1 简单介绍可测性审查主要在准备阶段；可测性审查意味着测试基础的文档的完备性、确定性和一致性；在制定测试规范的过程中，高可测性是测试成功的首要条件； 可测性审查的目的是确定文档质量是否足以作为测试的基础...2 规程2.1 选择相关文档测试计划应当标出标识用于导出测试用例的文档；可测性审查应当从对测试基础正式标识和文档的真正收集开始。...2.2 生成审查清单审查清单依赖于所使用的测试设计技术；测试计划应当提供关于所使用测试设计技术的信息；测试计划也应该提供测试设计技术应用于系统哪些部分的信息；详细的审查清单后续列出。...2.5 深入讨论可测性审查不应当使得测试团队认为不可能对系统进行测试；对测试基础把关不严，其后果是没有足够的信息来选取所要求的测试设计技术；低分险-采用不太正式的测试设计就是；高风险-重写文档。...2.6 不完美的测试基础一般由需求尚未明确或变更导致；此时进行可测性审查比较浪费时间；可以将子系统和测试设计技术相关的风险及时告诉测试团队。
根据上表并使用当前可用的软件，与 AGX Xavier 相比，我们可以预期可以实现高达 3.3 倍的改进，并且我们可以期待在未来的更新中获得更好的性能。...两种模型都在 fp16 模式下使用 TensorRT 运行。 别担心，int8 量化模型的测试即将推出。 根据上述视频，我们无法轻易区分任何视觉差异。...在嵌入式设备上部署分类模型时，我们通常将它们转换为 fp16 或 int8 并更改输入大小。这样做是因为证明输入大小、准确性和推理时间之间存在相关性。...影响推理时间和准确性的另一个参数是模型本身的大小（B0、B1、...）。因此，在选择适合您需求的组合之前，最好先对所有组合进行基准测试。 ...事实上，在使用 Jetson AGX Orin 仅仅几天之后，我们 SmartCow 已经在重新考虑我们的嵌入式解决方案，以提出更多的功能、更好的准确性和可靠性；这是一个很大的改变游戏规则。
前期准备 账户注册与验证 在开启数据之旅之前，首要任务是注册并登录 CNVD 平台账户。使用以下步骤确保您获得全面访问权限： 访问官网：打开浏览器，输入 CNVD 官方网站。...获得数据访问权限不仅是为了获取技术资料，也是为了合法合规地遵循平台使用条款。...启用开发者工具：在浏览器中按下 F12 键（或通过菜单访问工具）可以开启开发者工具。在进行脚本开发及调试过程中，该工具是不可或缺的。...需求分析 数据的重要性与挑战 在复杂的网络环境中，漏洞信息的及时性和完整性是保障网络安全的基石。准确掌握潜在威胁，制定有效防御措施，不仅可防止经济损失，也可保护企业声誉。...观察是否存在请求频率超出网站限制的情况，可适时调整 setInterval 的时间参数。
在嵌入式开发过程中，也有大量的传感器数据需要分析，这些数据在调试过程中都是由串口发送到串口助手查看，可是，面对串口助手里一行行的数据，真的可以分析出问题吗？...工具用法 使用该工具时，首先在工具中打开对应下位机的串口，并设置好波特率，然后对应的下位机（嵌入式系统）只需要按照规定的格式发送数据即可，一次数据传输的通信协议的格式为： [0x03] [0xFC][...使用案例 —— 一次ADC采集电压的可视化分析过程 在一次制作数字电压表的过程中，使用STM32自带的ADC采样直流电压并通过串口发送，但是在调节电位器变化ADC所采样的电压时，在串口助手中只有单纯的文字显示...以上就是我使用该工具的一个典型案例，在嵌入式开发中还有很多的地方可以使用该工具可以帮助我们诊断一些细节问题： 在电赛中使用FDC2214测电容值时； 在项目中测量MQ-2气体传感器数据时，使用该工具可针对性的设计算法...，避免误报警； …… 说了这么多，还没说该工具如何获得，老规矩： 在公众号『mculover666』回复下面的关键词即可获得安装包：
由于JavaScript是单线程的，事件循环使得它能够执行非阻塞操作，即使在处理IO等长时间运行的任务时也能保持响应性。...这种机制确保了 JavaScript 可以在单线程环境中高效地处理异步事件和操作，同时保持代码执行的顺序性和可预测性。...通过 Promise，开发者可以写出更加优雅和可维护的异步代码。 如何快速入门上手JavaScript中的 Promise？...内存泄漏：在某些情况下，定时器的回调函数可能引用了外部变量或者大型数据结构，如果定时器没有被销毁，这些引用关系可能导致所涉及的内存无法被垃圾回收，从而造成内存泄漏。...合理配置观察选项，只监视必要的变化，可以帮助避免性能问题。 内存管理：使用 MutationObserver 时应确保在不需要时断开观察（使用 disconnect 方法），以避免内存泄漏。
