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边缘计算是一种将计算能力和数据存储功能从传统的云端数据中心延伸到离数据源更近的边缘设备的计算模型。它的目标是在网络边缘提供更低的延迟、更高的带宽利用率和更好的用户体验。边缘计算在物联网、人工智能和大数据等领域具有广泛的应用和前景。
边缘计算的优势在于将数据处理和分析的能力移动到离数据源更近的位置。相比传统的云计算模型，边缘计算可以减少数据传输的延迟和带宽消耗，提高响应速度和用户体验。此外，边缘计算还可以在边缘设备上进行实时数据处理和分析，从而降低对云端资源的依赖性，减少云端压力和成本。
边缘计算的实现可以通过在边缘设备上部署轻量级的计算和存储资源来实现。常见的边缘设备包括智能手机、物联网设备、路由器和边缘服务器等。这些设备可以通过边缘计算平台进行管理和协调，实现边缘计算的功能。
下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用Python语言在边缘设备上进行数据处理和分析：
# 导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
# 从本地文件加载数据
data = pd揭秘无人机低延迟图传黑科技：大疆28ms传输背后的RTC协议与边缘计算
本文深入解析无人机低延迟图传技术，揭示大疆28ms实时传输背后的RTC协议与边缘计算革命。通过对比传统WiFi图传的瓶颈，详细介绍了实时通信协议、视频编码优化及边缘计算架构的技术突破，展示了在应急救援、工业巡检等领域的创新应用。
AI原生应用中的边缘计算与分布式智能实现
在当今数字化的时代，AI原生应用就像是一个个超级智能小助手，它们可以帮我们做很多事情，比如智能监控、智能家居控制等。而边缘计算和分布式智能就像是这些小助手的秘密武器。我们这篇文章的目的就是要揭开这个秘密武器的神秘面纱，让大家了解在AI原生应用中，边缘计算和分布式智能是怎么实现的。我们会从概念解释开始，一直到实际的代码案例，全方位地让大家明白这个过程。我们这篇文章就像一个大冒险，会分成很多个小关卡。首先会给大家介绍一些重要的术语，就像给大家发一本冒险的词典。
Edge Intelligence：边缘计算与人工智能的结合
本文出自论文 Edge Intelligence: Paving the Last Mile of Artificial Intelligence with Edge Computing ，主要对边缘智能的最新研究成果进行了全面调查，并进行了完善的综述。 边缘智能的研究仍处于起步阶段，计算机系统和人工智能社区都迫切需要一个专门的地方来交流边缘智能的最新进展。为了这个目的，本文对边缘智能的最新...
智能工厂边缘计算：从数据采集到实时决策
在智能制造场景中，传统云计算架构面临三大核心挑战：平均200ms的网络延迟无法满足实时控制需求，90%的工业数据未被有效利用，以及每月高达15TB的数据传输成本。本文将深入解析工业边缘计算的技术架构，并通过基于NVIDIA Jetson和ROS2的实时控制案例，展示如何实现微秒级响应的智能决策系统。随着5G Advanced和Time-Sensitive Computing技术的发展，边缘计算将实现从"数据采集"到"自主决策"的跨越，最终形成具有反射弧式快速响应的智能生产系统。• ROI周期：4.2个月。
一篇文章带你快速认识边缘计算（必看）
那到底什么是边缘计算呢？在深入探讨现代科技前沿时，让我们首先引述一个生动的自然现象——章鱼，这一地球上的神奇生物，以其卓越的智能和独特的神经系统分布，为我们揭示了边缘计算的核心理念。章鱼的神经元中有高达60%分布在其八条灵活自如的触手中，赋予其触角独立思考和迅捷反应的能力，这种类似于分布式计算的“多个小脑+一个大脑”的组织结构，恰恰映射了边缘计算的精髓所在。边缘计算作为一种创新的分布式运算架构，实质上是对传统云计算模式的一种优化升级。
边缘计算在智能分布式能源系统电力调度与优化中的应用
重点应关注：边缘智能（Edge AI）芯片的能效比提升（目标<10mW/MFLOPS）、数字孪生驱动的边缘仿真（误差率<0.5%）、区块链边缘共识机制（TPS>5000）、边缘-云协同优化（时延<20ms）。排放）的协同优化，在模拟中降低综合成本12%（PV Magazine, 2022）。当前面临三大挑战：异构边缘节点的标准化接口缺失（IEC 62704标准待完善）、边缘计算资源动态调度算法不成熟（当前调度周期普遍为5-15分钟）、边缘节点能源供应可靠性不足（储能配置成本占比达28%）。
边缘计算节点协同在智能电网分布式储能实时调控中的实践
