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详解CAN总线:标准数据扩展数据

目录 1、标准数据 2、扩展数据 3、标准数据扩展数据的特性 ---- CAN协议可以接收和发送11位标准数据和29位扩展数据,CAN标准数据扩展数据只是ID长度不同,以便可以扩展更多...字节1信息,第7位(FF)表示格式,在标准中FF=0,第6位(RTR)表示的类型,RTR=0表示数据,RTR=1表示远程。DLC表示在数据时实际的数据长度。...字节2~3报文识别码,其高11位有效。 字节4~11数据的实际数据,远程时无效。...2、扩展数据 CAN扩展信息是13字节,包括描述符和帧数据两部分,如下表所示: 前5字节描述部分。...字节1信息,第7位(FF)表示格式,在扩展中FF=1,第6位(RTR)表示的类型,RTR=0表示数据,RTR=1表示远程。DLC表示在数据时实际的数据长度。

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前端如何将json数据导出excel文件

这里通常有两种做法,一种是后端工程师将数据转化为excel,然后前端进行下载即可,还有一种方式,前端请求需要下载的数据,在浏览器端生成excel文件,然后进行下载。...今天就和大家聊一下第二种方式,如果用第二种方式的话,我们需要引入xlsx这个npm包,来看一下示例代码: //1、定义导出文件名称 var filename = "write.xlsx"; // 定义导出数据...文档的名称 var ws_name = "SheetJS"; // 初始化一个excel文件 var wb = XLSX.utils.book_new(); // 初始化一个excel文档,此时需要传入数据...,通常二维数组,通常第一行表头,如:['第一列','第二列','第三列'],然后就是使用xlse的步骤了,通常分为如下几个步骤: 1、调用XLSX.utils.book_new()初始化excel文件...2、调用XLSX.utils.aoa_to_sheet(data),初始化excel文档,此时需要传入数据数据二维数组,第一行通常表头。

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动手实现扩展属性对象动态添加获取数据

由于项目需要常常会遇到某一个对象动态添加属性的情况,而以前我的实现方式是创建一个字典用于存放对象实例和它的值,但是往往光这么做是不够的,例如想在对象的某个属性值改变的时候做点什么都要写很多的代码,所以想是不是能够将这一类功能进行一下封装...不过说到底依赖属性还是个不错的东西,接下来我们将实现一个类似的东西 - 扩展属性。 在实现扩展属性时我也参考了依赖属性的源码,它的设计思想的确很“先进”。...userDynamic.Info; 3: userDynamic.Info = "1"; 4: userDynamic.Age = 50; 5: rrr = userDynamic.Info; 我扩展属性添加了动态性使对象属性的创建和访问更加方便...其实很简单默认值在扩展属性中保存在一个的字典中通过不同的类型我们就可以访问不同类型的相同属性的默认值了。...(3).也就是AttachObject AttachObject类通过调用AttachOwner方法使用了这个技巧,同时把同样ExtendObject的对象的属性统统都Copy过来 1 public

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如何将序列化并直接存储入数据

将SerializableAttribute属性应用于一种数据类型可表明该数据类型的实例可以被序列化。...、自定义序列化 .Net框架为我们提供了两种方式的序列化:一种基本序列化、另一种自定义序列化。...完成序列化的最简单的方法便是让.Net框架自动我们完成整个过程,而我们不必去管它内部是如何具体实现的,这种方法便是前面提到的“基本序列化“。...添加一个名为RWTest的表到 SQL Server MYTest 数据库。 表字段设置如下: a. 唯一标识字段名称为”ID”,类型Int。 b....在属性窗口中修改NamebuttonFileToDB, Text 属性从文件保存到数据库, 然后修改NamebuttonDBToFile ,Text 属性数据库保存到文件。

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PHP如何将数据库查询结果输出json格式

PHP如何将数据库查询结果输出json格式 近期做接口的时候需要做到一个操作,将数据库查询结果输出json格式方便程序调用。...可将其封装成专门将数据转换成json格式的接口 第一种方法 <?...php //此处前面省略连接数据库 //默认下方的$con连接数据库的操作 //可将其封装成专门将数据转换成json格式的接口 //吃猫的鱼www.fish9.cn $sql = "SELECT...} array_push($jarr,$rows); } //此时的$jarr变量数组,但是还不是json格式 echo json_encode($jarr);//将数组进行json...,由于json_encode后的数据是以对象数组的形式存放的, //所以我们生成的时候也要把数据存储在对象中 foreach($jarr as $key=>$value){ $jobj->$key=$value

