射频

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 由 翻译 强力驱动 问题: I need a way to recursively delete a folder and its children, is there a prebuilt tool for this, or do I need to write one? DEL /S doesn't delete directories. DELTREE was removed from Windows 2000+ 回答1: RMDIR or RD if you are using the classic Command Prompt (cmd.exe): rd / s / q "path" If you are using PowerShell you can use Remove-Item (which is aliased to del , erase , rd , ri , rm and rmdir ) and takes a -Recurse argument that can be shorted to -r rd - r "path" 回答2: admin: takeown / r / f folder cacls folder / c / G "ADMINNAME"

1 以 SIW 为代表的新型导波结构可满足集成需求 由于传统波导结构和微带线、带状线等微波传输媒介不满足 5G 毫米波频段基站天线与射频系统对于体积、损耗、性能、集成度等方面的需求，基片集成波导（SIW）作为一种新型的导波结构有希望在 5G 毫米波射频系统中广泛应用。SIW 由加拿大蒙特利尔大学吴柯教授的课题组和东南大学毫米波国家重点实验室洪伟教授的课题组提出，已成为国内外研究和产业应用的热点。 SIW 利用金属过孔在介质基片上实现波导的场传播模式，并且同时具备了矩形波导和微带线的优点，包括低插损、低辐射、高 Q 值、高功率容量、小型化，最重要的特点在于能通过现有的 PCB 或 LTCC工艺来制作，可以将无源器件、有源器件和天线等器件集成在同一衬底上，从而使系统体积减小。由于 SIW 与矩形波导相似，因而绝大多数毫米波器件可以由 SIW 结构实现，尺寸重量比腔体器件小，也不存在微带器件的损耗问题，还具有成本低调试简单的特点，适合大批量生产。为减少 SIW结构的尺寸，半模基片集成波导（HMSIW）在保存原基片集成波导特性的基础上将尺寸减少了一半。 SIW 在 5G 毫米波射频系统中具备广泛应用的基础，工艺是该技术的关键要素。在毫米波频段，传统的 PCB 技术因为成本低、设计便捷可广泛应用于基于 SIW 器件的制作，金属通孔可通过微型穿孔或激光切割实现

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I have the following data.frame which I would like to plot with ggplot2: df = data.frame(mean=c(1.96535,2.133604,1.99303,1.865004,2.181713,1.909511,2.047971,1.676599,2.143763,1.939875,1.816028,1.95465,2.153445,1.802517,2.141799,1.722428), sd=c(0.0595173,0.03884202,0.0570006,0.04934336,0.04008221,0.05108064,0.0463556,0.06272475,0.04321496,0.05283728,0.05894342,0.05160038,0.04679423,0.05305525,0.04626291,0.0573123), par=as.factor(c("p","p","m","m","p","p","m","m","m","m","p","p","m","m","p","p")), group=as.factor(c("iF","iF","iF","iF","iM","iM

1. 经常有人问这个元素找不到，一般先排除这两个地方，再自己找找 A：是否等待了足够的时间让元素加载 (增加sleep xx, wait Until xxx) 上面两点都确定了还不行，那改变下xpath的方法 下面的方法掌握了，基本上没有找不到的。 还有一文本前后可能有空格，特殊字符，可以用部分文本来匹配 D：xpath = //div[contains(text(),‘部分文本‘)] E：还有找父节点的方法： ../ 这个自己去看看，会有收获的。 用F12仔细看看元素灰了和没灰，disable和enable的区别，基本都能看到有的属性发生了改变， class的值多了或者少了checked, 或者disable等 一般这种我都用到 get element attribute关键字，如下获取class的属性 你再判断 ${class_value}是否包含 disable,或者 check就可以得到其状态了 取出u‘\u6cb3\u5317\u77012‘, 然后log就是中文了 其实是你没加载这些库，我建议：新手必须加载的库 请在connect数据库时增加 charset=utf8 （我没弄过数据库的自动化，这个是看雪霁大神回答他人后记录下来的，还有其他可能的乱码，我不知道，请后续补充） 我们就谈谈RF变量的内部变量 -l 是log的路径参数 -r 是report的路径参数

卸载MAC中的IDEA Intellij 首先在应用里面右键移动到垃圾桶 然后使用命令行： cd Users/xxx/Library/ 上面的xxx对应你的用户名，然后输入 rm -rf Logs/IntelliJIdeaxxx/ rm -rf Preferences/IntelliJIdeaxxx/ rm -rf Application\ Support/IntelliJIdeaxxx/ rm -rf Caches/IntelliJIdeaxxx 上面的对应xxx对应不同的版本号，注意开头是 IntelliJIdea就行 作者：Louis Wong 链接：https://www.zhihu.com/question/59500598/answer/347601826 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 原文：https://www.cnblogs.com/wangchuanfu/p/9284928.html

