ADI高速信号采集芯片与JESD204B接口简介 JESD204B接口 介绍: JEDEC Standard No. 204B (JESD204B)—A standardized serial interface between data converters (ADCs and DACs) and logic devices (FPGAs or ASICs) 也就是说这是一个高速模数信号转换芯片与逻辑器件芯片之间的标准接口. JEDEC是开发微电子行业开放标准的全球领导者,拥有3,000多名志

按照初始化时序,在200us时,mem_clk时钟稳定,开始初始化设置,设置完后,会产生一个初始化完成标志,local_init_done会拉高,没有拉高,可能有以下几个原因: 1.确认DDR2 IP核上的所有信号是否都用到了: 2.可能跟复位有关系: XXXXXX

感觉一个人玩lol也没意思了,玩会手机,看到这个下拉刷新功能就写了这个demo! 这个demo写的比较随意,咱不能当做插件使用,基本思想是没问题的,要用就自己封装吧! 直接上代码分析下吧! 布局: <ul class="show-area" style="min-height:100px;"></ul> <button class='page-btn-nick' >加载更多</button> 就2行,只为实现功能,足矣

闲来无事,琢磨着写点东西.貌似页面下拉加载数据,瀑布流的效果很火,各个网站都能见到各式各样的展示效果,原理大同小异.于是乎,决定自己写一写这个效果,希望能给比我还菜的菜鸟们一点参考价值. 在开始之前,先把实现的基本原理说一下.当夜幕下拉到底部的时候,js可以判断滚动条的位置,到达底部触发js方法,执行jquery的ajax方法,向后台一般处理程序夜幕ashx文件请求数据源,得到json格式的数据源.然后,遍历json数据源,拼接一个li标签,再填充到页面上去. 首先,我们来做个简单的html页面

C# .Net 多进程同步 通信 共享内存 内存映射文件 Memory Mapped 转 节点通信存在两种模型:共享内存(Shared memory)和消息传递(Messages passing). 内存映射文件对于托管世界的开发人员来说似乎很陌生,但它确实已经是很远古的技术了,而且在操作系统中地位相当.实际上,任何想要共享数据的通信模型都会在幕后使用它. 内存映射文件究竟是个什么?内存映射文件允许你保留一块地址空间,然后将该物理存储映射到这块内存空间中进行操作.物理存储是文件管理,而内存映射文

因为这次省去了RESET按键,RST没做任何处理,程序下载完之后插上电池无法运行,最终原因:RST引脚没有拉高.呼呼切记啊

摘要:2019年1月18日,由阿里巴巴MaxCompute开发者社区和阿里云栖社区联合主办的“阿里云栖开发者沙龙大数据技术专场”走近北京联合大学,本次技术沙龙上,阿里巴巴高级技术专家吴永明为大家分享了MaxCompute,基于Serverless的高可用大数据服务,以及MaxCompute低计算成本背后的秘密. 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 一.什么是MaxCompute Big Data in Alibaba首先为大家介绍阿里巴巴大数据技术的一些相关背景.正如下图所示,阿里巴巴其实

1. 前言 高精地图(High Definition Map)作为自动驾驶安全性不可或缺的一部分,能有效强化自动驾驶的感知能力和决策能力,提升自动驾驶的等级.对于自动驾驶来说,高精地图主要是给机器用的,但是在制作和分析过程中依然需要人能够理解.本文将为大家简单介绍下,在过去的一段时间里高德高精地图业务团队,在WEB三维引擎技术方面的一些探索和实践,如何让复杂抽象的地理数据呈现在人们面前,满足其业务编辑和分析的诉求. 高精地图主要是对道路交通层对象(如:车道地面标线.交通灯.交通牌.防护栏.杆等)

今天解决了一个bug,因为datagrid有多列,可是当没有数据的时候,后面的列无法通过滚动条拉动来显示,比较麻烦,而需求要求没有数据也要拉动滚动条查看后面有什么列,一开始在网上找了一些资料,发现都不可以,有一个实现生成空的table,也就是数据行,然后将其隐藏. 后来查看了一下,easyui datagrid中显示数据的区域是一个div,没有数据的时候没有滚动条,当时想找一些当div中内容为空,用js生成滚动条,并且控制滚动条的长短,都找不到. 使用生成数据行,然后隐藏的方式会导致没有数据的时

Flume安装成功,环境变量配置成功后,开始进行agent配置文件设置. 1.agent配置文件(mysql+flume+Kafka) #利用Flume将MySQL表数据准实时抽取到Kafka a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sources = s1 #sources(mysql) a1.sources.s1.type = org.keedio.flume.source.SQLSource a1.sources.s1.channels = c1 a1.sour

写论文,没数据?R语言抓取网页大数据 纵观国内外,大数据的市场发展迅猛,政府的扶持也达到了空前的力度,甚至将大数据纳入发展战略.如此形势为社会各界提供了很多机遇和挑战,而我们作为卫生(医学)统计领域的一份子,更要把握好机会.放眼全球,大数据的应用规模仍在持续扩张,几乎每个行业都将目光瞄准了大数据背后的巨大价值.未来五到十年,是我国推进大数据发展的关键时期,打造高效的大数据应用机制和产业链迫在眉睫. 空格根据当前大数据行业发展的分析,我们着手大数据不妨从"可视化数据抓取"开始考虑.这里提

