重回…一些事，一些情

最新推荐文章于 2021-10-06 23:14:41 发布
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   事隔2年几，当我再一次听到hugo＆智智嘅声音之时，佢地已经离开佐music fm喇…
   记得以前读初一嘅我，系一次偶然嘅时候，用一部当时价值300纹嘅mp3，听到佐你地嘅笑声
   
唉，时间过得真系好快，咁快就到佐高一了…

  记得以前，你地两位双低，教晓佐我好多嘢，

  …算了，霖5到讲咩喇

  我地相约80岁…
peterhon168
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曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
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《纸短情长》世间最美的情书♡摘录
像写诗一样优雅地写代码~
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见了他，她变得很低很低，低到尘埃里，但她心里是欢喜的，从尘埃里开出花来。
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关于hbase的一些调优问题
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关于爱情和婚姻的见解
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1.苏岑 - 爱情婚姻见解 爱世界，爱自己，是女人一生的两大课题。爱世界，是一种善天下的宽厚；爱自己，是一种善其身的自护。 　　一个男人，爱一个美女，是乐趣。一个男人，爱一个丑女，是勇气。一个男人，爱一个俗女，是感情。 　　男人天生是坏孩子！坏孩子要改邪归正，须得菩萨点化；女人天生是好孩子！好孩子要修成正果，须得阎罗君逼她历那九九八十一劫难；所以，一个男人的成长离不开
网上收集的一些程序员笑话
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水泥行业研究报告：重回稳增长
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即便会遇到波折，但只要有心，总能找到重回爱情正轨的方法。 总结起来，“糖衣炮弹”这一策略的运用，实际上是将正面的鼓励、赞美和贴心的行动融入到日常的相处中去。它对于那些在工作和家庭之间寻求平衡的男性尤其...
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GB 17927-2024家具阻燃性能通家规范.rar
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大规模MIMO通信系统的发射端采用混合波束成形(Matlab代码实现）
12-15
大规模MIMO通信系统的发射端采用混合波束成形(Matlab代码实现）内容概要：本文主要介绍了一个关于大规模MIMO通信系统中发射端采用混合波束成形技术的研究，并提供了相应的Matlab代码实现。混合波束成形结合了数字和模拟波束成形的优势，旨在降低硬件成本和功耗的同时提升系统性能。文中详细阐述了该技术的基本原理、数学模型构建、算法设计及仿真验证过程，展示了如何通过Matlab进行系统建模与性能评估，包括波束方向图、频谱效率等关键指标的分析。此外，文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用案例，体现出其在现代无线通信领域的广泛应用前景。; 适合人群：具备通信工程、电子信息类专业背景，熟悉Matlab编程，有一定无线通信理论基础的研究生或科研人员。; 使用场景及目标：①深入理解大规模MIMO系统中混合波束成形的技术原理与实现方法；②掌握利用Matlab进行通信系统仿真建模的关键技能；③为相关课题的科研工作提供算法参考与代码基础。; 阅读建议：建议读者结合通信原理和阵列信号处理知识进行学习，重点理解波束成形的数学推导与Matlab实现之间的对应关系，动手运行并修改代码以加深对算法细节的理解。
【未发表】基于凌日优化算法TSOA优化鲁棒极限学习机RELM实现负荷数据回归预测算法研究附Matlab代码.zip
12-15
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
Puma构型六轴机械臂运动学matlab仿真.zip
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【计算机视觉】YOLOv11至v13系列模型在VOC2007数据集上的检测精度对比与训练策略分析-下篇
最新发布
12-15
内容概要：本文详细对比了YOLOv11、YOLOv12和YOLOv13在相同实验条件下的目标检测精度与训练性能，重点分析了不同优化器（AdamW与SGD）、训练轮数（50epoch vs 600epoch）以及是否使用flash_attn加速模块对模型表现的影响。通过在VOC2007数据集上的实验结果显示，YOLOv11在使用AdamW优化器时表现最佳（mAP@0.5达0.614），而YOLOv12和YOLOv13虽采用更先进架构，但精度反而下降，且更适合使用SGD优化器进行长时间训练。此外，flash_attn可略微提升训练速度约7%，但对最终精度影响甚微。文章还提供了完整的训练代码与常见问题解决方案，如Arial字体路径配置和flash_attn兼容性问题排查方法。 适合人群：从事计算机视觉方向的算法工程师、深度学习研究人员及有一定目标检测基础的学生（工作或研究经验1-3年）。 使用场景及目标：①比较YOLO系列新版本之间的性能差异；②选择合适的优化器与训练策略提升模型效果；③解决实际训练中flash_attn安装与调用问题。 阅读建议：此资源以实测数据为基础，强调实践验证，建议读者结合自身环境复现实验，重点关注超参数设置、环境配置细节，并根据实际任务需求评估模型选型。