地址配置 //发送/接收地址一 const u8 TX_ADDRESS[TX_ADR_WIDTH]={ 0x34 , 0x43 , 0x10 , 0x10 , 0x01 }; //发送地址 const u8 RX_ADDRESS[RX_ADR_WIDTH]={ 0x34 , 0x43 , 0x10 , 0x10 , 0x01 }; //发送/接收地址二 const u8 TX_ADDRESS1[TX_ADR_WIDTH]={ 0x35 , 0x43 , 0x10 , 0x10 , 0x01 }; //发送地址 const u8 RX_ADDRESS1[RX_ADR_WIDTH]={ 0x35 , 0x43 , 0x10 , 0x10 , 0x01 }; void NRF24L01_TX_Mode( void ) { NRF24L01_CE= 0 ; NRF24L01_Write_Buf(NRF_WRITE_REG+TX_ADDR,(u8*)TX_ADDRESS,TX_ADR_WIDTH); //写TX节点地址 NRF24L01_Write_Buf(NRF_WRITE_REG+RX_ADDR_P0,(u8*)RX_ADDRESS1,RX_ADR_WIDTH); //设置TX节点地址,主要为了使能ACK NRF24L01_Write_Reg(NRF_WRITE_REG+EN_AA,

转载自：https://www.zhihu.com/question/25579096 见解1：目前的手机芯片分为三块，射频收发机（RF transceiver）， 基带调制解调器（baseband modem）以及应用处理器（AP: application processor）。以高通的产品线为例，射频收发机芯片的产品代号为WTR1605，基带调制解调器芯片为MDM9x25系列，应用处理器则是比较熟悉的骁龙系列，比如现在很热的骁龙810。 按照高通的产品划分来看，射频收发机芯片负责无线通信，应用处理器就是传统意义的CPU和GPU，基带调制解调器芯片负责对无线通信的收发信号进行数字信号处理，在整个系统中的位置介于前两者之间。其实和第一个答案里的那张图的意思是一样的。 至于高通的RF360解决方案，个人认为是和基带芯片有关的。从公开的资料来看，RF360里面用到了功率放大器（PA， power amplifier）的包络追踪（envelope tracking）技术，这个需要根据要发射的数据实时调整PA的供电电压，一般来说通过基带和射频的协同可以获得更好的效果。 见解2：https://www.zhihu.com/question/25579096 文章来源: 射频，基带调制解调器的关系？

pip install robotframework wxPython pip install robotframework-ride pip install --pre --upgrade robotframework-seleniumlibrary 安装Sublime text3 官网： http://www.sublimetext.com/ 下载（克隆）sublime-robot-framework-assistant 项目地址： https://github.com/andriyko/sublime-robot-framework-assistant 将整个 sublime-robot-framework-assistant-master 项目目录放拷贝到 Sublime Text3 的 Packages 目录下，然后，重启动 Sublime Text3。 (打开 sublime text 编辑器, 菜单栏：Perferences --> Browser Packages... 打开的目录就是 Packages 目录了!) 在 Sublime Text3 菜单栏选择 “View”-->“Syntax”--> “Robot Framework syntax highlighting” ，选择Robot Framework语法高亮。 运行一条用例： ... \rf_test >

分类方法有很多种，什么多分类逻辑回归，KNN，决策树，SVM，随机森林等， 比较好用的且比较好理解的还是随机森林，现在比较常见的有python和R的实现。原理就不解释了，废话不多说，show me the code import csv import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn import preprocessing from sklearn.utils import shuffle from sklearn.metrics import mean_squared_error, explained_variance_score def load_dataset(filename): file_reader = csv.reader(open(filename,'rt'), delimiter=',') X, y = [], [] for row in file_reader: X.append(row[0:4]) y.append(row[-1]) # Extract feature names feature_names = np.array(X[0]) return np.array(X[1:]).astype(np.float32),np.array

卸载Xcode sudo rm -rf /Applications/Xcode.app sudo rm -rf /Library/Preferences/com.apple.dt.Xcode.plist rm -rf ~/Library/Preferences/com.apple.dt.Xcode.plist rm -rf ~/Library/Caches/com.apple.dt.Xcode rm -rf ~/Library/Application\ Support/Xcode rm -rf ~/Library/Developer/Xcode rm -rf ~/Library/Developer/CoreSimulator rm -rf ~/Library/Developer/XCPGDevices 安装 AppStore直接下载安装