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动手实现扩展属性对象动态添加获取数据(续)

在上一篇文章中我们了解了扩展属性的原理和结构,其实其内部结构与思想都与WPF中的依赖属性基本相同,大家也可以从中了解到关于依赖属性的原理,这对了解及使用依赖属性也是有很大的帮助的,“扩展属性”只是针对特定场景做了部分扩展...下面我将继续介绍关于扩展属性动态性的相关问题。 还记得上一篇文章中是怎么使用扩展属性的动态性接口的吗?...方法注册过,系统则有默认生成一个TypeObject的扩展属性。...不过在系统中注册扩展属性还是可以带好一些好处的,比如给扩展属性添加默认值、验证事件、属性值改变事件等。...这达到这个目的其实只是在注册新属性(AddOwner方法)时以UserInfo1的类型 + 要继承的属性名 生成新的键,并且,指向原有的扩展属性(本质是两个对象共用一个属性).

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如何在Python中长短期记忆网络扩展数据

教程概述 本教程分为4个部分; 他们是: 缩放数据序列 缩放输入变量 缩放输出变量 扩展时的实际考虑 在Python中缩放数据序列 你需要在归一化和标准化这两种方式中选一种,来进行数据序列的缩放。...例如,对于数据集,我们可以猜测max和min可观察值30和-10。...下面是一个归一化数量10的人为序列的例子。 缩放对象需要将数据作为矩阵的行和列提供。加载的时间序列数据以Pandas序列的形式加载。...标准化数据序列 标准化数据集涉及重新缩放值的分布,以使观测值的平均值0,标准偏差1。 这可以被认为是减去平均值或中间数据。...pub/neural/FAQ2.html#A_std MinMaxScaler scikit学习API文档 StandardScaler scikit-learn API文档 如何用Python从零开始扩展机器学习数据

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django 解决自定义序列化返回处理数据null的问题

在接口返回数据时,如果数据库表中查询出来的某些字段null时,在前端需要多处理一些数据异常的情况。 django可以自定义序列化返回处理,将返回的内容限制和预处理再返回到前端。...2.to_representation处理 在模型序列化类增加, to_representation方法,以自定义数据处理限制 from rest_framework import serializers...补充知识:Django query查询正常,返回对象空QuerySet 我出现这个错误的前提条件: 数据导入的数据,并不是正常从前端添加入库的。...将数据空字段修改成和models一样的,有个快速比对的方法,从前端向数据库添加一条数据,拿这个正式数据和导入数据做比对,哪里不一样,修改哪里即可。...以上这篇django 解决自定义序列化返回处理数据null的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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TiDB x CAPCOM | 在线游戏提供灵活、可靠、可扩展数据库服务

本文该专题第一篇,分享 TiDB 如何为全球著名游戏公司 CAPCOM 提供灵活、可靠、可扩展数据库服务,保障其在线游戏的全球化运营。...在线游戏必须实时响应并发连接的动态变化,这就意味着服务器必须就近部署在玩家交互所处的国家,并且数据库必须随着数据量的变化而弹性扩展。...数据库选型该团队调研了几款数据库,包括那些在 GCP 以外的云平台 (IaaS) 上运行的数据库。然而,没有一款数据库能够同时满足他们对关系型数据库以及对灵活性扩展的需求。...TiDB 既有高度兼容 MySQL 的接口,也有提供灵活扩展的分布式架构。...TiDB Cloud 满足了 CAPCOM 新游戏对数据库选型的所有要求,在运行期间扩展 TiDB 的性能并不会影响游戏的质量。测试证明,TiDB Cloud 做到了一键按需扩展

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ControlVideo: 可控的Training-free的文本生成视频

