针对目前的VR/AR，头显加控制器算的上是一种标配。其中，能提供良好动作追踪体验的控制器，一直都是硬件厂商、用户十分注重的地方。尽管当前的VR/AR控制器还不能完全精确识别到手指，或存在一定的局限性使得用户无法任意挥动，但相较于移动AR，其能为用户提供（更好的/真正的）交互式体验。
内网也指局域网，是指某一区域内由多台计算机互联而成的计算机组，组网的范围通常是数千米内。
文|Ben Lang 译|朱颜夫 ---大数据文摘VR专栏成立，文末查看详情--- ◆ ◆ ◆ 导读 如果在使用当今的VR的运动控制器时，却无法感受到阻力，我们又怎能让VR用户感觉或行动得就像虚拟物体具有不同的重量呢？B-Reel是一家创意公司，这家于1999年在斯德哥尔摩创立的公司探寻出了一些值得借鉴的方法，并将其开源让其他人能够学习。 过去几年，我们变得很喜爱用VR来工作，不管是公司内部项目还是Google Daydream for IO 2016。我们是VR的坚定信仰者，并且相信VR的未来是光明且充
局域网可以实现文件管理，应用软件共享，打印机共享，工作组内的历程安排，电子邮件和传真通信服务等功能
深度增强学习 DRL 在仿真机器人已经取得了很大的成功，同时，也在真实的机器人抓取（Robotic Manipulation）问题上有了很大的进展。然而依然会有很多搞机器人的朋友会质疑深度增强学习（Deep Reinforcement Learning）在真实机器人上的可行性，比如说能在大狗机器人上面通过 DRL 来实现吗？老实说我也觉得困难重重，最主要的问题就是所谓的 reality gap：真实机器人和仿真机器人存在很多的差别，在仿真中能够 work，大概率不能在真实环境中 work。
作者：Tabitha Sable（Kubernetes SIG Security）
编者按：云计算技术的服务型基础设施即服务（IaaS），以其可扩展性、高效性及弹性等特点正在成为资源利用的主导方式。在从云计算的IaaS应用获得便捷的同时，安全漏洞和隐患也需要被关注。在这项工作中，我们
工作组（Work Group），在一个大的单位内，可能有成百上千台电脑互相连接组成局域网，它们都会列在“网络（网上邻居）”内，如果这些电脑不分组，可想而知有多么混乱，要找一台电脑很困难。为了解决这一问题，就有了“工作组”这个概念，将不同的电脑一般按功能（或部门）分别列入不同的工作组中，如技术部的电脑都列入“技术部”工作组中，行政部的电脑都列入“行政部”工作组中。你要访问某个部门的资源，就在“网络”里找到那个部门的工作组名，双击就可以看到那个部门的所有电脑了。相比不分组的情况就有序的多了，尤其是对于大型局域网络来说。
大家好！首先自我介绍一下：我来自中国电信广州研究院，我和我的SDN小组是一支来自电信运营商的研发团队，主要从事一些预研性的研究和开发工作。大家可能是从最近的一本关于ODL的新书《OpenDaylight应用指南》中了解到我们在ODL方面做过一些工作，我这里想说的是，我们的工作在整个运营商的SDN/NFV研究拼图中只是很小的一部分，因为这里涉及到宽带IP网、移动网、传输网、接入网、终端、BOSS等各类专业领域的向SDN的演进问题，今天我们没法在这里展开讲，只用一张图来表明一下相关的工作基础和广域网SDN控制器
PID( Proportional Integral Derivative)控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于工业过程控制，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。
Google 最新的一篇 paper 告诉我们：DRL 在真实机器人上面是可行的，只要我们尽可能减小 reality gap。
内网也就是常说的局域网(Local Area Network,简称LAN)，是由两个或两个以上相连的计算机组成，局域网是包含在较小区域内的网络，通常位于建筑物内。家庭WiFi网络和小型企业网络是常见的局域网示例。在局域网内可以进行文件管理、应用软件共享、打印机共享、工作组内的日程安排、电子邮件和传真通信服务等功能。
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这是创建可以处理一个或多个请求的控制器类的最简单方法。仅通过用构造型注释一个类@Controller ，例如：
