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LAC和CellID进行手机定位

一、基站定位简介 基站定位一般应用于手机用户，手机基站定位服务又叫做移动位置服务（LBS——Location Based Service），它是通过电信移动运营商的网络（如GSM网）获取移动终端用户的位置信息...基站定位的原理为：移动电话测量不同基站的下行导频信号，得到不同基站下行导频的TOA（Time of Arrival，到达时刻）或TDOA(Time Difference of Arrival，到达时间差...APP以1分钟为周期捕获当前基站情报并存储在文件中，在一天结束的时候将当日的统计结果文件发送到指定邮箱中。 2，离线地图详解。...、移动网络码、系统识别码、网络识别码、基站识别码】格式输出到文件中，其中一行为一条情报。...开发过程很有趣，其中设计离线地图时遇到了javascript跨域调用第三方API限制的问题，思考了很久才找到解决方案，才让离线地图成功。

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吊炸天的CNNs，这是我见过最详尽的图解！（上）

“它的材质，速度，发动机的声响，还是什么？” 你可能说不清所以然，但是当你看到下图时，你会第一时间反应出来，“噢，车！ ” ? 为什么你能猜对它？ “轮廓”！ ——对，我给你看了它的轮廓。...从图中可以看到，当我们在原始图片外围补上1圈零后，得到的特征图大小和原始图一样，都是5*5。 你可能会问： 如何确定“补零”的圈数，才能保证图片大小一致？...假设你的过滤器大小为F，滑动步幅S=1，想要实现这一目标，补零的个数应为： ? 举个例子： 在上图中，因为我们使用的是3*3大小的过滤器，而且每次滑动时，都是向右或向下移动1格。...温馨提示： 假设原始图片的大小为W，当我们设置了 过滤器的大小(F)、滑动的步幅数(S)、以及补零的圈数(P) 实际上，得到的特征图片大小为： ?...所以，当我们设置这些超参数时，需要遵循一个原则，即“上面公式得到的结果，必须为一个整数”： ? 恭喜你！ 看到这里，CNNs中最难的部分我们已经学习完了。 下面，我们会学习“非线性计算”和“池化”。

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卷积神经网络新手指南之二

当我们持续应用卷积层时，体量的大小将减少得比我们想的快。在我们神经网络的早期层中，我们要保存尽可能多的原始输入信息，以便我们可以提取这些低阶特征。...要做到这个，我们可以将大小为2的零填充（zero padding）应用到该层。零填充（zero padding）在边界周围填充了值为零的输入量。...如果我们考虑大小为2的零填充（zero padding），那么这将导致在一个36×36×3输入量。...降层通过在前向传播过程中将其设置为零在该层中随机“抛弃”一些激活，就是这么简单。在这个过程中这样做有什么好处呢？在某种程度上，它迫使网络变成“多余”的。...图像分类任务是将输入图像识别并输入一系列的图像类别的过程，然而当我们将对象定位作为任务时，我们的工作不仅是得到一个分类标签，另外还需要划定一个对象在图像中的范围。

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Android判断用户的网络类型(234G、wifi)

但网络类型获取这一块，我用我自己的的手机调试时遇到一些问题，这里记录一下。 ?...一加手机一代，移动4G 网络，得到的subtype类型值为17，我查过Android 5.1的源码，它最大的值也就为16。(点击这里在线查看源码>>) ? 我拿魅族的移动4G测试的结果如下： ?...还测试了其它华为移动3G/4G的情况，就我自己的手机一加返回的值有点奇怪，之后我查了一下它的参数：http://detail.zol.com.cn/374/373908/param.shtml ?...都是3G：TD-SCDMA、WCDMA等 而目前测试的情况就是仅一加返回的值为17，这会导致正常的判断出现问题，无法识别到底使用的是何种网络。...我在网上搜索到，之前其实有人提出过类似的疑问，但是没有答案： telephony.getNetworkType() 这个方法为什么在有些手机里面获取的值API没有呢，例如16、17。

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假设检验：使用P值来接受或拒绝假设

零假设（H0）：平均值等于99% 替代假设（H1）：平均值不等于99%。 注意:当我们检验一个假设时，我们假设原假设是真的，直到样本中有足够的证据证明它是假的。...犯I型错误（假正例）的概率等于临界区α的显著性水平或大小。 α=P[当H0为真时拒绝H0] 犯II型错误（假阴性）的概率等于β。...显著性水平（α） 显著性水平，用最简单的术语来说，就是当事实上是真的时，错误地拒绝零假设的临界概率。这也称为I型错误率。 这是I类错误的概率。它也是拒绝域的大小。...我们得到临界值（基于我们使用的测试类型），发现我们的测试统计值大于临界值。因此，我们必须在这里拒绝零假设，因为它位于拒绝域。...「p值是可以拒绝零假设的最小显著性水平。」 这就是为什么现在很多测试都给出p值，而且它更受欢迎，因为它给出的信息比临界值更多。

