py-bluetooth-utils 包含蓝牙实用程序功能的Python模块，尤其用于轻松进行BLE扫描和广告发布 它要么通过PyBluez使用HCI命令，要么像在hzconfig之类的Bluez工具中那样执行ioctl调用。 主要功能： toggle_device ：启用或禁用蓝牙设备 set_scan ：在设备上设置扫描类型（“ noscan”，“ iscan”，“ pscan”，“ piscan”） enable/disable_le_scan ：启用BLE扫描 parse_le_advertising_events ：解析BLE通告数据包 start/stop_le_advertising ：使用BLE公布自定义数据 Bluez： ： PyBluez的： : 该模块特别受'iBeacon-Scanner-'（ ）的启发，有时甚至直接来自Bluez来源。

低噪声振荡器设计，220页，美国大学射频系统专业研究生教科书

对于一个连通图G，采用深度优先搜索的方法，识别出G的所有关节点。要求：首先输出DFN和Low数组的值，然后输出所有关节点。

Embedded low-power deep learning with TIDL.pdf

低功耗验证是低功耗设计中最为关键的挑战，《低功耗验证方法学》帮助我们创建了一个可重复使用的低功耗设计的验证环境，极大地提升了业界专家们所积累的最优秀的实践经验。本书可以帮助我们找到低功耗设计中的隐患，并且在设计周期的早期就发现这些问题，而不必等到投片以后，因此大大节省了硅片掩膜的成本和工程调试的时间。

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VGG16卷积神经网络–TensorFlow2结果展示loss和acc曲线计算参数程序 结果展示 loss和acc曲线 epoch = 10 acc = 90.02% 计算参数 程序 # -*- coding: utf-8 -*- Created on Tue Apr 14 2020 @author: jiollos # 导入包 import tensorflow as tf import os import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from tensorflow.keras.layers impor

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内存溢出问题是参加kaggle比赛或者做大数据量实验的第一个拦路虎。 以前做的练手小项目导致新手产生一个惯性思维——读取训练集图片的时候把所有图读到内存中，然后分批训练。 其实这是有问题的，很容易导致OOM。现在内存一般16G，而训练集图片通常是上万张，而且RGB图，还很大，VGG16的图片一般是224x224x3，上万张图片，16G内存根本不够用。这时候又会想起——设置batch，但是那个batch的输入参数却又是图片，它只是把传进去的图片分批送到显卡，而我OOM的地方恰是那个“传进去”的图片，怎么办？ 解决思路其实说来也简单，打破思维定式就好了，不是把所有图片读到内存中，而是只把所有图片的