Spring的web框架围绕DispatcherServlet设计。DispatcherServlet的作用是将请求分发到不同的处理器，就是像一个中介，负责转发请求到指定处理器。
在介绍域之前，我们先了解一下什么是工作组，工作组是在window98系统以后引入的，一般按照电脑功能划分不同工作组，如将不同部门的计算机划分为不同工作组，计算机通过工作组分类，使得访问资源具有层次化，但是缺乏统一的管理和控制机制，因此引入“域”。
ARM架构中的处理器核一般都没有I/O部件和模块，ARM架构处理器的I/O可通过AMBA总线来扩充。
这是实现「 Kubernetes 集群零停机时间更新」系列文章的第三部分。在本系列的第二部分中，我们通过利用 Pod 生命周期钩子实现了应用程序Pod的正常终止，从而减轻了由于 Pod 未处理完已存请求而直接关机而导致的停机时间。但是，我们还了解到，在启动关闭序列后，Pod 会拒绝为新到来的流量提供服务，但实际情况是 Pod 仍然可能会继续接收到新流量。这意味着最终客户端可能会收到错误消息，因为它们的请求被路由到了不再能为流量提供服务的Pod。理想情况下，我们希望 Pod 在启动关闭后立即停止接收流量。为了减轻这种情况，我们必须首先了解为什么会发生Pod开始关闭时仍然会接收到新流量这个问题。
霍尼韦尔 Experion 过程知识系统 (PKS) 是一种在全球和不同行业中广泛采用的 DCS。 这个庞大的自动化平台集成了来自整个环境的控制器的数据，提供了全厂流程的集中视图。 该系统主要使用 C200、C300 和 ACE 控制器，可通过霍尼韦尔工程工作站软件 Experion PKS Configuration Studio 进行编程。 然后可以将逻辑（开发为框图）从工程工作站下载到 DCS 中的不同组件。
自动化是 DevOps 的核心。各种自动化工具和技术真正实现了持续集成和持续交付的概念。这些工具多年来发展迅速，但似乎永远存在的一个名字是Jenkins。
拓扑感知提示包含客户怎么使用服务端点的建议，从而实现了拓扑感知的路由功能。 这种方法添加了元数据，以启用 EndpointSlice（或 Endpoints）对象的调用者， 这样，访问这些网络端点的请求流量就可以在它的发起点附近就近路由。
Hello大家晚上好，昨天刚刚吃完冬至的饺子，现在打嗝还带有淡淡的茴香余韵。明天又正好是平安夜，原本只能靠和美帝开电话会议丰富夜生活的朋友们终于拥有了西体中用的选择。在中西方两大节日的夹攻之下，以及不远处元旦春节的渊渟岳峙之前，一切deadline都显得那么力不从心。但张老师给布置的作业始终占据着我Todo list的最高优先级，并以附丽其上的人格魅力孤独地抗衡着浮动的人心。于是今晚我就在这里向大家汇报一下近期关于SDN控制器性能测试的工作内容，希望明天可以给这个Todo item打上一个气定神闲的勾勾。
Multisim是一款功能强大的电子电路模拟软件，它能够帮助用户进行电路设计、仿真、分析、验证和布局等工作。互联网普及后，Multisim成为了广大电子爱好者和专业人士进行电路设计和仿真的首选软件之一。Multisim的独特功能在使用中得到了广泛的应用。下面，我将通过实际案例，为您介绍Multisim的独特功能。
集群是由一组被称作节点（node） 的机器组成， 这些节点上会运行由 Kubernetes 所管理的容器化应用。 且每个集群至少有一个工作节点。
这几年随着人工智能和机器人的各种概念兴起，机器人被越来越多人所了解和熟知。随便问一个人都知道机器人，并且也都能说出一二；尽管都知道机器人，还是有一部分人觉得机器人很神秘，并且有好多疑问，为什么它能够这样那样，它是怎么做到的？下面就让我们一起走进机器人的世界。
为什么在ZYNQ中DMA和AXI联系这么密切？通过上面的介绍我们知道ZYNQ中基本是以AXI总线完成相关功能的：
经济学家熊彼特认为，所谓创新就是要”建立一种新的生产函数”，即"生产要素的重新组合”， 就是要把一种从来没有的关于生产要素和生产条件的“新组合”引进生产体系中去，以实现对生产要素或生条件的“新组合”。目前，机器人就是新的生产要素，要妥帖地缝合在社会生活中。
深入了解 CSI（Container Storage Interface）是什么以及它如何在 Kubernetes（k8s）中工作。
