rime专题

contiki rime协议栈层次调用关系

RIME-SVM，基于RIME寒冰优化算法优化SVM支持向量机回归预测（多输入单输出）-附代码

支持向量机（SVM）支持向量机（SVM）是一种广泛用于分类和回归的强大监督学习算法。在回归任务中，特别是在SVM被用作支持向量回归（SVR）时，目标是找到一个函数，这个函数在给定的数据点上有最小的偏差，同时尽量保持模型的平滑性，即尽量小的模型复杂度。支持向量回归（SVR）在SVR中，我们不仅要让预测误差尽可能小，还要保证模型不会过于复杂，避免过拟合。这通常通过引入一个损失函数来实现，该

分类预测 | Matlab实现RIME-LSSVM霜冰算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测

分类预测 | Matlab实现RIME-LSSVM霜冰算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测目录分类预测 | Matlab实现RIME-LSSVM霜冰算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料分类效果基本介绍 1.Matlab实现RIME-LSSVM霜冰算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测（完整源码和数据）,优化参数为

Contiki——Rime缓冲区packetbuf分析

2013-7-5 19:02 首先关于里边的一个变量： buflen指的是payload（packetbuf的数据部分）的长度， bufptr指的是payload（packetbuf的数据部分）的起始位置； hdrptr指的是报文头的起始位置（在packetbuf的报文头部分）； packetbuf实际大小是PACKETBUF_HDR_SIZE+PACKETBUF_SIZE（即

Contiki——Rime Stack分析

一分析Rime的大概思路在Rime中，理解Rime Stack的工作原理，首先要理解整体框架；之后要理解这里边的list，memb，packetbuf，channel，等几个部分；之后要明白chameleon的结构，以及一些具体实现；这几个部分中，以packetbuf和chameleon最为重要。像packetbuf.c,packetqueue.c是最基本的几个

Contiki协议栈Rime:通道channel

更多的Contiki协议栈知识，请参考索引目录：《Contiki协议栈:索引目录》 1 概述　　在变色龙架构中，不同的协议使、程序用不同的逻辑通道进行通信。每个通道都有自己的一些列协议和包属性。在下图中，应用程序1使用运行在Rime协议栈之上的组网路由协议，应用程序2直接使用Rime协议栈，这两个应用程序各自拥有自己的逻辑通道。　　简而言之，如果不同节点的两个

Contiki协议栈Rime:缓冲区管理packetbuf management

更多的Contiki协议栈知识，请参考索引目录：《Contiki协议栈:索引目录》 1 概述　　关于Rime的缓冲区管理这一块，能在网上搜到很多博客，但是我想说的是，99%+都是过时的，坑爹啊！Contiki的开发非常活跃，所以对代码的改进很多，而Rime的缓冲区管理这也在今年二月份进行了优化，由之前难以理解的、晦涩的“双头栈”改为了现在通俗易懂的结构。双头栈有多晦涩，你将con

Contiki协议栈Rime:包属性packetbuf_attr

更多的Contiki协议栈知识，请参考索引目录：《Contiki协议栈:索引目录》 1 概述　　包属性其实属于下一篇博客《Contiki协议栈Rime:缓冲区管理packetbuf management》的一部分，但是它比较难以理解，所以单独抽出一篇博客对它做介绍。　　为了兼容其他协议，Rime不定义任何头部格式，而用包属性代替。一种属性是一种头部字段的抽象。当Rime协议栈

Contiki协议栈Rime: 节点链接地址linkaddr

更多的Contiki协议栈知识，请参考索引目录：《Contiki协议栈:索引目录》 1 概述　　linkaddr模块是对Rime中地址的抽象表示，用来标识节点在无线传感器网络中的地址。　　在早期的Contiki代码中，节点地址是以rimeaddr表示的，所以网上很多教程都是rimeaddr的。在2014年1月30日后，adam对Contiki中的所有节点地址相关定义由rime

Contiki协议栈Rime:引子introduction

更多的Contiki协议栈知识，请参考索引目录：《Contiki协议栈:索引目录》 1. 前言思来想去，既然是程序员，当然还是用一个程序引入比较好。当然，这个程序必须满足以下几点：足够简单，不会把大家给吓着了能够引入足够多的知识点，可以串起来能够说明包如何在网络中传输然后我就找啊找，找到了Contiki的一个demo例程：examples/rime/example-abc

[Contiki系列论文之11]Rime:传感器网络中的轻量级分层通信栈

说明：本系列文章翻译自Contiki之父Adam Dunkels经典论文，版权归原作者所有。 Contiki是由Adam Dunkels及其团队开发的系统，研读其论文是对深入理解Contiki系统的最佳资料。摘要　　在早期的传感器网络的研究过程中，人们发现传统的分层通信架构具有太多的局限性，因此提出了跨层优化。不过，在最近的研究工组中，人们又发现跨层优化过于复杂，可能导致系统很脆弱

Rime-fcitx 输入法设置

1、先安装 sudo apt install fcitx fcitx-frontend-all fcitx-rime 2、将配置文件复制过来反正你也不会配置，直接用别人的配置文件就行，下载，解压之后复制到配置文件夹中 sudo cp ./rime_pro/ -r ~/.config/fcitx/rime/ 3、切换到rime，右击选择-重新部署如果报错，进入~/.confi

（已解决）小狼毫Rime输入法只能打英文

如题，小狼毫只能输入英文，其他输入法可以正常输入中文。原因是启动项禁用了小狼毫的算法服务（WeaselServer）我对计算机的底层原理不是很懂，在我的电脑–>管理–>服务里没有找到：后来才发现，是在Rime的安装路径下直接双击WeaselServer.exe果然可以正常使用：