解决 @scope(多例)  这是因为造成线程并发访问不安全

一.需求背景 1.最近项目要求高频次地读写数据,数据量也不是很大,多表总共加起来在百万条上下. 单表最大的也在25万左右,历史数据表因为不涉及所以不用考虑, 难点在于这个规模的热点数据,变化非常频繁. 数据来源于一些检测设备的采集数据,一些大表,有可能在极短时间内(如几秒钟)可能大部分都会变化, 而且主程序也有一些后台服务需要不断轮询.读写某种类型的设备,所以要求信息交互时间尽可能短. 2.之前的解决方案是把所有热点数据,统一加载到共享内存里边,到也能够支撑的住(毫秒级的),但是由于系统架构升级

想要将Sqlserver高版本备份的数据还原到低版本SqlServer2008R2上去,但是这在SqlServer中是没法直接还原数据库的,通过以下方法可以顺利还原. 通过高版本生成sql脚本在低版本执行,并且数据也能保留. 步骤:任务->生成脚本-> 下一步->高级,选择数据库版本和编写脚本数据类型为架构和数据,可以保留数据. 继续下一步完成. 最后在低版本的sql数据库中: 先新建脚本中的数据库,再实行sql生成表结构和数据. 完美还原成功!

讲解2点: 为什么 nordic的4.0协议栈中ble只能发送20字节的应用负载数据. 大量数据发送时如何提高发送速率 1:为何上层应用负载每次最多20字节 首先了解 4.0中链路层的包格式如下: PDU即协议数据单元,即链路层的负载数据.应用层用户发送的数据就是在这里面,但是并不全是用户数据. Ble有分广播态和连接态. 所以上面的这个链路层帧可能是广播数据也可能是连接后的数据. 所以就有两种情况,一种为 广播通道中的PDU,另一种为数据通道中的PDU.我们主要讨论的是连接态下的数据通道中的数

1.加锁缺点:降低性能优点:减少代码逻辑复杂度(题主现在这样超过1w条就删数据的逻辑,感觉看起来就点糟糕啊,如果整个系统一复杂,这样的来回写数据,你确定你的逻辑还维护得下去?建议题主梳理一下代码的逻辑流) 2.队列(redis/各类mq等)缺点:引入其他组件,增加系统复杂度,降低稳定性.优点:能够将web的并行逻辑串行,其实和加锁差不多,不过更优雅,并且性能上面也更可控.如果题主的系统的逻辑复杂,推荐采用这种. 建议:php写多你会发现,它的逻辑就是一波流的.在它的逻辑层实现过多的重试,等待,以

<!--pages/test/test.wxml--> <block wx:for="{{list}}" wx:key="item.id"> <image src="{{item.titlepic}}"></image> </block> // pages/test/test.js Page({ data: { curpage: 1, list: null }, onLoad: func

在现实的生产环境中,有可能遇到高并发insert的应用.在此应用时由于堆表(Heap)和聚集表的结构不同导致在高并发的情形下insert效率不尽相同.接下来我会简单的以测试用例来简要说明.并举例说明如果提高聚集表下高并发插入效率. 在测试前我们先简单了解下堆表和聚集表都是如何完成插入操作的. 关于堆表和聚集表的介绍:SQL Server 索引知识-结构,实现 堆表Insert 方式1  a获得第一个IAM页 b 获取与之相关的PFS页,从中找到第一个能容纳Insert数据行大小的数据页 c 如果

sync - 同步内存与硬盘之间的数据. sync [--help] [--version] sync 命令将内存中缓存的数据写入磁盘.这包括但不限于修改过的 superblock, inode 和延迟的读写.这些都是由内核负责实现,sync 命令只是执行系统调用 sync. 内核将数据留在内存中以避免相对较慢的磁盘读写操作.这样做可以改进性能,但是如果系统崩溃,那么将造成数据丢失或者系统崩溃.sync 命令可以保证所有数据写回磁盘.

这个下拉效果在网上最早的例子恐怕就是Johan Nilsson的实现,http://johannilsson.com/2011/03/13/android-pull-to-refresh-update.html. 如果这篇文章对您有用,劳烦几秒钟帮忙投下票:http://vote.blog.csdn.net/item/blogstar/aomandeshangxiao,Csdn 2012博客之星投票,谢谢!!! 后面的很多例子应该都是仿照这个写的,下面的这个例子就是对这个例子的修改,先看下一个点

转载请标明出处: http://blog.csdn.net/forezp/article/details/70198541 本文出自方志朋的博客 今天一时兴起,想用python爬爬自己的博客,通过数据聚合,制作高逼格的云图(对词汇出现频率视觉上的展示),看看最近我到底写了啥文章. 一.直接上几张我的博客数据的云图 1.1 爬取文章的标题的聚合 1.2 爬取文章的摘要的聚合 1.3 爬取文章的标题+摘要的聚合 我最近写了SpringCloud系列教程,还有一些微服务架构方面,从云图上看,基本吻合.