Getting Started with Bluetooth Low Energy 中文翻译版

2023-11-22 00:20

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Web Bluetooth 与点对点连接

前言需求需要实现手持终端设备与 web 网页的点对点数据传输，不希望有服务器参与，想到了 web 的 USB 与 Bluetooth API，对 Web Bluetooth API 进行了研究。蓝牙 GATT 基础知识 GATT（通用属性配置文件，蓝牙低功耗（BLE）中定义的一种规范）定义了如何在蓝牙低功耗设备之间进行数据的传输和交互。它规定了蓝牙设备之间的数据格式、通信协议以及数据的组

linux bluez bluetooth工具命令使用

bluez　编译生成的工具集： bccmdbluemoonbluetoothctlbtattachbtmonciptoolhciattachhciconfighcidumphcitoolhex2hcdl2pingl2testmpris-proxyrctestrfcommsdptool hcitool: hcitool - HCI Tool ver 5.48U

PrimeTime low power-SMVA分析（4）

1.6使用示例以下使用示例展示了SMVA流程： - 所有电压条件下的SMVA分析 - 特定DVFS约束下的SMVA分析在以下脚本示例中，红色突出显示的文本显示了在SMVA流程中使用的命令、命令选项和变量。这些功能只有在将timing_enable_cross_voltage_domain_analysis变量设置为true时才能使用。 1.6.1所有电压条件下的SMVA分析要对多

PrimeTime low power-SMVA分析（2）

1.4 DVFS 场景对于使用动态电压和频率缩放（DVFS）的设计，可以使用 DVFS 场景来同时分析设计在所有 DVFS 条件下的性能。有关详细信息，请参见以下主题： - DVFS 场景概念 - 查询 DVFS 场景 - 将 DVFS 场景应用于命令和属性 - 与 DVFS 相关的对象属性注意： DVFS 场景是在 SMVA 分析中使用的电压/频率场景。它们与分布式多场

【ZOJ】2539 Energy Minimization 最小割——项目分配问题

传送门：【ZOJ】2539 Energy Minimization 题目分析：还是项目分配问题，还是曾经的味道TＵT 再次请出神奇的函数：再看看题目中的函数：惊人的相似啊有木有！简直就是稍作修改就好了。。因为Xi只能取0或1，所以最终我们可以将所有的Xi分成两个集合：Xi取1的集合，Xi取0的集合。假设源点S和Xi取1的集合相连，汇点T和Xi取0的集合相

PrimeTime low power-SMVA分析（1）

SMVA Graph-BasedSimultaneous Multivoltage分析（SMVA） Graph-based的同时多电压分析（SMVA）在单次分析运行中同时考虑整个设计中所有路径的每种电源电压组合。要了解有关 SMVA 分析的信息，请参考以下内容： - SMVA 概述 - 配置 SMVA 分析 - 在 SMVA 分析中报告时序路径 - 动态电压频率调整（DVFS）场景

Ubuntu 18启动失败 Started Hold until boot procss finishes up

原因：启动ubuntu 的时候，磁盘空间不够了。解决方法：启动Ubuntu 的时候，选择Advanced options for Ubuntu 然后选择recovery 之后选择clean 清理之后，就可以打开了。

苹果App Store审核指南中文翻译

（注：<苹果应用商店审核指南>中文翻译最近一次更新为2013-03-04，文中红色部分是相对于2013-03-04版本的新增内容，绿色部分代表更改的内容，蓝色表示苹果相关官方文档的链接。）前言感谢您付出宝贵的才华与时间来开发iOS应用程程序。从职业与报酬的角度而言，这对于成千上万的开发员来说一直都是一项值得投入的事业，我们希望帮助您加入这个成功的组织。我们发布了《App

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Intent Intent PhotoPicker 图片选择 & 图片预览https://github.com/donglua/PhotoPicker Injector AndroidAnnotations Fast Android Development. Easy maintainance. https://github.com/excilys/androidannotations

Fine-Grained Egocentric Hand-Object（中文翻译）

精细化自我中心手-物体分割：数据集、模型（model）与应用灵芝张1, 盛昊周1, 西蒙·斯滕特 $ {}^{2} $, 和健博·石 $ {}^{1} $ 摘要。自我中心视频提供了高保真度建模人类行为的细粒度信息。手和交互对象是理解观众行为和意图的一个关键方面。我们提供了一个标注数据集，包含11,243个自我中心图像，并具有在各种日常活动中与手和对象互动的逐像素分割标签。我们的数据集是

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