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原创 于 2019-06-24 23:25:02 发布 · 352 阅读 · 0 ·
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博客主要围绕CES测试数据进行多次测试，不断重复相关测试内容，但未提及更多详细信息。

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例如：项目场景：示例:通过蓝牙芯片(HC-05)与手机 APP 通信，每隔 5s 传输一批传感器数据(不是很大)
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士大夫撒的发生地我发誓地方。
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区块链技术是一种去中心化的分布式数据库技术
09-26 642
供应链管理：区块链可用于记录整个供应链的信息，从源头到最终用户，确保产品的质量和安全。去中心化：区块链技术避免了中心化的单点故障和单点垄断，从而提高了系统的可靠性和安全性。物联网：区块链可以帮助物联网设备之间的信任和数据交换，以实现更高效的数据共享和通信。低成本：区块链技术消除了中介机构的成本，从而降低了交易和信息传输的成本。金融服务：区块链可用于快速，安全和低成本的交易，如跨境支付和智能合约。透明性：区块链技术使交易和信息的记录变得透明，从而增强了可信度和信任。
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Docker是一个开源的容器化平台
09-26 196
Docker是一个开源的容器化平台，它将应用程序及其所有依赖关系包装在一个单独的容器中，以便在任何环境中轻松运行。
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Git 是一种分布式版本控制系统
09-26 458
暂存区（Staging Area）：在开发者准备提交代码之前，可以先将修改的内容暂存到 Git 的暂存区中。总的来说，Git 是一个十分强大的版本控制工具，熟练使用 Git 可以有效提高开发效率和管理代码的质量。提交（Commit）：每次代码的修改都会被提交到 Git 仓库中，并被标记为一个独立的提交记录。分支（Branch）：Git 的分支可以让开发者创建和管理多个版本，并在不同的版本之间切换。添加文件：将需要被 Git 跟踪的文件添加到仓库中，使用。命令将本地仓库中的改动推送到远程仓库中，使用。
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人工智能是一种利用计算机模拟人类智能的科技
09-26 392
智能机器人：人工智能技术可以让机器人像人一样具有智能和学习能力，不仅可以完成日常任务，还可以在工业、医疗等领域扮演重要角色。自然语言处理：人工智能可以理解和生成自然语言，如翻译、文字识别、语音识别和自动问答等，这一技术已经在智能语音助手、智能客服等领域得到广泛应用。联合人机系统：未来人工智能技术将与人类之间建立密切的联合关系，通过智能机器人和人类协同工作，实现更高效、更准确的任务完成。自主学习能力：人工智能将逐渐具备自己学习的能力，能够独立发现规律，自我优化和更新，不需要人工干预。
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RESTful API
09-26 168
RESTful API （Representational State Transfer）是一种基于 HTTP 协议的 API 设计模式。它的特点是客户端和服务器之间的交互是无。
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TensorFlow的使用场景
09-26 340
TensorFlow是谷歌开源的一个机器学习框架，可以用于各种不同类型的机器学习任务，包括分类、聚类、推荐、语音识别等。计算图是一个数据流图，其中节点表示操作，边表示数据，可以看作是将多个张量组合在一起进行计算的方式。深度学习：TensorFlow是深度学习领域中最流行的框架之一，可以使用多个层级的神经网络模型来实现各种不同的任务。自然语言处理：可以使用TensorFlow训练模型来处理文本，例如词向量表示、命名实体识别等。图像和语音识别：可以使用TensorFlow训练模型来实现图像和语音识别任务。
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【无标题】
09-26 189
【代码】【无标题】
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04-11 791
数据链路层使用的信道主要有以下两种类型：点对点信道这种信道使用一对一的点对点通信方式。广播信道这种信道使用一对多的广播通信方式，因此过程比较复杂。广播信道上连接的主机很多，因此必须使用专用的共享信道协议来协调这些主机的数据发送。在复习之前，先看一下互联网进行通信时数据链路层所处的位置（两台主机之间）数据链路和帧 数据链路和帧。
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02-07 526
伯仲之间手机壳外壳我妈妈
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