我有Estimote开发者预览套件。通过EstimoteAndroid应用程序，我可以更改信标的主要和次要ID。所以任何人都可以更改信标的主要和次要ID。如何保护信标？ 最佳答案 目前这是不可能的，除非您使用最新版本的iOSSDK中的安全UUID功能。同时在estimote网站上查看此对话:https://community.estimote.com/hc/communities/public/questions/203574206-Security-concerns-on-Android-

我最近开始测试EstimoteBeacons，我试图在进入信标区域时从后台服务启动通知，但不幸的是我的解决方案不起作用。它不会给出错误，但在发现信标时不会启动通知。我不知道这是一些代码错误还是只是做错了。我读过this另一个问题，但它似乎有点不同，因为我使用的是服务而不是Activity，但也许答案是相似的(应用程序上下文相关)......这是我的服务代码publicclassBeaconsMonitoringServiceextendsService{privateBeaconManagerbeaconManager;privateStringuser;@Overridepublic

2.8 阵列协方差矩阵的特征分解在实际处理中，我们通常得到的数据是在有限时间范围内的有限快拍次数。这段时间内假定空间源信号的方向不发生变化，或者空间源信号的包络虽然随时间变化，但通常认为它是一个平稳随机过程，其统计特性不随时间变化。这样可以定义阵列输出信号X(t)的协方差矩阵为：其中，，则有：此外，还有以下几个条件必须满足。(1) M>K，即阵元个数M要大于该阵列系统可能接受到的空间信号个数（信号源个数）(2) 对应于不同的信号来向，信号的方向向量是线性独立的(3) 阵列中噪声N(t)过程，具有高斯分布特性，而且其中表示噪声功率(4) 空间源信号向量的协方差矩阵是对角非奇异阵，这表明空间源信号

我需要找到从一个地方到另一个地方的估计行车时间。我有两个地方的纬度和经度，但我不知道该怎么做。是否有任何API。帮忙谢谢。 最佳答案 是的，您可以获得时间和距离值以及许多类似驾驶、步行等模式的方向详细信息。你从googledirectionapi服务得到的一切检查我们的链接http://code.google.com/apis/maps/documentation/directions/ 关于Android-如何获得从一个地方到另一个地方的估计驾驶时间？，我们在StackOverflow

我目前正在开发一款Android音频可视化工具，它使用连接的智能家居设备(例如飞利浦hue)来可视化音乐。我无法补偿蓝牙扬声器造成的延迟。我注意到，与许多其他视频流应用程序不同的是，使用蓝牙扬声器时，Youtube应用程序在音频和视频之间几乎没有延迟。我认为，他们必须通过调整(延迟)视频信号来补偿蓝牙延迟。是否有合理的方法来检测或估算蓝牙扬声器的延迟/延迟？非常感谢您的帮助!!最好的，斯特凡 最佳答案 这不适用于蓝牙扬声器。但是，我已经能够使用Google的Dr.RickO'Rangloopbackdongle测量蓝牙加密狗的音频延

目录0.前言(4.1)策略估计，PolicyEvaluation(Prediction)Example4.1(python代码)Exercise4.1Exercise4.2Exercise4.3(4.2)PolicyImprovement0.前言    Sutton-book第4章（动态规划）学习笔记。本文是关于其中4.1节（策略估计）和4.2节（策略提升）。                当给定MDP的完全模型后，可以基于动态规划算法求解最优策略。        经典的动态规划算法理论意义重大，但是其局限性在于：要求MDP模型完全已知运算量巨大        事实上，所有使用的强化学习算法都

我正在尝试根据2D图像找到人脸的三个角度.我将OpenCV与HaarCascade结合使用来查找面部、眼睛、Nose和嘴巴。但是我没有找到任何几何方法可以帮助我找到角度X、Y和Z(Roll、Pitch和Yaw)。谁能帮我展示一些可用的C++或Java方法？ 最佳答案 给定一张图片，没有其他信息，角度没有单一的解决方案。考虑一下Yaw的情况。投影到2d平面上时，可以看到眼睛之间的投影距离和眼睛相对于Nose/嘴巴的位置发生了微小变化。然而，这个距离在人与人之间并不是恒定不变的。解决此问题的一种典型方法是要求用户通过直视相机的标称“0”

当第一次使用USN日志时，必须使用FSCTL_ENUM_USN_DATA控制代码枚举卷的整个USN记录集。这通常是一个漫长的操作。有没有办法在运行卷之前估计卷上的记录数，以便显示进度？我猜整个卷的USN数据是从MFT生成的，每个文件一条记录(大约)。因此，估计MFT中事件文件数量的方法或许可行。 最佳答案 您可以使用FSCTL_GET_NTFS_VOLUME_DATA获取MFT的字节长度。如果您将此与选定的代表性卷上的记录数进行比较，则可以估计单个MFT记录的平均长度，并使用它来计算特定卷上记录数的估计值。因为MFT包含(例如)每个

最大似然估计最大似然估计的概念最大似然估计是一种概率论在统计学上的概念，是参数估计的一种方法。给定观测数据来评估模型参数。也就是模型已知，参数未定。已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体参数不太清楚，参数估计通过若干次的实验，观察其结果，利用结推出参数的大概值。最大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆值把这个参数作为估计的真实值。概念最大似然估计是建立在最大似然原理的基础上。最大似然原理：设一个随机实验有若干个可能出现的结果A1、A2、…、An，在一次实验中，结果Ak出现，则认为实验Ak的出现最有利，即Ak

我有一个应用程序数据库，其中包含一个用户表(每个用户1kbyte的数据，基于计数字段*typelength)，以及属于一个用户的大约100个相同大小的事物(每个事物0.5kbyte)，它在一个“用户”表和一个“事物”表。这似乎会导致每个用户产生大约51kbytes的数据。但是，我听说对于MySQL，我应该将其加倍以涵盖索引表，这将使我达到102kbytes/user是这样吗？MySQL是否还有任何其他数据扩展因素需要考虑，或者102KB是否是一个好的估计值？除了索引因子(我认为是2)和存储效率(我也认为是2)之外，MySQL中的数据存储还有其他倍数吗？ 最佳