layer

继续上篇文章内容，我们继续VOL1中的3.5 LOGICAL LINKS AND LOGICAL TRANSPORTS小节之后的内容学习。本章节讲述了BLE传输数据时候，不同的数据流应该采用不同的协议去传输，即使用什么样的协议去传输什么样的数据。举个比较简单的例子：之前章节我们提到，ADV的广播方式是不可靠的数据传输方式，如果应用要求传输数据可靠度很高，就不可以采用ADV的方式去传播数据。 以下列举了目前BLE支持的logical transport方式：ACL(基于connect的可靠传输), ADV（基于广播的不可靠传输）, ISO（流数据传输） 1. 传输使用的Logical transports介绍 LE ACL：基于连接的，用于传输LL and L2CAP control signaling and best effort asynchronous user data。此种传输使用NESN/SN和access address来保证传输的可靠性。传输的link包括LE-C,LE-U. LE advertising broadcast (ADVB)：基于广播的，broadcast control and user data to all scanning devices in a given area。不可靠的数据传输方式。传输的link包括ADVB-C,ADVB-U.

实现的效果如下图 大小根据需求修改即可 使用layer-list 具体代码如下 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <layer-list xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"> <item> <shape android:shape="oval" android:useLevel="true"> <size android:width="100dp" android:height="100dp" /> <solid android:color="@android:color/white" /> <stroke android:width="5dp" android:color="@android:color/holo_blue_bright" /> </shape> </item> <item android:bottom="50dp" android:left="50dp" android:right="50dp" android:top="50dp"> <shape android:shape="oval" android:useLevel="true"> <size android:width="100dp" android:height="100dp"

前面的话 　　本文将详细介绍从输入URL到页面加载的全过程 概述 　　从输入URL到页面加载的主干流程如下： 　　1、浏览器构建HTTP Request请求 　　2、网络传输 　　3、服务器构建HTTP Response 响应 　　4、网络传输 　　5、浏览器渲染页面 构建请求 　　1、应用层进行DNS解析 　　通过DNS将域名解析成IP地址。在解析过程中，按照 浏览器缓存 、 系统缓存 、 路由器缓存 、 ISP(运营商)DNS缓存 、 根域名服务器 、 顶级域名服务器 、 主域名服务器 的顺序，逐步读取缓存，直到拿到IP地址 　　这里使用DNS预解析，可以根据浏览器定义的规则，提前解析之后可能会用到的域名，使解析结果缓存到 系统缓存 中，缩短DNS解析时间，来提高网站的访问速度 　　2、应用层生成HTTP请求报文 　　接着，应用层生成针对目标WEB服务器的HTTP请求报文，HTTP请求报文包括起始行、首部和主体部分 　　如果访问的google.com，则起始行可能如下 GET https: // www.google.com/ HTTP/1.1 　　首部包括域名host、keep-alive、User-Agent、Accept-Encoding、Accept-Language、Cookie等信息，可能如下 Host: www.google.com Connection:

　　Dart作为一个现代化的编程语言，吸收了很多语言的特点，特别是响应式编程的风格。 　　通过Dart提供的Stream机制，Flutter可以很轻松的构建响应式的编程方式，同时也让跨页面、跨Widget的数据管理问题迎刃而解。 　　Flutter的响应式编程，具有下面几个特点。 　　数据的管理，围绕Stream进行，通过Stream的sink和listen，来进行数据的管理 　　Widget发出Stream后，无需感知外界的影响，同样的，Widget在listen Stream时，只需要根据数据的改变来构建UI 　　Widget之间不再耦合，通过Stream管道获取数据，互相无依赖 　　借助Flutter的这个特性，Google在数据管理之路上提出了BLoC模式。 　　BLoC模式由Paolo Soares和Cong Hui设计，并谷歌在2018的DartConf首次提出，全称Business Logic Component。 　　 　　在BLoC模式下，Widget与Data彻底解耦： 　　App的业务逻辑处理都在BLoC中 　　Widget通过Sink向BLoC发送数据 　　BLoC通过Stream通知Widget重建UI 　　这其实有点类似MVP、MVC模式，BLoC模式将整个App分为三层，Data Layer、BLoC Layer、UI Layer，Data

　　　　在 强化学习（八）价值函数的近似表示与Deep Q-Learning 中，我们讲到了Deep Q-Learning（NIPS 2013）的算法和代码，在这个算法基础上，有很多Deep Q-Learning(以下简称DQN)的改进版，今天我们来讨论DQN的第一个改进版Nature DQN(NIPS 2015)。 　　　　本章内容主要参考了ICML 2016的 deep RL tutorial 和Nature DQN的论文。 1. DQN(NIPS 2013)的问题 　　　　在上一篇我们已经讨论了DQN(NIPS 2013)的算法原理和代码实现，虽然它可以训练像CartPole这样的简单游戏，但是有很多问题。这里我们先讨论第一个问题。 　　　　注意到DQN(NIPS 2013)里面，我们使用的目标Q值的计算方式：$$y_j= \begin{cases} R_j& {is\_end_j\; is \;true}\\ R_j + \gamma\max_{a'}Q(\phi(S'_j),A'_j,w) & {is\_end_j \;is\; false} \end{cases}$$ 　　　　这里目标Q值的计算使用到了当前要训练的Q网络参数来计算$Q(\phi(S'_j),A'_j,w)$，而实际上，我们又希望通过$y_j$来后续更新Q网络参数。这样两者循环依赖

