通过网页快速了解Linux(Ubuntu)和ROS机器人操作系统,请参考实验楼在线系统如下:
虚拟机环境:Ubuntu16.04.3 编译安装bluez-libs-3.36 下载 (http://www.bluez.org/download/) ./configure --prefix=/opt/bluez/bluez-libs-3.36 --host=arm-linux --target=arm-linux CC=arm-linux-gnueabihf-gcc make sudo make install 编译安装expat-2.5.0 下载 (https://github.com/libe
常见开源蓝牙协议栈有btstack、zephyr、nimble、bluez、BlueDroid等,而在安卓4.2后,原先内置的BlueZ被BlueDroid取代,但linux上仍旧是BlueZ协议栈。BlueZ上有常见btmon、btmgmt、bluetoothctl、hciattach、hciconfig、hcidump、hcitool、gatttool、bluetooth-meshd等工具。蓝牙控制器和主机通过H2(USB)、H4(UART)、H5(UART)、BCSP(BlueCore Serial Port)、SDIO来构建HCI来进行数据传递。D1-H的tina-linux内核是5.4,内置bluez 5.54:
Equipment Class: DXX - Part 15 Low Power Communication Device Transmitter
随着蓝牙技术的不断普及发展,蓝牙已然成为了许多设备不可或缺的功能。如今的手机和平板电脑几乎都已具备了蓝牙的功能。但在为我们带来极大方便的同时,蓝牙也成正成为一个泄露我们隐私数据的切入口!一旦黑客破解了我们的蓝牙连接,那么我们存储在手机上的大量隐私数据将会被黑客毫无保留的窃取走。
毕业大半年一直从事Ble外设开发,发现linux上可以使用bluez进行蓝牙开发,更加便捷的是,有一个python模块对bluez接口进行封装,叫bluepy,给开发测试带来更多便捷。
Ubertooth One是一款开源蓝牙扫描嗅探器,当然了,也可以扫描嗅探低功耗蓝牙,Ubertooth One是适用于蓝牙实验的开源2.4 GHz无线开发平台。
开发一款软件产品或一款应用,按照以往的经验,就是要做一个 App,或者一个网站、一个服务。但随着云服务、低代码平台的出现,产品的业态也发生着变化。比如最近大热的 AIGC 公司 Midjourney,进入官网,没有 App 需要下载,也没有传统的网页服务。
第一篇:蓝牙综合介绍 ,主要介绍蓝牙的一些概念,产生背景,发展轨迹,市面蓝牙介绍,以及蓝牙开发板介绍。
飞凌 OK113i-C 全志T113-i开发板板载一个RTL8723du wifi/蓝牙二合一模块,板子出厂已经移植好了WIFI驱动但是蓝牙驱动没有,所以这篇文章我们主要做蓝牙驱动的移植和功能验证。
蓝牙是一个使用广泛的无线通信协议,这两年又随着物联网概念进一步推广。我将介绍蓝牙协议,特别是低功耗蓝牙,并用树莓派来实践。树莓派3中内置了蓝牙模块。树莓派通过UART接口和该模块通信。树莓派1和树莓派2中没有内置的蓝牙模块,不过你可以通过USB安装额外的蓝牙适配器。 蓝牙介绍 蓝牙最初由爱立信创制,旨在实现可不同设备之间的无线连接。蓝牙无线通信的频率在2.4GHz附近,和WiFi一样,都属于特高频。相对于低频信号来说,高频传输的速度比较快,穿透能力强,但传输距离比较受限。在没有遮蔽和干扰的情况下,蓝牙设备
首先确保 bluetooth, bluez, bluez-tools, rfkill 已经安装好,没有则在终端进行安装:
刚安装的ArchLinux系统蓝牙服务并没有开机自启,此时需要自己开启蓝牙服务,同时需要安装pulseaudio以后才能使用音频设备,若遇到其他问题请点击文章底部arch-wiki超链接查阅吧,最后请愉快的听歌吧。
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 严禁转载。
如果你在使用具有蓝牙功能的设备,不管是智能手机、笔记本电脑,还是智能电视、智能汽车或者其他 IoT 设备,都要小心了。最近研究人员发现蓝牙协议中有 8 个 0-day 漏洞,其中有 3 个被列为严重级
当蓝牙适配器已经搜索到所需的蓝牙设备时,在蓝牙适配器终端 [bluetooth]# 输入以下命令停止搜索:
通常情况下,蓝牙设备因距离远或信号不好会发生断开连接,但环境恢复后蓝牙设备会自动重新连接。
谷歌安全研究人员在Linux Kernel中发现了一组蓝牙漏洞(BleedingTooth),该漏洞可能允许攻击者进行零点击攻击,运行任意代码或访问敏感信息。
无人机因为硬件计算能力较弱,要在其上实现实时的目标检测,需要算法参数量小、占用内存少、推断时间短。常见的算法往往难以直接应用。
项目刚开始的平台选择Amlogic A113x平台,一方面市场是的音箱大部分采用该芯片,另一方之前Rokid已经将 Amlogic A113x部分开源,硬件电路、软件方案全部可以从官方获取到。