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深度 | 传说中的贝叶斯统计到底有什么来头？

例如当我脑海中带着停止的意图时，它重复1000次或者在掷硬币过程中我看到最少300词头在上的话，我将停止进行实验。...y={0,1},θ=(0,1) 而且，当我们想看到一系列的头或翻转，它的概率为： ? ? 此外，如果我们感兴趣的是头的数目的概率ž在卷起Ñ数翻转下的情况，则概率如下所示： ?...4.3 后置信度分布 我们选择之前所相信的原因是为了获得一个β分布，这是因为当我们用一个近似函数相乘，后验分布产生类似于现有分配，这是很容易涉及到和理解的形式。 使用贝叶斯定理进行计算 ? ? ?...让我们用一个简单的例子来理解这一点： 假设，你认为一个硬币有失偏颇。它具有为0.1的标准偏差，约0.6的平均（μ）偏差。...这种解释说明从取样不同尺寸的分布，人们势必会得到不同的T值，因此不同的p值的缺陷受到影响。p值小于5％并不能保证零假设是错误的，也没有p值大于5％确保零假设是正确的。

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传说中的贝叶斯统计到底有什么来头？

例如当我脑海中带着停止的意图时，它重复1000次或者在掷硬币过程中我看到最少300词头在上的话，我将停止进行实验。...y={0,1},θ=(0,1) 而且，当我们想看到一系列的头或翻转，它的概率为： ? ? 此外，如果我们感兴趣的是头的数目的概率ž在卷起Ñ数翻转下的情况，则概率如下所示： ?...4.3 后置信度分布 我们选择之前所相信的原因是为了获得一个β分布，这是因为当我们用一个近似函数相乘，后验分布产生类似于现有分配，这是很容易涉及到和理解的形式。 使用贝叶斯定理进行计算 ? ? ?...让我们用一个简单的例子来理解这一点： 假设，你认为一个硬币有失偏颇。它具有为0.1的标准偏差，约0.6的平均（μ）偏差。...这种解释说明从取样不同尺寸的分布，人们势必会得到不同的T值，因此不同的p值的缺陷受到影响。p值小于5％并不能保证零假设是错误的，也没有p值大于5％确保零假设是正确的。

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深度学习有什么问题？

在许多重要领域，它非常有效并可以得到最先进的结果，例如在计算机视觉，自然语言处理，语音分析和信号处理等领域。...： 1_ylhkvJ23KcdrAn42py2JUg 这些“向量”在特征提取和准确性方面确实非常好，但它们也在很多方面都有不足： 可解释性 ：大小为N的向量不能告诉我为什么要采取某种决策，只有逆向工程方法可以在输入数据中突出...但是我们可以用某种方式来解决！ 数学建模有什么用？ 关于上面提到的这些问题，大多数数学家在20，50甚至100年前根本没有遇到过。为什么？...另一个重要的操作问题是当我改变例如“胡须”的特征时，它会自动使脸部变得更有男子气概，这意味着学习的特征虽然可以解释，但是彼此相关连，或者说，纠缠。...我一共训练VAE 50次迭代，bottleneck 大小为 10，学习率为5e-4，capacity  C 为 25（详见本处）。输入设置为单个心跳。正如我预料的，我的模型学习了数据集变化的真正因素。

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“GANs”与“ODEs”：数学建模的终结？

在许多重要领域，它非常有效并可以得到最先进的结果，例如在计算机视觉，自然语言处理，语音分析和信号处理等领域。...1_ylhkvJ23KcdrAn42py2JUg 这些“向量”在特征提取和准确性方面确实非常好，但它们也在很多方面都有不足： 可解释性：大小为N的向量不能告诉我为什么要采取某种决策，只有逆向工程方法可以在输入数据中突出...但是我们可以用某种方式来解决！ 数学建模有什么用？ 关于上面提到的这些问题，大多数数学家在20，50甚至100年前根本没有遇到过。为什么？...另一个重要的操作问题是当我改变例如“胡须”的特征时，它会自动使脸部变得更有男子气概，这意味着学习的特征虽然可以解释，但是彼此相关连，或者说，纠缠。...我一共训练VAE 50次迭代，bottleneck 大小为 10，学习率为5e-4，capacity C 为 25（详见本处）。输入设置为单个心跳。正如我预料的，我的模型学习了数据集变化的真正因素。

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opencv(4.5.3)-python(二十七)--傅里叶变换

