首先我要吐槽一下InvenSense的DMP，很坑。没有什么特别需求的话，不要往nRF52832上移植，吃力不讨好。一、简介 依据MPU6050的角速度原始数据计算佩戴者步数，由于依据的是角速度，只适用与手环或者腿环等设备。本项目的主控芯片是nRF52832（SDK：NordicSDK17.0.2.），但算法通用，读取原始数据的完整工程来自艾克姆，已上传个人主页。 不知为何，在nRF53832的带BLE功能的工程中，读取MPU6050的原始数据频率如果过快的话MCU会卡死。本算法仅需50ms读取一次原始数据即可，对CPU压力较小。二、步态分析 人在行走过程中，腿部垂直
我正在使用Python，每当我必须验证函数输入时，我都会假设输入有效，然后发现错误。在我的例子中，我有一个通用的Vector()类，我用它来做一些不同的事情，其中之一就是加法。它既可用作Color()类，也可用作Vector()，因此当我向Color()添加标量时，它应该将该常量添加到每个单独的组件中。Vector()和Vector()添加需要按组件添加。此代码用于光线追踪器，因此任何速度提升都很棒。这是我的Vector()类的简化版本:classVector:def__init__(self,x,y,z):self.x=xself.y=yself.z=zdef__add__(se
我正在使用Python，每当我必须验证函数输入时，我都会假设输入有效，然后发现错误。在我的例子中，我有一个通用的Vector()类，我用它来做一些不同的事情，其中之一就是加法。它既可用作Color()类，也可用作Vector()，因此当我向Color()添加标量时，它应该将该常量添加到每个单独的组件中。Vector()和Vector()添加需要按组件添加。此代码用于光线追踪器，因此任何速度提升都很棒。这是我的Vector()类的简化版本:classVector:def__init__(self,x,y,z):self.x=xself.y=yself.z=zdef__add__(se
我有一个分析代码，它使用numpy执行一些繁重的数值运算。只是为了好奇，尝试用cython编译它，只做很少的改动，然后我用循环重写了它的numpy部分。令我惊讶的是，基于循环的代码要快得多(8x)。我无法发布完整的代码，但我整理了一个非常简单的不相关计算，显示出类似的行为(尽管时间差异不是那么大):版本1(无cython)importnumpyasnpdef_process(array):rows=array.shape[0]cols=array.shape[1]out=np.zeros((rows,cols))forrowinrange(0,rows):out[row,:]=np.s
我有一个分析代码，它使用numpy执行一些繁重的数值运算。只是为了好奇，尝试用cython编译它，只做很少的改动，然后我用循环重写了它的numpy部分。令我惊讶的是，基于循环的代码要快得多(8x)。我无法发布完整的代码，但我整理了一个非常简单的不相关计算，显示出类似的行为(尽管时间差异不是那么大):版本1(无cython)importnumpyasnpdef_process(array):rows=array.shape[0]cols=array.shape[1]out=np.zeros((rows,cols))forrowinrange(0,rows):out[row,:]=np.s
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，以便editingthispost提供事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我刚刚遇到Cython，当时我正在寻找优化Python代码的方法。我阅读了有关StackOverflow、pythonwiki的各种帖子，并阅读了文章“优化的一般规则”。Cython是我最感兴趣的东西；您可以选择在自己的python代码中包含其他数据类型，而不是自己编写C代码。这是我尝试过的一个愚蠢的测试，#!/usr/bin/python#test.pyxdeftest(value):f
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，以便editingthispost提供事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我刚刚遇到Cython，当时我正在寻找优化Python代码的方法。我阅读了有关StackOverflow、pythonwiki的各种帖子，并阅读了文章“优化的一般规则”。Cython是我最感兴趣的东西；您可以选择在自己的python代码中包含其他数据类型，而不是自己编写C代码。这是我尝试过的一个愚蠢的测试，#!/usr/bin/python#test.pyxdeftest(value):f
前言之前项目上遇到了苦逼的事情，一旦项目准备发布，jenkins整个工作流程下来要十几分钟，甚至能导致半个小时左右，我们作为前端能考虑的就是不断想办法提高依赖的拉取速度和项目的构建速度。一、我们的发布速度为什么那么慢？1.npm镜像源的问题首先前端目前大多数都是基于node服务的单页面应用，其本身借运行与打包构建都是借助了一些npm市场上的插件或组件。然而在npminstall拉取远程包的过程中，由于外网的访问速度被限制还有的链接指向的是github，所以导致我们的安装速度大打折扣，甚至是安装失败。2.项目的依赖是否仅仅只有package.json中的十几或几十个包？有时候我们的项目往往看上去
首先影响docker拉取镜像加速的原因有几个，挨个进行检查后就会发现问题所在1.添加docker的阿里yum源tee/etc/yum.repos.d/docker.repo然后使用dockersearch搜索镜像并拉去镜像dockersearchzabbixdate&&dockerpullmonitoringartist/zabbix-3.0-xxl&&date2.这时候拉取可以看到非常慢，就需要配置docker加速了vi/etc/docker/daemon.json#编辑此文件，添加以下文件{"registry-mirrors":["https://docker.mirrors.ustc.e
首先影响docker拉取镜像加速的原因有几个，挨个进行检查后就会发现问题所在1.添加docker的阿里yum源tee/etc/yum.repos.d/docker.repo然后使用dockersearch搜索镜像并拉去镜像dockersearchzabbixdate&&dockerpullmonitoringartist/zabbix-3.0-xxl&&date2.这时候拉取可以看到非常慢，就需要配置docker加速了vi/etc/docker/daemon.json#编辑此文件，添加以下文件{"registry-mirrors":["https://docker.mirrors.ustc.e
