相关文章 ...2、Android设置WIFI不休眠并确保黑屏后网络通信正常的方法----https://blog.csdn.net/mrlixirong/article/details/24938637 android设备在屏幕关掉之后一段时间会进入睡眠状态，这个时候

参考： https://blog.csdn.net/wh_19910525/article/details/8287202 ... 一.使用 PowerManager pm = (PowerManager) context.getSystem...

Android在不使用的时候，屏幕在一段时间以后会变暗，再过一段时间就会熄屏，此时CPU就会休眠，那么在这个时候，Timer、Handler、Thread、Service等都会暂停，有时候我们需要屏幕常亮，有时候需要熄屏后CPU仍然运作，...

电脑的休眠和睡眠这两个功能大家都可能用过，估计大多都是被动的使用。比如笔记本电脑在使用的过程中突然有了...那么什么是电脑休眠？什么是电脑睡眠？二者有什么异同？如何判断电脑处于休眠状态还是在睡眠状态呢...

大家好，我是参谋小助手，前几天看到好多用户的头像是这个：我瞬间明白了，原来大家都被手机里面的流氓软件给搞怕了。为什么说手机里的流氓软件让我们担惊受怕呢？还不是因为后台应用自启，不知不觉的偷偷运行，耗费...

Android休眠机制，最近修复一个遗留的bug，定时检测，超过多长时间则弹出一个Tip，在debug跟进这个bug的时候，并没有发现问题，Timer和TimerTask实现的定时任务，但是在实际使用的时候，产品等很多人都遇到不弹Tip的...

电脑的休眠和睡眠这两个功能大家都可能用过，估计大多都是被动的使用。比如笔记本电脑在使用的过程中突然有了...那么什么是电脑休眠？什么是电脑睡眠？二者有什么异同？如何判断电脑处于休眠状态还是在睡眠状态呢...

电脑的休眠功能，为长时间不用的电脑进行了关闭显示、硬盘停转的深度节能模式，不仅节约能源，还保护设备。但有些时候也会出现一些问题，如休眠后无法唤醒，无法移动鼠标，敲击键盘都无效，最后只能长按电源键来强制...

Android系统在用户长时间不操作时，为了节省资源，系统会选择休眠。在休眠过程中自定义的Timer、Handler、Thread、Service等都会暂停。而有时候这种机制会影响到我们程序的正常运行。 1、获取电源锁，并在执行完毕...

如果您已经在睡眠一段时间后打开了MacBook，MacBook Pro或MacBook Air，却发现自上次使用以来电池电量已耗尽，您可能会认为Mac睡眠时根本不应该耗尽电池，但实际上，后台有多个耗电过程。这完全正常，并非电池故障。...

WakeLock（休眠锁）   WakeLock用于保持设备的唤醒状态，有些情况下，即时用户不操作App，我们也需要保持屏幕处于唤醒状态，以保证用户体验，...PARTIAL_WAKE_LOCK:保持CPU正常运转，但屏幕和键盘灯都可能是...

DC连接汽车12V永不掉电，熄火时ACC发出掉电信号时，行车记录装置采用不关机，深度休眠策略。关闭屏幕，停止录像，记录轨迹的同时，需要打开飞行模式（蓝牙，WiFi），关闭FM发射，关闭GPS。如果此时有音乐播放和后台...

android设备在屏幕关掉之后一段时间会进入睡眠状态，这个时候cpu进入休眠，网络也会中断；如何让其在进入休眠之后依然保持网络连接？ // 电源管理 PowerManager pm = (PowerManager) TalkMessageServer.this....

电脑的休眠和睡眠这两个功能大家都可能用过，估计大多都是被动的使用。比如笔记本电脑在使用的过程中突然有了...那么什么是电脑休眠？什么是电脑睡眠？二者有什么异同？如何判断电脑处于休眠状态还是在睡眠状态呢...

