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手持中控屏方案：结合乐鑫ESP32-C3S2S3芯片与国产芯高效开发平台实现
室内控制中枢的出现，实现了智能化与非智能化设备的一键联动，加快了传统家电的智能化升级，提升了人们室内所见即所控的极致体验。 该智能化手持中控屏方案，使室内设备控制中枢摆脱墙体的限制，随用随取，通过低功耗Wi-Fi联网以及红外发射和接收管，随时随地轻松调整场景设置。 图片 方案亮点： 1.支持按键、触屏、语音等多种交互体验； 2.提供MQTT\HTTP\TCP\UDP等多种网络协议，可快速无缝对接用户小程序或APP; 3.支持多种底层协议：Wi-Fi、蓝牙、Zigbee 支持蓝牙和smartconfig和wifi AP模式快速配网 图片 该手持中控屏方案串口屏选型可选择2.8寸或2.4寸串口屏，主控选用乐鑫ESP32-C3，搭载8080接口分辨率为320*240的2.8 结合乐鑫ESP32-C3\S2\S3芯片与国产芯高效开发平台8ms(8ms.xyz)设计开发了多款串口屏可快速助力用户产品完成联网+彩屏+云端管理的升级应用
1.2K30编辑于 2022-06-10 - 来自专栏云深之无迹
关于摸到DJI A3 飞控
除了自家的电调，支持的还有： 市面上标准电调，1520μs中位，400Hz刷新频率。 电调一直说的事情是支持断桨飞行，支持的条件是: a. 断桨前推质比大于2.5（推质比：升力/质量）； b. 偷瞄 好像SDK得用老点得版本 对，得用3的版本 明白了 OSDK的源码删除成这样就可以 然后记得看3的文档 那么，OSDK是什么？ OSDK和MSDK之间也有一个比较 由于 Mobile SDK 用于地面应用程序，而 Onboard SDK 用于基于飞机的应用程序，这两个 SDK 可以在一个解决方案中同时使用。 控制飞控的几种的类型： 1.姿态控制：使用姿态命令进行低级控制。 2.速度控制：使用速度命令的低级控制。 3.位置控制：使用位置命令进行低级控制。 4.任务：方便，易于实现飞机的高级控制。 架构图 应用程序通过 DJI Onboard SDK 中的主 Vehicle 类访问 DJI 产品的功能，Vehicle 类用于管理 SDK（例如 SDK 激活），还提供对象来控制和接收来自产品的状态信息
1.5K31编辑于 2022-11-29 - 来自专栏七夜安全博客
Python3实现ICMP远控后门(中)之“嗅探”黑科技
ICMP后门 前言 在上两篇文章中，详细讲解了ICMP协议，同时实现了一个具备完整功能的ping工具，完整的代码发布在https://github.com/qiyeboy/LuLunZi/blob/master /NetWork/ping.py中。 最后是假如受控端是在内网中，正向连接就失去作用。 反向连接 ? 反向连接就很好的规避了正向连接中的问题，受控端可以有公网ip，也可以没有，需要控制端拥有一个公网的主机即可，一般都是用VPS。 假如用我写的ping.py程序，在受控端ping控制端，ICMP请求包通过网络传到控制端，在控制端的系统内核中，就直接生成ICMP响应返回给受控端的ping.py，根本不会由控制端的ping.py响应。 在windows中，需要我们将网卡设置为混杂模式，这样就可以接受到所有经过本网卡的数据包。至于混杂模式的解释，百度百科中有。 ?
