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    ChirpStack 笔记 2.7 JS解码函数的使用

    前言 LoRa 设备的数据格式非常碎片化,借助于 JavaScript 编解码函数,可将设备的原始数据转换为可读性更强的 JSON 格式。...这就是我们今天重点介绍的 JS解码函数。可将设备的原始数据转换为可读性更强的 JSON 格式。...1.1 编解码组件的 API 使用 除了 WEB 界面之外,启用编解码函数,只需要相应在创建 device-profiles 新增字段,以字符串形式将 JavaScript 代码传递进去就好了。...4 JS Encode 实践 假定要下发一个周期,{“period”: 300},经过 Encode 函数后取出2字节的周期数据下发给设备。...小结 这一节笔记学习了一个强大的功能 JS解码函数,可以灵活将设备的原始数据转化为 JSON 格式数据。同时学习了必要的 JS 语法,并做了上下行的demo示例,供朋友们参考。 END

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    原生JS实现base64解码与编码

    = 关于解码 这里不做详细解释,因为知道编码规则后,反过来就可以实现解码了。...原生JS实现其编码与解码 如果JS熟悉的同学,可能会想到window对象的atob()和btoa()方法。但是只有在较新的游览器中才能使用,面对老的游览器,我们只能靠原生的JS自己造轮子了。...这里依然存在两个问题: 如何将字符串解析成二进制数据 如何中文字符进行编码 JS解析字符串为二进制数 首先在页面中所有的字符串都是基于unicode编码的,然后js的字符串中刚好有charCodeAt...但是在JS已经有现成的方法了。...的编码与解码了 最后附上完整代码 JS文件代码: var codeHandler = (function(){ var base64Chars = [ 'A', 'B',

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    JS要有爱;JS才会活过来

    (今天又喝酒去了,所以今晚的文章写的有点飘~~) 从某种程度上来讲,写JS脚本,和写文章是一样的。都是有时间、地点、人物、事件。...分析到这个程度上,你是不是已经发现,写JS和写小说的都挺像的呢?没错,虽然用的文字不同,但内在思路是一样的。...唯一的区别,就是写小说的用的是张三,李四;而写JS脚本的,用的是变量aa,bb,cc,仅此而已。 虽然上面的那些话,有把写前端程序简单化的嫌疑。但你并不能说我的举例是错误的。...所以总是无法与JS脚本产生共鸣,没有与JS建立类似于情感方面的连接。 作家常说,要爱上你们笔下的角色,你的角色才会“活”过来。 而我说,你要爱上JS,你的JS才会真正的“动”起来。...JS要有爱;JS才会活过来。

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    未来编解码器前景的深入探讨

    首先,Christian目前存在的主要编解码器进行了汇总,包含H.264/AVC, H.265/HEVC, VP9和AV1. 如图1所示。...其中h.264是应用最广泛,设备支持性最好的编解码器;HEVC不受chrome和firefox浏览器支持,而VP9不受苹果设备的支持;AV1更年轻,所以硬件支持还不太完善。...LCEVC的主要思想是在其他编解码器得到的解码重建后的视频之上,进行质量加强。比如使得一个解码后720p的视频经LCEVE加强为1080p。具体流程如图2。...如果以AVC为基础编解码器,加入LCEVC之后可以得到36%的BD-rate增益和更低的编码时间;如果以HEVC为基础编解码器,加入LCEVC也可以获得9%的BD-rate增益和更低的编码时间。 ?...图3:EVC、LCEVC和VVC性能和费用对比 附上演讲视频: 附上相关文章链接: 2020年视频编解码格局 MPEG新标准介绍及视频启播优化讨论

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    如何超大JS文件混淆加密?

    有些时候,我们会有一些很大的JS文件代码需要混淆加密,例如: 这个3.4MB的JS文件,通常来说是不容易一次性完成混淆加密的。因为代码量太大。...在混淆加密JS代码时,要将代码转化成AST(抽象语法树),再AST进行处理,混淆加密完成后,再重建为JS代码。...因此,这样量极的JS代码进行混淆加密,在线的JS加密工具,是不允许的,不接受这样大的文件,或需要高权限。 如果我们要处理这样大的文件,需要些技巧。...如果打包或编译前的源码也是JS,那么,可以对未打包前的原始JS代码文件混淆加密,会比较轻松,先混淆加密,然后再打包编译。...方法二、 如果原始代码是非JS语言,比如,可能是TS,那就无法原始代码混淆了。只能处理这个大的JS文件。 处理方式,也不太复杂。以上面给出的文件为例。

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    利用卷积神经网络脑电图解码及可视化

    Part 1 导读 研究人员应用卷积神经网络(ConvNets)病理和正常的脑电图记录进行区分。 研究人员使用两种基本的,浅的和深的卷积网络结构来解码从脑电图中任务相关的信息。...在脑电图病理解码中,两种卷积神经网络的准确率都比该数据集公布的唯一结果高了很多(大约提高了6%,≈85% vs≈79%),而且在每次记录中仅使用1分钟进行训练和每次记录只用6秒进行测试时,准确率更高。...卷积网络解码行为的可视化结果表明,使用了delta (0-4 Hz)和theta (4-8 Hz)频率范围的频谱功率变化,可能与其他特征一起使用,这与脑电图数据的频谱分析和文本医学报告的预期一致。...,得到大小为 198×25的特征图; 第三步:使用 3×1 大小的最大池化层198×25的特征图进行池化处理。...利用深浅ConvNet区分正常和病理性EEG的解码精度: ? 下面两幅图为频谱功率差和输入扰动网络-预测相关图。 ? (a) ? (b) (a)图为训练组的病理与正常相对光谱带功率差异。

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