待机（挂起）是将当前处于运行状态的数据保存在内存中，机器只对内存供电，而硬盘、屏幕和CPU等部件则停止供电。由于数据存储在速度快的内存中，因此进入等待状态和唤醒的速度比较快。不过这些数据是保存在内存中，...

C#基础教程-c#实例教程，适合初学者。...当然仅靠一章的内容就完全掌握C#语言是不可能的，如需进一步学习C#语言，还需要认真阅读有关C#语言的专著。 1.1 C#语言特点 Microsoft.NET(以下简称.NET)框...

 &...因为公司项目在做VOIP网络电话功能, 所以就涉及到后台常驻服务: 驻留一个服务, 等待有网络电话打进来....在使用了现阶段能用的后台常驻服务手段后(用户感知比较强烈那种), ...

和你一起终身学习，这里是程序员Android本篇文章主要介绍Android开发中的部分知识点，通过阅读本篇文章，您将收获以下内容:一、CPU Profiler 概述二、CPU Pro...

1、uptime[root@smgsim02 ~]# uptime15:08:15 up 98 days, 4:19, 2 users, load average: 0.07, 0.29, 0.14当前时间 系统运行至今的时间 多少用户登录当前系统 分别是1分钟，5分钟，15分钟前至今的负载情况load ...

这里对linux 的几个命令整理下，有：休眠，挂起，待机，关机等几个命令的区别及...待机（挂起）是将当前处于运行状态的数据保存在内存中，机器只对内存供电，而硬盘、屏幕和CPU等部件则停止供电。由于数据存储在速度...

记录一下最近做的自动息屏，原理是根据手机距离传感器来判断是否息屏 ... <uses-permission android:name="android.permission.WAKE_LOCK" /> 2.onCreate方法中对电源与传感器管理器进行初始化 ...

红蜘蛛同时共享屏幕给多个电脑 迅雷开启多条线程一起下载 QQ同时和多个人一起视频 服务器同时处理多个客户端请求 二、 多线程并行和并发的区别 并行 就是两个任务同时运行，就是甲任务进行的同时，乙任务也在进行。...

Android休眠问题探讨Android推送服务的几种实现方式一、推送方式基础知识：　在移动互联网时代以前的手机，如果有事情发生需要通知用户，则会有一个窗口弹出，将告诉用户正在发生什么事情。可能是未接电话的提示，...

大唐杯资料+题库（移动通信）

参加的是2020年的计算机设计大赛，软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。（20页）

这个视频主要讲了laravel5.6版本 路由 控制器 请求响应 模型 视图 。。。太多了，详细的看目录就行了，基本上框架开发常用的功能都讲了。应该算是目前比较详细的框架教程了 学会基础的laravel框架的使用

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

本课程的主要内容是指针，用10节课五六个小时，从10个角度讲了指针的用法和相关知识点。其中有很多都是C程序员难以理解或者难以应用到实践编程中的知识点，也是嵌入式程序员面试笔试时经常遇到的题目。本课程的目标是让大家深入理解指针的各种使用技巧。 本课程为《C语言高级专题》的第三部分，本专题适合有一定C语言基础（至少要学过C语言，掌握gcc开发环境，会在linux命令行下编写、编译、运行、调试简单C语言程序）的同学；如果是零基础的同学，请先看我的《嵌入式工程师养成计划系列 — 朱老师带你零基础学Linux》和《嵌入式linux C语言完全学习》（光盘里的名字叫《嵌入式linux C编程基础》）

不管是html／css，还是bootstrap，这些是让你能够设计网页的。然而网站大部分是动态的，需要持续的更新和维护，所以只是网页是无法实现动态网站的，我们需要把这些静态的网页和我们的数据库建立连接。使用wordpress制作的网站，模板就是连接前端网页和数据库的桥梁，所以这套视频我们就是教你学会模板制作的。 掌握wordpress模板结构，把之前制作的网页制作为一个wordpress模板

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下