1.6K70发布于 2018-06-26 - 来自专栏SAMshare
风控ML | 风控中的异常检测原理与应用
今天来介绍一下风控中的异常检测，从最基础的概念开始讲起，因为本人对这块的内容平时工作也做得不多，更多滴偏向于“纸上谈兵”，有什么说得不对的地方，也欢迎各位朋友指正～谢谢。 异常检测的概念 02 异常检测的难点 03 异常检测的分类及常见算法 01 异常检测的概念 异常检测（Anomaly Detection 或 Outlier Detection），又称为离群点检测，在我们风控领域很多地方都会用到 抽象来说，就是需要从一堆数据中，找到那个“邻舍不同”(粤语)的点，并能够给出合理的判断和解释。 02 异常检测的难点 为什么说异常检测很难呢？ 主要有几个原因： 1）异常点和噪声会混杂在一起，机器难以具体识别开来； 2）现实中很少有异常点的标签，因为标签越多也就意味着遇到过的异常越多，也不符合常识认知； 3）对于标签的定义也是很难，比如1个金融场景 3、非监督DAD：比较出名的有Autoencoder，中文名叫自编码器，由Encoder（编码器）和Decoder（解码器）两部分构成，如下图，左边为编码器，它把高维的输入压缩成低维的形式来表示，在此过程中
4.1K20编辑于 2022-04-12 - 来自专栏SAMshare
风控ML | 风控建模中怎么做拒绝推断
《风控建模中的样本偏差与拒绝推断》https://zhuanlan.zhihu.com/p/88624987 不过我也还是把他文章里的分类体系在这里重点再次分享一下。 其中，数据法中提到的3种方式都是比较好理解的。 cutoff一般按照业务经验来设置，就是拒绝样本中被赋予通过的样本，其badrate水平，是正常放款样本中的badrate水平的2～4倍； 4、根据步骤3设置的cutoff，高于这个阈值的赋予good标签 以上的5个步骤，就是实施拒绝推断中推断法之一的展开法。 Reference [1] 异常检测算法分类及经典模型概览 https://blog.csdn.net/cyan_soul/article/details/101702066 [2] 风控建模中的样本偏差与拒绝推断
2.9K30编辑于 2022-11-14 - 来自专栏PPV课数据科学社区
风控中的大数据
◆◆◆ 3. 国际上传统的风控方法 风控的核心是要准确预测每一笔借款违约概率。显而易见，这需要量化的工具，也就是模型。 x ，y：在美国，人们一般在上大学的时候就会拥有人生中第一张信用卡。这样等到后续买房（房贷）买车（车贷）的时候，就已有了不短的信用历史了。 美国有3家征信公司（Equifax，Experian，TransUnion）。基本上所有银行，贷款，金融机构都会上传信用数据给这3家公司，包括借款，还款，逾期等数据。 非常有意思的是，类似FICO这样的公司的商业模式就是提供生成f的能力，也就是基于3家征信公司提供的数据，提供一个比较标准化的信用分给银行和金融机构。 大数据风控的挑战 伴随着机遇同样也有挑战。就像要有美味的菜肴，我们既需要好的材料，也需要好的厨师，当前大数据在风控中运用的挑战主要还是在数据和人才这两方面。
1.9K120发布于 2018-04-25 - 来自专栏工程监测
河北稳控科技手持振弦式传感器VH501TC采集仪应用工程监测
微信图片_20220419150843.jpg 单弦式振弦传感器VH501TC采集读数仪，设备是专用的多类型传感器手持式读数仪，主测传感类型为单弦式振弦传感器，辅测传感类型为电压、电流传感。
46450编辑于 2022-05-24 - 来自专栏云深之无迹
Lieber SP Racing F3 飞控
对，没错，我还有一个飞控，，，还是老哥送的。再简单的看看，不然这东西怎么办。。。 直接露脸 略去几百个字的搜索过程。 我其实是想并列放在一起的，但是不知道为什么搞不来，就这样看吧，上面的丝印和飞控上面的一样。 奇怪了，subs的接收机这么普遍吗？
