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数据帧的学习整理

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 事先声明,本文档所有内容均在本人的学习和理解上整理,不具有权威性,甚至不具有准确性,本人也会在以后的学习中对不合理之处进行修改。...在了解数据帧之前,我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数,数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道,用户发送的数据从应用层开始,从上往下逐层封装,到达数据链路层就被封装成数据帧。...用来标识上一层(网络层)的协议。字段值为0x0800表示上层协议为IP协议,字段值为0x0806表示上层协议是ARP协议。该字段长2字节。 Data:该字段是来自网络层的数据,在整理数据包时会提到。...SAP提供多个高层协议进程共用一个LLC层实体进行通信的机制。...其中的Org Code字段设置为0,Type字段即封装上层网络协议,同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。

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    CAN通信的数据帧和远程帧「建议收藏」

    (3)远程帧发送特定的CAN ID,然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后,自动返回一个数据帧。...,因为远程帧比数据帧少了数据场; 正常模式下:通过CANTest软件手动发送一组数据,STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据; 附上正常模式下,发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID,发送一个Remote frame(远程帧),B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A!发送的数据就是数据帧!...应用(划重点):如果需要CAN上某个节点向你发送数据,你可以用这个节点的ID,发送一个Remote frame(远程帧),这样节点接收到这个Remote frame之后会自动发送数据给你!...为了总线访问安全,每个发送器必须用独属于自己的ID号往外发送帧(多个接收器的过滤器ID可以重复),(可以让某种信号帧只使用特定的ID号,而每个设备都是某一种信号的检测源,这样就形成某一特定个设备都只是用特定的

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    【机器学习】几种常用的机器学习调参方法

    如果一组参数在整个数据集D上表现较差,那大概率这组参数在数据集的子集d上表现也不会太好。反之,如果一组参数在子集d上表现不好,我们也不会信任这组参数在全数据集D上的表现。...那么我们可以认为参数在子集与在全数据集上的表现一致。 但在现实数据中,这一假设要成立是有条件的,即任意子集的分布都与全数据集D的分布类似。...当子集的分布越接近全数据集的分布,同一组参数在子集与全数据集上的表现越有可能一致。...根据d0上的验证结果,淘汰评分排在后1/2的那一半参数组合。然后,从全数据集中再无放回抽样出一个比 d0大一倍的子集 d1,并在d1上验证剩下的那一半参数组合的性能。...根据 d1上的验证结果,淘汰评分排在后1/2的参数组合。再从全数据集中无放回抽样出一个比 d1大一倍的子集 d2,并在 d2上验证剩下1/4的参数组合的性能。

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    cacti监控一个web上的多个tomcat

    cacti监控一个web上的多个tomcat 第二部分 2,看到手动在web界面添加cacti的tomcat模板文件,太耗时太麻烦,所以另选途径再构造一份cacti下的tomcat模板文件。...2.2 继续从后台的cacti数据库里面的数据进行研究 研究tomcat的模板配置文件,进去cacti后台数据库的模板表里,查看导入的tomcat模板表: mysql> SELECT * FROM...分析到这里,想到决定是否新加一个模板的关键应该就是这些hash数据,如果把模板xml里面的hash值换成新的hash值,是否就可以加载成另外一个新的tomcat端口的xml模板呢?试试吧。...9500端口监控所获取的所有数据都是从9500端口的tomcat服务器上而来,如下图所示: 在Console –> Templates –> Data Templates/Graph Templates...假如你现在一个web服务器上又添加了一个9300的tomcat服务,你只需要把我分享的9500端口的xml中的hash末尾9500替换成9300,那么就又是一个新的xml模板。

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    【车道检测】开源 | TuSimple数据集上可以达到115帧的车道线检测算法,SOTA!

    PS:腾讯最近更改公众号推送规则,文章推送不在按照时间排序,而是通过智能推荐算法有选择的推送文章,为了避免收不到文章,看完文章您可以点击一下右下角的"在看",以后发文章就会第一时间推送到你面前。...对于更安全的自动驾驶汽车来说,目前尚未完全解决的问题之一是车道检测。车道检测任务的方法必须是实时的(+30帧/秒),有效的且高效的。...本文提出了一种新的车道检测方法,它使用一个安装在车上的向前看的摄像头的图像作为输入,并通过深度多项式回归输出多项式来表示图像中的每个车道标记。...在TuSimple数据集上该方法在保持效率(115帧/秒)的前提下,与现有的SOTA方法相比具有相当的竞争力。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ?...点个“在看”,让我知道你的爱

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    tcpip模型中,帧是第几层的数据单元?