需求背景: 后台业务逻辑类服务,其实现通常都会依赖其他外部服务,比如存储,或者其他的逻辑server。 有一类比较典型的问题: 假设主调方A是同步处理模型,有一个关键路径是访问B服务。 当被调服务B延迟很高时,主调方A的进程会挂起等待,导致后来的A请求也无法及时处理,从而影响整个A服务的处理能力。甚至出现A服务不可用。 当然,比较理想的是B出现过载或者故障时,A的服务能力能够降到和B同等的服务能力,而非不可用。 因此,部门会定期进行容灾演习,也期望能够验证到各个服务的"最差服务能力"。即验证被调出现较高延迟
作者:jasonzxpan,腾讯 IEG 运营开发工程师 本文排查一个Linux 机器 CPU 毛刺问题,排查过程中不变更进程状态、也不会影响线上服务,最后还对 CPU 毛刺带来的风险进行了分析和验证。 本文中提到 CPU 统计和产生 core 文件的工具详见 simple-perf-tools 仓库。 问题描述 某服务所在机器统计显示,其 CPU 使用率在高峰时段出现毛刺。 暂时未收服务调用方的不良反馈。 初步排查 查看 CPU 1 分钟平均负载,发现 1 分钟平均负载有高有低,波动明显。说明
Bccmd是用来和CSR的芯片进行BCCMD(Bluecore command protocol)通讯的一个工具。BCCMD并非蓝牙协议栈的标准,而是CSR芯片的专属协议
刚安装好KDE桌面没有安装电源相关组件,导致电源以及与之相关的亮度功能受到影响,需要安装相关的工具
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库开源项目。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可护展的高性能数据存储解决方案。 它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。主要功能特性有: 面向集合存储,易存储对象类型的数据。 模式自由。 支持动态查询。 支持完全索引,包含内部对象。 支持查询。 支持复制和故障恢复。 使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)。 自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性 支持RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP等多种语言。 文件存储格式为BSON(
上文介绍了蓝牙基本原理和潜在的攻击面,但实现部分介绍不多。本文作为补充,以 Android 中的蓝牙协议栈为例,学习并了解在实际系统中蓝牙的工程实现。
连接成功提示Device 30:21:23:6F:18:E2 Connected: yes
/ect/init.d/mysql restart (前面为mysql的安装路径)
蓝牙是一种短距的无线通讯技术,可实现固定设备、移动设备之间的数据交换。可以说蓝牙是当今世界上,最受欢迎和使用最为广泛的无线技术之一。随着物联网的快速发展,蓝牙技术也加速了其发展步伐以适应不断增长的市场和用户需求。蓝牙特别兴趣小组(SIG)正不断努力提高蓝牙的传输速度,以让蓝牙技术更好的融合于各种物联网设备当中。
Android的扩展工程包含在external文件夹中,这是一些经过修改后适应Android系统的开源工程,这些工程有些在主机上运行,有些在目标机上运行; 工程名称 工程描述 aes 高级加密标准(Advanced Encryption Standard) apache-http Http服务器 bison (主机)自动生成语法分析器程序 bluez 蓝牙库 bsdiff (主机)用于二进制文件生成补丁 bzip2 (主机/目标机)压缩文件工具 clearsilver (主机)模板语言,包括Python、J
top常用参数,top是交互式命令,以下几个参数经常用到,在top界面输入以下字母:
最近在manjaro上连接蓝牙音响发现无法使用蓝牙音响作为音频设备播放,网上查阅了相关资料安装了软件包以后问题得以解决。
在后渗透中内网隧道是必不可少的,在能够TCP出网的情况下搭建隧道是最容易的,使用frp即稳定又方便,搭建几级代理都不是问题。但是也有很多TCP不出网的情况,在这种场景下搭建隧道就要另寻门路了。为了方便学习内网隧道技术,我在公司的内网环境搭建了基于windows系统的苛刻的隧道环境,其实很简单,都是windows自带防火墙的一些规则策略。通过各种尝试,终于完成此环境(不知道有没有别的问题),现在把过程分享给大家~路过的师傅都来看看呀,有不正确的地方求教教我^^
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/78446708
本文介绍了Object Detection系列算法中的SPP-Net算法,该算法通过共享卷积层大幅缩短了检测时间,同时保持了较高的准确率。通过空间金字塔池化层,SPP-Net能够对不同尺度的特征图进行池化,从而适应不同尺度的目标物体。在训练过程中,SPP-Net使用多任务损失函数进行训练。在测试过程中,SPP-Net能够同时提取整张图像的卷积特征和目标物体的空间位置信息,从而大幅提高了检测速度。尽管SPP-Net在准确率上相比R-CNN有所降低,但其大幅缩短了检测时间,因此在实际应用中具有更高的效率。
前言:本文记录一起第三方库使用不当引发的内存泄漏的定位过程。在日常工作中新写服务或者代码引发的内存泄漏还是相对较好定位的,因为这种情况下改动范围相对明确。但有时候也会面临从未动过的服务发生内存泄漏,这意味着这个服务很早就引入了内存泄漏,引发内存泄漏的范围相当不聚焦,这个时候很多同学就不知道如何下手。本文主要展现:①展现面对内存泄漏问题的定位及思考过程 ②综合利用wiresharks、jmeter等工具进行效果验证。