因此，在X和Y两个方向上进行傅里叶变换，就可以得到图像的频率表示。 更直观地说，对于正弦信号，如果振幅在短时间内变化得很快，你可以说它是一个高频信号。如果它变化缓慢，它就是一个低频信号。...np.fft.ft2()为我们提供了频率变换，它将是一个复数。它的第一个参数是输入图像，它是灰度的。第二个参数是可选的，决定输出数组的大小。...如果它大于输入图像的大小，在计算FFT之前，输入图像将被填充零。如果它小于输入图像，输入图像将被裁剪。如果没有传递参数，输出数组的大小将与输入相同。...现在一旦你得到结果，零频率分量（直流分量）将在左上角。如果你想把它带到中心，你需要把结果在两个方向上移位N/2。这可以通过函数np.fft.fftshift()简单地完成。(它更容易分析）。...DFT的性能优化 DFT计算的性能对于某些数组大小来说是比较好的。当数组大小为2的幂时，它是最快的。对于那些大小为2、3、5的乘积的数组，处理起来也相当有效。

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Android进程间通信 -- Binder学习记录

Client：进程间通信的客户端 Server：进程间通信的服务端 ServiceManager：Binder服务的大管家，它是一个守护进程，Client端和Server端的相互通信都需要借助于它。...所以它更加的灵活。 4....binder_mmap：在内核虚拟地址空间申请一块与用户虚拟内存相同大小的内存；然后再申请1个page大小的物理内存，再将同一块物理内存分别映射到内核虚拟地址空间和用户虚拟内存空间，从而实现了用户空间的...得到这个引用后，调用getDeviceId时，真正的实现是在代理里面，代理把参数、数据等打包到Parcel对象中，然后调用transact函数（该函数继承于Binder），之后就会触发Binder驱动做一些列操作...同时也很喜欢生活，喜欢享受生活，喜欢用拍照和视频的方式来记录生活。 如果你也是个爱学习爱技术的人，欢迎一起探讨，没准，咱们能成为好朋友。如果觉得本文有哪些不对的地方，欢迎指出，大家一起学习进步。

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2022最新手机设备标识码（IMEI、MEID、UDID、UUID、ANDROID_ID、GAID、IDFA等）教程

它是GSM设备返回的，并且是写在主板上的，重装APP不会改变IMEI。...可以用系统提供的TelephonyManager服务来获取，具有唯一性。其中又包括IMEI 和 MEID/ESN。...获得用户的广告ID和跟踪偏好，调用方法getadvertisingidinfo()，它返回一个advertisingidclient信息封装。用户当前的广告ID和跟踪偏好。...UDID跟用户的真实姓名、密码、住址、其它数据关联起来；网络窥探者会从多个应用收集这些数据，然后顺藤摸瓜得到这个人的许多隐私数据。...苹果公司建议使用UUID为应用生成唯一标识字符串。 获得的UUID值系统没有存储, 而且每次调用得到UUID，系统都会返回一个新的唯一标示符。

2.8K20

如何在代码中处理时间

零时区地球是圆的，北京比伦敦早8小时其实就等于比伦敦晚16小时，到底谁比谁早呢？我们既可以把这个时差表示为+8，也可以表示为-16，到底该怎么写呢？我们要先确定一个标准。首先，要确定一个零时区。...它左右各7.5度的范围叫做零时区，再往西一个时区就叫做西一区。...还有另一种容易混淆的人类可读格式，比如 2020-12-01 00:49:45.001，为什么说它是人类可读格式而不是 ISO8601 呢？问题的关键不在于它少一个 T，而在于它丢了时区信息！...这样一来，当我把这个时间给一位伦敦同学看的时候，我们默认都会把它当做本地时间，看似一样，但实际的时刻差了足足八小时，什么事都耽误了！...也可以采用另一种方案：把服务器设置为零时区，并且每次会话时不再设置时区。这样可以防止遗忘，但你就要自己把本地时间换算到零时区时间才能在服务器上输入了。

1.5K10

多元线性回归的模型解释、假设检验、特征选择

现在有人可能会想，我们也可以用简单的线性回归来分别研究我们对所有自变量的输出。 为什么需要线性回归 从多个输入变量预测结果。但是，真的是这样吗? 考虑到这一点，假设你要估算你想买的房子的价格。...它是这样的 ? 第一行数据显示，电视、广播和报纸的广告预算分别为230.1k美元、37.8k美元和69.2k美元，相应的销售量为22.1k(或22.1万)。...为什么会这样呢? 共线性 ad.corr() ? 让我们用热图把这些数字形象化。...我们在上面拟合的OLS模型的总结包含了所有这些统计数据的总结，可以用这行简单的代码得到: print(model.summary2()) ?...我们已经熟悉RSS，它是残差平方和，通过将实际输出和预测结果之间的差平方来计算。它应该是模型表现良好的最小值。R²方差的程度的测量数据是用模型来解释。 数学上，它是实际结果和预测结果之间相关性的平方。

