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    Flutter 入门指北(Part 13)之网络

    Uri.parse('https://www.xxx.com'); // 如果存在查询参数则在 Uri 中添加 Uri uri = Uri(scheme: 'https', host: 'www.xxx.com', queryParameters...'Bear ${'x' * 20}'); // 添加头部 token 信息 // 如果是 post 或者 put 请求,通过 `add` 添加请求体 // 因为 `add` 方法需要传入 `Listint...params = opt.queryParameters; // 将所有的参数转为小写,因为查询参数通过 map 形式上传 params.forEach((key, value) => opt.queryParameters...); print(response.request.queryParameters); setState(() => _netBack = response.data.toString()); //...网络应该是比较常用的,所以对其进行一些封装还是很有必要的,这边提供下我自己封装的方法: import 'package:dio/dio.dart'; // 用于错误信息回调 typedef ErrorCallback

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    Flutter基础之Dart语言入门:Future异步使用

    async 和 await关键词支持异步编程 01 — Future 用于处理异步操作,异步处理成功了就执行成功的操作,异步处理失败就捕获错误或者停止后续操作,一个Future只会对应一个结果,...whenComplete((){ //无论成功或失败都会走到这里 }); Future.wait 如果需要等待多个异步任务都执行结束后做某些操作,可以使用Future.wait,它接受一个Future数组参数..., * 只有数组中所有的Future都执行成功后,才会触发then的成功回调, * 只要有一个Future执行失败,就会触发错误回调 Future.wait([ // 2秒后返回结果 Future.delayed...,Stream常用于会多次读取数据的异步任务场景,如网络内容下载,文档读写等 Stream.fromFutures([ // 1秒后返回结果 Future.delayed(new Duration...(url, queryParameters: queryParams); debugPrint('请求数据返回:\n$response'); return response.data

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    LoRa 通信协议

    LoRa 通信协议简介 LoRa(Long Range)是一种远距离低功耗无线通信技术,广泛应用于物联网(IoT)场景。它的特点是传输距离远、功耗低、穿透力强,适合需要长时间运行的电池供电设备。...低数据速率:适用于小数据包的传输(如传感器数据)。 频段:常用的免费频段包括 433 MHz、868 MHz 和 915 MHz。 应用场景 智能农业:远程土壤湿度监测。...LoRa 案例:土壤湿度监测 项目需求 通过 LoRa 通信协议,将土壤湿度传感器数据从一个 LoRa 节点发送到 LoRa 网关。 网关接收数据并通过串口显示。...; while (1); } Serial.println("LoRa 发送端已启动"); } void loop() { // 读取土壤湿度 int soilMoistureValue...; while (1); } Serial.println("LoRa 接收端已启动"); } void loop() { // 检查是否有数据可用 int packetSize

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    NewSQL数据库大对象块存储原理与应用

    SequoiaDB的块存储字段类型叫做LOB(Large OBject,大对象),其核心机制是将内容文件打散成多个数据块,每个数据块被分别发送到不同分区独立存放。...首先,协调节点或客户端会生成(或者用户指定)一个全局唯一的描述符,同时将传入的数据按照用户指定的pagesize大小切片,最后针对每一个切片按照(描述符+切片id)进行散列,用于决定该切片存在哪个数据分区中...注意,集合的分区键设定并不作用于大对象。 在每个分区中,当接收到数据分片后会根据(描述符+切片id)进行再一次散列,决定元数据桶的位置。...read b byte[] 读取字节数组 seek size long 转移偏移 seekType int 寻址起始方式 close - - - 表5:DBLob类中的相关函数 样例代码可以参考安装目录下...image.png 表8:DIO模式 image.png 表10:文件系统模式 可以看到,打开DIO与普通文件系统缓存相比,性能确实存在一定下降。

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    AI与.NET技术实操系列(五):向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现

    欧氏距离:计算两个向量间的直线距离,常用于图像和数值数据的匹配。 曼哈顿距离:计算向量在各维度上的差值之和,适用于特定场景。...近似最近邻(ANN):通过牺牲少量精度换取更高的搜索速度,适用于大规模数据集。 分布式架构:支持数据的并行处理和存储,满足高并发需求。...", "This is document three."] embeddings = model.encode(documents) embeddings 是包含每个文档向量的数组(维度为 384)。...wordCounts.Add(i + 10000); bookNames.Add($"Book Name {i}"); float[] vector = newfloat[2]; for (int...queryParameters = new (); queryParameters.OutputFields.Add("book_id"); queryParameters.OutputFields.Add

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