    在网络通信的世界中,TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石,它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中,一个核心的概念是数据单元的层级,特别是“帧”在这个模型中的位置。...在这一层中,数据被封装成帧,然后通过物理媒介,如有线或无线方式,传输到另一端的设备。那么,帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...它不仅包含了要传输的数据,还包括了如目的地和源地址等控制信息。这些信息对于确保数据包能够正确地到达目的地是至关重要的。帧的创建和处理是网络通信中一个重要的环节。...当高层(如传输层和应用层)的数据通过TCP/IP模型向下传输时,每到达一个新的层级,都会有新的头部信息被添加到数据上。当数据达到网络接口层时,它被封装成帧,准备通过物理网络进行传输。...这些库在更高层次上抽象了网络通信的细节,使开发者可以更专注于构建应用程序的逻辑,而不必深入到帧的具体处理。

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    使用多种工具组合进行分布式超参数优化

    为了节省时间,我们可以在任意数量的机器上同时运行这些模型,甚至让每台机器运行多个模型(前提是它有足够的内核)。 幸运的是,有些python库可以帮助我们完成所有这些工作!...jobs数据库的Mongodb实例 我强烈建议使用pyenv来使用最新版本的python,并防止我们安装的包与系统包冲突。...你可以将~/.pyenv文件夹复制到要运行的任何计算机上。只需记住将你的~/.bash_profile(或其他与此相同的)复制到你想要作为“工作者”的每台机器上。 代码 我们还需要选择一项优化任务!...:mnist_test,这将是mongodb中jobs数据库的jobs集合的密钥。...:27017/jobs" --exp-key=mnist_test 现在你可以在你的工作机器上运行~/hyperopt_job/job.sh了!

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    【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 音频帧简介 | AudioStreamCallback 中的数据帧说明 )

    文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...| 编译 Oboe 源码 ) 博客中介绍了 如何导入 Oboe 函数库到项目中 , 本博客中在导入 Oboe 函数库的基础上 , 进行 Oboe 播放器功能开发 ; 在 【Android 高性能音频】...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback 中 , 实现的 onAudioReady 方法 , 其中的 int32_t numFrames 就是本次需要采样的帧数 , 注意单位是音频帧 , 这里的音频帧就是上面所说的...numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void

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    如何在 Mac 上使用 pyenv 运行多个版本的 Python

    即使对于有经验的开发人员,管理本地 Python 开发环境仍然是一个挑战。尽管有详细的软件包管理策略,但仍需要采取另外的步骤来确保你在需要时运行所需的 Python 版本。...最近,我试图在 macOS 上运行一个依赖于 Python 3.5.9 的项目,而我的系统上并没有安装这个版本。...Mac 上与现有的 Python 版本一起运行?...activate (venv) $ which python /Users/mbbroberg/Develop/my_project/venv/bin/python 要了解更多信息,请查看有关在 Mac 上管理虚拟环境的教程...总结 默认情况下,运行多个 Python 版本可能是一个挑战。我发现 pyenv 可以确保在我需要时可以有我需要的 Python 版本。 你还有其他初学者或中级 Python 问题吗?

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    如何在一台电脑上创建多个sshkey达到操控多个github账号的目的

    老司机一般都不只有一个github账号,多个账号同一台电脑部署代码 如果使用同一个公钥肯定是不行的,会报权限拒绝,那么如果解决这个问题呢 首先 生成一个新的sshkey ssh-keygen -t rsa...com (此处的host名是自己取的,你也可以自己改) HostName github.com (gitlab的话写gitlab.com?)...PreferredAuthentications publickey IdentityFile ~/.ssh/abc (这是你的key的路径名) 第三步 将新生成的密钥添加到SSH...to your authentication agent的错误,就试着用以下命令: ssh-agent bash ssh-add ~/.ssh/abc 第四步 在你需要连接的github的settings...里配置sshkey 将新生成的公钥(.pub后缀)复制过去 第五步 修改克隆或者关联远程仓库的地址(关键) 平常咱们关联远程仓库代码是这样的 git remote add origin git@github.com

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    使用 Hyperopt 和 Plotly 可视化超参数优化

