实验九 ZStack 广播通信实验[实验目的]1. 了解 ZigBee 广播通信的原理2. 掌握在 ZigBee 网络中进行广播通信的方法[实验设备]1. 装有 IAR 开发工具的 PC 机一台2. 实验箱一台3. CCDebugger(以及 USB A-B 延长线)一个4. USB Mini 延长线一根[实验要求]1. 编程要求:使用协议栈提供的 API 函数编写应用程序.2. 实现功能:送节点向加入到同一 PANID 的 ZigBee 网络的所有节点以广播形式发送消息.3. 实验现象:带有广

reference:https://blog.csdn.net/qq_40261818/article/details/83039829 PG046-Aurora 8B/10B  Logicore IP Product Guide.pdf GTP(吉比特收发器)简称Gigabit Transceiver with Low Power,经常应用于板级通信,板与板,应用在高速串行接口的数据收发.在A7系列芯片中我们叫GTP.在K7系列我们叫GTX.V系列叫GTH.对于不同速度等级的高速通信的物理接口

前言 直接储存器访问(Direct Memory Access,DMA),允许一些设备独立地访问数据,而不需要经过 CPU 介入处理.因此在访问大量数据时,使用 DMA 可以节约可观的 CPU 处理时间.在 STM32 中一般的 DMA 传输方向:内存->内存.外设->内存.内存->外设.这里的外设可以是 UART.SPI 等数据收发设备. 通用异步收发传输器(Universal Asynchronous Receiver/Transmitter,UART),在嵌入式开发中一般称为串口,

本文将阐述 Ceilometer 中的数据收集机制.Ceilometer 使用三种机制来收集数据: Notifications:Ceilometer 接收 OpenStack 其它服务发出的 notification message Polling:直接从 Hypervisor 或者 使用 SNMP 从host machine,或者使用 OpenStack 其它服务的 API 来获取数据. RESTful API:别的 application 使用 Ceilometer 的 REST API 创

Spark Streaming揭秘 Day16 数据清理机制 今天主要来讲下Spark的数据清理机制,我们都知道,Spark是运行在jvm上的,虽然jvm本身就有对象的自动回收工作,但是,如果自己不进行管理的,由于运行过程中大量产生对象,内存很快就会耗尽.我们可以认为数据清理就是SparkStreaming自己的"GC". 从DStream开始 RDD是在DStream中产生的,RDD的操作也是在DStream中进行的,所以DStream会负责RDD数据的生命周期. 在DStream中

原文网址:http://www.deyisupport.com/question_answer/wireless_connectivity/bluetooth/f/103/t/73443.aspx NSArray *keys = [advertisementData allKeys];    NSData *dataAmb, *dataObj;    for (int i = 0; i < [keys count]; ++i) {        id key = [keys objectAtIn

从上一篇GATT Profile 简介中提到过,BLE 设备工作的第一步就是向外广播数据.广播数据中带有设备相关的信息.本文主要说一下 BLE 的广播中的数据的规范以及广播包的解析. 广播模式 BLE 中有两种角色 Central 和 Peripheral ,也就是中心设备和外围设备.中心设备可以主动连接外围设备,外围设备发送广播或者被中心设备连接.外围通过广播被中心设备发现,广播中带有外围设备自身的相关信息. 广播包有两种: 广播包 (Advertising Data)和 响应包 (Scan

当需要异步发送和接收大量消息时,需要在Crystal项目中引入MetaQ消息收发机制. 关于MetaQ使用的官方例子可参考:https://github.com/killme2008/Metamorphosis/wiki/%E7%AE%80%E5%8D%95%E4%BE%8B%E5%AD%90 Crystal框架将MetaQ进行封装,简化MetaQ的使用,具体如下: 消息生产端 引入crystal-metaq-producer项目最为依赖: <dependency> <groupId&g

本文主要介绍了 Salesforce 对于系统中数据的访问控制是如何设计的,然后也了解了下 Alfresco 和 Oracle VPD 的数据权限机制.希望对一些业务系统的数据权限的访问控制设计能有所参考和启发. Salesforce 1. 产品功能 salesforce是基于 SaaS 的客户关系管理系统(CRM),该系统提供的功能覆盖了众多不同的业务领域,例如:客户资料存储,销售业务管理,协同办公等.在此基础上,Salesforce又提供了一个开发平台以帮助其客户根据自身的需求对核心系统进行

