Part01:Buck电路工作原理: 图1-1 Buck电路拓扑结构 Buck电路的拓扑结构如图1-1所示: (1) input接输入电源,既直流电动势: (2) IGBT1为开关管,可以选择以全控型开关管为主,对于高频状态多使用MOSFET,对于高电压状态,多采用IGBT(MOSFET或者IGBT由Buck电路具体工作情况决定).Buck变换器又称降压变换器,通过控制input侧直流电动势的供电与断电实现输出测的降压.开关管的控制方式根据控制信号的不同主要又分为以下三种方式: a) 脉冲调制型

motan/dubbo支持负载均衡.zookeeper有集群的概念.zookeeper似乎也能做负载均衡,这3者是什么关系呢? 3个概念:motan/dubbo负载均衡.zookeeper集群.zookeeper负载均衡的关系和选择 1. zookeeper负载均衡: 我们都知道在与分布式框架motan/dubbo等联合使用时,zookeeper的基本功能是做注册中心,也就是多个服务提供方将自己发布到zookeeper上.这样,服务的消费方就可以不直接硬编码服务提供方的地址,而是通过zookee

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

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

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

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

认证.权限.频率是层层递进的关系 权限业务时认证+权限 频率业务时:认证+权限+频率 局部认证方式 from django.conf.urls import url,include from django.contrib import admin from api import views urlpatterns = [ # url(r'^admin/', admin.site.urls), url(r'^auth/', views.AuthView.as_view()), url(r'^boo

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

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.  

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

在Linux中,内核的开发者定义了一套框架模型来完成CPU频率动态调整这一目的,它就是CPU Freq系统.如下为CPU的几种模式(governor参数): ondemand:系统默认的超频模式,按需调节,内核提供的功能,不是很强大,但有效实现了动态频率调节,平时以低速方式运行,当系统负载提高时候自动提高频率.以这种模式运行不会因为降频造成性能降低,同时也能节约电能和降低温度.一般官方内核默认的方式都是ondemand. interactive:交互模式,直接上最高频率,然后看CPU负荷慢慢降低

目的:设计一个DDS,可以输出两个波形,输出的波形的周期可以修改,相位可以修改,种类也可以修改 输入:clk,reset,一个控制T的按键,一个控制相位的按键,一个控制波形种类的按键. 思路:双通道--需要两个DDS.    波形种类可控--每个DDS需要四个ROM分别存放正弦波,三角波,锯齿波,方波. 频率可控--一个频率控制按钮,按一下切换一次频率,可供选择的频率是固定的,用计数器来设计.     相位可控--一个相位控制按钮,按一下切换一次相位,可供选择的相位是固定的,用计数器来设计.  

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

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')

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,