    例如hyperopt就是其中一个广泛使用的超参数优化框架包,它允许数据科学家通过定义目标函数和声明搜索空间来利用几种强大的算法进行超参数优化。...此外,尽管我们将创建一个示例超参数优化来生成可视化所需要的数据,但我们不会详细介绍此优化,因为本文的目的不是成为有关 hyperopt 的教程;这里有个不错的hyperopt 文档英文教程[1]。...重要的是,我们将提供一个Trials对象的实例,hyperopt 将在其中记录超参数优化的每次迭代的超参数设置。我们将从这个Trials实例中提取可视化数据。...这不是一种特别容易操作的格式,因此我们将数据的相关位转换为“Pandas”数据帧,其中数据帧的每一行都包含一次试验的信息: # 这是一个简单的辅助函数,当一个特定的超参数与一个特定的试验无关时, #...使用 Plotly 的高级Express[3]界面使这变得容易;我们只需在我们的数据帧上调用scatter方法并指出我们想要使用哪些列作为 x 和 y 值: # px是“express”的别名,它是按照导入

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    收发数据的原理(上)

    上一篇五分钟了解网络连接讲了网络连接的大概流程,并且文末讲到客户端委托协议栈收发数据可以总结为四步: 1、创建套接字(创建套接字阶段) 2、将管道连接到服务器端的套接字上(连接阶段) 3、收发数据...协议栈的上半部分有两块,分别是负责用TCP协议收发数据的部分和负责用UDP协议收发数据的部分,它们会接受应用程序的委托执行收发数据的操作。...协议栈的下半部分是利用IP协议控制网络包收发数据的部分,在互联网中发送数据,需要将数据分成一个个小的网络包,然后将网络包发送给通信对象就是由IP负责的。...连接实际上通信双方交换控制信息,在套接字中记录必要信息并准备数据收发的一连串操作。 控制信息,是控制数据收发操作的一些信息。IP地址、端口号就属于其中的信息。其余的控制信息,我们后面再介绍。...TCP模块、IP模块分别属于网络原理中OSI模型7层结构的传输层、网络层,而传输层处于网络层的上一层,也就是高一层,要完成传送数据,必须从通信一方的高层传到低层,再通过网络传给通信另外一方的低层,再到那一方的高层完成接收

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    打通你学习C语言的任督二脉-函数栈帧的创建和销毁(上)

    函数调用是结束后怎么返回的? 1.寄存器 寄存器是计算机中的一种内部存储器件。它是位于CPU内部的一组存储单元,用于暂时存储指令执行过程中的数据,如算术运算的操作数、地址等。...寄存器的容量很小,通常只有几十个字节,但它的数据传输速度非常快,因此能够快速地完成指令的执行。寄存器的种类有很多,如通用寄存器、指令指针寄存器、程序计数器寄存器等。...C语言的寄存器包括:eax , ebx , ecx , edx , ebp , esp 函数栈帧 ebp ,esp 这两个寄存器中存放的是地址,这两个地址是用来维护函数栈帧的....n", c); return 0; } 学习基础 在学习这个执行过程之前,我们需要找到反汇编 ,我们需要通过打断点运行并调试代码后在调试处,点击窗口然后就能够找到反汇编,此外我们还可以通过调试的监视窗口监视数据变化过程...,esp上移 move是 将esp的值给ebp 给esp的地址减0E4h 将ebx压入栈顶,esp上移 将esi压入栈顶,esp上移 将edi压入栈顶,esp上移

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    深度学习模型的超参数自动化调优详解

    超参数优化的过程通常如下所示。 (1) 选择一组超参数(自动选择)。 (2) 构建相应的模型。 (3) 将模型在训练数据上拟合,并衡量其在验证数据上的最终性能。...‰ 计算反馈信号(这组超参数在这个任务上是否得到了一个高性能的模型)的计算代价可能非常高,它需要在数据集上创建一个新模型并从头开始训练。...本文涵盖的主题有: 目标函数 搜索空间 存储评估试验 可视化 经典数据集上的完整示例:Iris 要使用下面的代码,你必须安装hyperopt和pymongo 目标函数 - 一个启发性例子 假设你有一个定义在某个范围内的函数...比特币价格的样本图 我们将取出其中最近 10000 分钟的一个子集,并尝试构建一个能够基于我们选择的一段历史数据预测未来 10 分钟价格变化的最好模型。...基本上来说,你只需要取你的数据的一个子集,思考你想调节的超参数,然后等你的计算机工作一段时间就可以了。这是自动化机器学习的第一步!

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