PCI(Peripheral Component Interconnect)是 一种由英特尔（Intel）公司1991年推出的用于定义局部总线的标准。此标准允许在计算机内安装多达10个遵从PCI标准的扩展卡。
安卓外部存储，即将数据存储在sdcard中，当然存储的前提是手机或者模拟器先具有sdcard目录 然而上一句话还是有歧义的。 事实上所有的安卓设备都有外部存储和内部存储，这两个名称来源于安卓的早期设备，那个时候的设备内部存储确实是固定的，而外部存储确实是可以像U盘一样移动的。但是在后来的设备中，很多中高端机器都将自己的机身存储扩展到了8G以上，他们将存储在概念上分成了"内部internal" 和"外部external" 两部分，但其实都在手机内部。所以不管安卓手机是否有可移动的sdcard，他们总是有外部存
苹果诞生 回忆上次内容 上次时代华纳公司 凭借手中的影视ip和资本 吞并了雅达利公司 此时 雅达利公司 曾经开发过pong的 优秀员工 乔布斯 还在 印度禅修 寻找自我 看到游戏行业 蓬勃发
我的8GC6卡,APPS2SD后,因为不满意分区容量,所以就想删除分区重新分配容量. 删除分区方法:我的电脑---管理---磁盘管理--里删除了EXT3分区, 结果导致TF卡变成FAT格式且没有容
https://www.ednchina.com/news/20171121-PCI-E.html
之前写的脚本中获取 IP 地址时，未考虑虚拟网卡的情况（docker 创建的虚拟网卡），导致脚本失败，故总结下网卡相关知识。
粒子滤波（particle filter）是一种常见的滤波算法，广泛应用于目标跟踪、移动机器人等领域。网络上有不少关于粒子滤波的资料，但大多是直接给出了粒子滤波的相关公式和证明，或较为直观上的解释。作者在学习粒子滤波的过程中对一些概念和操作时常感到突兀，后来发现想要完整了解粒子滤波，需要首先了解前因，逐渐深入才能理解粒子滤波，而不是直接学习粒子滤波这个方法。
计算机基础（二） 设计架构 一般消费者常说的电脑通常指的就是x86的个人电脑架构。早期两大主流x86开发商（Intel, AMD）的CPU架构与设计理念都有些许差异。 1、CPU 1．Intel芯片架构 北桥：负责链接速度较快的CPU、内存与显卡接口等元件。 南桥：负责连接速度较慢的设备接口，包括硬盘、USB、网卡等等。 由于北桥最重要的就是CPU 与内存之间的桥接，因此目前的主流架构中，大多将北桥内存控制器整合到CPU封装当中了。 早期芯片组分南北桥，北桥可以连接C
最近心里长草了，虽说已经过了爱折腾的年纪，可是想要自己DIY一个NAS的想法却越来越强烈，主要原因是——穷，群晖的机器很好，可是太贵，而且配置不高，能买得起的自己瞧不起，瞧的起的又买不起。这样的结果就是每天都在看，越看草长的就越高，最后一狠心，咬牙跺脚把草割了吧，自己DIY一个。 先晒下配置清单：
Matrix for iOS/macOS 是一款微信团队研发并日常使用的性能探针工具，目前集成在iOS和macOS微信的APM（Application Performance Manage）平台中使用。
B & R自动化专注于设计和质量，其产品应用于广泛的行业。寻求可靠、持久和有效产品的公司依赖于B & R自动化。
追踪静止和移动的目标是自动驾驶技术领域最为需要的核心技术之一。来源于多种传感器的信号，包括摄像头，雷达，以及激光雷达（基于脉冲激光的测距设备）等传感器组合的组合体来估计位置，速度，轨迹以及目标的种类，例如其他车辆和行人。详情请见：Link（原文中的链接是无效的因此我将原作者的文章连接替换了）
这次是讲Android存储路径及IO的基本操作。因为我们在开发的时候会经常这种方便的需求。这篇文章的内容我写的可能很少，都没有细写。别吐槽。o(￣︶￣)o