1K20发布于 2021-11-12 - 来自专栏云深之无迹
DJI A3 飞控装机前导篇
我前几天摸了一套飞控，但是想组装一套飞机，缺的东西太多了。关于这个A3你可以看我之前写的文章：关于摸到DJI A3 飞控。 我把这个线揪坏了 这个是飞控的电源 接收机 这里插电调 一点点的参数 这个是电调 特性 参数 两个规格 30A的电调 这里有两个信号线 这个是电机是DJI的首选 这个是电机的参数 但是充电的时间感觉有点不对劲，12V，3A几分钟就空载电压到16V，4S的电压是14.8V，不管怎么说，仪器就是这样的结果，我也不好说什么。 上面的遥控器虽然酷。。。
1.2K10编辑于 2022-11-29 - 来自专栏云深之无迹
DJI A3 飞控装机起飞篇
A3的IMU在这个里面，以我多年摸飞机的经验看，就是附近的干扰太多了。电线和电脑少点的地方试试看。 最后记得在飞控里面设置一下轴距就好。 这个是第一版的时候，可以看到是有个盒子装飞控的 L托尼在理线中 找不到L托尼的照片了，直接入图吧 绑的怪色情的，这扎带 紧凑的安装空间，好看无用系列 半夜阳台调 祈福中 话说DJI把快装螺旋桨事情专利以后大家都只能这样拧螺丝了
1.1K30编辑于 2022-12-17 - 来自专栏SAMshare
风控ML | 风控建模中GBDT和XGBoost怎么调优
这一小节其实是想着来梳理下风控建模中各个环节有哪些模型，顺便看看这GBDT和XGBoost哪儿能用，简单点分类就按贷前、贷中、贷后来，我根据自己过往的经验，按照出场率来评个分，从S级-A级-B级-C级- 贷中 B卡（行为评分卡）：S级出场率。 交易反欺诈：A级出场率，主要是支付风控，防止客户进行薅羊毛、套现等行为。 客户流失：A级出场率。 贷后 催收告警：A级出场率。 迁徙率预测：B级出场率。 在风控模型中我们经常也是用来做分类（Classification），但我们知道GBDT的基分类器是CART，即Classification And Regression Tree，所以也可以支持回归建模 squarederror，也支持很多回归、二分类等目标设置，详情见上面提及的文档，还有一个参数eval_metric，评估指标设置，也是十分常用的，有很多指标可以选择，比如auc、error、mae、rmse等等，在风控模型中我们经常就是做评分卡 风控模型怎么调优 关于风控模型的调优，先前有篇文章讲得比较细致《风控ML[7] | 风控模型调优的思路有哪些》，大家可以移步去回顾一下。
2.5K30编辑于 2022-11-14 - 来自专栏硬件大熊
智能开关：中控屏时代
2018年欧瑞博率先推出智能中控屏Mixpad S，作为一款电工类产品，屏元素的引入让传统智能开关突然间有了更多的想象空间。 智能家居典型的中控屏面板产品 如影智能 如影智能首次在屏开关的基础上引入了旋钮元素，并在其2.95"、5"、10"、13.3"产品系列中都采用了“屏+旋钮”的设计，由此成为自家的一种设计风格。 这里要重点提下欧瑞博的Mixpad7/Ultra、戴妃产品—— Mixpad7、MixpadUltra采用同样规格的7寸屏设计，更窄的屏黑边、底部铝合金条设计让其更显高级感，而Ultra在右侧增加的音箱设计（3个喇叭 2023年，华为发布的中控屏S2首次实现了中控屏“可墙可桌可手持”的应用， 其电气上强弱电的分离、结构上卡扣式的组合势必也会让业界其他厂家开始对中控屏产品形态进行新的思考。 中控屏S2内置NFC，搭配华为智能MINI可实现一碰场景导入，在导入场景之后可将MINI随处放置实现更灵活的“随意控”应用。
82020编辑于 2023-09-02 - 来自专栏七夜安全博客
Python3实现ICMP远控后门(上)
