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最快的检测光谱传感和(CS)

给定一系列测量值,这些测量值在某个翻转点附近显示两种不同的分布,目标是尽快地检测到在翻转点附近的分布变化。 QCD问题出现在许多际应用中,如质量控制,电力系统线路中断检测,频谱重用以及资源分配和调度。在本文中,我们将重点放在频谱感测上,因为它是认知无线电网络正常运行的关键过程。 依靠和(CUSUM),我们得出基于CUSUM的频谱感知的检测概率和虚警概率。我们使用数值模拟来证明我们的推导的正确。 最快的检测光谱传感和.pdf

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返璞归真:会话RAC条件下的笛卡尔种参数

yangtingkun)云和恩墨 CTO高级咨询顾问,Oracle ACE 总监,ITPUB Oracle 数据库管理版版主参数文件是Oracle数据库文件中级别最低,也是最基本的文件,但是也是数据库启动第一个涉及的文件 我们知道:使用 SHOW PARAMETER 查询,看到的是当前会话以看到的初始化参数,那么这个参数导致是全局设置还是当前设置的,是从这个命令中看不到的。 虽然 Oracle 提供了 GV$ 开头的初始化参数,以用来查询两个上的设置,但是情况并不是这么简单的。 我们以初步思考一下:从级别和会话级别,再加上多个,这是一个笛卡尔,如果没有清晰的思路,极有被输出搞得迷惑不已。。 除了上面介绍的几种视图之外,CREATE PFILE 其也是一个不错的选择,在10g 以前只 CREATE PFILE FROM SPFILE,得到的结果类似于对 VSPPARAMETER 视图的查询

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    傅盛:你的思维习惯,会瞬间变成零(演讲解读)

    重大危机发生之前的种种端倪其都是一次次绝佳的机遇,意识到危机的存在并且处理得当,这种与众不同的力会给那些善于思考的人带去丰厚的利润。 ---- 他讲述到自己从美国回来之后,心里头有两种感受: 感受之一:其中国对于美国来说,就是一只灰犀牛。中国巨大、快速的发展,让美国很好奇;同时,也有很多需要学习的地方。 在一些具体的应用开发技上我们一点不落后,互联网导致双方的代码都是随时看的。我们在人力投入上比硅谷公司快很多,做一个 App,硅谷找 5 个人做,我们以随时找出 500 人。 再后来,我们想既然做工具,其做内容、直播。我们在去年 5 月份发布了一个直播软件 Live.me,现在 70% 的用户来自美国,这一年的收入也涨了很多倍。 这篇文章的内容 5 个人中有 4 个人是一致的,就说明你评审的比较好,然后就以兑换分打电话。这其就是标注数据的过程,我们发现这比雇佣人力去做文章标注要便宜 80% 到 90%。

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    【工控技术】在STEP 7 (TIA Portal) 中,如何现流量

    使用库Totalizer_Lib_TIA_Portal 中的函数块 Totalizer ,以计算出一个瞬时流量的值。 描述如,在测量流量或线速度时,以使用距离或体作为物理量,使用毫秒,秒,分钟,小时或者天作为测量时间的单位。 瞬时流量的时间单位输入CycleTime扫描时间(循环中断周期)输入ResetBool值清零输出TotalReal值输出表 01 在一个循环中输入变量 Interval 和Cycle 数据类型 子: 在图 01 的子中,“Value” 变量值是 60.0 ,同时变量 “Interval” 的时间值是一分钟。输出变量 Total 在1 分钟内从1加到了60。 然后在 STEP 7 (TIA Portal) 中打开这个库,并以添加到S7-1200S7-1500的项目中使用。提示:只在STEP 7 (TIA Portal) 中打开或编辑库。

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    【LoadRunner】OSGI测试

    我们就两点Ø  确定测试登录最大并发用户数;Ø  事务平均响应时间 (两个查询) 得到这个任务 如何展开测试工作呢? 一、WindowsResources 设置(其不监控 设不设都行 我感觉) 1.        添加设备2.         windows server 2008选择platform为win2003就以  (这个试了好几个才弄对)3.        服务器用户名和密码 4.         平均事务相应时间 五、负载录制录制步骤:1、 打开登录页面(LR自动打开)2、 输入用户名密码3、 插入开始事务4、 点击登录按钮5、 登录页面加载完成6、 插入结束事务7、 输入数据8、 插入开始事务9、 测试功点 00:30:00 (HH:MM:SS) Stop Vusers:Stop all Vusers:5 every 00:00:30(HH:MM:SS)  参考合并图:每秒点击次数-吞吐量 参考了很多的

