转载请注明:@小五义 http://www.cnblogs.com/xiaowuyi 欢迎加入讨论群 64770604 一.本次实验所需器材 1.Arduino板 https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.5-c-s.w4002-15820725129.16.AtgoEm&id=545093340395 2.无源蜂鸣器:一种一体化结构的电子讯响器,分为有源蜂鸣器与无源蜂鸣器.这里的“源”不是指电源,而是指震荡源,有源蜂鸣器内部带震荡源,所以只要一通电就

频率直方图(frequency histogram)亦称频率分布直方图.统计学中表示频率分布的图形.在直角坐标系中,用横轴表示随机变量的取值,横轴上的每个小区间对应一个组的组距,作为小矩形的底边:纵轴表示频率(频数/组距=频率),并用它作小矩形的高,以这种小矩形构成的一组图称为频率直方图. R语言举例 > x = c(12, .4, 5, 2, 50, 8, 3, 1, 4, .25) > cats = cut(x,breaks=c(0,1,5,max(x))) # 分组 > level

我一直在思考一个问题,图像增强以后,哪些方面的特征最为显著,思来想去,无果而终!翻看了一篇知网的paper,基于保真度(VIF)的增强图像质量评价,文章中指出无参考质量评价,可以从三个方面考虑:平均梯度(AG).信息熵(IE).空间频率(SF).这些特征不是很全面,效果也未必是好的,在数据库上测试的结果的确不是很理想,就以空间频率为主吧,研究一下: 1.什么是图像的频率: 不同频率信息在图像结构中有不同的作用.图像的主要成分是低频信息,它形成了图像的基本灰度等级,对图像结构的决定作用较小:中频信

在上一篇文章中,介绍了cpufreq的core层,core提供了cpufreq系统的初始化,公共数据结构的建立以及对cpufreq中其它子部件提供注册功能.core的最核心功能是对policy的管理,一个policy通过cpufreq_policy结构中的governor字段,和某个governor相关联,本章的内容正是要对governor进行讨论. 通过前面两篇文章的介绍,我们知道,governor的作用是:检测系统的负载状况,然后根据当前的负载,选择出某个可供使用的工作频率,然后把该工作频率

随着技术的发展,我们对CPU的处理能力提出了越来越高的需求,芯片厂家也对制造工艺不断地提升.现在的主流PC处理器的主频已经在3GHz左右,就算是智能手机的处理器也已经可以工作在1.5GHz以上,可是我们并不是时时刻刻都需要让CPU工作在最高的主频上,尤其是移动设备和笔记本电脑,大部分时间里,CPU其实工作在轻负载状态下,我们知道:主频越高,功耗也越高.为了节省CPU的功耗和减少发热,我们有必要根据当前CPU的负载状态,动态地提供刚好足够的主频给CPU.在Linux中,内核的开发者定义了一套框架模

1. 简单演示,创建一个models的数据库表 class User(models.Model): name=models.CharField(max_length=32) pwd=models.CharField(max_length=32) choice=((1,'超级用户'),(2,'普通用户'),(3,'穷逼用户')) type=models.IntegerField(choices=choice,null=True) # typ=models.ForeignKey(to='Type')

转自:http://blog.csdn.net/droidphone/article/details/9346981     目录(?)[-] sysfs接口 软件架构 cpufreq_policy cpufreq_governor cpufreq_driver cpufreq notifiers   随着技术的发展,我们对CPU的处理能力提出了越来越高的需求,芯片厂家也对制造工艺不断地提升.现在的主流PC处理器的主频已经在3GHz左右,就算是智能手机的处理器也已经可以工作在1.5GHz以上,可

1.简介 控制访问频率的组件 2.使用 手写一个自定义频率组件 import time #频率限制 #自定义频率组件,return True则可以访问,return False则不能访问 class MyThrottle(): visitor_dic={} def __init__(self): self.history=None def allow_request(self,request,view): ''' {'ip1':[时间1,时间2], 'ip2':[时间1,], } ''' # 基

DRF的权限 权限组件源码 权限和频率以及版本认证都是在initial方法里初始化的 我们的权限类一定要有has_permission方法~否则就会抛出异常~~这也是框架给我提供的钩子~~ 在rest_framework.permissions这个文件中~存放了框架给我们提供的所有权限的方法~~ 主要说下BasePermission 这个是我们写权限类继承的一个基础权限类~~~ 权限的详细用法 initial方法在初始化的时候是有顺序的:版本-->权限-->频率 写权限类 class MyPe

url: url(r'books/$',views.BookView.as_view({'get':'list','post':'create'})) 为例 当django启动的时候,会调用执行view.BookView.as_view()方法,拿到as_view的返回值view url(r'books/$',View.view) 当用户访问books/的时候,会执行View.view(). 执行APIView.dispatch() 当用户访问books/时,django拿到request,然后