ICMP后门 前言 这几天一直在研究远控木马的一些通信协议，比如TCP，UDP，ICMP，DNS，HTTP等等，对于TCP，UDP这两种就不讲解了，因为太常见了。 本次就以ICMP协议进行分析，并使用Python开发出一个ICMP远控后门，在写这篇文章的之前，我感觉大家对ICMP协议肯定不会很了解，因此将ICMP后门的实现分成几篇进行讲解，循序渐进。 ping命令使用的就是ICMP协议，在ping百度的过程中，咱们使用wireshark抓一下包，这样比较直观。 如上图所示，ICMP协议在实际传输中数据包：20字节IP首部 + 8字节ICMP首部+ 1472字节<数据大小>38字节。 第三节 ping实现 在上面我们简单讲解了ICMP的报文格式，接下来我们使用Python3根据报文格式简单实现一下ping功能，主要用到了raw socket技术，即原始套接字，使用struct pack
1.7K30发布于 2018-06-26 - 来自专栏bisal的个人杂货铺
疫情防控中的数字化
最近北京出现的疫情，虽然未到拐点，但是从疫情防控角度，没出现任何慌乱，无论是物资供应，还是疫情筛查，又或是抗疫保障，少不了很多人辛勤的默默付出，借此向所有人表示敬意。 北京疾控中心流调队员向您致电，请您放心接听，您所提供的内容，对首都疫情防控至关重要，非常感谢！”，请立即接听，并积极配合。 3. 这三个小案例，只是疫情防控中的缩影，动态清零，不仅需要严谨细致的应急处理流程、各级组织机构和人员的通力配合、行之有效的流调工作机制，还需要广大人民群众的积极配合，以及数字化、电子化、信息化的支持。 这是一项非常特殊的系统工程，各个环节，衔接流畅，配合默契，才能达到我们的目标，革命尚未成功，同志还需努力，疫情防控，人人有责。
1.1K30编辑于 2022-05-18 - 来自专栏阿黎逸阳的代码
风控建模中的IV和WOE
在风控建模中IV(信息价值)和WOE(证据权重)分别是变量筛选和变量转换中不可缺少的部分。 很多文章已经讨论过这两个变量，本文在吸收前人优秀成果的基础上，希望用通俗易懂的语言让大家快速理解这两个变量。 表 3 - 极端例子2(算IV) 从表3知，该组别中坏样本占比和好样本占比的差异性越大，该组中WOEi的绝对值越大。 ']/d3['total'] #11 每个箱体中坏样本所占总样本数的比例 d3['badattr'] = d3['bad']/bad #12 每个箱体中坏样本所占坏样本总数的比例 d3['goodattr'] = (d3['total'] - d3['bad'])/good #13 每个箱体中好样本所占好样本总数的比例 d3['WOEi'] = np.log # 每个箱体中坏样本所占坏样本总数的比例 d3['goodattr'] = (d3['total'] - d3['bad'])/good # 每个箱体中好样本所占好样本总数的比例
2.6K30发布于 2020-09-08 - 来自专栏codelang
如何管控清单文件中的权限
前言 为什么要做权限管控呢？因为现在的隐私合规越来越严格，对于敏感权限的使用必须在 隐私协议文档中注明权限使用的目的，甚至，在公司层面中，这类权限就不允许申请。 可以通过临时文件来查看哪些权限是敏感权限，哪些权限会保留，哪些权限会被移除 缺点： 当组件模块申明的敏感权限被主工程的清单文件合并删除时无法提示，只能运行时才会表现出想申请的权限在权限设置里不存在 两种方案都能实现权限管控效果 ，主要看大家自己的选择，本文简要讲下 方案二 的实现 实现 1、获取主模块的清单文件，并将清单文件中的权限声明移除，避免小伙伴在主模块的清单文件中声明敏感权限运行项目 //1、获取 main 下的清单文件 Node }.filter { it.name() == "uses-permission" }.toList() if (permissionNodes.isNotEmpty()) { // 3、 因此，在组件模块中声明的权限(Library)比主工程声明的权限(main)优先级低，所以可以在优先级高的主工程模块声明 remove 规则，即可将低优先级中声明的权限进行移除，例如： 合并结果，只保留了
