手机开发实战51——SMS介绍1

最新推荐文章于 2025-11-05 20:47:32 发布
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分类专栏： 手机开发实战
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xjbclz/article/details/51559281
本文详细介绍了GSM网络中的SMS服务，包括短消息实体（SME）、短消息服务中心（SMSC）、短消息点对点协议（SMPP）等关键概念。短信服务支持点到点和小区广播两种业务，短消息中心负责存储、转发短消息，并在用户开机或返回服务区时重发。短信内容的编码方式有7位、8位和16位编码，不同编码决定每条短信可容纳的字符数。此外，文章还提及了短信类别的概念以及短信服务相对于传统语音服务的优势，如价格低廉、可与语音服务同时进行等。

SMS

简介

术语解释：

SME

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手机开发实战92——PUSH介绍2
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06-07 1293
PUSH与SMS PUSH可以将某一站点或某一业务的链接通过短信发送到支持WAP PUSH功能的手机上，这样用户只需要阅读这条短信，打开短信中的链接，就可以直接访问业务了。因此，WAP PUSH实现了短信和WAP业务的结合，节省了用户寻找业务的时间，方便用户直接找到并使用自己喜欢的业务。 短消息网关简介  　　短消息网关（ISMG）是处于短消息中心（SMSC）和业务提供商（SP）
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Flask项目实战——6—(前台用户模型、前台登录注册、图形验证码、手机短信验证码、添加表单验证短信验证码请求)
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卷积神经网络超详细介绍
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海量的有标记的训练数据，也就是李飞飞团队提供的大规模有标记的数据集ImageNet计算机硬件的支持，尤其是GPU的出现，为复杂的计算提供了强大的支持算法的改进，包括网络结构加深、数据增强（数据扩充）、ReLU、Dropout等AlexNet之后，深度学习便一发不可收拾，分类准确率每年都被刷榜，下图展示了模型的变化情况，随着模型的变深，Top-5的错误率也越来越低，目前已经降低到了3.5%左右，同样的ImageNet数据集，人眼的辨识错误率大概为5.1%，也就是深度学习的识别能力已经超过了人类。
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STM32——定时器
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本文介绍了STM32定时器的学习框架和基础知识。主要内容包括：1.定时器概述，对比了软件定时和硬件定时的优劣；2.STM32定时器的分类和特性，重点介绍了F1系列基本/通用/高级定时器的区别；3.详细讲解了基本定时器的工作原理、框图、计数模式、中断实验寄存器配置和溢出时间计算方法；4.提供了定时器中断实验的具体配置步骤和编程实践指导。文章通过理论讲解与实验结合的方式，帮助读者系统掌握STM32定时器的工作原理和应用方法。
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- 根据代码的类型组织包结构 1. 界面 com.hb.mobilesafe.activities 2. 服务 com.hb.mobilesafe.services 3. 业务逻辑 com.hb.mobilesafe.engine 4. 数据库 com.hb.mobilesafe.db 5. 数据库增删改查 com.hb.mobilesafe.db.dao 6. 工具类 com.hb.mobile...
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掌握数据指标的概念知道常见的业务指标含义知道业务分析常用方法论知道通过数据分析能够解决哪些业务问题在之前的课程中,我们学习了FineReport, FineBI, SQL, Python, 它们都属于数据分析要用到的工具，接下来我们就要结合业务场景，综合运用这些工具，来完成一些具体任务。数据分析/大数据分析的目的是为了用数据驱动运营，用数据驱动业务增长（数据驱动设计，数据驱动决策，数据驱动XXX……），
MQTT遗嘱消息实战验证：STM32异常掉电场景下Last Will功能的4种有效应用场景
这时候，一个看似不起眼的功能——**MQTT遗嘱消息（Last Will and Testament, LWT）**——就显得格外重要。它就像设备临终前写下的“遗书”：“如果我突然没了，请告诉所有人我最后的状态。”而Broker就是那个忠实的...
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【图像分割】基于遗传算法的进化聚类技术对彩色图像进行分割（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于遗传算法的进化聚类技术，用于对彩色图像进行分割，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了遗传算法的全局搜索能力与聚类算法的数据划分优势，通过迭代优化实现对彩色图像像素的有效聚类，从而完成图像分割任务。文中阐述了算法的基本原理、实现步骤以及关键参数设置，展示了该技术在处理复杂彩色图像时的有效性和鲁棒性。; 适合人群：具备一定图像处理基础和Matlab编程经验的科研人员、研究生及工程技术人员，熟悉遗传算法和聚类分析的相关理论者更佳。; 使用场景及目标：①应用于医学图像、遥感图像、目标识别等领域的图像预处理环节；②用于研究和改进现有图像分割算法，提升分割精度与效率；③作为教学案例帮助学生理解遗传算法与聚类算法的融合机制。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解算法每一步的实现逻辑，同时可通过调整遗传算法参数（如种群大小、交叉概率、变异概率）和聚类初始条
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Java是一种具备卓越性能与广泛平台适应性的高级程序设计语言，最初由Sun Microsystems（现属Oracle公司）的James Gosling及其团队于1995年正式发布。该语言在设计上追求简洁性、稳定性、可移植性以及并发处理能力，同时具备动态执行特性。其核心特征与显著优点可归纳如下： **平台无关性**：遵循“一次编写，随处运行”的理念，Java编写的程序能够在多种操作系统与硬件环境中执行，无需针对不同平台进行修改。这一特性主要依赖于Java虚拟机（JVM）的实现，JVM作为程序与底层系统之间的中间层，负责解释并执行编译后的字节码。 **面向对象范式**：Java全面贯彻面向对象的设计原则，提供对封装、继承、多态等机制的完整支持。这种设计方式有助于构建结构清晰、模块独立的代码，提升软件的可维护性与扩展性。 **并发编程支持**：语言层面集成了多线程处理能力，允许开发者构建能够同时执行多项任务的应用程序。这一特性尤其适用于需要高并发处理的场景，例如服务器端软件、网络服务及大规模分布式系统。 **自动内存管理**：通过内置的垃圾回收机制，Java运行时环境能够自动识别并释放不再使用的对象所占用的内存空间。这不仅降低了开发者在内存管理方面的工作负担，也有效减少了因手动管理内存可能引发的内存泄漏问题。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基于TensorFlow与Jupyter的铁路客运量时间序列预测系统（含源码、文档及运行教程）
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本项目基于TensorFlow框架，在RussellCloud环境中构建了一个针对铁路客运量的时间序列预测模型，适用于学术研究、教学实践及工程应用场景。所有源代码均经过完整验证，可直接部署或作为二次开发的基础。 时间序列预测的核心目标是通过分析历史数据的演变规律来推断未来趋势。与传统数据处理方法不同，该领域特别关注数据点之间的时间依赖关系。递归神经网络（RNN）是处理此类问题的有效工具，其网络结构具有记忆特性：每一隐藏层的输出不仅取决于当前输入，还与前一时刻的隐藏状态相关联。这种设计使RNN能够捕捉时间序列中的动态模式，形成连续的信息传递链。 典型的RNN单元包含输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层通过循环连接保留历史信息。在铁路客运量预测任务中，模型将逐时段学习客流变化特征，逐步建立从过去到未来的映射关系。实验表明，该架构能有效识别客流数据的周期性波动与长期趋势。 项目提供了完整的实现代码、技术文档及部署指南，所有材料均遵循模块化设计原则，便于理解与扩展。用户可根据实际需求调整网络参数或引入其他时序特征，以提升预测精度。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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