如何发送28个字节的外设name-key广告数据并被central接收？通常情况下，使用UUID，外设名称key广告数据中只有8个字符的空间。但是有一个技巧:我发现如果我的名字键有28个字符，中央广告数据是空的，但是所有28个字符都在中央的didDiscoverPeripheral的peripherl.name变量中出现了一次。但是下一次中央扫描相同的设备时，它得到的是“iPad”的GATT值(因为我的中央和外围设备在两个iPadmini上。)苹果文档。说它通常发送GATT，但我观察到它总是发送一次28个字符的名称。背景:我想将标识数据放入外围设备的广告数据中，以避免读取值交换。原因是

------>课程视频同步分享在今日头条和B站大家好，我是博哥爱运维。对于运维开发人员来说，不管是哪个平台服务，监控都是非常关键重要的。在传统服务里面，我们通常会到zabbix、open-falcon、netdata来做服务的监控，但对于目前主流的K8s平台来说，由于服务pod会被调度到任何机器上运行，且pod挂掉后会被自动重启，并且我们也需要有更好的自动服务发现功能来实现服务报警的自动接入，实现更高效的运维报警，这里我们需要用到K8s的监控实现Prometheus，它是基于Google内部监控系统的开源实现。Prometheus架构图Prometheus是由golang语言编写，这样它的部署

【毕业设计】28-基于单片机的音乐播放器简易音乐播放器设计（原理图+源代码+仿真工程+答辩PPT+答辩论文）文章目录【毕业设计】28-基于单片机的音乐播放器简易音乐播放器设计（原理图+源代码+仿真工程+答辩PPT+答辩论文）资料要求任务书设计说明书摘要设计框架架构设计说明书及设计文件源码展示资料要求资料包含：毕业设计全套资料（精品）原理图工程文件原理图截图仿真模型工程文件仿真截图答辩论文低重复率文档，24084字英文文献及翻译答辩PPTvisio流程图工程任务书设计说明书摘要本文介绍了一种以STC89C52单片机为控制核心的播放器。系统采用液晶模块LCD12864作为显示界面，蜂鸣器作为发声元

基于kubernetes的Kubesphere环境搭建教一、前期准备创建三个虚拟机：一个master，其余为node虚拟机配置：建议：master（100G以上存储空间，8G以上运行内存）node（50G以上存储空间，4G以上运行内存）示例：master：192.168.203.131node1：192.168.203.129node2：192.168.203.130可以使用以上两种工具进行远程连接以及修改文件（非常方便）。虚拟机创建好后需要设置静态IP，教程链接如下（只需看前面配置静态IP的部分即可）：如何设置虚拟机为静态IP_虚拟机设置静态ip-CSDN博客（可以先使用Xshell远程连接

------>课程视频同步分享在今日头条和B站大家好，我是博哥爱运维。这节课我们用prometheus-operator来安装整套prometheus服务https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus/releases开始安装1.解压下载的代码包wgethttps://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus/archive/refs/tags/v0.13.0.zipunzipkube-prometheus-0.13.0.ziprm-fkube-prometheus-0.13.0.

MYSQL的升级MySQL升级5.7.22-5.7.44属于MySQL的小版本升级升级前检查检查mysql的启动方式ps-ef|grepmysqld检查MySQL的安装路径以及数据文件路径whereismysqlmysql>showvariableslike'%dir%';+-----------------------------------------+----------------------------+|Variable_name|Value|+-----------------------------------------+---------------------------

583.两个字符串的删除操作初始思路:    大概能想到定义dp数组为最少的删除次数        想不明白递归公式应该怎么推导题解复盘：    第一种思路：dp[i][j]所需要删除元素的最少次数.    递归公式五部曲;    1)dp数组的定义：        dp[i][j]：以i-1为结尾的字符串word1，和以j-1位结尾的字符串word2，想要达到相等，所需要删除元素的最少次数.        2）递归公式的推导;        当word1[i-1]与word2[j-1]相同的时候，dp[i][j]=dp[i-1][j-1];        当word1[i-1]与word2[

创新激情及精彩答辩点评点亮2023开放原子开发者大会12月15日，开放原子开源大赛第二批六场决赛路演在江苏无锡开场。48支参赛团队在6个赛项中展开终极对决，10支团队冲出重围荣获一等奖，获奖选手斩获一批实习入职机会和256万奖金。大赛颁奖仪式在12月16日召开的2023开放原子开发者大会开幕式上进行。开放原子开源大赛颁奖仪式6个赛项和获奖团队赛项1基于玲珑开源技术的运行环境和典型应用迁移与开发。赛题共建方为统信软件技术有限公司，所属领域为服务器操作系统，总奖金额20万。总计111支团队报名参赛，12支团队进入决赛。获奖团队：一等奖：建行建远、摸鱼队二等奖：三六零数字安全科技集团有限公司、奇安信

这次做一篇2D多目标跟踪中使用对比学习的一些方法.对比学习通过以最大化正负样本特征距离,最小化正样本特征距离的方式来实现半监督或无监督训练.这可以给训练MOT的外观特征网络提供一些启示.使用对比学习做MOT的鼻祖应该是QDTrack,本篇博客对QDTrack及其后续工作做一个总结.持续更新…1.QDTrack论文:QDTrack:Quasi-DenseSimilarityLearningforAppearance-OnlyMultipleObjectTracking(TPAMI2023)1.1主要思想外观特征在跟踪中是非常重要的线索.训练外观特征网络的方式有很多,例如最开始JDE,Fairmo

谷歌AI掌门人JeffDean也曾跟投谷歌搜索竞争对手、AI初创公司PerplexityAI开年就拿下了一笔大融资——总额7360万美元（约RMB5.28亿），IVP领投，英伟达、亚马逊创始人杰夫·贝索斯也跟投了。创下了近年来互联网搜索初创公司融资金额新纪录。加上早前两轮融资，PerplexityAI共融资破1亿美元，市场估值达5.2亿美元。PerplexityAI做的是全球首个AI加持的对话式应答引擎，公司成立一年半，月活用户已达1000万。就在几天前Writerbuddy机构发布的年度调查中，PerplexityAI以访问量排名第13，挤入2023年度全球最火爆AI工具Top50。关键是，