相关文章
Nordic 内存分区
简介
本文简单介绍NCS中的代码分区。
环境
1、zephyr v3.5.99
2、nrf connect sdk v2.6.1
分区简介
在任一例程中，我们编译完代码后点击左侧的Memory report，就会看到如下界面 图中显示了例程代码的分区情况，具体解释如下： …
nordic undefined reference to `stdout‘，
一. 陈述问题
在使用segger embedded studio（IDE）开发nordic 52840过程中，我们编译出现了如下错误：
E:/Program/SES/lib/libc_v7em_fpv4_sp_d16_hard_t_le_eabi_balanced.a(fileops.o): in function putchar: fileops.c:(.text.…
nordic DFU一文解决所有问题＜一＞
最近有需求, 要对nordic52832的sdk进行升级, 升级到SDK17.1, 基本是最新的版本了. 因为之前版本是没有buttonless dfu功能的, 所以折腾了一番, 以下是总结, 尽量长话短说, 因为内容实在有点杂, 看不懂的话… .额… 加入美团吧…
首先, 要实现nordic的buttonless dfu, 需要以下…
nRF5 SDK 入门（三、理解 nRF5 SDK 应用与协议栈分开烧录）
说明一下 Nordic nRF5 SDK 软件 应用程序 和 协议栈分开烧录的理解前言
上一篇文章我们了解了 Nordic nRF5 SDK 目录结构，在那之前我们也已经搭建好了开发环境，实际上我们就已经可以进入我们的开发之旅了，但是如果刚接触 Nordic 蓝牙开发的小…
（二十七）深入理解蓝牙BLE之“Nordic官网介绍”
目录
1. Nordic官网及资料下载
2. Nordic infocenter（文档中心） 3. Nordic Devzone（开发者论坛）
4. Nordic Github 转载原地址：http://t.zoukankan.com/iini-p-8993978.html
1. Nordic官网及资料下载
Nordic官网主…
图深度学习——2.图的理论知识
1.图
1.1 图的定义
图是由节点（顶点）和边构成的数学结构。图用于表示对象之间的关系，其中节点表示对象，边表示对象之间的关系。 一个图，记为 G <V, E> ，它包括以下两个要素： 1.节点&am…
知识图谱之社交网络分析（SNA）之python处理
知识图谱如火如荼，首先推荐在python下进行社交网络分析networkx
建立图网络
无向图
import networkx as nx
G nx.Graph() #建立一个空的无向图G
G.add_node(1) #添加一个节点1
…
大网络计算接近中心性
前言：在之前的网络分析中，大网络的中介中心性和接近中心性计算是一个困扰我挺久的问题，最近貌似找到了一些解决方法，在这里进行分享。
1.现有的计算方法存在的问题
之前基本上是通过python中的networkx进行的，以接近…
你见过有调节的网络分析吗？保姆级教程！！！
PSYCH统计实验室
写在前面 近年来，网络分析方法被广泛应用于心理学、精神病学等领域，被用来控制节点之间的复杂相互作用。根据分析数据的时间特征，我们可以将常见的网络分析研究简单分为横断网络分析、纵向网络分析、动态（密集追…
基于 TOPSIS 的复杂网络节点重要性评估
> **最近学习复杂网络，看了一篇论文，想着去复原实现其中的原理。** 在这个研究中，我们使用复杂网络理论构建了一个模型，并对其网络特性进行了分析。以下是分析过程的三个主要步骤： 使用 TOPSIS 算法评估电网中的重要…
复杂网络python中心度指标算法学习（画图、计算）
2021.8.26 目录 一、复杂网络中心度（一）PageRank 算法（二）度中心度（Degree Centrality）（三）接近度中心度（Closeness Centrality）（四）…
City2vec：一种学习人口迁徙网络知识的新方法
今天给大家分享一篇最新录用在SCS（可持续城市与社会）上的文章，这个期刊主要关注城市的能源与建筑，也有很多GIS相关的如街景，健康分析，城市光伏能源的有趣应用，文末有对应的手稿分享。 SCS期刊信…
ST-Resnet 论文笔记
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摘要
人群流量预测对交通管理和公共安全具有重要意义，同时也受到跨区域交通、事件、天气等复杂因素的影响，具有很大的挑战性。我们提出了一种基于深度学习的方法，称为ST-ResNet，用来集体预测城市每个区域的人…
neo4j中心度算法（Centrality algorithm）-3.Closeness Centrality algorithm
本节介绍两个算法，因为Harmonic Centrality algorithm是紧密中心性的变体，故两个算法放在一起介绍。 一.紧密中心度介绍 一个节点的紧密度中心性度量它与所有其他节点的平均距离(反比距离)。紧密度得分高的节点到所有其他节点的距离最短 对于…
arcgis分析道路节点中心性degree，closeness，betweenness
一、分析工具
道路节点中心性degree，closeness，betweenness。分析的工具可以用Urban Network Analysis Toolbox 也可以用Ucinet，或者用gephi。并且需要和arcgis结合。
二、本文研究方法
本文使用arcgis和gephi结合分析。
1.导入道路数据到…
接近中心性（Closeness Centrality）、中介中心性（Betweenness Centrality）
目录 接近中心性（Closeness Centrality）中介中心性（Betweenness Centrality）接近中心性（Closeness Centrality） 123456789101011122223421011122234311012121234111011123452121011234622
k-anonimity、l-diversity 和 t-closeness
k-anonimity、l-diversity 和 t-closeness
1. 前言
1.1 等价类的定义
等价类（equivalence class）：等价类代表 QI 属性（attribute）相同的记录（record）。We define an equivalence class of an anonymized table to be a set of records that have the same values for…
紧密中心性（closeness centrality）
closeness centrality：某个节点到达其他节点的难易程度，也就是到其他所有结点距离的平均值的倒数。
公式： 例题及实现 ：
数据脱敏：k-anonymity，l-diversity，t-closeness
数据时代，很多机构需要面向公众或研究者发布其收集的数据。然而，这些数据中可能包含这用户的隐私信息。这要求发布者在发布前进行脱敏处理。本文介绍三种数据脱敏方法/标准：k-anonymity、 l \mathcal{l} l -diversity 和 t-closeness。
连接…
隐私模型：k-anonymity l-diversity t-closeness介绍
隐私模型
k-anonymity
要求同一个准标识符至少要有k条记录。因此观察者无法通过准标识符连接记录。
例：
table1:
table2:
table2满足 3 − a n o n y m i t y 3-anonymity 3−anonymity，准标识符 Q I { Z I P C o d e , A g e } QI \{ZIPCode…
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