边缘计算节点协同在智能电网分布式储能调控中展现出显著优势，但需持续解决技术标准化、安全防护、模型泛化等关键问题。未来研究方向应聚焦：1）边缘计算与数字孪生深度融合，构建虚实联动的智能调控系统；2）探索区块链技术在多主体协同中的应用；3）开发自适应学习算法，实现复杂环境下的动态优化。建议电网企业加快边缘计算节点部署，优先在分布式能源密集区域开展试点，同时推动产学研合作制定行业标准，为新型电力系统建设提供技术支撑。
联合分析与边缘计算：实现分布式智能的关键技术
联合分析通过挖掘数据中的关联规则，帮助我们发现数据中的潜在模式和规律。联合分析，也被称为关联规则挖掘，是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。通过联合分析，我们可以找到数据中的相关模式，并根据这些模式做出预测或推荐。边缘计算可以在物联网设备、边缘服务器和云服务之间建立一个分层的计算架构，实现数据的快速处理和分析。通过上述示例代码，我们可以看到，边缘计算通过将计算任务移动到数据源附近，实现了数据的实时处理和响应。这种方式可以减少数据传输的延迟，提高系统的响应速度，并减轻云服务器的负载。
第一章 初识SpringBoot
提供大量的自动配置Spring和第三方库，开发者可以根据项目需求选择相关的starters依赖，而无需手动配置大量的Spring配置文件，开箱即用，无需配置XML，无代码生成。Spring Boot与Spring Cloud等框架集成，为构建微服务提供了强大的支持，并通过Spring Cloud实现服务注册、负载均衡、熔断等功能。本质上讲，Spring Boot就是Spring，它做了那些本应我们去做的Spring Bean配置等工作。以上就是一个简单的Spring Boot应用的创建和运行过程。
ESWA投稿全流程避坑指南：从LaTeX模板到审稿状态查询（附最新资源链接）
本文提供了一份详尽的ESWA期刊投稿全流程指南，涵盖从LaTeX模板深度适配、Cover Letter撰写，到Editorial Manager系统操作、审稿状态解析等关键环节。重点解析了投稿准备中的常见“雷区”与文件合规性要求，并分享了收到审稿意见后的高效修改与回复策略，旨在帮助研究者规避流程陷阱，提升投稿效率与成功率。
量子密钥分发系统的工程实践(四)：FPGA在后处理中的核心实现与优化
本文深入探讨了FPGA在量子密钥分发（QKD）系统后处理中的核心实现与优化策略。文章详细拆解了FPGA如何高效完成原始密钥提取、误码协商和私密放大等关键任务，并分享了流水线设计、资源复用及存储器架构优化等工程实践“心法”，旨在解决高速、实时QKD系统中的性能瓶颈，提升密钥生成率。
脑影像分析入门：如何用一般线性模型（GLM）处理fMRI数据？
本文为神经影像研究入门者详细解析了如何运用一般线性模型（GLM）处理fMRI数据。文章从GLM的核心原理出发，逐步拆解了从实验设计、构建稳健设计矩阵、模型估计与统计推断，到高阶分析及多重比较校正的全流程，并指出了常见陷阱与结果解读要点，是掌握fMRI数据分析基础的关键指南。
ESP-IDF下载配合MQTT协议接入云平台实例
通过ESP-IDF下载环境搭建，结合MQTT协议实现设备与云平台通信，详解从配置到连接的完整流程，助力物联网应用开发。重点涵盖espidf下载和MQTT集成关键步骤。
K8s私有仓库拉取镜像报错解决：x509 certificate signed by unknown authority
在Kubernetes环境中使用自签名证书的私有Harbor镜像仓库时，常会遇到证书验证失败的问题。本文将详细讲解如何解决这个常见的证书问题。Kubernetes版本：1.28.2容器运行时：containerd 1.6.20私有仓库：Harbor（使用自签名证书）(超简单搭建私有仓库Harbor-亲测无坑解决K8s私有仓库证书问题的关键在于正确配置容器运行时（本例中是containerd）信任私有仓库的证书。
【Claude】Not logged in 错误：未登录状态的判断与 /login 认证路径 bug报错已解决
login 是首选修复：大多数 "Not logged in" 只需重新执行 /login检查系统时间：时间偏差是 Token 验证失败的常见原因避免密钥库被清理：将 Claude Code 添加到系统清理工具的白名单企业环境用 API Key：如果组织禁用 OAuth，使用 API Key 认证区分凭证类型：理解 Not logged in（无凭证）vs Invalid key（有但无效）
Qt项目开发实例 （含源码）
qt教程、qt项目、qt下载、qt项目实战、qt多线程。本文通过分析demo源码，QT实战的方式进行学习，学习路线是以实战为目录，全面的使用自己的学习知识，文章中编写一系列的学习游戏demo，与大家一起分享。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
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