访问频率流程 访问频率流程与认证流程非常相似,只是后续操作稍有不同 当用发出请求时 首先执行dispatch函数,当执行当第二部时: #2.处理版本信息 处理认证信息 处理权限信息 对用户的访问频率进行限制 self.initial(request, *args, **kwargs) 进入到initial方法: def initial(self, request, *args, **kwargs): """ Runs anything that needs to occur

一.认证组件.权限组件.频率组件总结:  只有认证通过的用户才能访问指定的url地址,比如:查询课程信息,需要登录之后才能查看,没有登录,就不能查看,这时候需要用到认证组件 1.认证组件格式 写一个认证类 from rest_framework.authentication import BaseAuthentication class MyAuth(BaseAuthentication): def authenticate(self,request): # request 是封装后的 toke

认证组件.权限组件.频率组件总结:  认证组件格式: 1 写一个认证类 from rest_framework.authentication import BaseAuthentication class MyAuth(BaseAuthentication): def authenticate(self,request): # request 是封装后的 token = request.query_params.get('token') ret = models.UserToken.object

1,DRF的认证 初识认证:浏览器是无状态的,一次导致每次发的请求都是新的请求,所以每次请求,服务器都会进行校验,这样就很繁琐,这趟我们就需要给每一个用户登录后一个新的标识,浏览器每次都会带着这个唯一标识和在服务器中的标识做匹配,成功就通过,不成功就不通过. 认证的使用,见下图: 1.2, DRF的相关代码: model表的创建 view视图函数 认证类 视图的测试 2,DRF权限 和django的全下类似,restframeworke也是给某一些用户添加角色,通过给不同的角色分配不同的权限,

梅尔倒谱系数(MFCC) 梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称MFCC).依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱, MFCC分析依据的听觉机理有两个 第一Mel scale:人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的,有下面公式 $$f_{mel}=2595*\log _{10}(1+\frac{f}{700})$$ $$f = 700 (10^{f_{mel}/2595} - 1)$$ 式中$f_{mel}$是以梅尔(Mel)为

Implement FreqStack, a class which simulates the operation of a stack-like data structure. FreqStack has two functions: push(int x), which pushes an integer xonto the stack. pop(), which removes and returns the most frequent element in the stack. If

802.11b/g还是802.11b/g/n 一般都支持13个信道 信道也称作通道(Channel).频段,是以无线信号(电磁波)作为传输载体的数据信号传送通道.无线网络(路由器.AP热点.电脑无线网卡)可在多个信道上运行.在无线信号覆盖范围内的各种无线网络设备应该尽量使用不同的信道,以避免信号之间的干扰.2.4GHz(=2400MHz)频带的信道划分.实际一共有14个信道(下面的图中画出了第14信道),但第14信道一般不用.每个信道的有效宽度是 20MHz,另外还有2MHz的强制隔离频带(类似

本文转自http://blog.csdn.net/kris_fei/article/details/51822435 Kernel branch: 3.0.35 CPU的频率调节模式:1. Performance.  不考虑耗电,只用最高频率.2. Interactive.  直接上最高频率,然后看CPU负荷慢慢降低.3. Powersave.    通常以最低频率运行,流畅度会受影响,一般不会用这个吧!4. Userspace.    可以在用户空间手动调节频率.5. Ondemand.  

前几天利用python爬取了我爱我家的租房的一些数据,就想着能不能对房租进行一波分析,于是通过书籍和博客等查阅了相关资料,进行了房租的区间分析.不得不说,用python做区间分析比我之前用sql关键字统计区间简单多了,话不多说,上代码 # coding=utf-8 import pandas as pd import pymysql import matplotlib.pyplot as plt db = pymysql.connect(host="127.0.0.1", port=3

1.认证组件 1.1 认证组件利用token来实现认证 1.2 token认证的大概流程 用户登录===>获取用户名和密码===>查询用户表 如果用户存在,生成token,否则返回错误信息 1.3 示例 补充:自定义的序列化类 BookSerializer.py class BookSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model = Book fields = ('title', 'price', 'publish', 'a

目录 一.特殊路由映射的请求 二.token刷新机制配置(了解) 三.认证组件项目使用:多方式登录 1.urls.py 路由 2.views.py 视图 3.serializers.py 序列化 4.models.py 表 四.权限组件项目使用:vip用户权限 数据准备 1.permissions.py 自定义权限 2.views.py 权限视图 3.serializers.py 序列化 4.urls.py 自定义路由 5.setting.py 权限配置 五.频率组件 频率限制源码分析 重点 系