通过电子邮件获得初始访问权限的经济动机型攻击者不再使用静态的、可预测的攻击链，而是使用动态的、快速变化的技术。...重要发现 威胁行为者继续测试各种威胁行为，以确定通过电子邮件获得初始访问权限的最有效方法。没有可靠的、一致的技术被整个威胁生态系统所采用。 初始访问代理和其他威胁行为者经常“追随领导者”。...一个或一组威胁参与者可能采用新的技术，在随后的几周或几个月里，研究人员将观察到多个威胁参与者使用相同的技术。 一些更老练的犯罪分子有时间和资源来开发、迭代和测试不同的恶意软件交付技术。...在这次活动中，PDF附件包含嵌入的URL，有趣的是，开源工具（例如PDF -id.py）和恶意软件沙箱无法解析嵌入的URL。...有针对性网络犯罪 虽然Proofpoint在初始访问代理中观察到了一致的趋势，但有针对性的网络犯罪威胁并不都以类似的方式运行。
就在 Chrome 115 版本，浏览器开始了对 scheduler.yield 的灰度测试。...INP 是一种指标，通过观察用户访问页面的整个生命周期中发生的所有单击、敲击和键盘交互的延迟来评估页面对用户交互的整体响应能力。 交互是在同一逻辑用户手势期间触发的一组事件处理程序。...这样，其他任务就能更快地在主线程上获得时间，而不必等待长任务的完成。...这样浏览器就有剩余时间执行样式布局和样式绘制，减少掉帧的可能性。...能主动交出控制权是好事，因为用户交互有机会更快地运行，但它也会让其他非用户交互的工作在主线程上获得时间。这确实是个问题，scheduler.yield 可以帮助解决这个问题！
1 在嵌入式开发软件中查找和消除潜在的错误是一项艰巨的任务。 通常需要英勇的努力和昂贵的工具才能观察到的崩溃，死机或其他计划外的运行行为追溯到根本原因。...为了可以同时从多个RTOS任务中调用此以太网驱动程序的功能，必须使它们可重入。如果它们每个仅使用堆栈变量，则无事可做。 因此，C函数最常见的样式固有的是可重入的。...最佳实践：在每个库或驱动程序模块中创建和隐藏一个互斥量，这些互斥量不是本质上可重入的。使获取此互斥锁成为操作整个模块中使用的任何持久数据或共享寄存器的前提。...使该问题进一步复杂化的是，没有大量的测试可以确保特定的堆栈足够大。您可以在各种加载条件下测试系统，但是只能测试很长时间。仅在“半个蓝月亮”中运行的测试可能不会见证仅在“一次蓝月亮”中发生的堆栈溢出。...在长时间运行的系统（换句话说，曾经创建的大多数嵌入式系统）中，碎片最终可能会导致某些分配请求失败。然后呢？您的固件应如何处理堆分配请求失败的情况？ 最佳实践：避免完全使用堆是防止此错误的肯定方法。
嵌入式系统编程的开发环境通常与测试和生产环境大不相同。它们可能会使用不同的芯片架构、软件堆栈甚至操作系统。开发工作流程对于嵌入式开发人员与桌面和 Web 开发人员来说是非常不同的。...完全公开：我在嵌入式 Linux 中的大部分工作都集中在 Yocto 项目上，而且我对这个系统的认识和偏见可能很明显。 Yocto 使用 Openembedded 作为其构建系统。...主版本 Yocto 分支仅支持少数几块主板（以便达成合理的测试和发布周期），但是，标准工作模式是使用外部主板支持层。 最后，Yocto 非常灵活和可定制。...同样，桌面环境中的预设工作流程对于大多数嵌入式设计来说都不理想。以这种方式获得可再现的环境很困难。手动添加和删除软件包很容易出错。...为了进一步提高可再现性，您可以使用配置管理工具，如 CFEngine（我的雇主 Mender.io 完整披露了 这一工具）。
一个 setInterval 就可以解决问题。于是，我不假思索写下的功能代码，测试都懒得测直接部署移测。...计时器还是失败了，无法实现轮询功能。 为何现象与预期不符呢？其实仔细观察，你会发现，这是个闭包的坑！ useEffect 使用的 count 是在第一次渲染的时候获取的。 获取的时候，它就是 0。...由于一直没有重新执行 effect，所以 setInterval 在闭包中使用的 count 始终是从第一次渲染时来的，所以就有了 count + 1 始终是 1 的现象。是不是恍然大悟！...如果在 hooks 中想要获取一个有记忆的 count，这时候就会想起使用 useRef 了，也该它登场了~ useRef，有记忆的 hooks 通过上面的两次失败，我们总结两个我们发现的矛盾点： 1、...另一方面，由于设置了 savedCallback ref，我们可以获取到最后一次渲染时设置的回调，然后在计时器触发时调用。这下数据都有记忆了，问题被解决了，不过这也太麻烦了，可读性很差！
