相关文章
nordic 蓝牙ble 配对绑定的流程 原理
目录
配对和绑定的基本概念
配对和绑定的流程
1. 配对请求和响应
2. 配对方法选择
3. 密钥生成和交换
4. 配对完成和绑定
配对和绑定的代码实现
初始化Peer Manager
处理Peer Manager事件
处理BLE事件
启动广播 在Nordic芯片上实现蓝牙低功耗（BLE）设备的配对和绑定…
Nordic 内存分区
简介
本文简单介绍NCS中的代码分区。
环境
1、zephyr v3.5.99
2、nrf connect sdk v2.6.1
分区简介
在任一例程中，我们编译完代码后点击左侧的Memory report，就会看到如下界面 图中显示了例程代码的分区情况，具体解释如下： …
nordic undefined reference to `stdout‘，
一. 陈述问题
在使用segger embedded studio（IDE）开发nordic 52840过程中，我们编译出现了如下错误：
E:/Program/SES/lib/libc_v7em_fpv4_sp_d16_hard_t_le_eabi_balanced.a(fileops.o): in function putchar: fileops.c:(.text.…
nordic DFU一文解决所有问题＜一＞
最近有需求, 要对nordic52832的sdk进行升级, 升级到SDK17.1, 基本是最新的版本了. 因为之前版本是没有buttonless dfu功能的, 所以折腾了一番, 以下是总结, 尽量长话短说, 因为内容实在有点杂, 看不懂的话… .额… 加入美团吧…
首先, 要实现nordic的buttonless dfu, 需要以下…
nRF5 SDK 入门（三、理解 nRF5 SDK 应用与协议栈分开烧录）
说明一下 Nordic nRF5 SDK 软件 应用程序 和 协议栈分开烧录的理解前言
上一篇文章我们了解了 Nordic nRF5 SDK 目录结构，在那之前我们也已经搭建好了开发环境，实际上我们就已经可以进入我们的开发之旅了，但是如果刚接触 Nordic 蓝牙开发的小…
（二十七）深入理解蓝牙BLE之“Nordic官网介绍”
目录
1. Nordic官网及资料下载
2. Nordic infocenter（文档中心） 3. Nordic Devzone（开发者论坛）
4. Nordic Github 转载原地址：http://t.zoukankan.com/iini-p-8993978.html
1. Nordic官网及资料下载
Nordic官网主…
图深度学习——2.图的理论知识
1.图
1.1 图的定义
图是由节点（顶点）和边构成的数学结构。图用于表示对象之间的关系，其中节点表示对象，边表示对象之间的关系。 一个图，记为 G <V, E> ，它包括以下两个要素： 1.节点&am…
知识图谱之社交网络分析（SNA）之python处理
知识图谱如火如荼，首先推荐在python下进行社交网络分析networkx
建立图网络
无向图
import networkx as nx
G nx.Graph() #建立一个空的无向图G
G.add_node(1) #添加一个节点1
…
大网络计算接近中心性
前言：在之前的网络分析中，大网络的中介中心性和接近中心性计算是一个困扰我挺久的问题，最近貌似找到了一些解决方法，在这里进行分享。
1.现有的计算方法存在的问题
之前基本上是通过python中的networkx进行的，以接近…
你见过有调节的网络分析吗？保姆级教程！！！
PSYCH统计实验室
写在前面 近年来，网络分析方法被广泛应用于心理学、精神病学等领域，被用来控制节点之间的复杂相互作用。根据分析数据的时间特征，我们可以将常见的网络分析研究简单分为横断网络分析、纵向网络分析、动态（密集追…
基于 TOPSIS 的复杂网络节点重要性评估
> **最近学习复杂网络，看了一篇论文，想着去复原实现其中的原理。** 在这个研究中，我们使用复杂网络理论构建了一个模型，并对其网络特性进行了分析。以下是分析过程的三个主要步骤： 使用 TOPSIS 算法评估电网中的重要…
复杂网络python中心度指标算法学习（画图、计算）
2021.8.26 目录 一、复杂网络中心度（一）PageRank 算法（二）度中心度（Degree Centrality）（三）接近度中心度（Closeness Centrality）（四）…
City2vec：一种学习人口迁徙网络知识的新方法
今天给大家分享一篇最新录用在SCS（可持续城市与社会）上的文章，这个期刊主要关注城市的能源与建筑，也有很多GIS相关的如街景，健康分析，城市光伏能源的有趣应用，文末有对应的手稿分享。 SCS期刊信…
ST-Resnet 论文笔记
ST-Resnet 论文笔记
摘要
人群流量预测对交通管理和公共安全具有重要意义，同时也受到跨区域交通、事件、天气等复杂因素的影响，具有很大的挑战性。我们提出了一种基于深度学习的方法，称为ST-ResNet，用来集体预测城市每个区域的人…
neo4j中心度算法（Centrality algorithm）-3.Closeness Centrality algorithm
本节介绍两个算法，因为Harmonic Centrality algorithm是紧密中心性的变体，故两个算法放在一起介绍。 一.紧密中心度介绍 一个节点的紧密度中心性度量它与所有其他节点的平均距离(反比距离)。紧密度得分高的节点到所有其他节点的距离最短 对于…
arcgis分析道路节点中心性degree，closeness，betweenness
一、分析工具
道路节点中心性degree，closeness，betweenness。分析的工具可以用Urban Network Analysis Toolbox 也可以用Ucinet，或者用gephi。并且需要和arcgis结合。
二、本文研究方法
本文使用arcgis和gephi结合分析。
1.导入道路数据到…
接近中心性（Closeness Centrality）、中介中心性（Betweenness Centrality）
目录 接近中心性（Closeness Centrality）中介中心性（Betweenness Centrality）接近中心性（Closeness Centrality） 123456789101011122223421011122234311012121234111011123452121011234622
k-anonimity、l-diversity 和 t-closeness
k-anonimity、l-diversity 和 t-closeness
1. 前言
1.1 等价类的定义
等价类（equivalence class）：等价类代表 QI 属性（attribute）相同的记录（record）。We define an equivalence class of an anonymized table to be a set of records that have the same values for…
紧密中心性（closeness centrality）
closeness centrality：某个节点到达其他节点的难易程度，也就是到其他所有结点距离的平均值的倒数。
公式： 例题及实现 ：
数据脱敏：k-anonymity，l-diversity，t-closeness
数据时代，很多机构需要面向公众或研究者发布其收集的数据。然而，这些数据中可能包含这用户的隐私信息。这要求发布者在发布前进行脱敏处理。本文介绍三种数据脱敏方法/标准：k-anonymity、 l \mathcal{l} l -diversity 和 t-closeness。
连接…
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