蓝牙上路之 初识蓝牙

蓝牙技术是一种短距离无线通信技术,用于简化电子设备间的通信。通过专用微芯片,蓝牙设备能在10米范围内发送无线电信号并交换信息。蓝牙技术可应用于手机、笔记本电脑和其他设备间的数据传输,提供短距离、低成本的无线解决方案。

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蓝牙技术是目前国际上最新的公开的一种无线通信技术规范,用来描述各种电子产品相互之间如何用短距离无线电系统进行连接。蓝牙技术是这样工作的:一个以专用微芯片做成的设备,基本上如同一个短距离步谈机。这个微芯片能使蓝牙设备在短距离范围内发送无线电信号,寻找另一个蓝牙设备。一旦找到,相互之间便开始进行通信、交换信息。按照现在的1.0b标准,蓝牙技术的工作距离在10米范围内,最高速度为1Mbit/s,新的2.0标准出来后,工作距离可到100米,最高速度可达10Mbit/s。蓝牙协议能使包括蜂窝电话、掌上电脑、笔记本电脑、相关外设和家庭射频等众多设备之间进行信息交换。蓝牙宽带协议结合电路开关和分组交换机,适用于语音和数据传输。每个声道支持64kbit/s同步(语音)链接。而异步信道支持任一方向上高到721 kbit/s和回程方向57.6kbit/s的非对称链接。目前蓝牙技术主要应用于手机短距离无线通信。
所谓蓝牙技术(Bluetooth),实际上是一种短距离无线通信技术,利用蓝牙技术,能够有效地简化掌上电脑、笔记本电脑和移动电话手机等移动通信终端设备之间的通信,也能够成功地简化以上这些设备与Internet之间的通信,从而使这些现代通信设备与因特网之间的数据传输变得更加迅速高效,为无线通信拓宽道路。说得通俗一点,就是蓝牙技术使得现代一些轻易携带的移动通信设备和电脑设备,不必借助电缆就能联网,并且能够实现无线上因特网,其实际应用范围还可以拓展到各种家电产品、消费电子产品和汽车等信息家电,组成一个巨大的无线通信网络。
蓝牙”的形成背景是这样的:1998年5月,爱立信、诺基亚、东芝、IBM和英特尔公司等五家著名厂商,在联合开展短程无线通信技术的标准化活动时提出了蓝牙技术,其宗旨是提供一种短距离、低成本的无线传输应用技术。这五家厂商还成立了蓝牙特别兴趣组,以使蓝牙技术能够成为未来的无线通信标准。芯片霸主Intel公司负责半导体芯片和传输软件的开发,爱立信负责无线射频和移动电话软件的开发,IBM和东芝负责笔记本电脑接口规格的开发。1999年下半年,著名的业界巨头微软、摩托罗拉、三康、朗讯与蓝牙特别小组的五家公司共同发起成立了蓝牙技术推广组织,从而在全球范围内掀起了一股“蓝牙”热潮。全球业界即将开发一大批蓝牙技术的应用产品,使蓝牙技术呈现出极其广阔的市场前景,并预示着21世纪初将迎来波澜壮阔的全球无线通信浪潮。
 
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
### 初识 MyBatis 及其在博客系统中的应用 #### 一、MyBatis 的基本概念 MyBatis 是一款优秀的持久层框架,它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。消除了几乎所有的 JDBC 代码和参数的手动设置以及结果集的检索。MyBatis 使用简单的 XML 或注解用于配置和原始映射,将接口和 Java 的 POJOs(Plain Old Java Objects)映射成数据库中的记录[^2]。 #### 二、MyBatis 在博客系统的应用场景 在一个典型的博客系统中,MyBatis 主要负责处理数据访问层的任务。通过定义 Mapper 接口来操作数据库表,比如 `BlogMapper` 来管理博客文章的相关 CRUD 操作。对于每一篇博客文章,通常会有对应的实体类 `Blog` 表示一条具体的记录。当用户发布新文章或者编辑已有文章时,这些变更都会被提交至数据库,并由 MyBatis 负责执行相应的 SQL 语句完成更新动作[^1]。 #### 三、MyBatis 的核心组件及其功能 - **SQL 映射文件**:包含了针对特定对象的操作命令,如增删改查等。 - **Mapper Interface**:Java 接口中声明的方法对应于 SQL 映射文件里的 SQL 语句,开发者只需调用相应方法即可实现对数据库的操作而不必关心底层细节[^3]。 - **Result Map (结果映射)**:用来描述数据库返回的结果列如何转换为 Java 对象属性的过程。这使得即使数据库字段名称与 Java 属性不同也能正确匹配。 ```xml <resultMap id="blogResultMap" type="Blog"> <result column="code_id" property="codeId"/> </resultMap> ``` 这段代码展示了如何使用 resultMap 将数据库中的 code_id 字段映射到 Blog 类型的对象属性 codeId 上。 #### 四、缓存机制提升性能 为了优化频繁读取但很少修改的数据查询效率,MyBatis 提供了一套灵活高效的缓存方案。默认情况下启用了名为“一级缓存”的本地缓存特性,它可以减少同一会话期内重复请求相同资源所带来的开销;而更进一步,则可通过配置启用全局性的“二级缓存”,从而在整个应用程序范围内共享已加载过的数据副本,显著降低 I/O 成本并加快响应速度[^4]。 ```java // 开启二级缓存的支持 @CacheNamespace(blocking = true) public interface BlogMapper { } ``` 上述代码片段演示了怎样在 Mapper 中开启二级缓存的功能。
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