互动式喇叭线，可同时使用连续（扭动/滚动）和离散手势（捏/拍）控制音乐播放。 左边：轻点 = 播放/暂停；中间。双击 = 下一个轨道； 右边。...滚动 = 音量+/- 具有嵌入式触摸感应，手势识别和视觉反馈的可扩展交互式电子纺织体系结构。...把机器学习与交互式纺织品结合 在 ACM CHI 2020 会议论文集中，他将交互性带到了软设备里，并展示了机器学习(ML)与交互式纺织品拓扑结构相结合，如何实现离散和连续手势的并行使用。...实验从 12 位新参与者中收集了数据，得到了 864 个手势样本，每个手势都有 16 个特征，这些特征随时间线性插值到 80 个观察值。...通过对八个重复进行训练并通过九个排列对一个重复进行测试，对每个手势上的每个用户执行了交叉验证，并获得了约 94％ 的手势识别精度。
2022 年5月4日，思科公布了下一代可预测网络技术，据称可以在企业网络出现故障之前预测到问题，以预防故障的发生并提高可靠性。...目前思科已与约15家客户测试了其可预测技术，其中包括Phillips 66和Schneider Electric。...思科的可预测网络解决方案由其基于 AI/ML 的预测软件引擎支持，在之前的研究中，思科在100多个网络上构建并测试了其预测软件引擎。...一旦集成，引擎就会聚合数据，使用各种模型学习模式，然后根据模型预测应用程序问题，并提供具体的补救选项，从而减少中断和停机时间。 在预测和规划替代路线时，该引擎会关注连接性和服务质量。...该引擎可以自动执行路径选择、服务质量和配置更改等操作，但其在没有人批准的情况下能做的事情将是有限的。 除此之外，思科称自己拥有“广泛的可观察性、可见性和智能技术组合”，将为其新的预测模型提供支持。
在嵌入式开发工程中，电流倒灌是一个容易被忽视但潜在危害巨大的问题，尤其随着现代处理器和系统复杂度的提升，这一问题的频率和影响都显著增加。 1、电流倒灌的成因 1....系统设计复杂性提高 现代嵌入式系统通常使用多路不同电压的电源（如1.8V、3.3V、5V），存在严格的上电和下电时序要求。 一旦时序设计不当，可能导致某些电源未准备好时，电流反向流入，产生倒灌现象。...隐蔽性和滞后性 倒灌问题通常是“慢性病”，在现场长期运行后才表现出隐患： 偶发性系统死机； IO接口在长时间运行后失效； 整个设备在运行数月后无法启动。...排查方法 电路测量： 通过示波器观察关键节点的电压波形，判断是否存在反向电流。 反复测试： 通过长时间高温或高负载测试模拟现场环境，观察设备行为。 电路仿真： 使用仿真工具分析潜在的电流倒灌路径。...硬件设计优化 保护元件引入： 肖特基二极管： 在电源路径中串联低压降肖特基二极管，阻止反向电流。 理想二极管： 使用专用理想二极管控制芯片，提供低功耗、高效率的倒灌保护。
这些架构在边缘AI和工业应用中展示了它们的有用性，提升了嵌入式设备并使模型能直接响应。 实际上，对“YOLO”模型有着强烈的兴趣，这些模型在工业和非计算研究领域中同样受欢迎。...可扩展性： LeYOLO为工业、边缘和嵌入式设备提供了使用轻量级YOLO模型与最先进的扩展效率的新机会。...新架构： 作者建议在LeYOLO中使用计算效率更高的块，并通过实验提供证据。 高可复现性： 作者的研究重点是改进深度神经网络的架构。...作者无法像那样过多依赖于P3来创建一个基于低计算成本的神经网络。因此，作者的 Backbone 网络使用了表3中所示的重复次数（包括带步长的倒置瓶颈）。...在MSCoco上使用作者的解决方案所获得的令人鼓舞的结果，暗示了其可能适用于其他以分类为导向的模型。作者将优化工作特别集中在MSCOCO和YOLO导向网络上。