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    测试 --

    压测场景设计和思考;3、压测脚本的编写和修改;4、压测开始,调试,开始正式压测;5、压测结果分析,定位问题,重新压测;环境:应用机器,mock机器,memcache机器,数据库服务器,客户端机器(由于公司有平台这里就没考虑 etchosts文件,-XX:PermSize=512m 持久代-Djava.rmi.server.hostname=111.111.111.111 jmx配置的相关,jmx是java自带的一些扩展,以用来监控 -------------------------+------------+1 row in set (0.00 sec)由于192.168.xxx.xxx挂载的数据文件磁盘为非SSD磁盘,磁盘IO比较差            soft   nofile       130000*           hard   nofile       130000如果系统登录用户默认shell是bash shell,需要使用下面命令

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    JVM解读-调优

    JVM调优1 堆设置调优年轻代大小选择响应时间优先的应用:尽设大,直到接近系统的最低响应时间限制(根据际情况选择)。在此种情况下,年轻代收集发生的频率也是最小的。同时,减少到达年老代的对象。 Tiered编译方式的总是好于单独使用Server JIT编译器。Tiered编译方式在任务量不大的时候,和单独使用Client JIT编译器的相当。 偏向锁以提高缓存命中率,但是因为偏向锁也需要一些簿记信息,有时候会更糟,比如使用了某些线程池,同步资源或代码一直都是多线程访问的,那么消除偏向锁这一步骤对你来说就是多余的。 开发人员不依赖线程优先级来影响其,如果要提高某些任务的优先级,就必须使用应用层逻辑来划分优先级,以通过将任务指派给不同线程池并修改哪些池子大小来现。 总结理解线程如何运作,以获得很大的优势,不过就线程的而言,没有太多以调优的:以修改的JVM标识相当少,而且效果不明显。5 典型案$JAVA_ARGS.

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    java优化分析

    之前写过一些java优化的总结,但是没有依照具体的分析,看起来比较空洞,此篇我将依照在珍爱网的阅读和改造别人写的代码的过程中遇到的一些比较典型的调优的子,接下来将一一做分析对比和优化:1.过早初始化 allProductList重新指向了一个新的内存地址,之前创建的列表对象失去引用被gc线程回收,最后调用size方法之前没有对allProductList做判空处理,导致线上出现空指针异常;这个地方开发人员会有一个幻觉 ,我明明初始化了一个空list,为什么还报NullPointerException,因为第二步中dubbo调用返回结果会为null,所以第一步的初始化完全没有意义(刚new完就被回收)优化结果:第一步中 10条结果,然后再在上述代码中循环装配结果信息(java内存操作和速度远远强于网络传输和数据库IO),优化完后并不是避免了所有IO和dubbo服务调用,有原来的40次变成了4次,在并发环境下和网络不好的场景下提升肯定是数量级的 3.无效的返回类型&异常堆栈信息丢失分析: 由于公司新项目做了前后端分析,交互方式都是json的数据格式,服务端接口返回给前端的响应结果严格规定要包含code和msg属,在处理正确的情况下会有data

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    人工智 |利用卷现图像视化

    问题描述 在学习卷神经网络部分内容时,我们通常需要掌握一个十分常见的案,就是对图像现卷视化,接下来就用TensorFlow进行案演示。 本案中就要调用Matplotlib来进行绘图。具体视化过程,先要读取文件数据然后转化为张量,利用过滤器转换成tf变量。 然后进行卷过程,最后全局初始化,再判断是否为灰度图片,进行转化后,用plt.show()调用图片显示。以上,即完成图像视化过程。 img_filter_data_u64 = sess.run(img_filter_data_u64) b,h,w,c = (img_filter_data_u64.shape) #如果是灰度图片,需转换一下,才在 END习主编 | 王楠岚责 编 | wrape where2go 团队----

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    Nginx如何现高扩展

    Owen Garrett是Nginx公司的产品总监,他在Nginx的官方博客上发表了一篇博文,说明了是哪些设计决策使得NGINX产品具备一流的和扩展力。 这个进程会间歇运行。NGINX现高扩展的关键取决于两个基本的设计选型:尽限制工作进程的数量,从而减少上下文切换带来的开销。 NGINX的每个工作进程通过状态机处理多个连接请求,这个状态机被现为非阻塞的工作方式:每个工作进程需要处理若干套接字,包括监听套接字或者连接套接字。 通常的Web服务器会选用将每个连接分配给独立线程的模式,这使得多个连接的处理非常容易,因为每个连接以被认为是包含多个步骤的一个线序列,但这样会产生上下文切换的开销。 事上,工作线程大部分的时间处于阻塞的状态,在等待客户端或其它上游服务器。当试图执行IO等操作的并发连接数线程数的规模超过一定阈值,或是内存消耗殆尽的时候,上下文切换的成本就显现出来了。