ControlVideo直接继承了 ControlNet 的架构和权重,通过扩展自注意力与 完全跨交互 使其适用于视频,与之前的工作不同,我们的完全跨交互将所有连接起来成为一个“更大的图像”,从而直接继承了...LDM可以通过最大化模型下数据的对数似然来进行训练,可以使用随机梯度下降有效地完成。LDM已经在图像生成和密度估计任务中取得了最先进的结果,并且已经扩展到处理缺失数据和半监督学习。 3.1....最后,本文还展示了如何将该方法扩展到长视频生成,通过引入分层采样器实现了高效的处理,使得该方法可以在低端硬件上生成高质量的长视频。 5....该方法需要输入运动序列,如深度或边缘地图,以帮助生成视频,这可能会限制其适用范围,因为这些运动序列可能难以获取。...最后,本文还展示了如何将该方法扩展到长视频生成,通过引入分层采样器实现了高效的处理,使得该方法可以在低端硬件上生成高质量的长视频。

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SkeyeRTMPClient扩展支持HEVC(H.265)解决方案之兼容H264和H265数据解析详解

根据CodecId判断数据编码类型 根据视频编码ID判断视频编码类型,如果视频编码ID==FlvCodeId_Hevc(12),则判断视频编码格式H265,反之则为H264(因为目前我们只支持这两种编码格式的视频推送...数据头部判断 根据FLV/RTMP扩展支持H265标准,支持HEVC的VideoTagHeader定义如下图所示: 图片 即 当CodecID == 12时,AVCPacketTypeHEVCPacketType...视频数据体帧数据nalu类型判断 根据FLV/RTMP扩展支持协议标准,支持H265的VideoTagBody定义如下, 扩展后的VideoTagBody如下图所示(红色字体HEVC新增内容): 图片...当CodecID12时,VideoTagBody中存放的就是HEVC视频内容。...{ nalu_len = ntohl(*(int*)(buf + parse_offset)); parse_offset += 4; //如果视频编码类型

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数据库表扩展不再束手无策,这7大思路设计加分不加点

在软件开发过程中,数据库是一项关键技术,用于存储、管理和检索数据数据库表设计是构建健壮数据库系统的核心环节之一。然而,随着业务需求的不断演变和扩展数据库表中的字段扩展变得至关重要。...当表结构固定后,新增的业务需要通常会要求增加字段,这时该如何灵活实现字段扩展呢?本文提供以下几点设计思路,以平衡灵活性和可扩展性,确保数据库系统能够适应不断变化的需求。...主表存储主体,属性表存储可扩展信息,解耦影响。 使用Schema字段 指定字段Schema数据类型,内部存储属性集合。读取时可转换为对象,实现扩展。...适用于对某些关键扩展需求能够预见的场景。适度冗余特定字段,避免频繁影响旧表。 数据库表设计中的字段扩展是一个关键问题,需要在灵活性和可扩展性之间取得平衡。...通过深入了解需求、选择合适的数据类型、使用扩展属性和关联表,以及权衡性能和查询效率,可以实现可维护和可扩展数据库系统。

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一种在终端设备上用量化和张量压缩的紧凑而精确的视频理解

以具有挑战性的视频数据集MOMENTS和UCF11基准,结果表明,所提出的DEEPEYE实现了3.994×模型压缩率,仅降低了0.47%的mAP;参数减少15.047倍,加速2.87倍,精度提高16.58%...02 背景 此外,YOLO最初是从图像中检测物体而设计的。目前还不知道如何将扩展到视频数据分析中,如目标检测和动作识别。递归神经网络(RNN)将其应用于视频数据序列间建模,取得了巨大的成就。...然而,视频数据的高维输入使得从输入到隐藏层的权重矩阵映射非常大,阻碍了RNN的应用。最近的工作利用CNN来预处理所有视频,由于没有进行端到端训练,这些视频可能会受到次优权重参数的影响。...其他工作试图减少RNN的序列长度,忽略了RNN处理可变长度序列的能力。因此,它无法缩放以获得更大、更逼真的视频数据。有些方法使用原始输入通过张量化压缩RNN,这导致了有限的准确性和可扩展性。...Basics of YOLO YOLO将目标检测重新定义一个信号回归问题,直接从每的图像像素到边界框坐标和类概率。卷积网络同时预测多个边界框和这些框的类概率。

