如何解决fgets读取popen内容阻塞的问题

matlab如何敲代码PyGPML Carl Rasmussen和Hannes Nickisch的Python版本，用于高斯过程。 他们的代码可以在这里找到： 到目前为止，此仓库正在从上方实现原始MATLAB代码的一小部分。 它主要用高斯噪声实现高斯过程，从而使最大似然积分可以精确地解析解决。 相应的功能在inferences.py中给出。 有一些标准的内置内核，但是此代码还实现了Andrew G. Wilson和Ryan P.Adams在以下参考文献中给出的用于模式识别的光谱混合（SM）内核（此代码的原始动机）。 ： [1] [2] 此处提供了此工作的资源页面： 简而言之，它使用混合了高斯的协方差核函数来实现典型的高斯过程： k（t）= sum_ {q = 1} ^ Q w_q prod_ {p = 1} ^ P exp（-2pi ^ 2 t_p ^ 2 v_ {p，q} ^ 2）cos（2pi t_p m_ {p，q} ） 其中t = x-x'，q =混合物中Q个高斯中的第i个，p = P个维度中的第j个，w =第q个高斯混合物的权重，v2 = v ^ 2 = std。 偏差，m

如何优化C语言代码 代码终极优化 讲解一些必要的和容易忽视的优化

汽车雷达、5G 蜂窝、物联网等射频 (RF) 应用中，电子系统对射频源的使用量与日俱增。所有这些射频源都需要设法监测和控制射频功率水平，同时又不能造成传输线和负载的损耗。此外，某些应用需要大功率发射器输出，因此设计人员需要设法监测输出信号，而非直接连接敏感仪器，以免受高信号电平影响导致损坏。　　另外还有诸多其他挑战：在较宽的频率范围内如何确定射频负载（如天线）的特性；在发射器处于广播状态时如何监测负载变化和驻波比，以防止大反射功率和放大器损坏等。　　只需将定向耦合器接入传输线，这些要求和挑战便可迎刃而解。此方法可监测线路中的射频能量流，同时将功率水平降低已知的固定量。在采样过程中，定向耦合器对

Android和树莓派上的TensorFlow-Lite对象检测 展示如何训练TensorFlow Lite对象检测模型并在Android，Raspberry Pi等上运行它们的指南！ 介绍 TensorFlow Lite是用于在资源受限的边缘设备上部署轻量级深度学习模型的优化框架。 TensorFlow Lite模型具有更快的推理时间和更少的处理能力，因此可用于在实时应用程序中获得更快的性能。 本指南提供分步说明，说明如何训练自定义TensorFlow对象检测模型，如何将其转换为TensorFlow Lite可以使用的优化格式以及如何在Android手机或Raspberry Pi上运行它。 该指南分为三个主要部分。 每个部分在此存储库中都有其自己的专用README文件。 如何在Windows 10上训练，转换和运行自定义TensorFlow Lite对象检测模型<---您在这里！

也许你也会跟我一样认为典型数据表中的某些规格难以理解，这是因为其中涵盖了一些你不太熟悉的隐含惯例。对许多RF系统工程师而言，其中一种规格便是锁相环（PLL）中的相位噪声。

通常情况下，流行于市面上的DC-DC模块电源（隔离型），功率等级基本在1.5kw以内（功率再大一点的，可通过多模块并联均流实现），输入电压范围从 2.5V到650V不等，输出电压则从1V到60V不等（特殊应用除外），这类DC-DC电源追求的是高可靠性、高功率密度、高效率，而在设计时正确选择拓扑电路相当重要，对拓扑的选择主要从这三方面考虑了：输入、输出、功率等级。本文就将针对这种情况，对DC-DC模块电源进行梳理，为大家分析出哪种拓扑电路更加容易实现且性能更佳。　　Royer（自激推挽）　　一般用于低输入电压的场合（如2.5V，5V），且功率不大（如2W以内），另外Royer是非稳压的，若需要稳

如何修复手机里的m4a格式录音文件-附件资源

屏蔽有两个目的： 一是限制屏蔽体内部的电磁骚扰越出某一区域; 二是防止外来的电磁干扰（骚扰）进入屏蔽体内的某一区域。屏蔽体一般有实芯型、 非实芯型（例如， 金属网）和金属编织带等几种类型， 后者主要用作电缆的屏蔽。各种屏蔽体的屏蔽效果均用该屏蔽体的屏蔽效能来表示。 　　屏蔽效能表现了屏蔽体对电磁波的衰减程度。由于屏蔽体通常能将电磁波的强度衰减到原来的百分之一至万分之一， 因此通常用分贝（dB）来表述。一般的屏蔽体的屏蔽效能可达 40 dB， 军用设备的屏蔽体的屏蔽效能可达 60 dB， TEMPEST 设备的屏蔽体的屏蔽效能可达 80 dB 以上。 　　对于屏

google的价值观和发展史 非常全面 值得阅读