笔记-Rime中州韵输入法配置记录

2023年12月29日更新：增加配色方案，增加默认英文输入配置 2023年12约30日更新：修复已知错误（修改字号字段拼写错误） 2024年1月2日更新：添加网址模式（****.schema.yaml） 2024年1月8日更新：添加模糊音配置近日，初步使用小狼豪输入法，感觉相当舒适，现将配置过程在本站做一个记录，以备后续翻阅查找。注意：缩进用的时空格，不可用tab键，：后如果有值，

SCI一区 | Matlab实现RIME-TCN-BiGRU-Attention霜冰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测

SCI一区 | Matlab实现RIME-TCN-BiGRU-Attention霜冰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测目录 SCI一区 | Matlab实现RIME-TCN-BiGRU-Attention霜冰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果

回归预测 | Matlab实现RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多变量回归预测

回归预测 | Matlab实现RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多变量回归预测目录回归预测 | Matlab实现RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多变量回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述 1.Matlab实现RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多变量回归预测（完整源码和数据) 2.Matlab实现RIME-BP霜

rime中州韵小狼毫联想词组滤镜

教程目录：rime中州韵小狼毫须鼠管安装配置教程保姆级教程 100+增强功能配置教程在 rime中州韵小狼毫自定义词典一文中，我们分享了如何在rime中州韵小狼毫须鼠管输入法中定义用户自定义词典；通过自定义词典，我们可以很方便的在输入法中加入个性化的词组。根据 rime中州韵小狼毫滤镜与字典的区别一文所分析，通过自定义词典所定义和管理的个性化词组，会受到输入方案的耦合影响，这导致

rime中州韵小狼毫 symbols.custom.yaml 配置

教程目录：rime中州韵小狼毫须鼠管安装配置教程保姆级教程 100+增强功能配置教程今天我们所做的配置，将实现扩展符号的输入效果，如下👇：基础扩展符号的配置要实现输入法能够输入扩展的符号，我们需要在输入方案中引入扩展符号集。如果你使用的输入方案是 wubi_pinyin.schema.yaml，那么你需要在用户文件夹中修改 wubi_pinyin.custom.yaml

rime中州韵小狼毫词组注释滤镜

教程目录：rime中州韵小狼毫须鼠管安装配置教程保姆级教程 100+增强功能配置教程在rime中州韵小狼毫联想词组滤镜一文中，我们通过Filter滤镜功能配置了联想词组的功能，这使得我们在输入一些关键词汇时，可以联想补充一些附加的词组，例如我输入“手机”，就可以联想补充对应的手机号，如下👇： 👆上图中，我们看到候选项手机联想出了3个手机号，这很方便。但这同样存在一个问题，那就是如何

回归预测 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）预测效果基本描述模型描述程序设计参考资料预测效果基本描述 1

rime中州韵小狼毫联想词组滤镜

教程目录：rime中州韵小狼毫须鼠管安装配置教程保姆级教程 100+增强功能配置教程在 rime中州韵小狼毫自定义词典一文中，我们分享了如何在rime中州韵小狼毫须鼠管输入法中定义用户自定义词典；通过自定义词典，我们可以很方便的在输入法中加入个性化的词组。根据 rime中州韵小狼毫滤镜与字典的区别一文所分析，通过自定义词典所定义和管理的个性化词组，会受到输入方案的耦合影响，这导致

rime中州韵小狼毫词组注释滤镜

在rime中州韵小狼毫联想词组滤镜一文中，我们通过Filter滤镜功能配置了联想词组的功能，这使得我们在输入一些关键词汇时，可以联想补充一些附加的词组，例如我输入“手机”，就可以联想补充对应的手机号，如下👇： 👆上图中，我们看到候选项手机联想出了3个手机号，这很方便。但这同样存在一个问题，那就是如何获得提示，这3个手机号分别是谁的？如果没有提示，而且这个联想词组不是常用项，那很有可能发生

多维时序 | Matlab实现RIME-HKELM霜冰算法优化混合核极限学习机多变量时间序列预测

多维时序 | Matlab实现RIME-HKELM霜冰算法优化混合核极限学习机多变量时间序列预测目录多维时序 | Matlab实现RIME-HKELM霜冰算法优化混合核极限学习机多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 1.Matlab实现RIME-HKELM霜冰算法优化混合核极限学习机多变量时间序列预测（完整源码和数据

rime中州韵小狼毫生字注音滤镜汉字注音滤镜

在中文环境下，多音字是比较常见的现象。对于一些不常见的生僻字，或者一些用于地名，人名中的常见字的冷门读音，如果不能正确的阅读，例如把荥阳读成了 miāo yáng，则会怡笑大方。今天我们在rime中州韵小狼毫输入法中配置一个注音滤镜，以便我们在日常的文字输入时，可以经常的，实时的学习、复习、强化这些文字的读音，不做白字先生。先睹为快本文所分离的在rime中州韵小狼毫须鼠管输入法中的

聚类分析 | Matlab实现基于RIME-DBSCAN的数据聚类可视化

聚类分析 | Matlab实现基于RIME-DBSCAN的数据聚类可视化目录聚类分析 | Matlab实现基于RIME-DBSCAN的数据聚类可视化效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 1.聚类分析 | Matlab实现基于RIME-DBSCAN的数据聚类可视化（完整源码和数据) 2.多特征输入，可视化； 3.附赠测试数据，直接替换Excel数据

rime中州韵小狼毫 inputShow lua Filter 输入字符透传滤镜

在 rime中州韵小狼毫 inputShow lua Translator 一文中，我们通过 inputShow.lua 定制了 inputShow_translator，这使得我们的输入方案可以将用户输入的字符透传到候选列表中来。如下👇： 👆上图中我们在候选列表中看到了 inputShow_translator 透传过来的字符 Stra 和 a，但是这两个透传过来的字符在候选列表中的位置是