节替换base_uuid中的 12 13字节形成128位uuid 那如何设置为16位UUID呢?  只要将T

文章转载自:http://www.sunyouqun.com/2017/04/page/2/ 属性协议(Attribute Protocol)简称ATT. ATT层定义了属性实体的概念,包括UUID.句柄和属性值等,也规定了属性的读.写.通知等操作方法和细节,这些与属性操作相关的内容称为属性协议.ATT层规定了ATT_MTU值,如果属性值很长,超过了ATT_MTU限制,将使用特殊的读写方法进行操作. 基于ATT层,可以构建出通用属性操作规范. 1. 属性 在蓝牙协议中, 属性是指一个数据实体,它

SDP的全称是Service Discovery Protocol,中文是服务发现协议.SDP(服务发现协议)是蓝牙协议体系中的核心协议,是蓝牙系统重要组成部分,是所有用户模式的基础.在蓝牙系统中．客户只有通过服务发现协议才能获得设备信息.服务信息及服务特征,才能在此基础上建立相互间的连接.通过这个协议,应用程序可以发现哪些服务可用以及服务的特性是什么. SDP服务器-客户端模型: 客户端通过发送SDP请求给服务器查询服务以及服务的属性. SERVICE RECORD包含了SDP Server的

0×00 前言 蓝牙(Bluetooth),一种无线技术标准,用来让固定与移动设备,在短距离间交换数据,以形成个人局域网(PAN).其使用短波特高频(UHF)无线电波,经由2.4至2.485 GHz的ISM频段来进行通信.1994年由电信商爱立信发展出这个技术.它最初的设计,是希望创建一个RS-232数据线的无线通讯替代版本. 蓝牙技术目前由蓝牙技术联盟(SIG)来负责维护其技术标准,这个联盟拥有超过20,000间公司成员,其成员的领域分布在电信.电脑.网络与消费性电子产品上. 蓝牙也是目前数码

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明作者和出处.    作者:强光手电[艾克姆科技-无线事业部] 在使用EN-Dongle捕获和解析广播包之前,我们先了解一下BLE报文的结构,之后,再对捕获的广播包进行分析.在学习BLE的时候,下面两个文档是极其重要的,这是SIG发布的蓝牙的核心协议和核心协议增补. 核心协议Core_v4.2. 核心协议增补CSS v6. 虽然这两个文档是蓝牙技术的根本,但是遗憾的是:通过这两个文档学习蓝牙并不是那么容易的,阅读和理解起来很费力.尤其是初学者在阅读这两个文档

在使用EN-Dongle捕获和解析广播包之前,我们先了解一下BLE报文的结构,之后,再对捕获的广播包进行分析.在学习BLE的时候,下面两个文档是极其重要的,这是SIG发布的蓝牙的核心协议和核心协议增补. 核心协议Core_v4.2. 核心协议增补CSS v6. 虽然这两个文档是蓝牙技术的根本,但是遗憾的是:通过这两个文档学习蓝牙并不是那么容易的,阅读和理解起来很费力.尤其是初学者在阅读这两个文档的时候,感觉无从下口.所以,本文在分析报文的过程中,会明确指出协议文档在什么地方定义了他们,让我们有目

前言 作为智慧城市的重要组成部分,智慧灯杆管理系统采用信息化.数字化手段,把路灯及城市景观照明等各种不同对象的监控和数据采集及处理融于一体, 为城市管理者进行城市管理.进行科学决策提供了强有力的手段. 智慧灯杆管理系统是针对路灯智能管理的综合性系统,可对范围内的所有路灯集中控制.实时数据监测.异常智能分析及故障报警,以防止设备老化及丢失所带来的问题,同时还可以实现路灯管网和其他设施配置信息化管理,以满足后续用户需求的升级.针对此种情况,我们基于 HT for Web 实现了智慧灯杆管理系统,通过

特别说明: 1.  本文只是面对数据库应用开发的程序员,不适合专业DBA,DBA在数据库性能优化方面需要了解更多的知识: 2.  本文许多示例及概念是基于Oracle数据库描述,对于其它关系型数据库也可以参考,但许多观点不适合于KV数据库或内存数据库或者是基于SSD技术的数据库: 3.  本文未深入数据库优化中最核心的执行计划分析技术. 读者对像: 开发人员:如果你是做数据库开发,那本文的内容非常适合,因为本文是从程序员的角度来谈数据库性能优化. 架构师:如果你已经是数据库应用的架构师,那本文的

想做到数据库优化的高手,不是花几周,几个月就能达到的,这并不是因为数据库优化有多高深,而是因为要做好优化一方面需要有非常好的技术功底,对操作系统.存储硬件网络.数据库原理等方面有比较扎实的基础知识,另一方面是需要花大量时间对特定的数据库不断的进行实践测试与总结. 针对数据库的优化,可以已Oracle为基点,从Oracle外部因素和Oracle本身的性能两部分考虑. 一.Oracle的外部因素: Oracle的外部因素包括CUP,cache L1,L2,L3, 内存,网卡,普通硬盘/SSD硬盘. 

