网络在建立之初,终端设备启动后需要向服务端发起Jion请求(接入请求),只有在接入请求得到成功答复,并根据答复配置相关参数后,终端才算成功加入网络.Jion成功后才能进行数据的上行.下行通信. Jion过程.CLASS A等模式下,服务器.终端之间约定了两个下行接收窗口(时间窗口)来实现数据的交互.一般通信方式为:终端上行数据包后进入低功耗模式,等到约定的时间窗口后开始进入接收模式,接收服务器下行来的数据. 在Jion之前要了解一下Receive Windows概念. 接收窗口Receive W…

三.Introduction on LoRaWAN options 本文件描述了一种用于可为移动的或固定在一个固定位置的电池供电的终端设备而优化的LoRaWAN™网络协议.LORA™是一个由Semtech公司开发的长距离低功耗低通信速率无线调制应用.设备实现多类包括CLASSA在内的通信模式.LoRaWAN网络通常部署成星型网络拓扑结构, 网关中继终端及后端网络中央服务器的数据.网关通过标准IP协议连接至网络服务器,而终端采用单跳网络LORA™或FSK与一个或多个网关通信.所有通信一般是双向的,…

三.Ajax操作 ajax操作基于浏览器的xmlHttpRequest对象,IE低版本是另外一个对象,jQuery 1 版本对那两个对象做了封装,兼容性最好,2 .3版本不再支持IE低版本了. Ajax操作,用来偷偷发请求. 参考博客: http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5703697.html 1.原生Ajax操作 XmlHttpRequest对象介绍 XmlHttpRequest对象的主要方法: void open(String method,S…

转载:用sharding技术来扩展你的数据库(一)sharding 介绍 转载:MySQL架构方案 - Scale Out & Scale Up. 转载: 数据表分区策略及实现(一) 转载:Mysql分表和分区的区别.分库分表介绍与区别 转载:分库分表带来的完整性和一致性问题 转载:开源数据库 Sharding 技术 (Share Nothing) 转载:https://blog.csdn.net/kingcat666/article/details/78324678 一.Sharding Sh…

四.Physical Message Formats LoRa数据包结构 LoRaTM调制解调器采用隐式和显式两种数据包格式.其中,显式数据包的报头较短,主要 包含字节数.编码率及是否在数据包中使用循环冗余校验(CRC)等信息. LoRaTM数据包包含以下三个组成部分: 前导码 可选报头 数据有效负载 前导码Preamble [x] Preamble寄存器及其设置 reg_name reg_addr bits 默认值 description RegPreambleMsb 0x20 7-0 0x0…

二.LMIC library 编程模型及API LMiC库可以通过一组API函数(API functions),运行时函数(run-time functions),回调函数(callback functions),和全局LMIC数据结构(global LMIC data structure) 四种方式来实现访问. LMiC库提供了一个简单的基于事件的编程模型,其中所有协议事件都是调度到应用程序的onEvent()回调函数:为了释放应用程序诸如定时或中断等细节,该库具有内置的运行时环境来处理定时器…

一.模型概述 https://docs.djangoproject.com/zh-hans/3.0/intro/tutorial02/ https://www.runoob.com/django/django-model.html Django 对各种数据库提供了很好的支持,包括:PostgreSQL.MySQL.SQLite.Oracle. Django 为这些数据库提供了统一的调用API. 我们可以根据自己业务需求选择不同的数据库. MySQL 是 Web 应用中最常用的数据库.本章节我们将…

一.模板的使用实战 接:https://blog.csdn.net/u010132177/article/details/103788677 参考:https://docs.djangoproject.com/zh-hans/3.0/contents/ https://docs.djangoproject.com/zh-hans/3.0/intro/overview/#write-your-views 1)创建模板文件夹templates 在项目根目录下创建[/templates/app1/in…

准则 采用一种分类形式后,就要采用准则来衡量分类的效果,最好的结果一般出现在准则函数的极值点上,因此将分类器的设计问题转化为求准则函数极值问题,即求准则函数的参数,如线性分类器中的权值向量. 分类器设计准则:FIsher准则.感知机准则.最小二乘(最小均方误差)准则 Fisher准则 Fisher线性判别分析LDA(Linearity Distinction Analysis)基本思想:对于两个类别线性分类的问题,选择合适的阈值,使得Fisher准则函数达到极值的向量作为最佳投影方向,与投影方向…

本文介绍了机器学习中基本的优化算法—梯度下降算法和随机梯度下降算法,以及实际应用到线性回归.Logistic回归.矩阵分解推荐算法等ML中. 梯度下降算法基本公式 常见的符号说明和损失函数 X :所有样本的特征向量组成的矩阵 x(i) 是第i个样本包含的所有特征组成的向量x(i)=(x(i)1,x(i)2...,x(i)n) y(i) 第i个样本的label,每个样本只有一个label,y(i)是标量(一个数值) hθ(x(i)) :拟合函数,机器学习中可以用多种类型的拟合函数 θ 是函数变量,…