时序专题
游戏机客户WiFi问题：no network found--根本原因是WiFi driver 开关中断时序问题。
客户问题：WiFi6e no network found after stress test 问题描述： 游戏机跑reboot stress测试，1000次左右，no network found. 复现： 本地实验室很难复现。试过各种方法，后来终于找到机关，客户是用ssh 通过WiFi来控制设备。而本地是通过以太网来控制设备。最终可以本地复现。 分析Triage： 1，
GEE案例分析——利用多时 Sentinel-1/2 和 Landsat-8/9 遥感数据在GEE中使用机器学习方法进行作物类时序分类
摘要 准确绘制作物类型图对于确保粮食安全至关重要。遥感（RS）卫星数据空间覆盖面广，时间频率高，是这一领域前景广阔的工具。然而，由于作物的类内和类间变异性很高，利用 RS 数据进行准确的作物类型分类方法的需求仍在不断增长。为此，本研究提出了一种新颖的并行级联集合结构（Pa-PCA-Ca），在谷歌地球引擎（GEE）中包含七个目标类别。Pa 部分由五个并行分支组成，每个分支利用多时 Sentinel
FPGA静态时序分析——IO口时序（理论推导）
1.1 概述 在高速系统中FPGA时序约束不止包括内部时钟约束，还应包括完整的IO时序约束和时序例外约束才能实现PCB板级的时序收敛。因此，FPGA时序约束中IO口时序约束也是一个重点。只有约束正确才能在高速情况下保证FPGA和外部器件通信正确。 1.2 FPGA整体概念 由于IO口时序约束分析是针对于电路板整个系统进行时序分析，所以FPGA需要作为一个整体分析，其中包括FPGA
使用MCU的 GPIO口 模拟SDIO时序读写TF/SD卡的可能性。
SD2.0协议详解：命令格式、初始化/读取/写入 - WangXuan的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/610495260 参考上述与其它理解，若使用GPIO口模拟，重点与难点： 1. 时钟线问题： 在SD准备期间，需不间断一直发送频率为100kHz- 400kHz的时钟 以让SD卡初始化，在初始化完成后，时钟频率为0-25MHZ，此要求意
GEE案例——广东省梅州市梅县区松口镇的梅江横山水灾监测（利用sentinel-1和大津法计算洪水时序面积）
背景 2024年4月5日晚，广东省气象部门发布消息称，4月5日0时到20时，广东中北部出现了暴雨到大暴雨，其中从化吕田累计雨量最大达到225.7毫米。累计降水量达到大暴雨的地方还包括惠州龙门县永汉镇205.2毫米、清远佛冈县水头镇188.6毫米、韶关新丰县梅坑镇174.5毫米、河源东源县新回龙镇166.1毫米。 2024年4月7日13时19分起，据市气象台监测，广州市达到启动气象灾害（暴雨）Ⅲ
AXI4写时序在AXI Block RAM (BRAM) IP核中的应用
在本文中将展示描述了AXI从设备（slave）AXI BRAM Controller IP核与Xilinx AXI Interconnect之间的写时序关系。 1 Single Write 图1是一个关于32位宽度的BRAM（Block RAM）的单次写入操作的例子。这个例子展示了如何向地址0x1000h的BRAM写入数据，其中C_S_AXI_BASEADDR被设置为0xA000 0000，并
画图理解软件工程-UML统一建模语言-类图和时序图(四)
首先我们再整理一下合理软件开发的流程 一、需求分析阶段 需求是产品优劣的关键 二、系统设计阶段 三、开发阶段 四、测试阶段 五、维护阶段 发布系统，维护系统(备份系统数据)，数据软件系统运行是出问题，与开发人员合作修复问题。 下面介绍类图 首先总体看下UML类图中的几种关系 1)泛化(Generalization)-继承关系 2)实现(R
【Python时序预测系列】一文搞明白时序数据输入到LSTM模型的格式（案例解读）
这是我的第276篇原创文章。 一、引言 前面我介绍了多个方法实现单变量和多变量时序数据的单站点单步预测，好多小伙伴最近问我这个LSTM模型数据的输入的格式是怎么样的，今天我专门写一篇文章来聊一聊这个问题，希望对大家有所启发和帮助。 二、实现过程 2.1 单变量时序数据 1、原始data 原始数据是一个144行1列的（144，1）的dataframe： 2、数据集按
时序分解 | Matlab实现LMD局域均值分解
时序分解 | Matlab实现LMD局域均值分解 目录 时序分解 | Matlab实现LMD局域均值分解效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 时序分解 | Matlab实现LMD局域均值分解 Matlab语言 1.算法新颖小众，用的人很少，包含分解图 2.直接替换数据即可用 适合新手小白 注释清晰～ 3.附赠excel测试数据 直接运行main一键出
基于GEE遥感影像处理和长时序土地分类以及生物量估算分析
简介 Google Earth Engine云平台是目前全球范围内测绘领域内使用最为广泛的遥感云计算平台，其凭借强大的数据存储和云计算能力，极大了提高了全球科研工作者的科研产出，每年借助GEE平台发布的各类期刊论文超1000篇，在海量遥感数据的今天，如何快速实现GEE云平台的数据处理、数据分析和成果转化成为目前众多学科的老师和学生的必备技能。特别是在长时间序列的研究中，如何克服大面积范围数
【时序大模型总结】学习记录（1）
1.TimeGPT-1 思路：在来自不同领域的大量数据上训练模型，然后对未见过的数据产生零样本的推断。 作者对TimeGPT进行了超过1000亿个数据点的训练，这些数据点都来自开源的时间序列数据。该数据集涵盖了广泛的领域，从金融、经济和天气，到网络流量、能源和销售。 TimeGPT 是一个基于 Transformer 的时间序列模型，具有基于 [Vaswani et al., 2017] 的