1.2K30编辑于 2022-11-30 - 来自专栏算法进阶
3句话总结信贷风控的特征
信贷风控是数据挖掘算法最成功的业务场景，简单来说就是判断一个人的还款能力及还款意愿，并以此为信任依据提高金融业务效率。 业界通常的做法是基于挖掘多维度的特征建立一套规则及风控模型，一个好的特征，对于模型和规则都是至关重要的，验证中经常可以发现，如果踢掉某类特征模型也就废了。 本文就梳理总结下信贷风控常用的特征，可以总结到以下3句话： 1、信贷历史类： 信贷交易次数及额度、查询征信次数、信贷历史长度、新开信贷账户数、额度使用率、逾期次数及额度、信贷产品类型、被追偿信息。 （信贷交易类的特征重要程度往往是最高的，少了这部分历史还款能力及意愿的信息，风控模型通常直接就废了。） 3、公共负面记录类： 如破产负债、民事判决、行政处罚、法院强制执行、涉赌涉诈黑名单等 （这类特征通常缺失度比较高，对模型贡献一般，更多的是从还款意愿、欺诈维度的考虑）
76310编辑于 2022-06-02 - 来自专栏Hello工控
AXIS_REF_SM3，轴控的核心接口！
我们在CODESYS平台，或者依托这个平台及类似遵循PLCopen的运动控制准则的PLC系统，都会有一个重要的接口，那就是AXIS接口： 从上图我们可以看到，基本所有与轴控相关的函数功能块，都有一个接口类型 ：AXIS_REF_SM3. CODESYS SoftMotion 在CODESYS平台PLC搞运控，基本离不开CODESYS SoftMotion这一软运动控制： 不仅仅是点到点PTP，还是Gear、CAM，甚至是轴组等等，都需要这个软运动控制这个基础 关于这里，我们在5年前早就已经详细的介绍过了，有兴趣可以直接点击下方图片进入链接： 上述基本把我们常用到的功能块，特别是轴控接口AXIS_REF_SM3详细的视频介绍过。 AXIS_REF_SM3 从CODESYS的help系统介绍看： AXIS_REF_SM3就是典型的FB结构，属于函数功能块。
46800编辑于 2025-12-23 - 来自专栏云深之无迹
CC3D Atom min飞控（2015版）
梁老哥送了一个飞控和一个多协议的高频头，先谢谢老哥了~ 飞控有些年头了，先看看是什么，以及怎么玩~ 然后就谷歌呗，百度真的是不知道在搞什么？ 先要知道的一点是Atom 是CC3D的最新版本（以前） - 它具有 CC3D 的全部功能，但外形更小，并于 2014 年 8 月由 getfvp.com 和 readymaderc.com 提供。 所以使用图像导航 但是第一个有点魔幻，其实是一个开源的云台项目，好像是主控板可以使用CC3D。。。，我看到底也没有搞清楚，是不是这个飞控可以作为一种云台的控制板去使用。 /cc3d.html 老旧的wiki页面404了，但是它没有死亡，而是去了新的地方。 具体的目录在这里 最下面的是ECS（电调的接口）其实也输出的是PWM的口 Main这个地方可以接GPS，OSD的东西，主要是串口 上面看图 两个接口 飞控上面有这个，我这里写一下 https
1.3K30发布于 2021-10-22 - 来自专栏编程直播室
SP Racing F3 飞控接线图
VBAT是测电池电压接口，如用BB响（不是常见的那种现成的，而是在飞控上接上有源小喇叭）低电压报警功能或用OSD观察电压就要把电池正负极对应接上就可以了，千万别接反了。 SBUS不需反相器就能接入。
4.4K50发布于 2018-06-06
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