RAID5的空间利用率高、读出速度快、安全性高、不需要专门的校验码磁盘，而且解决了写入速度相对较慢的问题。尽管优点很多但还是会有出现故障的情况，当遇到RAID-5磁盘阵列的两块盘掉线，表现为两块硬盘亮黄灯应该怎么办呢？
文章：PLV-IEKF: Consistent Visual-Inertial Odometry using Points, Lines, and Vanishing Points
传统PLC规模分为小/中/大型，分别为箱体一体化和背板插卡形式。那个时候悄悄出现一种叫紧凑型分布式IO，是为了配合西门子/施耐德/罗克韦尔PLC，可以通过profinet/modbus-tcp/Ethernet-ip协议构成高密度小尺寸的IO卡，比如wago/菲尼克斯/图尔克之类的厂商。西门子/施耐德/罗克韦尔大厂后来发现市场竟然有这种产品，弄的大厂只能卖俩CPU，IO都被分走了。没过几年，大家就看到了西门子的ET200SP，罗克韦尔的1734卡件，施耐德TM5卡件，都是紧凑型IO。
一、黑群晖的DSM7.X引导程序（RedPill项目组开发的引导）目前仍处于测试版（RedPill项目组官方源代码最后一次更新是10月上旬），虽然可以使用，但是还不够完美，截止2021年12月28日还存在以下问题无法解决：
Matrix for iOS/macOS 是一款微信团队研发并日常使用的性能探针工具，目前集成在 iOS 和 macOS 微信的 APM（Application Performance Manage）平台中使用。Matrix for iOS/macOS 建立了一套 iOS 和 macOS 平台上统一的应用性能接入框架，通过对性能监控项的异常数据进行采集，帮助开发者开发出更高质量的应用，从而提升应用的用户体验。 Matrix for iOS/macOS 的各个插件已经在微信内部稳定运行了几年，现在作为 Ma
最近游戏好像老是在GMA950之类的显卡上出现问题 查了一下,应该是因为它不支持硬件VertexShader造成的吧 具体解决方法待查 GMA 900 应用在采用了Intel i915G芯片组的主板上。 核心频率 333 MHz RAMDAC时钟 400 MHz T/L 软件模拟（无硬件T&L支持） 像素流水线 4 像素填充率 1333百万像素/秒 顶点着色引擎 1 (v2.0) (软件) 像素着色引擎 4 (v2.0) (硬件) OpenGL 1.4 DirectX 9.0 视频 硬件运动补偿（MPEG
历经一些周折，成功装配出了NAS一套硬件，本文记录相关信息。 配置思路 需要未来可扩展至 micro-ATX 主板的机箱 需要预留8个3.5寸硬盘位 通风散热好，配置易维护 初始装配便宜比较重要，同时充分利用主板资源 未来可扩展出软路由功能 硬件配置 项目 配置 链接 价格 备注 主板 华擎 J3455 ITX 咸鱼 400 ITX 小板，可以满足基本的NAS需求 机箱 Treasure宝藏 1u/SFXmATX8盘位NAS机箱 淘宝 699 颜值还可以，用料厚实，主板硬盘上下布局
自上次参加完回音分享会后，我下定决心要洗心革面乖乖打基础，于是开启了这个part，争取两个月不间断更新，写完Material Design与iOS中的组件（顺便学学英语），以便今后在使用的时候完全不虚
了解围棋 围棋的计算复杂度太高，人脑与计算机对它都无法完全掌握，都必须找到好的解题策略来简化问题至自身运算能力能够负荷的范围。AlphaGo 发现的新策略让我们获得了一个重新了解围棋的机会。 在三月十二日第三局结束、AlphaGo 以 3:0 的成绩确定赢得这场总共五局的比赛后，负责实时解说的 Michael Redmond 九段在记者会上有一段非常精采的评论： 「围棋在历史上经历了多次新发现。在古代日本，本因坊道策的全新布局理论改变了人们下棋的方式。上个世纪，吴清源再次完
