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简评：欧盟就谷歌违反了《反垄断法》开出天价罚单，导致谷歌运营生态被打破，为了配合这一裁决，谷歌将调整其运营模式。欧盟似乎赢了，而这最后买单的却是消费者。
今年七月份，谷歌要求 Android 设备制造商必须预装谷歌 Chrome 及其搜索应用一行为遭到欧盟裁决并开出了近 50 亿美元的天价罚单，责令其 90 天交付完成，否则将每年支付 5% 的营业额给欧盟。
由于通过 Chrome 和搜索带来的收入，谷歌一直以来没有对 Android 及其应用收费。而为了配合欧盟的裁定，谷歌做出让步，基本的 Android 操作系统依旧保持免费和开源，制造商现在可以单独许可 Chrome 和搜索，而不是被要求接受所有内容作为捆绑，但如果手机和平板电脑制造商想要使用谷歌的应用程序和 Play Store，他们将不得不在欧洲支付许可费。
因为网络限制原因，国内设备基本不绑定谷歌系列服务，目前看来对中国暂无影响。
原文：https://www.theverge.com/2018/10/16/17984074/google-eu-android-licensing-bundle-chrome-search
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基于Multisim设计电子密码锁
一、设计任务与要求：（可软件仿真实现）1）基本要求：设计一个数字密码锁，要求只有按正确的顺序，输入正确的密码，方能输出开锁信号，实现开锁。设置三个正确的密码键和若干个伪键，任何伪键按下后，密码锁都无法打开。每次只能接受四次按键信号，而且第四个键只能是“确定”或者“重输键”，其他无效。能显示已输入键的个数2）扩展要求：第一次密码输错后，可以输入第二次，但是连续三次输错，密码将被锁，必须按复位键才能解锁。
Google 受罚后将向 Android 手机制造商收费：每款设备最高 40 美元！
该来的终会来，Google 被罚巨款后，Android 免费模式即将终结。据最新的保密清单显示，Google 将向 Android 手机制造商以每部设备最高 40 美元的...
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SAP交货单过账避坑指南：序列号处理、Buffer清理与BAPI提交回滚的那些事儿
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安卓在欧洲将逐步收取授权费；谷歌母公司因隐瞒漏洞面临起诉
（点击上方蓝字，快速关注我们）转自：开源中国、solidot、cnBeta、腾讯科技、驱动之家等0、Google Play 在欧洲将变成付费服务为了遵守欧盟的反垄断裁决，...
Aloudata Agent ：基于 NoETL 明细语义层的分析决策智能体
这是包括我们在内的一些厂商探索的一个新方向，这种方式先由大模型将自然语言转化为对指标语义层的查询请求（MQL，Metrics Query Language），再由指标平台将指标和维度的查询与计算逻辑转化为准确的 SQL 查询语句。用户查询经大模型语义解析后，将其转换为指标、维度及筛选条件的组合表达，并生成面向指标平台的 MQL，Aloudata CAN 指标平台的语义引擎将 MQL 转换为准确和可执行的查询 SQL，语义引擎内置函数体系与 SQL 解析器，确保语义转换的 100% 准确性。
谷歌构建安卓王国，一家独大引担忧
虽然Android 开源，但使用谷歌移动服务（GMS）仍须取得谷歌授权，而海外Android 平台发布的App严重依赖GMS，甚至很多App没有GMS就无法运行。“海外App即使通过华为商店等途径安装了，也无法运行。即使你自己安装上了，也会提示你‘缺少GMS组件，无法运行’。”一位开发者指出。 根据全球网站通讯流量监测机构Statcounter数据显示，截至2019年4月，在移动端操作系统中，谷...
TC3XX - MCAL知识点（三十八）：AURIX™ TC3xx 的EDSADC实现旋变解码功能（理论知识+手册阅读）
本文系统梳理了英飞凌AURIX系列芯片EDSADC模块的技术手册内容。首先概述了该模块的架构特点，包括模拟/数字输入通道和总线地址信息。重点解析了手册中的关键知识点：1）模拟量输入的差分/单端模式；2）数字量连接的触发、数据源和时钟源选择；3）功能配置中的寄存器操作注意事项；4）输入通道的三种数据来源模式；5）滤波器链的组成和工作原理；6）旋变应用中的载波信号生成和延迟补偿机制。最后对SRM、SAUL、SBLL等专业术语进行了详细解释。全文为理解EDSADC模块的硬件特性和配置方法提供了系统的技术参考。
optee系统启动流程
BL2 - Trusted Boot Firmware，一般为Trusted Bootloader, 也称第一个启动镜像。BL31 - EL3 Runtime Firmware，负责双系统切换，运行在secure monitor 或ATF中。BL33 - Non-Trusted Firmware，一般为uboot、linux kernel。BL32 - Secure-EL1 Payload, 一般为TEE OS Image。BL1 - Trusted ROM，一般为BootRom。
开源Android或将收费
据外媒The Verge消息，Android制造商将需要在欧洲向谷歌支付授权费，以便为其设备配备谷歌的Play商店和其他移动应用程序。 据一份保密文件显示，安装“谷歌移动服务”应用套件（包括Google Play商城）的每台设备成本最高将达到40美元。新收费标准将根据国家和设备类型不同而有所差异。这一条款适用于2019年2月1日及之后激活的安卓设备。 ...
【数据集8】全球人口数据WorldPop详解
全球人口数据WorldPop详解
Android将向中国手机厂商收费？
北京时间1月2日凌晨，Android官方Twitter账号发了一条推文称，Google拟在2019年第三季度向中国安卓手机厂商收取授权费用，其中包括华为、中兴、小米等其他智能手机厂商，推文发出不久就被秒删了，不过，推文还是被人截图了下来，在网上流传。刚开始，大家都认为推文说的收费指的是Android系统授权费，但其实并非如此，因为摩托罗拉和联想手机经销商@陳肇基Louie在微博上称，2011年中国...
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")
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