Android BLE扫描仪兼容库 Scanner Compat库解决了在Android上扫描Bluetooth Low Energy设备的问题。 最初在Android 4.3中创建的扫描仪API在Android 5.0中已更改，并在6.0和8.0中进行了扩展。 该库甚至可以在较旧的手机上使用现代API，模拟不受支持的功能。 如果某项功能（例如分流过滤或批处理）本机不可用，则它将由compat库进行仿真。 此外，如果您发现本机过滤，批处理和报告第一个匹配项或丢失的匹配项，则可能会被禁用，如果您发现它们在某些设备上不起作用。 广告扩展（ ScanSetting#setLegacy(boolean)或setPhy(int) ）仅在Android Oreo或更高版本上可用，而此类调用在旧平台上将被忽略，由于蓝牙芯片组，在该旧平台上仅报告PHY LE 1M上的旧广告包能力。 后台扫描 在后台扫描

U3D低聚纸模城市City Low Poly v1.7，模型相对比较粗糙，比较适合用于远景，或者做一些仿真项目。更多资源请查看博客

Ceph集群mon节点告警case---low diskspace

一.数据集准备 数据集共1400张机场或湖泊的图片，因此此分类为简单的二分类问题，通过CNN对数据集进行模型训练，得出相关指标。 数据集如下： 机场 湖泊 二.读取数据集 数据集路径 导入相关模块 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pathlib #使用pathlib对路径对象进行管理 import random 构造路径对象，获取所有图片路径,并打乱数据集 pic_dir = 'D:/tensorflowDataSet/2_class' pic_ro

The Ultimate Pack for low poly graphic. Great for prototyping / making any lowpoly games. — Content — - More than 1000 Prefabs with colliders - Material and Atlas texture workflow - Many Inspiration Scenes

Relevant time durations for modern science range from the femtosecond of very fast electronics to the age of the universe, 15 billion years. This corresponds to a range of about 32 orders of magnitude. Moreover, this variable can be controlled and measured with an accuracy better than 10−14 by modern atomic clocks. However, the accuracy that can be obtained by purely electronic circuits, such as integrated circuits, is only of the order of 10−3. This is because there is no combination of available electronic components (like a RC time constant for example) that is more precise and constant with time and temperature. Now, 10−3 corresponds to an error of about 1.5 minute per day, which is totally unacceptable for timekeeping applications. The same is true for applications to modern telecommunications, which exploits the frequency spectrum up to 300Ghz.

批量归一化 在对神经网络的优化方法中，有一种使用十分广泛的方法——批量归一化，使得神经网络的识别准确度得到了极大的提升。 在网络的前向计算过程中，当输出的数据不再同一分布时，可能会使得loss的值非常大，使得网络无法进行计算。产生梯度爆炸的原因是因为网络的内部协变量转移，即正向传播的不同层参数会将反向训练计算时参照的数据样本分布改变。批量归一化的目的，就是要最大限度地保证每次的正向传播输出在同一分布上，这样反向计算时参照的数据样本分布就会与正向计算时的数据分布一样了，保证分布的统一。 了解了原理，批量正则化的做法就会变得简单，即将每一层运算出来的数据都归一化成均值为0方差为1的标准高斯分布。这

(LIME):Low Light Image Enhancement via Illumination Map Estimation

Intel内部的LPC讲解资料，分享给大家，希望喜欢。

JDBC学习，结合学校发的课本与之前看视频学的部分知识相结合弄的小程序，servlet处理有瑕疵，主要是学习jdbc与数据交互的流程，现在看来有点low，没有达到用最少的代码实现同样功能的学习目的