生成函数题. 题意:有币值1,2,5的硬币若干,问你最小的不能组成的币值为多少. 解法:写出生成函数: 然后求每项的系数即可. 因为三种硬币最多1000枚,1*1000+2*1000+5*1000=8000,那么多项式乘积的最高次数为8000 用c保存累计相乘各项的系数,tc保存c和当前项相乘的系数 代码: #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> us

#!/bin/bash smail() {mail -s "$1" gjw_apparitor@gmail.com <<EOF$1$2====report time: `date +"%F %T"`current user: `whoami`shell script: `echo $0`====EOF} ssms() {/usr/local/feixin/fetion --mobile=150000000 --pwd=******** --to=1381

样例: 输入:123 16 39 28 49 69 98 96 55 84 43 51 3121000 10002000 10004000 20006000 10008000 30008000 80007000 80005000 40004000 50003000 40003000 50001000 300040 01000000 01000000 10000000 100000040 0100 0100 1000 100 输出: 21 25990001 999998000001 9801 分析

shell脚本监控网站并实现邮件.短信报警shell进程监控脚本(发送邮件报警)Shell脚本监控服务器在线状态和邮件报警的方法 http://www.jbxue.com/jb/shell/ 11. #!/bin/bash a="/tmp/test.log" while [[ -f $a ]]; do sleep 1; size=`ls -lrt $a | cut -d " " -f 5` echo $size if [ $size -ge 1024 ]; then

Oracle 11G 虚拟列 Virtual Column Oracle 11G 在表中引入了虚拟列,虚拟列是一个表达式,在运行时计算,不存储在数据库中,不能更新虚拟列的值. 定义一个虚拟列的语法: column_name [datatype] [GENERATED ALWAYS] AS [expression] [VIRTUAL] 1.虚拟列可以用在select,update,delete语句的where条件中,但是不能用于DML语句 2.可以基于虚拟列来做分区 3. 可以在虚拟列上建索引,o

引言 买房,一直是程序员群体绕不开的一个话题,尤其是到了一定年纪和人生阶段以后,买房这件事会变得越来越迫切. 为什么LZ一上来就说,买房是程序员绕不开的一个话题? 其实原因很简单,由于程序员这个职业的特点,导致大多数程序员都是拼搏在外,那必然就导致程序员这个群体中,除了极少数本地土著以外,大部分都有购房需求,不然就要一直租房,或者放弃当前的工作回老家,因此在生活上,程序员大部分都属于购房者的刚需群体. 但如果仅仅是有这样的刚性需求的话,程序员也不一定会面对买房这个话题,因为如果收入堪忧,根本买不

一.百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库. 备注.描述.评论之类的可以设置为 NULL,其他的,最好不要使用NULL. 不要以为 NULL 不需要空间,

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 一.百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如

https://blog.csdn.net/Kaitiren/article/details/80307828 一.百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库

1.数据库访问优化   要正确的优化SQL,我们需要快速定位能性的瓶颈点,也就是说快速找到我们SQL主要的开销在哪里?而大多数情况性能最慢的设备会是瓶颈点,如下载时网络速度可能会是瓶颈点,本地复制文件时硬盘可能会是瓶颈点,为什么这些一般的工作我们能快速确认瓶颈点呢,因为我们对这些慢速设备的性能数据有一些基本的认识,如网络带宽是2Mbps,硬盘是每分钟7200转等等.因此,为了快速找到SQL的性能瓶颈点,我们也需要了解我们计算机系统的硬件基本性能指标,下图展示的当前主流计算机性能指标数据.   从

场景 如果要设计一套KV存储的系统,用户PUT一个key和value,存储到系统中,并且提供用户根据key来GET对应的value.要求随着用户规模变大,系统是可以水平扩展的,主要要解决以下几个问题. 系统是一个集群,包含很多节点,如何解决用户数据的存储问题?保证用户的数据尽可能平均分散到各个节点上. 如果用户量增长,需要对集群进行扩容,扩容完成后如何解决数据重新分布?保证不会出现热点数据节点. 方案一:取模hash 要设计上面的系统,最简单的方案就是取模hash.基本的原理就是:假设集群一共有