在这样的背景下，学术界和工业界开始要求在常规测试之外采用更加严格的检测手段来避免悲剧。...这个额外的检测手段就是形式化证明，但当时形式化证明中的半自动定理证明工具仍需要人力参与，由此造成的效率不高导致无法大范围应用，于是在一些科学家的努力下，一个更具效率的、无需人类参与的自动化证明成果诞生了...，Verimag 实验室在嵌入式系统的同步语言、验证、测试和建模等前沿技术的发展方面做出了积极贡献。...Verimag 实验室开发的工具已经落地为商业 CASE 工具, 并被在产业应用中得到广泛使用。...AI 科技评论了解到，Joseph Sifakis 在去年 9 月的第五届 HLF（图灵奖获得者演讲大会）上发表了针对 IoT 未来的演讲。
在 setInterval 被推入任务队列时，如果在它前面有很多任务或者某个任务等待时间较长比如网络请求等，那么这个定时器的执行时间和我们预定它执行的时间可能并不一致// 最常见的出现的就是，当我们需要使用...，所以并没有达到定时器的效果setInterval有两个缺点使用setInterval时，某些间隔会被跳过可能多个定时器会连续执行可以这么理解 ：每个setTimeout产生的任务会直接push到任务队列中...；而setInterval在每次把任务push到任务队列前，都要进行一下判断(看上次的任务是否仍在队列中)。...set，那么这里面呢可以使用new Dep()实例化一个dep对象，在get的时候调用其addSub方法添加当前的观察者Dep.target完成依赖收集，并且在set的时候调用dep.notify方法来通知每一个依赖它的观察者进行更新完成这些之后...obj.push(123);obj.push(456);console.log(obj);实现Object.freezeObject.freeze冻结一个对象，让其不能再添加/删除属性，也不能修改该对象已有属性的可枚举性
不论是在工业控制中，还是在商业领域里，机器人技术都得到了广泛的应用。从用于生产加工的传统工业机器人到丰富大众生活的现代娱乐机器人，都与嵌入式系统密不可分。...同时，核心母板本身就是一个最小系统，在嵌入式系统设计中，保证最小系统的可靠性是开发的第一步。 调试核心母板以及外设电路至工作正常。...Linux内核版本众多，其中2.4系列比较成熟，在嵌入式平台中应用广泛，资料齐全。这里使用Linux- 2.4.18-rmk7-pxa1版本。...将驱动程序交叉编译为模块，在系统启动后动态地插入内核中。模块加载前独立于内核，方便了驱动程序的调试。编写简短的测试程序，确认关节电机可以正常工作。...这里为机器人视觉系统搭建了一个实际的应用场景：活动的目标小球在背景中运动，期望机器人可以识别目标并对其定位，最后控制头部跟随目标运动（好像机器人在盯着活动目标观察一样）。
更新的 ML 模型需要使用持续交付管道重新部署到 IoT 设备。因此，AIoT 应用程序的生命周期包括 ML 和 IoT 相关的构建、测试、部署工具链和流程。...这使得启用闭环 AI 支持的决策，在真实世界场景中尤其具有挑战性。...新订阅者将无法接收任何过去的消息，并且无法保证消息顺序。通过将发布/订阅消息转换为事件流来桥接两种事件驱动模式，反之亦然。 流式 API 使用边车模式将嵌入式推理与事件流的通信隔离并解耦。...在参考实现中，我将使用量化来压缩模型。 二值化神经网络 将权重和激活值二值化为仅两个值 (1, -1) 可以提高性能并降低能量利用率。然而，使用这种策略需要仔细权衡准确性的损失。...在参考架构中形式化 AIoT 模式是分解问题、识别重复出现的场景并应用可重复的最佳实践和模式来解决它们的有效策略。
数据规整步骤生成的信息作为神经网络等有监督或无监督算法的输入，这些算法可提取模式、填充缺失数据或查找数据集之间的相似性、进行预测，从而将输入信息转换为可操作的知识。...这项持续调查工作和文章旨在收集一份全面的 AI 加速器列表，包括它们的计算能力、能效以及在嵌入式和数据中心应用中使用加速器的计算效率。...荷兰嵌入式系统初创公司 Acelera 声称他们生产的嵌入式测试芯片具有数字和模拟设计能力，而这种测试芯片是为了测试数字设计能力的范围。他们希望在未来的工作中增加模拟（也可能是闪存）设计要素。...一些观察以及趋势 图 2 中有几个观察值得一提，具体内容如下。 Int8 仍然是嵌入式、自主和数据中心推理应用程序的默认数字精度。这种精度对于使用有理数的大多数 AI/ML 应用程序来说是足够的。...在极低功耗芯片和嵌入式类别中，发布片上系统（SoC）解决方案是很常见的，通常包括低功耗 CPU 内核、音频和视频模数转换器（ADC）、加密引擎、网络接口等。
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