具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 心血管疾病是最严重的死亡原因之一，每年在全世界造成严重的生命损失。持续监测血压似乎是最可行的选择，但这需要一个侵入性的过程，带来了几层复杂性。这促使我们开发一种方法，通过使用光体积描记图（PPG）
瑞亚时间管理大师 瑞亚时间管理大师, 是一个在线的任务管理、项目管理、 团队协作平台。瑞亚 拥有现代化的页面风格，高效、简便，同时适合个人和团队使用。 瑞亚对个人免费，提供了无限制的任务，列表，和空间。 功能预览 瑞亚时间管理大师是以任务管理为核心，还包括了看板，文档，思维导图，白板，和 OKR 目
高级主题 这一章涵盖了非常重要的主题，但比本书的其他部分稍微复杂一些。 我们会深入对声音添加音效，完全不通过任何音频缓冲来计算合成音效, 模拟不同声音环境的效果，还有关于空 3D 空间音频。 重要理论：双二阶滤波器 一个滤波可以增强或减弱声音频谱的某些部分。 直观地，在频域上它可以被表示为一个图表被
本周刊由 Python猫 出品，精心筛选国内外的 250+ 信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮助所有读者精进 Python 技术，并增长职业和副业的收入。 本期分享了 12 篇文章，11 个开源项目，赠书 5 本《图解TCP/IP（第6版
本软件是一个基于OpenCASCADE、android JNI开发的APP。底层用c++实现，UI层用android实现。底层和UI层之间通过JNI接口和json数据格式通信。 UI层包括资源管理器、编辑器、创建模型、工具栏四个部分。具体来说，包括模型列表、图层列表、相机列表、灯光列表、颜色库、
写在前面 tips：点赞 + 收藏 = 学会！ 我们已经介绍了radash的相关信息和部分Array相关方法，详情可前往主页查看。 本篇我们继续介绍radash中Array的相关方法的剩余方法。 本期文章发布后，作者也会同步整理出Array方法的使用目录，包括文章说明和脑图说明。 因为方法较多，后续
Based on Deep Learning (2017, MIT) book. 本文基于Deep Learning (2017, MIT)，推导过程补全了所涉及的知识及书中推导过程中跳跃和省略的部分。 blog 1 概述 现代数据集，如网络索引、高分辨率图像、气象学、实验测量等，通常包含高维特征，
本文已收录到 GitHub · AndroidFamily，有 Android 进阶知识体系，欢迎 Star。技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 进 Android 面试交流群。 前言 大家好，我是小彭。 上一篇文章里，我们讨论了可计算问题与图灵机的计算机模型。在理解了图灵机模型后，我们将从和
1.简介 在App开发的过程当中，抓包是一个很常见的需求，而有些app的请求不会在网络设置代理时被抓到数据包，这里若是需要抓包就需要搭建反向代理。 2.什么是代理？ 什么是代理，来一张图了解一下。 代理又分为正向代理和反向代理。 3.什么是正向代理？ 先来看张图~ 【再举个栗子】 某同学喜欢面向搜索
面试官如果问你：你会从哪些维度进行MySQL性能优化？你会怎么回答？所谓的性能优化，一般针对的是MySQL查询的优化。既然是优化查询，我们自然要先知道查询操作要经过哪些环节，然后思考可以在哪些环节进行优化。我之前写过一条SQL查询语句是如何执行的？，感兴趣的朋友可以阅读一下，我用其中的一张图展示查询
https://www.jianshu.com/p/f5f5f99e2417 一、背景 2021年2月，收到反馈，视频APP某核心接口高峰期响应慢，影响用户体验。 通过监控发现，接口响应慢主要是P99耗时高引起的，怀疑与该服务的GC有关，该服务典型的一个实例GC表现如下图： image image
不建议用于生产. 单机部署形态是一种非常特殊的部署形态，这种形态对于可靠性、可用性均无任何保证。由于只有一个数据副本，一旦发生数据损坏、丢失，只能通过物理备份恢复数据。这种部署形态，一般用于数据库体验用户，以及测试环境做语法功能调测等场景。不建议用于商业现网运行。 图 1 单机部署形态图
https://zhuanlan.zhihu.com/p/138887556 队列广泛应用在性能分析领域, 通过观察队列可以知道当时系统的繁忙程度和请求的延时, 甚至可以用排队论去做容量规划等. 对存储有一定了解的同学都或多或少听说过, 当iostat的util大于70%以后, 响应时间会如下图所示
这一次重启真的无法解决问题了：一次 MySQL 主动关闭，导致服务出现大量 CLOSE_WAIT 的全流程排查过程。 近日遇到一个线上服务 socket 资源被不断打满的情况。通过各种工具分析线上问题,定位到问题代码。这里对该问题发现、修复过程进行一下复盘总结。 先看两张图。一张图是服务正常时监控到
我们放大磁片表面，将它拉直，就会发现：写磁头写入的数据（绿色区域）很宽，而读磁头仅仅需要窄窄一条就能读取（橘色区域），现阶段技术无法将写磁头做小。这也就相当于磁片上一部分区域被浪费了，而且磁道与磁道中间也会有间隔 这就是传统的磁盘，也叫作CMR磁盘 从图中就可以轻易看出，传统CMR磁盘会浪费部分磁盘
https://zhuanlan.zhihu.com/p/63322067 谈电脑硬件的文章很多，但一般是从电脑有哪些配件说起。这篇文章我尝试从架构方面来阐述，希望更有助于萌新对电脑的各种配件的作用进行理解吧。 1、冯·诺依曼架构[1] 现代计算机，常见的有两种架构，其中一种是冯·诺依曼架构。先看图
https://www.jianshu.com/p/22d2cac9c512 一、方法内联 方法内联指的是在即时编译过程中遇到方法调用时，直接编译目标方法的方法体，并替换原方法调用。注： 方法内联属于即时编译期的优化技术； 即时编译的过程是字节码被解析成IR图，优化IR图，再由优化过的IR图生成机器
https://www.jianshu.com/p/c32d203b8d7a CPIE（Collation、Prioritization、Investigation、Experimentation，收集、划分优先级、分析调研、实验）是探索式测试的基本思维模型，如图。 CPIE 1）收集Collati
一、RT（Response-time、响应时间） 响应时间是用户请求发出和服务器返回之间的时间差。 这个过程包括DNS解析、网络数据传输、服务器计算、网络数据返回，如下图例子： 期中，服务器计算时间又可细分为： 1. Web Server响应的时间； 2. App Server响应的时间； 3. C
https://cloud.tencent.com/developer/article/1886166?areaSource=&traceId= 这些天呐，实在是给我看晕了。起因自然还是对 nginx 不是很了解哈。那我是来看什么的？一开始就从细节出发，有点管中窥豹，不得全貌了。 图来自网络 架构设