让我来介绍一下——Robby 是个机器人。技术上说他是个过于简单的机器人虚拟模型， 但对我们的目的来说足够了。Robby 迷失在它的虚拟世界，这个世界由一个2维平面构成，里面有许多地标。他有一张周围环境的地图（其实不需要地图也行），但是他不知道他在环境中的确切位置。
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此参考系统在PCIe Gen2 x4 下实测双向收发速率 >1600MByte/s。包含所有FPGA端源文件， PC端驱动和 C++/matlab/python 等参考代码。
人工智能对气候的影响，特别是NLP研究，已经成为一个严重的问题，因为人们越来越重视高效的自然语言处理，这导致了大量的能源正越来越多地用于训练和运行计算模型。且有研究表明训练一个BERT基础模型所需的能量相当于一次跨美洲飞行。为此，「本文提出了一个气候性能模型卡，其主要目的是在实验和底层计算机硬件的有限信息下实际可用，从而为更深入的讨论抛砖引玉。这可以让NLP研究人员提高对环境影响的意识，因为价值观不一定决定行为，意识只是实现该目标的第一步」。
PCS7是STEP7+WINCC+SFC+CFC+各种工具软件的集合，软件包本身集成了APL库和面板等，经过编译就会自动生成画面。
去年5月，一位亚马逊Echo用户和她丈夫讨论家里的木地板，结果谈话内容居然被音箱偷偷录下来发给了别人。
在大数据领域里，Hadoop 是谁都绕不开的话题，它基本上已经成为了事实上的标准，无论是什么企业或者是个人，闭源开始开源，都不得不兼容Hadoop生态圈，即使是谷歌也不例外。虽然谷歌作为大数据领域的鼻祖，手握 GFS 、 MapReduce 和 BigTable 三篇论文（下文称为谷歌的“三驾马车”），秒杀Hadoop生态圈，但是在做谷歌云的时候依然不得不捏着鼻子兼容 Hbase 和 HDFS 的接口。因此，这篇文章就闲聊下 Hadoop 是如何发展壮大的。
PythonRobotics 是用 Python 实现的机器人算法案例集合，该库包括了机器人设计中常用的定位算法、测绘算法、路径规划算法、SLAM、路径跟踪算法。 Github 地址： https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics 需求 Python 3.6.x numpy scipy matplotlib pandas cvxpy 如何使用 安装所需的库 Clone 该库 在每个目录中执行 python 脚本 如果你喜欢这个库，请 star ：）
此行代码将名为 “ceshi.txt” 的文本文件中的数据导入到 MATLAB 中，并存储在变量 data 中，以便进行后续处理。
主要介绍主机GPUx1/GPUx2的配置，GPUx4/GPUx8的配置后面介绍，建议结论如下，3080版本总计13000左右，3090版本总计21000左右(显卡加6000左右换成3090，电源换成1000w，其他不需要变即可)。
RAID简述 磁盘阵列（Redundant Arrays of Independent Disks，RAID），是把多个物理磁盘组成一个阵列，当作一个逻辑磁盘使用。将数据以分段或条带的方式存储在不同的磁盘中，这样可以通过在多个磁盘上同时存储和读取数据，来大幅提高存储系统的数据吞吐量。使用RAID大热主要目的是为了在发生单点故障时保存数据，当使用单个磁盘来存储数据，如果它损坏了，那么就没有机会取回自己已存有的数据了，为防止数据丢失，需要一个容错的方法，所以，额可以使用多个磁盘组成RAID阵列。
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 英特尔的GPU“大招”——硬件产品和软件生态——终于一起来了。 AI时代，GPU对计算加速的重要性毋庸置疑。 连英特尔也承认，进入海量智能设备和数据指数增长的时代后，需要将重点从CPU转移到跨CPU、GPU、FPGA和其他加速器的混合架构。英特尔将其称之为“XPU”愿景。 今天，英特尔发布了“XPU”愿景中的两个重要产品： 1、首款数据中心独立显卡，即英特尔服务器GPU 2、用于统一和简化的跨XPU体系架构编程的oneAPI Gold工具包