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在终端设备上部署量化和张量压缩的紧凑而精确的算法

以具有挑战性的视频数据集MOMENTS和UCF11基准,结果表明,所提出的DEEPEYE实现了3.994×模型压缩率,仅降低了0.47%的mAP;参数减少15.047倍,加速2.87倍,精度提高16.58%...02 背景 此外,YOLO最初是从图像中检测物体而设计的。目前还不知道如何将扩展到视频数据分析中,如目标检测和动作识别。递归神经网络(RNN)将其应用于视频数据序列间建模,取得了巨大的成就。...然而,视频数据的高维输入使得从输入到隐藏层的权重矩阵映射非常大,阻碍了RNN的应用。最近的工作利用CNN来预处理所有视频,由于没有进行端到端训练,这些视频可能会受到次优权重参数的影响。...其他工作试图减少RNN的序列长度,忽略了RNN处理可变长度序列的能力。因此,它无法缩放以获得更大、更逼真的视频数据。有些方法使用原始输入通过张量化压缩RNN,这导致了有限的准确性和可扩展性。...Basics of YOLO YOLO将目标检测重新定义一个信号回归问题,直接从每的图像像素到边界框坐标和类概率。卷积网络同时预测多个边界框和这些框的类概率。

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腾讯 tRPC-Go 框架核心实现源码解读

以上就是主调在请求阶段关于序列化和压缩的相关逻辑。消息编解码序列化和压缩解决的是如何将消息体转换为二进制的问题,而编码步骤则完成消息头的编码以及完整的请求的编码,做好传输层二进制传输的准备。...所以魔数可以理解是用来快速识别头以及确认正确性的快捷方式。...如果类型是 1,也就是流式模式,则第4个字节就会有意义,它表示流式模式中数据的具体类型。...接下来的第5-8个字节表示整个的长度,因为头本身占用了16个字节,所以报文和报文体加起来的最大长度允许 2^32-16 个字节。...,我们看看它的 construct 方法:理解了这个协议,结合前面讲到的被调方解码以及反序列化的过程,我们就可以轻松知道怎么对 tRPC 进行分解了,进而我们就可以知道被调方是如何获得请求的头数据了:

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ICCV2021 RealVSR: ​业界首个移动端真实场景视频超分数据集。 附:深度思考

因此,如何将学术界的视频超分方案应用到真实场景,或者缩小两者之间的性能差异就更为值得进行探索与研究 。...确保数据的多样性,所采集的数据集覆盖了不同场景,包含室内与室外、白天与夜景、静态场景与包含运动物体的场景等等。最后,经过精心筛选后保留了500对视频序列。...下图给出了一些示例与数据集的一些统计信息。 最后,每个成对序列中的LR与HR需要进行对齐以便于VSR模型训练。我们采用了RealSR中的方法对LR-HR视频逐对齐。...考虑到相邻之间可能存在某些匹配偏差,我们对文中的对齐算法进行了扩展:采用五个近邻作为输入计算中间的匹配矩阵。需要注意的是:经过对齐后,LR与HR序列具有相同尺寸。...进步标准化,我们将所有序列拆分为长度50序列。也就是说:RealVSR数据包含500对LR-HR序列,每对序列包含50,每分辨率

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RTC @scale 2024 | 通过LTR和RS码增强实时通信 (RTC) 网络弹性

由于原始视频数据巨大,需要进行编码(即压缩)后才能通过网络传输。在基本 RTC 设置中,视频可以编码关键或 P 。关键较大,但可以独立解码,而P虽较小,但其解码需要可解码的参考。...当数据包丢失破坏 P 解码链时,视频会持续卡顿,除非修复该码链(通过重传)或启动一个新链(使用关键)。从主动的角度来看,码链提供备份链路,即前向纠错(FEC),可以防止链断裂。...作为 MDS(最大距离可分离)代码,Reed-Solomon 代码具有更好的恢复特性,并且可以随着 RTC 流量的增长而无限扩展。 关键 关键对于建立新的视频解码序列非常重要。...如图 2 所示,如果解码器由于第 5 中丢失数据包而被阻塞,则接收器可以根据其收到的最新可解码 LTR(在本例中来自3)来解码 7。...亟需解决的一个问题是如何将其与其他解决方案更有效地结合使用。例如,在不同的网络丢失和RTT场景下,应该如何决定何时请求LTR、关键或重传,以在视频卡顿和传输开销之间取得平衡?

20110
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