作者|雷架来源 |爱笑的架构师（ID：DancingOnYourCode）头图 | CSDN下载自东方IC没有人能够熄灭满天星光华为开发者大会2020在广东东莞松山湖欧洲小镇举...

本文将详细地讲解分布式软总线、探讨鸿蒙分布式软总线子系统，其中技术专家郑凯带来的分布式软总线的技术解读将给大家开发跨应用之痛带来全新解决思路。 HarmonyOS最核心的“分布式软总线”技术解读 华为鸿蒙OS...

3 什么是分布式软总线？ 4 分布式软总线功能和原理 4.1 分布式软总线的架构 4.2 软总线之发现连接：从手动发现，进化成自发现 4.3 软总线组网关键技术-异构网络组网 4.4 软总线之传输 5 畅享未来，鸿蒙系统使...

摘要：本文分享鸿蒙分布式软总线，并对相关源代码进行解析，为在鸿蒙系统平台上工作的相关人员的信息参考和指导。 总线是一种内部结构，在计算机系统中，主机的各个部件通过总线相连，外部设备通过相应的接口电路再...

鸿蒙子系统解读-分布式软总线子系统初步研究（上） 1.总体描述 1.1.总体介绍 设备通信方式多种多样(USB/WIFI/BT等)，不同通信方式使用差异很大且繁琐，同时通信链路的融合共享和冲突无法处理，通信安全问题也不好...

COAP(Constrained Application Protocol )协议由RFC7252定义，是用于...鸿蒙OS将COAP协议用于分布式通讯中的主从设备发现。COAP协议的具体说明，这里不详细解释，可以参考RFC7252的详细说明或者网上的相关说明。C...

鸿蒙子系统解读-分布式软总线子系统初步研究（下） 本文作者：江苏润和软件股份有限公司 郎建中 3.2. 数据传输 上一节我们看了PublishService()函数的代码实现过程。被发现端发布服务后，软总线回调发布成功的函数...

什么是分布式软总线呢？ 分布式软总线是HarmonyOS架构中最底层的技术 分布式软总线是HarmonyOS的大动脉 开发跨端应用，开发者们是否面临以下挑战： 1.跨端操作需要每次重复建立连接 2.近场通信方式（蓝牙，...

分布式任务调度基于分布式软总线、分布式数据管理、分布式Profile等技术特性，构建统一的分布式服务管理（发现、同步、注册、调用）机制，支持对跨设备的应用进行远程启动、远程调用、远程连接以及迁移等操作，能够...

trans_service模块依赖于系统OS提供的网络socket服务，向认证模块提供认证通道管理和认证...初始化的时机在分布式软总线的设计中，trans_service模块是在authmanager模块中被初始化的，而authmanager模块又被disco...

微内核赋予鸿蒙更高的扩展性和安全性，分布式使得鸿蒙可以全场景多终端交互，高性能IPC和确定性引擎使得鸿蒙天生流畅，是一款真正面向未来的OS。鸿蒙OS开源，华为基于现有的生态，鼓励越来越的伙伴参与进来，一起...

华为鸿蒙OS2.0系统定义 HarmonyOS是一款“面向...从鸿蒙1.0到鸿蒙2.0：分布式能力 对消费者而言，HarmonyOS能够将生活场景中的各类终端进行能力整合，可以实现不同的终端设备之间的快速连...

华为鸿蒙系统：基于微内核的全场景分布式OS1、分布式架构首次用于终端OS，实现跨终端无缝协同体验。2、 确定时延引擎和高性能IPC技术实现系统天生流畅。3、基于微内核架构重塑终端设备可信安全。4、通过统一IDE支撑...

虽然已经离开源发布有整整一个月了，但仍有不少朋友对鸿蒙2.0及其开源路线和时间节点以及鸿蒙系统的相关功能、特性并不是太了解，今天涛然科技就发布会上关于鸿蒙系统2.0的开源及系统作一个梳理，希望能帮助到大家更...

鸿蒙分布式任务调度基于分布式软总线、分布式数据管理、分布式Profile等技术特性，构建统一的分布式服务管理（发现、同步、注册、调用）机制，支持对跨设备的应用进行远程启动、远程调用、远程连接以及迁移等操作，...

缘起昨天晚上在CSDN做了一个关于鸿蒙OS的观点交流。可惜受限于宾馆的网络条件，有些想法没有表达清楚。再加上交流过程中，也从其他老师那了学到了一些观点。故写下此文。以下以QA方式对我（结...

12月14日上午，华为消费者业务软件部总裁王成录确认，将于12月16日在北京发布鸿蒙OS 2.0手机开发者Beta版本。王成录发表微博称：“HarmonyOS正沿着我们在HDC上公布的路标快速成长，转眼又迎来新的里程碑。12月16日我...

华为开发者大会于8月9日-8月11日举行，华为消费者业务 CEO、华为技术有限公司常务董事余承东以《全场景时代新体验与新生态》为题发表演讲，正式宣布自有操作系统：鸿蒙。据...

HarmonyOS是一款“面向未来”、面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等）的分布式操作系统。在传统的单设备系统能力的基础上，HarmonyOS提出了基于同一套系统能力、适配多种终端形态的分布式理念，...

分布式软总线是多种终端设备的统一基座，为设备之间的互联互通提供了统一的分布式通信能力，能够快速发现并连接设备，高效地分发任务和传输数据。 2）分布式设备虚拟化 分布式设备虚拟化平台可以实现不

HarmonyOS是一款“面向未来”、面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等）的分布式操作系统。在传统的单设备系统能力的基础上，HarmonyOS提出了基于同一套系统能力、适配多种终端形态的分布式理念，...

第4期 HarmonyOS应用程序框架揭秘 HarmonyOS中可以用一套统一的开发范式来覆盖不同的设备。 True 正确 False HarmonyOS中应用被唤起时只能从主页面入口开始运行。 True False 正确 HarmonyOS中应用的基础单元是...

关注、星标公众号，直达精彩内容1、计算机为什么需要操作系统？大部分人认为，操作系统本来就是与计算机（IT设备）一体的。究竟计算机为什么需要操作系统？可能我们并不会去特意想这个问题。其实，...

HarmonyOS面向128KB-128MB终端开源 2020年9月10日，以HDC Together为主题的2020年度华为开发者大会在东莞·松山湖举办，华为带来了...2019年8月9日，华为创造性地推出了面向全场景的分布式操作系统HarmonyOS 1.0，各

AI&I Rethink Possibilities2019华为开发者大会在今日举行<< 滑动，直击现场 >>华为消费者业务，持续稳健...

作者 | 胡巍巍出品 | CSDN（ID：CSDNnews）鸿蒙真的来了！余承东宣布，鸿蒙的英文名叫HarmonyOS！对于华为来讲，8月9日是华为开发者大会2019的...

简单谈谈鸿蒙系统，写于20年9月20日 在这里插入图片描述 离华为开发者大会过去一周了，我这两天也问了一下鸿蒙开发群的一些大牛，先行者，对于harmony os，听到了很多种声音，作为一个抱有学习态度的小白，我谈谈...

华为鸿蒙系统HarmonyOS学习之十五：总线技术概念学习 提起总线技术， 总线英文名叫Bus，你猜的没错也是公共汽车的意思。总线是一个非常广泛的概念，在传统计算机硬件体系中应用的非常广泛。 总线是一种内部...

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）

【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）。