Periodic

Fouriertheory tells us any time-domain electrical phenomenon is made up of one or moresine waves of appropriate frequency, amplitude, and phase. 傅立叶理论告诉我们，时域中的任何电信号都可以由一个或多个具有适当频率、幅度和相位的正弦波叠加而成。 Ifthe signal that we wish to analyze is periodic, as in our case here, Fouriersays that the constituent sine waves are separated in the frequency domain by1/T, where T is the period of the signal. 如果我们要分析的信号是周期信号，傅立叶理论指出，所包含的正弦波的频域间隔是1/T，其中T是信号的周期。 时域可以用来分析：信号周期、相位、边沿测试、峰值电压、多信号比对。时域主要通过示波器来看。 频域可以分析：信号频率、谐波分量、信号功率、寄生、交调、信号边带。频域主要通过频谱仪来看。 频谱分析仪可以用来分析信号的电压、功率、频率等参数，表现的形式有调制、噪声、失真。 调制： 主要有AM、FM，或者调相

问题描述 在 Jenkins 中，我们需要周期性构建，即定时执行作业，比如每隔 15 分钟执行构建。 通过 Build Triggers / Build periodically 实现（针对每个作业的单独设置） 该笔记将记录：Build periodically 的配置方法（实际是对帮助手册的翻译，“帮助手册”是指在 Build periodically 后的“问号按钮”） 学习笔记（文档翻译） 该字段（Build periodically）的语法与 Cron 类似，但是有轻微的不同。明确地说，每行有五个字段，使用 SPACE 或 TAB 分隔： 1）MINUTE，Minutes within the hour (0–59) 2）HOUR，The hour of the day (0–23) 3）DOM，The day of the month (1–31) 4）MONTH，The month (1–12) 5）DOW，The day of the week (0–7) where 0 and 7 are Sunday. 在单个字段上，可以指定多个值（操作符），格式如下（以下按照优先级排序）： 1）*，指定多个有效值； 2）M-N，指定某个范围内的值； 3）M-N/X，*/X，在特定范围（M-N）或者全部有效值（*）内，间隔 X 的所有值； 4）A,B,...,Z，罗列出多个值；

转自：http://www.cnblogs.com/lxy2017/p/4049124.html 1. 什么是汉明窗？ 语音信号一般在10ms到30ms之间，我们可以把它看成是平稳的。为了处理语音信号，我们要对语音信号进行加窗，也就是一次仅处理窗中的数据。因为实际的语音信号是很长的，我们不能也不必对非常长的数据进行一次性处理。明智的解决办法就是每次取一段数据，进行分析，然后再取下一段数据，再进行分析。 怎么仅取一段数据呢？一种方式就是构造一个函数。这个函数在某一区间有非零值，而在其余区间皆为0.汉明窗就是这样的一种函数。它主要部分的形状像sin（x）在0到pi区间的形状，而其余部分都是0.这样的函数乘上其他任何一个函数f，f只有一部分有非零值。 为什么汉明窗这样取呢？因为之后我们会对汉明窗中的数据进行FFT，它假设一个窗内的信号是代表一个周期的信号。（也就是说窗的左端和右端应该大致能连在一起）而通常一小段音频数据没有明显的周期性，加上汉明窗后，数据形状就有点周期的感觉了。 因为加上汉明窗，只有中间的数据体现出来了，两边的数据信息丢失了，所以等会移窗的时候，只会移1/3或1/2窗，这样被前一帧或二帧丢失的数据又重新得到了体现。 简单的说汉明窗就是个函数，它的形状像窗，所以类似的函数都叫做窗函数。 2. 加Hanmming窗的作用 现在在看G.723.1, 对语音编码刚入门,

导读 Flink 为实时计算提供了三种时间，即 事件时间 （event time）、 摄入时间 （ingestion time）和 处理时间 （processing time）。 遇到的问题： 假设在一个5秒的Tumble窗口，有一个EventTime是 11秒的数据，在第16秒时候到来了。图示第11秒的数据，在16秒到来了，如下图：该如何处理迟到数据 什么是Watermark Watermark的关键点： 目的：处理EventTime 窗口计算 本质：时间戳 生成方式：Punctuated和Periodic(常用) 特性：单调递增 Watermark的产生方式 Punctuated 数据流中每一个递增的EventTime都会产生一个Watermark。 Periodic（推荐） 周期性的（一定时间间隔或者达到一定的记录条数）产生一个Watermark。 Watermark解决的问题 上面的问题在于如何将迟来的EventTime 位11的元素正确处理？ 当Watermark的时间戳等于Event中携带的EventTime时候，上面场景（Watermark=EventTime)的计算结果如下： 如果想正确处理迟来的数据可以定义Watermark生成策略为 Watermark = EventTime -5s， 如下： WaterMark的例子 设置WaterMark步骤： 1

Codeforces Round #642 (Div. 3) 参与排名人数11823 [codeforces 1353E] K-periodic Garland 为什么会想到动归dp 总目录详见 https://blog.csdn.net/mrcrack/article/details/103564004 在线测评地址 http://codeforces.com/contest/1353/problem/E Problem Lang Verdict Time Memory E - K-periodic Garland GNU C++17 Accepted 46 ms 12400 KB 思路来自对数据的分析： 以n=4,k=2为例 有16种形态 0000符合题意 0001符合题意 0010符合题意 0011 0100符合题意 0101符合题意 0110 0111 1000符合题意 1001 1010符合题意 1011 1100 1101 1110 1111 动归dp的目标不是枚举所有情况，而是符合题意的情况一个都不会漏，符合题意的形态有7种 0000 0001 0010 0100 0101 1000 1010 通过对以下数据进行归纳，容易得出对应的动归dp的写法，对这7种形态，归类，找规律 1000注意，最后一个1,后面全是0 1010注意，最后一个1,后面全是0.

