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标准如此之多,为何偏偏选择NB-IoT?

我们生活中已经离不开通信的需求,而物联网的运行同样需要使用通信技术,目前, 中国采用较多的物联网通信标准则是NB-IoT。

<strong>从虚拟到现实</strong>

想要说明NB-IoT,先来了解一下物联网。在过去,我们在经历了宽带的飞速发展,如当初的1兆宽带,到如今的百兆甚至千兆的网速,而移动网络从2G、3G、4G一路走来,即将迎来5G的时代。网络已经相比之前翻了不知多少倍,今后也将出现更快的网络供我们使用。

那么除了网速快之外,还有没有其他的发展方向,答案当然是有的。我们的互联网为我们连接上了全球的虚拟网络,而当这些网络从虚拟世界中扩散至现实世界时,物联网便诞生了,它从虚拟影响到了现实。

cocos2d中各种action方法的应用

<strong>Action示例:</strong>

<strong>1、移动动作</strong>

cc.MoveBy:create(time, posX, posY) 在time时间内,相对当前位置基础上移动x,y个单位。

cc.MoveTo:create(time, posX, posY) 在time时间内,移动到cc.p(posX, posY)位置。

<strong>2、缩放动作</strong>

cc.ScaleBy:create(time, scaleX, scaleY) 在time时间内,相对当前大小缩放scale(scaleX, scaleY)个单位

从神经网络到卷积神经网络(CNN)

卷积网络在本质上是一种输入到输出的映射,它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系,而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式,只要用已知的模式对卷积网络加以训练,网络就具有输入输出对之间的映射能力。

谷歌发布多款AI工具:帮大众更好地利用人工智能

谷歌在本周的Cloud Next大会上宣布了一系列与人工智能相关的功能和服务,包括各类机器学习工具、客服工具,还有生产力工具G Suite功能升级。这些功能很多都是为了更好地推广人工智能工具。

<strong>机器学习开发工具AutoML Vision</strong>

从今天开始,机器学习开发工具AutoML Vision将推出Beta公测版,面向所有组织、企业和研究人员开放。AutoML Vision是Cloud AutoML机器学习系统的工具,允许用户针对图像和物体识别开发机器学习模型。非专业用户只需要借助图形界面和易于理解的触摸方式(例如拖拽)即可使用这些工具。

如何更直观理解进程、线程、事务的概念?

开门见山:我对进程、线程、事务的理解是,它们都是一个执行者。虽然在java的api里面定义了Executor类,不过我们现在谈论的执行者的概念与java语言没有关系,注意区分不要混淆。

在现代操作系统中,进程的概念特别重要,各种操作系统教材都会花不少笔墨来讲解这个概念,然而书中的定义往往很不直观甚至冗长,它们时常给出这样的描述,“操作系统资源调度的基本单位”,我不是说这样的描述有错,而是说这样的描述不直观,如果我们这样来描述:“进程是一个执行者,它负责执行被代码定义了的过程”,或者更简洁的表述为:“进程是负责执行代码的执行者”。是不是就更容易理解了呢?

物联网通信架构总结

本文从宏观上介绍IoT的通信架构,让大家都日渐频繁的物联网设备工作原理有一个初步的理解,主要分为了直连、网关、云三种模式。

<font size="3"><strong> 1. 直连模式(direct integration pattern)</strong></font>

光线追踪(7)反射光线

如果我们看一张完美平坦,闪亮的桌子,我们会看到桌面上的其他物体的反射。我们会看到这些反射,那是因为光线从其他物体到达桌面,从桌面反射回来,然后到达我们的眼睛 。对于一个固定的眼点,桌子上的每个位置都有一个方向,光线可以从这个方向返回到我们的眼睛。

智能家居的下一个关键词:全屋智能

回顾智能家居的发展历程,入口一直是争夺的焦点,似乎抢到了智能家居的入口就抢到了通往下一个时代的船票。从最早的智能网关,到带显示屏的智能家庭控制中枢、智能电视,到后来的“集大成者”智能手机,再到现在风头正劲的智能音箱,智能家居的入口一直风水轮流转,谁也没能真正把它牢牢抓住。

然而,智能家居的入口之争其实是个伪命题,场景不同需求也不一样,看似智能的音箱在卧室场景中就不那么适用,智能家居的未来其实是去中心化。

去中心化,意味着每一件智能家居单品都可能充当智能家居的入口。厨房场景中,入口可能是厨灶;客厅场景中,入口可能是电视;卧室场景中,入口可能是小夜灯。每一件智能单品之间互联互通,同时也能单独工作,去中心化的分布式控制给用户带来的是智能家居的下一个关键词:全屋智能。

人脸的两个关键问题——光照和姿态

<font size="3"><strong>人脸识别关键问题研究</strong></font>

<font color="#33b1c8"><strong>a) 人脸识别中的光照问题</strong></font>

Android OpenGL ES 开发(八): OpenGL ES 着色器语言GLSL

前面的文章主要是整理的Android 官方文档对OpenGL ES支持的介绍。通过之前的文章,我们基本上可以完成的基本的形状的绘制。

这是本人做的整理笔记: https://github.com/renhui/OpenGLES20Study

目前到这里第一阶段的学习,也就是基本的图形绘制,基本的交互的实现。

&nbsp; • &nbsp;平面绘制:三角形、正方形、在相机视角下的三角形、彩色三角形
&nbsp; • &nbsp;立体绘制:正方体、圆柱体、圆锥体、球体
&nbsp; • &nbsp;基本交互:手绘点、旋转三角形