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    nginx如何现高扩展

    这个进程会间歇运行。 NGINX现高扩展的关键取决于两个基本的设计选型: 尽限制工作进程的数量,从而减少上下文切换带来的开销。 深入NGINX:我们如何设计它的和扩展 NGINX之所以上如此优越,是由于其背后的设计。 ●线程和进程使并行操作很容易现(如,同时处理多个连接)。进程和线程都消耗资源。它们都使用内存和其他OS资源,导致内核频繁切换(被称作上下文切换(context switch)的操作)。 如,web服务器需要与各方沟通(代理一个上游的应用程序),或者和认证服务器交流。web服务器的第三方模块也以拓展比赛规则。 这些创新与优化,使NGINX在多种硬件上表现出良好的,同时还具备现代web应用所需要的安全

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    Reduce 和 Transduce 的含义

    通过sum函数里面的打印语句,以看到变量每一次的变化。总之,reduce方法提供了一种遍历手段,对数组所有成员进行处理。二、map 是 reduce 的特变量的初始值也以是一个数组。 下面是使用map改写上面的子。var arr = ; var plusOne = x => x + 1; arr.map(plusOne) 事上,所有的map方法都以基于reduce现。 但也带来了一个问题:代码的复用不高。在reduce里面,变形和是耦合的,不太容易拆分。每次使用reduce,开发者往往都要从头写代码,重复现很多基本功,很难复用别人的代码。 回答是有的,就是把变形和这两种运算分开。如果reduce允许变形运算和运算分开,那么代码的复用就会大大增加。这就是transduce方法的由来。 我使用了 Ramda 函数库的transduce现。以看到,transduce就是将变形和从reduce拆分出来,其他并无不同。

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    你真的会玩SQL吗?玩爆你的数据报表之存储过程编写(上)

    会有人提出在后台读出DataSet加载到内在中用逻辑来处理,但之前说过,逻辑处理远远没有数据库集合处理快,且占用了宝贵的内存,运用好以减少网络流量、提高数据库系统的安全。 存储过程的编写最重要的是思路清晰,知道自己想要的结果和写出的SQL运行出什么样的结果,这需要基本功非常扎,过程中会用到联表查询、更新、临时表、数据聚合、行列转换、简单的函数……等知识。 接下来不多说,直接上需求:需求:统计某个项目下各个产品的具体销售情况数据表:?表结构如下:? 以上数据中我们的 销售面销售面销售金额三项 之前都用0代替,现在我们来统计。 从表#TempSaleDtl 与 #TempAllSaleDtl统计销售面销售面销售金额 更新表#TempSaleDtl--更新销售明细TempSaleDtl的销售面销售面

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    PID算法知识点博文收藏记录

    (3)增量式算法的主要优势体现在对分环节的处理上,分作用的加效果会影响到输出的准确。 (4)楼上的说法让我获益不少,一直没理解“避免误动作”的原因。 (二)PID参数对控制的影响 1.随着比系数Kp的增加,超调量增大,系统响应速度加快,2.分时间常数Ti对控制的影响 分作用的强弱取决于分常数Ti。 加入分控制使得系统的相对稳定变差。Ti值的减小导致 系统的超调量增大,Ti值的增大使得系统响应趋于稳态值的速度减 慢。 总结: *比控制迅速反映误差,从而减小误差,但比控制不消除稳态误 差,KP的加大会引起系统的不稳定; *分控制的作用是,只要系统存在误差,分控制作用就不断地, 输出控制量以消除误差。 因此只要有足够的时间,分控制将完全消 除误差,但是分作用太强会使系统超调加大,甚至使系统出现振荡;*微分控制以减小超调量,克服振荡,使系统的稳定提高,同时加快 系统的动态响应速度,减小调整时间

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    python seaborn heatmap视化相关矩阵

    pandas.DataFrame(数据).corr()import pandas as pddf = pd.DataFrame({ a: , b: , c: , d: })df_corr = df.corr()# 视化 协方差矩阵numpy.cov(数据)import numpy as npmatric = , , , ]covariance_matrix = np.cov(matric)# 视化print(covariance_matrix EXCEL也做CORREL函数?以上这篇python seaborn heatmap视化相关矩阵就是小编分享给大家的全部内容了,希望给大家一个参考。

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    机器学习模型的特征监控方案设计

    1.2 CDF 分布函数分布函数(Cumulative Distribution Function),又叫分布函数,是概率密度函数的分,完整描述一个随机变量X的概率分布。 所以,对任何数x来说,其分段就是所有比x小的数在数据集中所占的比。 把b组数据按上述方法做同样处理,结果如下,其中线表示a组数据的分段,虚线表示b组数据的分段:?以发现a和b的数据分布范围大致相同(0.1 - 50)。 但是对于大部分x值,在a组数据集中比x小的数据所占的比比b组中的要高,也就是说达到相同的值在b组中比a组中要高。 因此,需要监控时流量中特征分布与模型评估测试集中特征分布之间的相似,从而够立即发现并评估模型的输入特征是否发生了重大变化。3.