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.

修改配置文件 /etc/apt/apt.conf.d/10periodic。 将“1”改为“0”，保存即可。 $vim /etc/apt/apt.conf.d/10periodic APT :: Periodic :: Update - Package - Lists "０" ; APT :: Periodic :: Download - Upgradeable - Packages "0" ; APT :: Periodic :: AutocleanInterval "0" ; 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3273272/blog/4292365

   友情提示，博主第一篇正式文章，在文字排版上可能有些不足之处，目前优化了电脑观看体验，手机端等我熟悉了Markdown语法会再次优化！！！    本文主要介绍灵龙芯NB-IOT通讯模组的低功耗能力，下文中涉及到的知识除AT指令外，基本通用于任何NB模组。 介绍 关于PSM 关于eDRX 三种模式区别 PSM PSM唤醒 PSM相关指令 PSM特性 说明 eDRX eDRX简介 eDRX模式 PTW eDRX配置相关指令 应用示例 PSM模式 开启/关闭PSM模式 PSM和UDP测试示例 PSM和UDP测试示例(RAI Flag) eDRX模式 开启eDRX模式 设置eDRX周期为指定值 设置eDRX周期为20.48s,PTW为10.24s 关闭eDRX模式 结语 介绍   NB-IoT 支持三种省电模式：PSM (Power Saving Mode，省电模式)、DRX（Discontinuous Reception，不连续接收模式），eDRX（Extended DRX，扩展不连续接收模式）。   NB 中采用了 PSM(power saving mode)和 eDRX(extended Discontinuous Reception)来节省功耗。在 PSM 模式下，终端无需接收 paging 以检测是否有下行服务，而 eDRX 模式相对于 DRX，具有更长的寻呼检测周期

比赛链接： https://codeforces.com/contest/1353 A - Most Unstable Array 题意 构造大小为 $n$，和为 $m$ 的非负数组 $a$，使得相邻元素之差的绝对值之和最大。 题解 稍加推导发现：将 $m$ 拆分和单独用 $m$ 结果是一样的，所以可以直接用 $0$ 和 $m$ 构造。 代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; void solve() { int n, m; cin >> n >> m; if (n == 1 ) cout << 0 << " \n " ; else if (n == 2 ) cout << m << " \n " ; else cout << 2 * m << " \n " ; } int main() { int t; cin >> t; while (t-- ) solve(); } B - Two Arrays And Swaps 题意 有大小为 $n$ 的数组 $a$ 和 $b$，最多可以交换 $a$ 中某一元素和 $b$ 中某一元素 $k$ 次，问数组 $a$ 中元素的最大和为多少。 题解 取 $a$ 中 $n$ 个和 $b$ 中前 $k$ 大个元素中前 $n$ 大个元素即可。 代码 #include <bits/stdc++.h

简介 时间间隔 这个概念在内核中非常重要。大量多的延时函数都是依赖于时间。 周期性函数 进程调度 屏幕刷新 延时硬盘读写 系统从开机到现在运行了多久 当前的日期 上面列举的都是用到周期的 过去了多久，时间在系统中该怎么衡量核心问题。 相对时间 从某一刻起后多久开始做某事。 五秒后发射就是相对于现在一段时间。 绝对时间 日期，经历了多久，往往是一个大的时间。 周期任务和延迟任务 周期任务 依赖于系统时钟，系统时钟是一个可编程硬件。每隔固定时间就发起中断。 内核知道每秒多少次中断，根据间隔和中断次数，可以用来衡量时间。 系统时钟是核心 这是一个硬件。 一个可编程硬件，即可以配置，可以有内核控制。 用来计量时间流逝。 隔一段时间发起一次中断，中断捕获就更新时间。然后执行对应的函数。 延迟任务 一般是事件，时间发生多久后执行某个响应函数。 主要依赖于动态定时器 动态定时器 从开始计时的那一刻开始，多久后执行某个任务。 这也是后面的主讲。 案例 软盘驱动在一定时间得不到响应就关闭。 时间衡量 依赖硬件 系统时钟 时钟频率 可配置 转换 1s = 时钟周期 * 时钟频率 时钟周期 = 1s / 时钟频率 总的时间 = 时钟周期 * 次数 根据换算方程可以看到时钟周期和过去时间 动态定时器 定时器 用来倒计时的，倒计时多久执行某个任务。 这个也是主要的核心中的核心。 内核管理和衡量时间 衡量时间