MQTT消息传递过程中,序列化协议如何选择?文本序列化还是二进制序列化协议。
字符串消息的序列化在上一篇文章中,我们使用MQTTnet 框架,实现了一个MQTT服务器、MQTT发布者进程、MQTT订阅者进程。在消息传递过程中,我们将控制台的字符串直接传递。因为MQTT是应用层协议,它是基于TCP协议进行数据传输。我们 直到TCP本身是基于字节流的传输协议。所以我们的字符串最终会 序列化成自己数组进行数据传输。我们先来看下发布者发送消息的代码:string msg;whil...
【Java】I/O 流篇 —— 转换流与序列化流
目录 转换流原理InputStreamReader 转换输入流构造方法代码示例 OutputStreamWriter 转换输出流构造方法代码示例 练习 序列化流序列化流反序列化流**serialVersionUID**基本概念作用使用方式transient 关键字注意事项 转换流 原理 转换流属于字符流,是字符流和字节流之间的桥梁 原理图如下: 作用: 可以根据字符集一次读取多个字节 读取数据不会乱...
《深度学习实战》第3集:循环神经网络(RNN)与序列建模
第3集:循环神经网络(RNN)与序列建模 引言 在深度学习领域,处理序列数据(如文本、语音、时间序列等)是一个重要的研究方向。传统的全连接网络和卷积神经网络(CNN)难以直接捕捉序列中的时序依赖关系,而循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)应运而生。它通过引入“记忆”机制,能够有效建模序列数据的动态特性。然而,随着任务复杂度的提升,RNN 的局限性也逐渐显现,这促...
分析excel硕士序列数据提示词
文章目录 1 分析出发点 2 围绕出发点的文件分析 3 功能模块 计算重心 相关性计算 教学倾向百分比 多列相关性计算 结果封装 证伪——过滤0后的交叉相关系数 封装和总控——批量处理 1 分析出发点 import osimport pandas as pd # 设置文件夹路径和输出文件路径folder_path = r"D:\BaiduSyncdisk\硕士毕业相关\毕业论文数据\文科优质"...
创建用于预测序列的人工智能模型,评估模型的能力。
上一篇:《创建用于预测序列的人工智能模型(三),训练模型》序言:对于当前的动则几千亿的大语言模型来说,训练的过程可以持续几天几周基于几个月,这取决于拥有的硬件数量以及总要训练的参数。模型训练完成后就进入模型的评估验证过程,一般会不断的重复直到优化完成。评估人工智能模型的性能当你训练好了一个 DNN 后,就可以开始用它进行预测了。但请记住,你使用的是窗口化数据集,因此对于某个点的预测是基于之前一...
【C++动态规划】1458. 两个子序列的最大点积|1823
本文涉及知识点 下载及打开打包代码的方法兼述单元测试 C++动态规划 LeetCode1458. 两个子序列的最大点积 LeetCode3290 和此题几乎相同。 给你两个数组 nums1 和 nums2 。 请你返回 nums1 和 nums2 中两个长度相同的 非空 子序列的最大点积。 数组的非空子序列是通过删除原数组中某些元素(可能一个也不删除)后剩余数字组成的序列,但不能改变数字间相对顺序。...
C# 中的异步流:高效处理序列数据
C#中的异步流(Async Streams)。异步流是C# 8.0引入的一个新特性,它允许你异步地处理序列数据,非常适合处理大量数据或长时间运行的任务。以下是一篇关于C#中异步流的文章。 引言 在现代应用程序开发中,处理大量数据或长时间运行的任务变得越来越常见。传统的同步处理方式可能会导致性能瓶颈和资源浪费。C# 8.0 引入了异步流(Async Streams)来解决这些问题。异步流允许你异步地处...
【C++动态规划 子集状态压缩】2002. 两个回文子序列长度的最大乘积|1869
本文涉及知识点 C++动态规划 位运算、状态压缩、枚举子集汇总 LeetCode2002. 两个回文子序列长度的最大乘积 给你一个字符串 s ,请你找到 s 中两个 不相交回文子序列 ,使得它们长度的 乘积最大 。两个子序列在原字符串中如果没有任何相同下标的字符,则它们是 不相交 的。 请你返回两个回文子序列长度可以达到的 最大乘积 。 子序列 指的是从原字符串中删除若干个字符(可以一个也不删除)后...
PostgreSQL数据库序列信息查询
PostgreSQL序列信息查询 说明: 在PostgreSQL数据库中序列和表都是序列的对象。 数据库中不应该存在孤儿序列,序列应该和表对应的字段绑定起来。绑定后删除表或表对应的字段后,序列会自动被删除。 创建测试表和序列 create table test_t(id int,name varchar(100));create sequence test_s;alter sequence te...
GEE 案例——利用哨兵-2 图像时间序列和谷歌地球引擎云计算自动绘制和监测香港海洋水质参数
目录 简介 结论 代码 结果 APP链接 引用 简介 对沿海水质的持续监测对于水资源管理和海洋生态系统的可持续性至关重要。 遥感数据(如哨兵-2 卫星图像)可提供用于时间序列分析的高分辨率观测数据,而基于云的谷歌地球引擎(GEE)平台则支持简单的图像检索和大规模处理。 本研究以香港沿岸水域为研究区域,利用 GEE (i) 查询和预处理所有与现场测量吻合的哨兵-2 观测数据;(ii) 提取光谱,利用人工...