《Video Mamba Suite》论文笔记（1）Mamba在时序建模中的作用
原文链接 https://arxiv.org/abs/2403.09626https://arxiv.org/abs/2403.09626 原文代码 https://github.com/OpenGVLab/video-mamba-suitehttps://github.com/OpenGVLab/video-mamba-suite 原文笔记 What 《Video Mamba Sui
强化学习：时序差分法【Temporal Difference Methods】
强化学习笔记 主要基于b站西湖大学赵世钰老师的【强化学习的数学原理】课程，个人觉得赵老师的课件深入浅出，很适合入门. 第一章 强化学习基本概念 第二章 贝尔曼方程 第三章 贝尔曼最优方程 第四章 值迭代和策略迭代 第五章 强化学习实例分析:GridWorld 第六章 蒙特卡洛方法 第七章 Robbins-Monro算法 第八章 多臂老虎机 第九章 强化学习实例分析:CartPole
GreptimeDB 助力国家电网数字换流站打造稳定高效的时序数据底座
电网体系作为现代社会运行的支柱之一，为各行各业、千家万户提供了电能的基本支持。从家庭到企业，医院到学校，交通到通讯，电力电网的应用贯穿始终。近年来，特高压换流站成为国家电网的重点建设工程，“十四五”期间，国家电网公司规划建设特高压工程“24 交 14 直”，涉及线路 3 万余公里，变电换流容量 3.4 亿千伏安，总投资 3800 亿元。 国家电网 2024 年工作会议中提出将继续加大数智化坚强电
IoTDB 入门教程 基础篇①——时序数据库为什么选IoTDB ？
文章目录 一、前文二、性能排行第一三、完全开源四、数据文件TsFile五、乱序数据高写入六、其他七、参考 一、前文 IoTDB入门教程——导读 关注博主的同学都知道，博主在物联网领域深耕多年。 时序数据库，博主已经用过很多，从最早的InfluxDB，到后期的TDengine，以及现在的IoTDB。 最早是没得选，只能用InfluxDB。后面是有的选，换了TDen
c＋＋学习－－看懂UML类图和时序图
http://www.cnblogs.com/me115/p/4092632.html 这里不会将UML的各种元素都提到，我只想讲讲类图中各个类之间的关系； 能看懂类图中各个类之间的线条、箭头代表什么意思后，也就足够应对 日常的工作和交流； 同时，我们应该能将类图所表达的含义和最终的代码对应起来； 有了这些知识，看后面章节的设计模式结构图就没有什么问题了； 本章所有图形使用Enterp
使用nanomsg实现多子节点时序or数据同步
前言 本文通过简绍nanomsg基本通信模式结构，并采用PIPELINE、PUBSUB模式相互配合的方式来实现多子节点时序or数据同步；设计中使用PIPELINE模式用来采集子节点的同步时序或同步数据，如果子节点都同步之后使用PUBSUB模式群发订阅消息发送事件来通知子节点。 设计结构图 PIPELINE模式 PIPELINE模式 聚合来自多个来源的消息，并在多个
时序动作定位 | 基于判别增强的弱监督时序动作定位融合检测网络
<Fusion detection network with discriminative enhancement for weakly-supervised temporal action localization> 一、摘要 弱监督时序动作定位旨在仅使用视频级动作标签识别和定位未修剪视频中的动作实例。由于缺乏帧级注释信息，正确区分视频中的前景和背景片段对于动作的时间定位至
UML九中图的时序图
在画UML图时，印象最深就属于时序图，协作图，状态图和活动图了，因为在机房收费系统uml图中，我们不仅要画一张总图而且还要在每个用例下也得画这四种图。因为每一个用例就是一个过程，而在执行一个过程中就有先后的顺序的活动和状态。在这里先介绍一下时序图 时序图中包括如下元素：角色，对象，生命线，激活期和消息。 1、角色（Actor） 系统角色，可以是人或者其他系统，子系统。
时序分析之setup/hold时钟path requirement解疑
目录 一、前言 二、时钟边沿选取 2.1 setup和hold 2.2 path requirement 2.3 同频率同相位 2.4 同频率不同相 2.5 倍频或分频关系 2.5 异步时钟 2.6 无公共周期 一、前言 在时序报告中，任选一条时序分析结果查看路径详细延时，会看到在source path delay和destination path delay
使用时序逻辑执行控制图
什么是时序逻辑？ 时序逻辑根据时间控制图表的执行。在状态操作和转换中，可以使用两种类型的时间逻辑：基于事件的时间和绝对时间。基于事件的时间逻辑跟踪重复发生的事件，绝对时间时间逻辑根据图表的模拟时间定义时间段。要对这些重复发生的事件或模拟时间进行操作，可以使用称为时间逻辑运算符的内置函数。 时序逻辑运算符使用规则 时序逻辑运算符只能出现在： 状态操作 源自状态的Transition 当完整过渡
时序分解 | Matlab实现RLMD鲁棒性局部均值分解
时序分解 | Matlab实现RLMD鲁棒性局部均值分解 目录 时序分解 | Matlab实现RLMD鲁棒性局部均值分解效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 Matlab实现RLMD鲁棒性局部均值分解,可直接替换 Matlab语言 1.算法新颖小众，用的人很少，包含分解图 2.直接替换数据即可用 适合新手小白 注释清晰～ 3.附赠excel测试数据
ClassLoader加载类时序图及Qzon修复流程图
很少画UML时序图，有点难顶 ClassLoader加载类时序图，parent.loadClass()处为循环，不知道这样画对不对 Qzon修复流程图