我使用的设备是 NUC9i5QNX，这台设备的硬件基础规格，可以在 Intel ARK 网站中找到[2]。在上一篇文章《廉价的全闪存雷电 NAS 折腾笔记：组网方案的选择[3]》中，我介绍了这台设备的优势，感兴趣可以自行翻阅。
在使用了一段时间的C430T之后，笔者决定写这么一篇文章。一来是为了给准备入手的朋友一点参考，二来是锻炼写作水平。
一颗芯片，寄存器通过总线向运算器输送数据。一台服务器，内存通过DDR总线与处理器完成数据互动。一个数据中心，存储集群通过以太网与计算集群形成对数据流的处理和加工。互连是算力与数据的纽带，从芯片内部到数据中心，都能很好地诠释这一基本体系组合。
参考资料： https://blog.csdn.net/cymm_liu/article/details/8656154?spm=a2c4e.10696291.0.0.406119a4YLoXPK 0
本操作法实例是3#高炉与4#风机（高炉与鼓风机）网络通讯、数据采集、数据交互采用的网关设备一种操作法。
我使用的设备是 NUC9i5QNX，这台设备的硬件基础规格，可以在 Intel ARK 网站中找到。在上一篇文章《廉价的全闪存雷电 NAS 折腾笔记：组网方案的选择》中，我介绍了这台设备的优势，感兴趣可以自行翻阅。
因此，有2个物理插槽+2块CPU，每块CPU插在一个插槽里。每块CPU有20个核心，每个核心有2个超线程。主板型号为Intel，NUDA使用连续编号方式，每个NUMA节点分到2组CPU核心。
文章:Camera-IMU Extrinsic Calibration Quality Monitoring for Autonomous Ground Vehicles
不可否认，每个设备的带宽需求每天都在增加，多媒体数据是这种不断增长的需求背后的驱动力。
最近在鼓捣应用升级时遇到了安装失败的问题，抛出了“apk exposed beyond app through Intent.getData()”异常，网上一顿谷歌百度后晓得了，是谷歌在Android7.0（api 24）后出的幺蛾子。
与USES Integrated Solutions合作开发的AGX Inference Server是一款由NVIDIA Jetson平台提供支持的超低功耗，高性能AI工作站。该推理服务器运行NVIDIA最强大的深度学习软件库，解决了大规模部署边缘解决方案的挑战。板载12x Jetson AGX Xavier模块均通过具有10G上行链路功能（XDG201）的专用管理型以太网交换机通过千兆位以太网结构连接。
当前的笔记本电脑比以往任何时候都要纤薄、时尚、轻巧，但其可维修性和可配置性就不那么理想了。鱼和熊掌，总是不能兼得的吗？
EKF的目的是使卡尔曼滤波器能够应用于机器人等非线性运动系统，EKF生成的状态估计比仅使用实际测量值更准确。在本文中，我们将简要介绍扩展卡尔曼滤波器，并了解传感器融合的工作原理。为了讨论EKF，我们将考虑一种机器人车（自驾车车辆在这种情况下）。如下图所示，我们可以在一个全局坐标系中为这辆车建模，坐标为：Xglobal、Yglobal和Zglobal（面朝上）。X_car和Y_car坐标属于以线速度（V）和角速度（ω）移动的车的坐标系。横向角（γ）测量汽车绕全局Z轴旋转的程度。
1.打开百度地图开放平台，找到功能与服务，选择定位，点击Android 定位SDK（v7.5），然后这就是官方文档了。 2.然后注册登陆，创建应用，填写之后得到一个AK，以前是AppKey，一个意思。
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