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    【机器学习】马尔科夫决策过程

    其解释以理解为下象棋最终的回报为输赢,在第状态下的回报则是当前状态下的立即回报以及未来的回报。第一项为立即回报,第二项就是未来的回报。 以看出两种迭代方式造成不同的原因是第二项,因为立即更新之后,再计算下一个初始状态下的回报与暂时不更新得到的回报肯定不一样,拿第一次更新为,同步更新第一次 ,而异步更新则第一次内循环中,除了第一次更新的 值迭代和策略迭代比较:以看出策略迭代涉及从决策函数到回报的解线方程组的步骤,值迭代则是反复的,所以策略迭代更适合处理少量状态的情况,一般10000以内还是以接受的。 对于立即回报函数的估计,一般根据际情况学习或者设定。所以整个马尔科夫决策过程流程如下(以策略迭代为):随机初始化策略 。 代码战A、马尔夫决策过程值迭代*** 马尔科夫决策过程值迭代,关键在于第一次迭代要外, 因为目标状态是一个终止状态,放到迭代循环里面会出现 临近的状态回报函数无限的,发散。

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    Netty 解码器抽象父类 ByteToMessageDecoder 源码解析

    当然,ByteToMessageDecoder 中还有一个 Cumulator ,称之为 COMPOSITE_CUMULATOR,混合。 由于上个的 cumulate 方法是使用内存拷贝的,因此,这里提供了使用混合内存。相较于拷贝,会更好点,但同时也会更复杂。 如果解码前的数组大小和解码后的数组大小相等,且区的读字节数没有变化,说明此次读取什么都没做,就直接结束。如果字节数变化了,说明虽然数组没有增加,但确在读取字节,就再继续读取。 再看看后面的逻辑,主要在 finally 块中:如果区没有读数据了,将计数器归零,并释放区。 如果不满足上面的条件,且计数器超过了 16 次,就压缩区的内容,压缩手段是删除已读的数据。 这样就节省一些内存了,但这会引起一些内存复制的过程,以损耗为前提的。

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    资源 | AMD 开源高机器智库MIOpen,加速卷神经网络

    同时 MIOpen 还提供了卷层、池化层、批量归一化层等众多使用参考,机器之心对这一机器智库的特和安装进行了介绍。 新发布的版本包含以下特:同时为前向和反向传播最优化的深度卷求解器(Deep Convolution Solver)包括 Winograd 和 FFT 转换的卷优化为深度学习优化了 GEMM提供了池化 MIOpenMIOpen 是 AMD 的高机器学习基元库,它支持两种程序设计模型:OpenCLHIP前提要求启用 ROCm 的平台,更多信息:https:rocm.github.ioinstall.html 构建驱动(driver)MIOpen 提供了应用驱动(application-driver),其以用于独立地执行任何一个特定层,并且用来衡量软件库的和验证。 pip 安装会需要使用 sudo 命令获得部分根权限。

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    MSRA视觉组变形卷网络升级!更高,更强建模

    通俗地说,图像中的物体形状本来就是千奇百怪,方框型的卷核,即使卷多次反卷回去仍然是方框,不表达物体的形状,如果卷核的形状是以变化的,这样卷后反卷回去就以形成一个多边形,更贴切的表达物体形状 研究员们通过大量的验结果验证了该方法在复杂的计算机视觉任务(如目标检测和语义分割)上的有效,首次表明在深度卷神经网络(deep CNN)中学习空间上密集的几何形变是行的。 在使用更具挑战的COCO数据集进行分析时,研究人员发现这种倾向更加明显。这些研究结果表明,学习变形卷还有更大的。 在COCO基准测试上的大量验证明了DCNv2相对于DCNv1在物体检测和分割方面都有显着改进。我们将在不久后发布DCNv2的代码。 思想非常直观,在标准的卷核上加入了学习的 offset,使得原来方方正正的卷核具备了形变的力。

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      云数据库Tendis是腾讯云自研、100%兼容Redis协议的数据库产品,作为一个高可用、高性能的分布式KV存储数据库,从访问时延、持久化需求、整体成本等不同维度的考量,完美的平衡了性能和成本之间的冲突,降低业务运营成本,提升研发效率。支持主从热备,提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。

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