今天分享的学习笔记是CV(Computer Vision)领域中一篇论文,该论文由何凯明大神于2015年发表。何大牛在CV界几乎无人不知、无人不晓。
最近在iMX6x开发板下制作Linux根文件系统,前期需要自己整理与平台无关的Core软件包的依赖关系、修改软件包对应的Spec文件、将下载的.tar.gz等源代码包打包成rpm包,然后使用rpmbuild编译打包成rpm包,最后rpm安装。很头痛的一个问题就是整理软件包的依赖关系、确定它们的编译顺序。
启动tcp正向代理,将www.server.com的8080端口映射到本地8080,这样访问本地的8080就相当于访问到了www.server.com的8080
通过单细胞测序可以最大程度的反映细胞的异质性,发现新的细胞群和细胞亚群,并为阐明细胞状态转换的调控机理提供了技术保障。但是,常规单细胞转录组测序技术丢失了细胞在原组织中至关重要的空间位置信息,而单细胞和空间转录组结合可以弥补这个遗憾,帮助研究人员探索肿瘤异质性和肿瘤微环境(TEM)的复杂相互作用。
目标检测系列: 目标检测(object detection)系列(一) R-CNN:CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列(二) SPP-Net:让卷积计算可以共享 目标检测(object detection)系列(三) Fast R-CNN:end-to-end的愉快训练 目标检测(object detection)系列(四) Faster R-CNN:有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列(五) YOLO:目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列(六) SSD:兼顾效率和准确性 目标检测(object detection)系列(七) R-FCN:位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列(八) YOLOv2:更好,更快,更强 目标检测(object detection)系列(九) YOLOv3:取百家所长成一家之言 目标检测(object detection)系列(十) FPN:用特征金字塔引入多尺度 目标检测(object detection)系列(十一) RetinaNet:one-stage检测器巅峰之作 目标检测(object detection)系列(十二) CornerNet:anchor free的开端 目标检测(object detection)系列(十三) CenterNet:no Anchor,no NMS 目标检测(object detection)系列(十四)FCOS:用图像分割处理目标检测
但是由于SPP-Net仍采用SVM训练分类器和边框回归的方式,无法实现端到端的操作。那么Fast RCNN借鉴了SPP-Net算法的思想,改进了这3点:
结直肠癌 (CRC) 是第三大最常见的恶性肿瘤(仅次于肺癌和乳腺癌),每年在全世界造成约 800,000 人死亡。最新的免疫检查点阻断 (ICB) 策略可以应用于 CRC 治疗,不过PD-1 靶向抗体 pembrolizumab 仅对具有高微卫星不稳定性 (MSI-H) 的错配修复缺陷肿瘤有效,而它仅占转移性 CRC 病例的 < 5 % 。因此有必要了解CRC肿瘤微环境中的细胞联系,并寻找潜在的干预靶点来提高免疫治疗的效果。
组学:ST, scRNA 测序平台:10X Genomics 样本数:ST (11个样本,8个病人+3个正常), scRNA (6个non-responders;normal) 细胞数:83,799个细胞 数据下载:Mendeley Data (skrx2fz79n)
计算机视觉中最基本和最广泛研究的挑战之一是目标检测。该任务旨在在给定图像中绘制多个对象边界框,这在包括自动驾驶在内的许多领域非常重要。通常,这些目标检测算法可以分为两类:单阶段模型和多阶段模型。在这篇文章中,我们将通过回顾该领域一些最重要的论文,深入探讨用于对象检测的多阶段管道的关键见解。
hello,hello!小伙伴们大家下午好,我是小编豆豆,之前小编给大家分享了NC学宏基因组分析流程,今天小编再给大家分享一篇宏基因流程,文章提供完整的分析流程和代码,是一篇学习宏基因组数据分析不错的素材。文章是2023年3月份发表在 npj biofilms and microbiomes,题为:Gut microbiome determines therapeutic effects of OCA on NAFLD by modulating bile acid metabolism。
作者:张 旭 编辑:黄俊嘉 该内容是目标检测系列的第二篇,第一篇请移步: Object Detection系列(一) R-CNN SPP-Net简介 在上一篇R-CNN的文章中,详细介绍了R-C
b/c/d: 用Harmony去除批次效应,并用经典marker进行细胞类型注释;
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云