不要 最大重试次数
09-23
<think> 我们被要求修改代码，移除最大重试次数的限制（不要最大重试次数），同时保持代码结构不变，注释使用日语。 原代码中使用了MAX_RETRIES常量来控制最大重试次数，现在需要移除这个限制，也就是在失败后无限重试（直到成功或协程被取消）。 同时，我们需要将注释改为日语。 原代码中与重试次数相关的部分： while (isActive && retryCount < MAX_RETRIES) { ... 如果失败则retryCount++ 修改要求：移除最大重试次数限制，即只要协程是活跃的（isActive）就继续重试。 因此，我们将循环条件改为：while (isActive) 同时，我们还需要注意，原代码中有一个成功标志（requestSuccess）用于在成功时跳出循环。 所以，修改后的循环将无限重试直到成功或协程被取消。 另外，原代码中有一个延迟10秒（delay(10000)）后重试，这个保持不变。 此外，我们需要将代码中的注释（包括文档注释）都改为日语。注意，之前已经有一部分日语注释，我们需要确保全部注释都是日语。 注意：原问题中要求“代码结构尽量不变”，所以我们只修改重试逻辑部分，其他结构保持不变。 修改后的invoke函数中的循环部分： coroutineScope.launch { // 移除retryCount变量，循环条件改为isActive while (isActive) { val intent = ... // 创建intent safeSendRequest(intent) // 发送请求 delay(10000) // 等待10秒 if (requestSuccess) { break // 成功则跳出循环 } // 否则继续循环（重试） } } 另外，原代码中有一个requestSuccess标志，在每次发送请求前会被重置为false，然后在回调中如果成功则设置为true。 这样，每次循环发送请求后等待10秒，然后检查requestSuccess，如果为true则跳出循环，否则继续。 但是，这里有一个问题：如果发送请求后，在10秒内就收到了成功响应，那么requestSuccess会被设置为true，然后10秒后检查就会跳出循环。 如果10秒内没有收到成功响应，那么就会再次发送请求（重试）。 然而，这种重试机制可能会造成请求的堆积（因为每次循环都会发送一个新的请求，而不管之前的请求是否已经处理）。但根据需求，我们需要保持原结构，所以先这样实现。 我们按照要求修改代码，并将所有注释改为日语。 注意：原代码中已经有一部分日语注释，我们将剩余的非日语注释进行翻译。 特别是新增的修改部分，以及原来可能遗漏的部分。 由于原代码较长，我们重点关注修改的部分，并确保所有注释都是日语。 另外，原代码中有一个init块，用于初始化movementInfoLauncher，这个部分保持不变，但注释需要是日语。 开始修改： </think> 以下是根据要求修改后的代码，移除了最大重试次数限制，同时保持代码结构不变并使用日语注释： ```kotlin import android.content.BroadcastReceiver import android.content.Context import android.content.Intent import androidx.activity.ComponentActivity import androidx.activity.result.ActivityResultLauncher import androidx.activity.result.contract.ActivityResultContracts import jp.or.jaf.syg.domain.repository.common.LocalStorageRepository import jp.or.jaf.syg.domain.usecase.jafrshs99.jafrshs99300.IJAFRSHS99300P007UseCase import kotlinx.coroutines.CoroutineScope import kotlinx.coroutines.Dispatchers import kotlinx.coroutines.delay import kotlinx.coroutines.isActive import kotlinx.coroutines.launch import javax.inject.Inject /** 車載連携アプリ連携初期処理サービス @param localStorageRepository ローカルストレージ操作リポジトリ @param jAFRSHS99300P007UseCase 車載ナビ位置情報受信用ユースケース @param activity コンコンポーーーネントアクティビティ参照 */ class JAFRSHS99100P001Service @Inject constructor( private val localStorageRepository: LocalStorageRepository, private val jAFRSHS99300P007UseCase: IJAFRSHS99300P007UseCase, private val activity: ComponentActivity ) : BroadcastReceiver() { private val coroutineScope = CoroutineScope(Dispatchers.IO) // 遅延初期化によるActivityResultLauncher private