东京大学的Eisuke Fujinawa的一项研究中显示：他们创造了一个程序用于设计体积更小的VR控制器。探索“触觉形状幻觉”的概念，人类可以通过触觉感知物体的大小，通过触觉信息转化为身体物理感受。该
原文：Life of a Packet in Kubernetes — Part 4
从Scala的2.11.0版本开始，Scala的Actors库已经过时了。早在Scala2.10.0的时候，默认的actor库即是Akka。
在本文中，我们将介绍扩展 Pod、副本控制器（Replication Controller）以及加速 Kubernetes 部署（Deployment）的最佳实践。
Pod 是可以在 Kubernetes 中创建和管理的、最小的可部署的计算单元。是一组（一个或多个） 容器； 这些容器共享存储、网络、以及怎样运行这些容器的声明。
编者的话：这篇文章是专业顶刊里发表的唯一一篇提出把脑机接口概念从运动系统扩展到情绪系统的观点文章，而且从系统实现的角度该说的基本也都说了。本质上讲，脑机接口是控制与学习的过程，是贯通神经系统与计算机系统的智能科学。脑机接口又是涉及多种技术有机集成的大工程。高级形式的脑机接口将是人脑智能与人工智能的集大成者。目前的技术瓶颈在其最前端的神经界面上，信号的质量和带宽都被其所限。很多人知道马斯克的脑机接口公司-Neuralink。有人仿制他们的模拟前端芯片就号称可以正面PK了，这种想法显然肤浅了。他们目前展示的仅仅是脑机接口的部分前端技术-信号转换器。这篇文章就是在讲它后边的事。
作者：Antoine Pelisse（Google Cloud，@apelisse）
【0. 前言】 尽管在各种智能设备的协同工作下，机器正在变得越来越聪明，但是仅有聪慧的头脑恐怕还远远不够。我们还需要灵敏而丰富的感知、敏捷而精准的执行，也许才能真正将机器的所思所想，落实为对人类有益的实际生产成果。由此可见，在探索工业4.0 智能制造的自动化项目实践中，我们将会遇到关于传感器与执行器在产品与技术应用方面越来越大的挑战。 【1. 来自执行器/传感器层的挑战】 经典的企业自动化网络模型，自上到下包含5个层级：计划编制层（Planning Level）、控制层（Control Level）、单元层（Cell Level）、现场层（Field Level）、执行器/传感器层（Actuator/Sensor Level）。其中，执行器/传感器层需要与现场层的控制器连接，因此本质上是属于现场层的一部分。之前关于 PROFINET的一些思考，主要聚焦在现场层的控制器与 IO 设备上，考虑了一些提高通讯网络稳定与快速性能以及智能化的问题，而现在有必要来看看一些 PROFINET 在执行器/传感器层的应用问题。 挑战1：安装数量越来越多，安装位置越来越分散。想要使机器具有丰富的感知，机器的每个部位上都有传感器覆盖的必要；类似的，想要实现丰富的机械动作输出，执行器也有必要如此覆盖在机器的各个部位；由此产生了大量且分散的IO 信号需要处理。对于收集处理大量的 IO 信号，一个大容量的且功能集成较多的 IO 设备也许就可以解决问题。但是每个PROFINET 控制器带动 PROFINET设备的能力（设备数量）都有各自的上限（就像一个班级中不可能有无限多的学生）。由此我们可能在处理过多分散的 IO信号时，发现仅靠一个控制器网络内的设备，还不足以覆盖这么多的分散区域。 挑战2：功能要求越来越高，接线要求越来越简洁。为了实现机器感知的灵敏、动作的敏捷，执行器/传感器层对于自身发送接收 IO信号的更新时间要求是很高的，甚至会低于控制器的循环扫描周期。而目前执行器/传感器的产品种类与功能也越来越丰富，电气控制接口形状遵循各自不同的协议规范，电气信号格式也多种多样，例如电压型电流型模拟量、数字开关量等等。这么多分散的不同规格的信号线缆接到IO 设备上，需要 IO 设备本身集成各种类型的 IO模块，不仅增加了电气调试编程的复杂度，而且增加了电气接线施工与故障诊断的复杂度。终端用户往往也希望对于各种各样的执行器/传感器层 IO信号线，最好也能类似 PROFINET那样一网到底，只需一种通讯线，就搞定所有类型的执行器/传感器产品方案的电气接线与控制工作。 由此可见，如果有一种擅长于处理执行器/传感器层 IO 信号的总线网络，作为 PROFINET 网络的延伸，与 PROFINET集成在一起，共同管理整个现场层的通讯网络，就显得越来越有意义且有必要了。 【2. 关于 PROFINET 与 I/O 总线集成应用的方案】 如下图所示，随着工业以太网技术的普及与相关产品的发展，从传统的手动工位到整个自动化工厂，我们都可以用 PROFINET通讯方案将它们连接在一起。而从应用复杂度的角度来看，对于数据结构相对简单，数量众多布局分散的执行器/传感器信号处理来说，更轻量级的I/O 总线协议有时候显得性价比更高。