2K10

2022最新手机设备标识码（IMEI、MEID、UDID、UUID、ANDROID_ID、GAID、IDFA等）教程

它是GSM设备返回的，并且是写在主板上的，重装APP不会改变IMEI。...可以用系统提供的TelephonyManager服务来获取，具有唯一性。其中又包括IMEI 和 MEID/ESN。...获得用户的广告ID和跟踪偏好，调用方法getadvertisingidinfo()，它返回一个advertisingidclient信息封装。用户当前的广告ID和跟踪偏好。...UDID跟用户的真实姓名、密码、住址、其它数据关联起来；网络窥探者会从多个应用收集这些数据，然后顺藤摸瓜得到这个人的许多隐私数据。...苹果公司建议使用UUID为应用生成唯一标识字符串。 获得的UUID值系统没有存储, 而且每次调用得到UUID，系统都会返回一个新的唯一标示符。

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【Unity3d游戏开发】Unity3D中的3D数学基础---向量

书写向量时，用方括号将一列数括起来，如[1,2,3] 水平书写的向量叫行向量 垂直书写的向量叫做列向量 2、向量的几何意义 几何意义上说，向量是有大小和方向的有向线段。...二、向量运算 1、零向量 零向量非常特殊，因为它是唯一大小为零的向量。对于其他任意数m,存在无数多个大小（模）为m的向量，他们构成一个圆。零向量也是唯一一个没有方向的向量。...3、向量大小（长度或模） 在线性代数中，向量的大小用向量两边加双竖线表示，向量的大小就是向量各分量平方和的平方根    ||v||=√(x^2+y^2)                    （2D...11、标量乘法和除法 当我们讨论的向量，它常用他的标量作为一个普通的数字（例如，一个float值） 。这表示标量只有大小，而没有向量的大小和方向。 向量乘以一个标量方向和位置仍为原来的方向和位置。...任何向量除以他自己的大小，其结果是一个长度为1的向量，这被称为单位向量。如果一个单位向量乘以一个标量，那么结果的长度将标量的大小。当力的方向是不变的，但力是可控的时.这是非常有用的.

1.9K10

Charpter 9:卷积网络

公式表示就不展示了,用实际例子说明一下: 一维情况,比如时间序列,通过卷积可以得到由输入中出现不同特征的时刻组成的时间轴.如果把一个输入事件延后,输出中仍然会有相同表示,只是时间延后了 二维,卷积产生一个二维映射表明某些特征在输入中出现的位置...局部平移不变性是一个很有用的性质,尤其是当我们关心某个特征是否出现 而不关心它出现的具体位置时 ? 如图,最大池化引入不变性.下面一行全部变化,上面一行输出只变了一半....例如我们想对不同大小的图像进行分类时,分类层的输入必须是固定的大小,而这通常通过调整池化区域的偏置大小来实现,这样分类层总是能接收到相同数量的统计特征而不管最初的输入大小了。...卷积与池化作为一种无限强的先验 (纯理论,完全摘抄) 先验概率分布(prior probability distribution)是一个模型参数的概率分布,它刻画了在我们看到数据之前我们认为什么样的模型是合理的信念...当我们知道每一个特征都是一小块空间的函数并且相同的特征不会出现在所有的空间上时,局部连接层是很有用的。例如,如果我们想要辨别一张图片是否是人脸图像时,我们只需要去寻找嘴是否在图像下半部分即可。

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一文了解最大似然估计

简而言之，当我们有一个固定参数集的模型并且我们对可能生成的数据类型感兴趣时，通常会考虑概率。相反，当我们已经观察到数据并且我们想要检查某些模型参数的可能性时，就会使用似然。...也就是，我们想要找到存在于参数空间（用大写希腊字母 表示）中的唯一参数集（用小写希腊字母 表示）的最大化似然函数。 似然函数本身定义为： 右侧的项是概率质量函数。...在处理这类问题时，通常更方便（至少在数学上）使用似然函数的对数。 为什么使用似然函数的对数更方便？...也就是，当我们调整参数值时，对数似然函数如何变化。 我们可以通过对对数似然函数关于 的一阶导数进行计算来获得这个信息。 当然，前提是函数是可微分的。...如果这个期望成立，那么从定义上来说，这样一个函数的最大（或最小）意味着在这些点上它的一阶导数为零。 上面的方程说明的是，如果我们成功找到了最大化目标函数的参数，那么对数似然的导数应该为零。

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