一、什么是Bean Shell BeanShell是用Java写成的,一个小型的、免费的、可以下载的、嵌入式的Java源代码解释器,具有对象脚本语言特性,非常精简的解释器jar文件大小为175k。BeanShell执行标准Java语句和表达式,另外包括一些脚本命令和语法。 官网地址:http://w
同站（same-site） 和同源（same-origin） 经常在页面跳转、fetch()请求、cookie、打开弹出窗口、嵌入式资源和 iframe 等场景中被提到，但是有相当一部分同学的理解是错误的。 源（Origin） Origin 是协议(例如 HTTP 或 HTTPS )、主机名和端口的
在 Blazor Hybrid 应用中，Razor 组件在设备上本机运行。 组件通过本地互操作通道呈现到嵌入式 Web View 控件。 组件不在浏览器中运行，并且不涉及 WebAssembly。 Razor 组件可快速加载和执行代码，组件可通过 .NET 平台完全访问设备的本机功能。 Web Vi
下面将介绍如何通过`LiteDB`将自己的程序进行加密，首先介绍一下`LiteDB`。 ## LiteDB LiteDB是一个轻量级的嵌入式数据库，它是用C#编写的，适用于.NET平台。它的设计目标是提供一个简单易用的数据库解决方案，可以在各种应用程序中使用。 LiteDB使用单个文件作为数据库存储
摘要：神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 本文分享自华为云社区《卷积神经网络压缩方法总结》，作者：嵌入式视觉 。 我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个
数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式，通过数据指导运营决策，驱动业务增长。数据可分为2种情况：数据监控和数据分析；Wyn嵌入式商业智能软件就提供了完整的数据监控和数据分析能力，下面就为大家进行一个详细介绍。 1.什么是数据监控？ 数据监控是及时有效的反馈出数据异常的一种手段，通过对数据的监控去观
摘要：在深度神经网络训练的过程中，由于网络中参数变化而引起网络中间层数据分布发生变化的这一过程被称为内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），而 BN 可以解决这个问题。 本文分享自华为云社区《神经网络基础部件-BN层详解》，作者：嵌入式视觉 。 一，数学基础 1.1，概率
摘要：反向传播指的是计算神经网络参数梯度的方法。 本文分享自华为云社区《反向传播与梯度下降详解》，作者：嵌入式视觉 。 一，前向传播与反向传播 1.1，神经网络训练过程 神经网络训练过程是： 先通过随机参数“猜“一个结果（模型前向传播过程），这里称为预测结果 a； 然后计算 a 与样本标签值 y 的
摘要：所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差的模型压缩技术。 本文分享自华为云社区《模型压缩-pytorch 中的模型剪枝方法实践》，作者：嵌入式视觉。 一，剪枝分类 所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。关于什
摘要：SSH（安全外壳协议 Secure Shell Protocol，简称SSH）是一种加密的网络传输协议，用于在网络中实现客户端和服务端的连接，典型的如我们在本地电脑通过 SSH连接远程服务器。 本文分享自华为云社区《ssh 远程连接方式总结》，作者：嵌入式视觉。 SSH（安全外壳协议 Secu
摘要：残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet 通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。 本文分享自华为云社区《Backbone 网络-ResNet 网络详解》，作者： 嵌入式视觉 。 摘要 残差网络(ResNet)的提出是为
摘要：为了评价模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。 本文分享自华为云社区《目标检测模型的评价指标详解及代码实现》，作者：嵌入式视觉。 前言 为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标
摘要：大部分动态规划能解决的问题，都可以通过回溯算法来解决，只不过回溯算法解决起来效率比较低，时间复杂度是指数级的。动态规划算法，在执行效率方面，要高很多。 本文分享自华为云社区《深入浅出动态规划算法》，作者：嵌入式视觉。 一，动态规划概念 动态规划比较适合用来求解最优问题，比如求最大值、最小值等等
摘要：回溯的处理思想，有点类似枚举搜索。 本文分享自华为云社区《深入浅出回溯算法》，作者：嵌入式视觉。 一，如何理解回溯算法 深度优先搜索算法利用的就是回溯算法思想，但它除了用来指导像深度优先搜索这种经典的算法设计之外，还可以用在很多实际的软件开发场景中，比如正则表达式匹配、编译原理中的语法分析等。
摘要：一般是用动态规划来解决最优问题。 本文分享自华为云社区《深入浅出动态规划算法(中)》，作者：嵌入式视觉 。 一，“一个模型三个特征”理论讲解 一个模型指的是适合用动态规划算法解决的问题的模型，这个模型也被定义为“多阶段决策最优解模型”。具体解释如下： 一般是用动态规划来解决最优问题。而解决问题
在 Linux 系统下开发软件，输出的可执行文件可大可小，运行环境如果是在服务器那么可能资源比较充足，但如果是在嵌入式环境，那么存储资源是寸土必争的。所以会有对可执行文件进行瘦身的需求，比如使用指令 strip。
## 专题 - NanoFramework项目案例 如果有时间，我会在周报中加入一些专题和项目案例的分享，本周就是讨论.NET NanoFramework项目案例的专题，在讨论 NanoFramework 的典型案例之前，让我们先回顾一下 .NET 在嵌入式领域的历史。 2007年，.NET Mic
C/C++语言是一种通用的编程语言，具有高效、灵活和可移植等特点。C语言主要用于系统编程，如操作系统、编译器、数据库等；C语言是C语言的扩展，增加了面向对象编程的特性，适用于大型软件系统、图形用户界面、嵌入式系统等。C/C++语言具有很高的效率和控制能力，但也需要开发人员自行管理内存等底层资源，对于初学者来说可能会有一定的难度。