总的来说，总线有三种：内部总线、系统总线和外部总线。内部总线是微机内部各外围芯片与处理器之间的总线，用于芯片一级的互连；而系统总线是微机中各插件板与系统板之间的总线，用于插件板一级的互连；外部总线则是微机和外部设备之间的总线，微机作为一种设备，通过该总线和其他设备进行信息与数据交换，它用于设备一级的互连。
1） Control Builder：点击Configure Process Control Strategies时调出，用于组态C200、C300、I/O卡件和控制回路等，并可下装调试
外科医生在进行脑肿瘤治疗时面临一个困境：他们可以使用磁共振成象（MRI）捕捉超高分辨率的肿瘤图像，也可以使用超精密的手术器具移除肿瘤，但是他们不能在同一时间做这两样事情。 至少以前还不能。 现在，伍斯特理工学院（WPI）教授Greg Fischer正致力于开发一种能够在磁共振仪内使用（如下图所示）的外科手术机器人。通过实时反馈，机器人能够将高强度聚焦超声探头准确定位在肿瘤上，以达到最佳的手术效果。当然，要想打造能够在MRI产生的强磁场环境中工作的机器人并不简单，不过WPI的团队做到了，他们利用控制工程和MI
前言：内网域环境是学习内网知识的重要的一环，理解域内的基础知识，以及搭建简单的域环境是学习内网的必备基础。
（3）TempData TempData实际上保存在Session中，控制器每次执行请求时都会从Session中获取TempData数据并删除该Session。TempData数据只能在控制器中传递一次，其中的每个元素也只能被访问一次，访问之后会被自动删除。
最近，我开始了 Kubernetes 之旅，希望更好地了解其内部。下面简单介绍下吧！
2019 年 8 月 29 日，世界人工智能大会 WAIC 2019 在上海世博中心举行。瑞士 USI 和 SUPSI 教授，NNAISENSE 联合创始人兼首席科学家，「LSTM 网络之父」 Jürgen Schmidhuber 也受邀出席大会。
导读：2016国际人工智能联合会议（IJCAI2016）于7月9日至7月15日举行，今年会议聚焦于人类意识的人工智能，本文是IJCAI2016杰出论文（Distinguished Papers），除了论文详解之外，我们另外邀请到哈尔滨工业大学李衍杰副教授进行点评。 摘要 有限状态控制器（FSC）是一种紧凑地表征顺序规划的有效方式。通过在过渡上施加适当的条件，FSC 也能表征解决给定领域内的一系列的规划问题。这篇论文介绍了分层 FSC的概念，它通过允许控制器调用其它控制器来进行规划。其中证明分层 FSC 可以
为了在生产环境中运行kafka或者编写使用它的应用程序，并不一定要理解kafka的内部原理。然而，理解kafka的工作原理，有助于故障排查，理解kafka的工作行为。具体代码实现细节本书不做深入描述，但是，kafka有关的从业人员，必须关注如下三个内容：
这是的数据包在Kubernetes中的一生系列的第四篇，如果你还没看过前几篇，那建议你阅读一下前几篇内容：
前言 LINC switch是一个由flowforwarding. org主导开发的一款纯openflow交换机，目的是发展和评估openflow协议1.2,1.3,1.4及OF-config1.1在标准商用硬件上应用，因此它提供了对openflow标准的完整支持。是深入学习，理解openflow协议的优质工具。本文就对该交换机软件做一个简单分析。 关于Erlang Erlang是一种运行在虚拟机上的函数式语言，和其他运行在虚拟机的语言类似，单纯在性能上无法和C这类语言相比，因为底层的虚拟机就是用C实现的。
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