文章目录 往期文章链接目录 Convolutional graph neural networks (ConvGNNs) GCN Framework GCN v.s. RecGNN What is Convolution Spatial-based ConvGNNs Message Passing Neural Network (MPNN) Introduction to MPNN Shortage of the MPNN framework GraphSAGE (SAmple and aggreGatE) Overview of GraphSAGE Aggregator Fuctions PATCHY-SAN Overview of PATCHY-SAN Two problems considered in PATCHY-SAN Steps of PATCHY-SAN 往期文章链接目录 往期文章链接目录 Convolutional graph neural networks (ConvGNNs) Convolutional graph neural networks (ConvGNNs) generalize the operation of convolution from grid data to graph data. The main idea is to

目录 在ART-Pi H750上移植TouchGFX（一）——使用STM32CUBMX生成TouchGFX工程 在ART-Pi H750上移植TouchGFX（二）——制作MDK的外部QSPI-FLASH烧录算法 在ART-Pi H750上移植TouchGFX（三）——移植TouchGFX到RT-Thread系统 在ART-Pi H750上移植TouchGFX（四）——使用RT-Thread Studio移植TouchGFX 在ART-Pi H750上移植TouchGFX（五）——制作ST-LINK的外部QSPI-FLASH烧录算法 实验平台： 硬件： RT-Thread官方ART-PI H750开发版，正点原子4.3寸RGBLCD屏（800*480） 软件： 最新版本的STM32CubeH7固件库，TouchGFXDesigner v4.14和 STM32CubeMX V6.0.1，开发环境MDK v5.29 联系作者： 关注公众号，免费查看，回复“加群”，加入技术交流群 从零开始创建TouchGFX UI项目 选择MCU型号（STM32H750XBH6） 选择和配置组件（系统、外设、中间件） 系统需要 RCC SYS GUI功能需要 I2C FMC 在主程序中添加SDRAM的初始化代码： # define REFRESH_COUNT 677 # define SDRAM

　　PS：这学期期末成绩差不多出完了，接下来会陆续把这学期课程中的代码陆续扔到这里来以便后人****，同时自己也留个纪念。 　　本学期选了java选修，期末大作业面向GitHub编程写了个中国跳棋。代码中还有写小bug，不过懒得调了... 　　update: github 　　　 　1.游戏介绍 　　 中国跳棋，简称跳棋，是一种可以让二至六人一起玩的棋，棋盘为六角星形状，棋子一般分为六种颜色，每种颜色有 10 或 15 枚棋子（或弹珠），每一位玩家占一个角，执一种颜色的棋子，如果玩的人数较，也能每人执两种颜色的棋子玩。 游戏规则如下： 先将一种颜色的棋子按规则全部放在一个角上，各人循顺时针或逆时针方向轮流走子，每次只能动一枚棋子，全部棋子先到达对角那一边的为赢家。棋子有两种走法： 1) 一枚棋子移动到相邻六格其中一格。 2)“ 搭桥 ”: 自己的棋子 (A) 同一条直线上还有一枚棋子 (B), 不限属于哪一方 , 大家之间没有任何棋子阻隔。如果 B 的另一方也没有棋子阻隔， A 就可以跳到 B 的相反方向，而且和两枚棋子原来的距离一样。跳跃可以一直进行下去，直到没有前进的路径为止。如果有循环情况，可在任意一处停下。 2.项目介绍 　　　　 1 ）本跳棋 project 支持两人、四人、六人跳棋对战 　　　　2 ）具有计时功能，可显示当前时间，同时也可判断当前玩家是否超时 　　　　3

无论什么类型的游戏，音效都占据不可缺少的位置，或多或少都会有音效的存在，那么到底什么格式的音效不仅体量小，并且还能在游戏中发挥最大作用呢？下面跟着小编一起来看看。 （1） WAV 格式 网络游戏的音效一般都是采用这种格式的音频文件，而声音引擎对WAV的支持也是最好的。WAV音频格式是微软公司开发的一种声音文件格式，它符合 RIFF 文件规范，用于保存 Windows 平台的音频信息资源，在Windows台得到了广泛的支持。这种格式支持MSADPCM、CCITT A LWA等多种压缩算法，支持多种音频数字采样频率和声道。 WAV 音频格式具有简单的编码、解码和无损的存储等特点。它的缺点是需要占用很大音频存储空间。常见的WAV文件使用 PCM 无压缩编码，这种WAV文件的品质很高，但体积却很大。一分钟 44KHz、16Bit 立体声的WAV文件大约占用10MB的存储空间。 WAV 格式的音频通常用三个参数来表示声音的品质，它们分别是采样精度、采样频率和声道数。 44.1KHz 16bit是Windows无压缩标准采样格式，和标准CD的品质相当，也就是说Wav 格式的16bit 44.1KHz的音频在Windows环境下是最保真的。同时WAV是Window标准格式， 可以保证最佳的兼容性，WAV格式的音效在输入到声音引擎后，音效的立体声向位由声音引擎在游戏过程中实时控制。 （2

最后更新时间: 2020-08-27 22:00 Scrollbar Blindness - (svenkadak.com) 滚动条盲 得分:56 | 评论:11 Show HN: Olaf – Acoustic Fingerprinting on the ESP32 and in the Browser - (0110.be) 在ESP32和浏览器中显示HN:Olaf–声学指纹 得分:65 | 评论:12 Hunting the Nearly-Invisible Personal Website - (cheapskatesguide.org) 几乎看不见的个人搜索网站 得分:71 | 评论:27 We Used Blank Spots in China's Maps to Investigate Xinjiang's Camps - (buzzfeednews.com) 我们用中国地图上的空白点来调查新疆的难民营 得分:135 | 评论:62 Schrödinger’s Cat When Nobody Is Looking - (nautil.us) 当没有人注意时，薛定谔的猫 得分:14 | 评论:0 The potentially revolutionary Celera 500L aircraft - (thedrive.com) 具有潜在革命性的赛莱拉500L飞机 得分