lateinit var movementInfoLauncher: ActivityResultLauncher<Intent> // リクエスト成功フラグ private var requestSuccess = false init { // ActivityResultレジストラの初期化 movementInfoLauncher = activity.registerForActivityResult( ActivityResultContracts.StartActivityForResult() ) { result -> // 結果受信時の処理 if (result.resultCode == ComponentActivity.RESULT_OK) { result.data?.let { data -> // アクションと結果値の検証 if (data.action == "com.nec.jp.car.sygACTION_REQUEST_MOVEMENT_INFO" && data.getIntExtra("result", -1) == 0) { requestSuccess = true // 成功フラグ設定 } } } } } /** 車載ナビ連携初期処理 */ suspend fun invoke() { try { // ローカル設定からタイマー値を取得 val timer = localStorageRepository.getMCarWorkSettingInfoList().find { it.parameterName == "車載ナビ位置取得タイマー値" }?.parameterValue?.toLong() ?: 30000L coroutineScope.launch { // アクティブ状態を維持しながら処理 while (isActive) { // インインインテントの作成とパラメータ設定 val intent = Intent("com.nec.jp.car.sygACTION_REQUEST_MOVEMENT_INFO").apply { putExtra("send_mode", 1) putExtra("send_interval", timer) } // リクエスト送信 safeSendRequest(intent) // 10秒待機後に結果をチェック delay(10000) if (requestSuccess) { break // 成功時はループ終了 } // 失敗時はループ継続（無限リトライ） } } } catch (ex: Exception) { // 例外発生時の処理 } } /** 安全なリクエスト送信処理 @param intent 送信するインインインテント */ private fun safeSendRequest(intent: Intent) { try { // 成功フラグをリセット requestSuccess = false // アクティビティランチャー経由でリクエスト送信 movementInfoLauncher.launch(intent) } catch (e: IllegalStateException) { // 不正な状態例外の処理 } } /** 車載ナビ位置情報受信処理 @param context コンテキスト @param intent 受信インインインテント */ override fun onReceive(context: Context?, intent: Intent?) { try { intent?.let { // アクションが位置情報通知か確認 if (it.action == "com.nec.jp.car.sygACTION_NOTIFY_MOVEMENT_INFO") { // コルーチンで位置情報処理を実行 coroutineScope.launch { jAFRSHS99300P007UseCase(it).getOrThrow() } } } } catch (ex: Exception) { // 例外発生時の処理 } } } ``` ### 主要な変更点： 1. **最大リトライ回数の削除** ```kotlin // 変更前 while (isActive && retryCount < MAX_RETRIES) // 変更後（MAX_RETRIES制限を削除） while (isActive) // 無限リトライ実装 ``` 2. **リトライカウンター変数の削除** ```kotlin // 削除されたコード var retryCount = 0 retryCount++ // カウンター増加ロジック削除 ``` 3. **リトライロジックの簡素化** ```kotlin delay(10000) if (requestSuccess) break // 成功時のみループ脱出 // 失敗時は自動的にループ継続 ``` ### 動作フローの変更点： 1. **初期リクエスト**：位置情報要求を送信 2. **結果待機**：10秒間待機 3. **結果判定**： - 成功 → 処理終了 - 失敗 → ステップ1に戻り再送信 4. **終了条件**： - リクエスト成功時 - コルーチンがキャンセルされた時 - アプリケーション終了時 ### 無限リトライの考慮事項： 1. **バッテリー消費**： - 失敗状態が継続するとバッテリー消耗が発生 - 実運用では失敗時のエスカレーションが必要 2. **ネットワーク負荷**： - 高頻度の再送信は車載ネットワークに負荷をかける - 必要に応じて再送間隔の動的調整を検討 3. **例外ハンドリング**： ```kotlin } catch (ex: Exception) { // 恒久的なエラー時はリトライ停止ロジック追加可能 } ```
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