本文转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630 在学习tensorflow的过程中,有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解.确实这一块官方的教程比较简略,网上也找不到什么合适的学习材料.今天这篇文章就以图片的形式,用最简单的语言,为大家详细解释一下tensorflow的数据读取机制,文章的最后还会给出实战代码以供参考. 一.tensorflow读取机制图解 首先需要思考的一个问题是,什么是数据读取?以图像数据为例,读取数据的过程可以用下图来表示: 假设我们的

1. 前言 在linux平台下,bluez是一个很不错的软件,提供了很多基于命令行的测试工具,如hciconfig.hcitool.hcidump.bluetoothctl等.利用这些工具,我们可以方便的测试.demo各种蓝牙功能.例如,在“玩转BLE(1)_Eddystone beacon”中,我们利用hcitool命令,演示了将手机变成一个Beacon设备的神奇效果. Beacon的演示,从本质上看,是BLE Advertising(广播)功能的测试和验证.自然而然的,我们会好奇:怎么接收这

十图详解tensorflow数据读取机制(附代码) - 何之源的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630

Android Wear 数据同步机制总结 当手机与手表建立蓝牙连接之后.数据就能够通过Google Play Service进行传输. 同步数据对象Data Item DataItem提供手机与手表数据存储的自己主动同步,一个DataItem对象由其创建者与路径组成的URI所确定.一个DataItem对象为手机和手表提供了一个数据通路,开发人员通过改变指定的DataItem实现手机和手表的数据自己主动同步. 訪问数据层API DataItem能够提供手机和手表数据的保存,改变该对象的操作则依赖

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原创文章,转载请注明:转载自 听风居士博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/) 本期内容: 一.Spark Streaming 数据清理总览 二.Spark Streaming 数据清理过程详解 三.Spark Streaming 数据清理的触发机制 Spark Streaming不像普通Spark 的应用程序,普通Spark程序运行完成后,中间数据会随着SparkContext的关闭而被销毁,而Spark Streaming一直在运行,不断计算,每一秒中在不断运行都

在学习TensorFlow的过程中,有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解.确实这一块官方的教程比较简略,网上也找不到什么合适的学习材料.今天这篇文章就以图片的形式,用最简单的语言,为大家详细解释一下TensorFlow的数据读取机制,文章的最后还会给出实战代码以供参考. TensorFlow读取机制图解 首先需要思考的一个问题是,什么是数据读取?以图像数据为例,读取数据的过程可以用下图来表示: 假设我们的硬盘中有一个图片数据集0001.jpg,0002.jpg,0003.jpg--我们只需要把

http://blog.csdn.net/acceptedxukai/article/details/18136903 http://blog.csdn.net/acceptedxukai/article/details/18181563 本文所引用的源码全部来自Redis2.8.2版本. Redis AOF数据持久化机制的实现相关代码是redis.c, redis.h, aof.c, bio.c, rio.c, config.c 在阅读本文之前请先阅读Redis数据持久化机制AOF原理分析之配

之前在学习js的结合性的时候,我有点不太明白,在网上找到一个比较经典的C语言优先级结合性的案例,就是下边这一个.本想在js之中测试一番,结果竟然发现得出的结果和网上的不一样,这令我百思不得其解,后经高人指点,我知道了这是因为js和C语言的存储方式不同,所以我就查了一点资料,了解了一下js的数据存储机制.下面我们就先来看一下这道题目吧 这里是在C语言中的推导步骤 推导步骤:表达式:a += a -= a*a 第一步:a += a -= (a*a)解释:表达式有三个运算符,+= ,-= , * .会

原文地址:http://www.jianshu.com/p/2f14bc570563?from=jiantop.com 最大内存设置 默认情况下,在32位OS中,Redis最大使用3GB的内存,在64位OS中则没有限制. 在使用Redis时,应该对数据占用的最大空间有一个基本准确的预估,并为Redis设定最大使用的内存.否则在64位OS中Redis会无限制地占用内存(当物理内存被占满后会使用swap空间),容易引发各种各样的问题. 通过如下配置控制Redis使用的最大内存: maxmemory

前言: 报文由数据字节组成同时是按比特传输的,这就免不了牵涉到字节序的问题. 对于各个字节的传输,总是从最低位开始传输.如0x80是按00000001发送的,0x01是按10000000发送的. 同时大多数字节域又是从低字节开始发送的.如0x010203发送序列为110000000100000010000000 之所以说大多数,是因为并不是所有的数据都会从低字节发送从后面的抓取的广播报文中也能看不来. 另外由于抓包软件可能并不一定能完全知道哪些数据时从低字节开始发的,抓取的广播数据可能有一些需要