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SSID,BSSID,ESSID 区别介绍

(Extended Service Set):服务集BSSID (Basic Service Set Identifier):基本服务集标识符名词解释:SSID:服务集标识符,SSID技术可以将一个无线局域网分为几个需要不同身份验证的子网络 判断是否为基础结构性网络所有的通信,包括统一服务区域中所有移动节点之间的通信 ESSESS:服务集,由一个或多个BSS组成,借此无线网络覆盖范围。 在一个ESS内,SSID是相同的,但对于ESS内的每个AP与之对应的BSSID是不同的。如果一个AP可以同时支持多个SSID的话,则AP会分配不同的BSSID来对应这些SSID。 ESSID是infrastructure的应用,一个的服务装置ESS (Extended service set)由二个或多个BSS组成,形成单一的子网。 使用者可于ESS上roaming及存取BSSs中的任何资料,其中Access Points必须设定相同的ESSID及channel才能允许roaming。

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EMR Remote Shuffle Service

ESS(EMR Remote Shuffle Service)是EMR在优化计算引擎的Shuffle操作上,推出的组件。 EMR推出的基于Shuffle的ESS服务,可以优化目前方案的问题。优势如下:使用Push-Style Shuffle代替Pull-Style,减少Mapper的内存压力。 ESS架构图? image.png使用ESSSpark使用ESS时,只需在提交Spark作业时添加如下两个配置项spark.shuffle.manager org.apache.spark.shuffle.ess.EssShuffleManager

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    最壕十一月,敢写就有奖

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    WiFi 的起源、发、信道划分及网络结构解析

    Wi-Fi 网络结构介绍在 802.11 协议里面规定了两种结构:基本服务集(简称 BSS )和服务集(简称 ESS),下面分别对这两个概念进行阐述。 与之对应的是 STA 站点,每一个连接到无线网络中的终端都可以被称之为是一个站点,比如说笔记本电脑、平板等服务集(ESS)多个 BSS 可以构成一个网络,称为服务集(ESS)网络,一个 ESS 怎么直观的理解这个服务集呢,同样的,我们来看一个示意图:上图就是一个服务集的示意图,那什么地方会用到服务集呢? 刚刚所说的肯德基,由于占地面积比较小,一个 AP 就可以覆盖全场,但是如果到了一个比较大的商场,而如果要让 Wi-Fi 覆盖整个商场,那么就需要服务集的概念,而要构成一个服务集,这其中就隐含了 VAP 虚拟接入点在上述的叙述中,我们说到了基本服务集和服务集,基本服务集中的一个 AP 就能覆盖全场,不需要多个 AP ,但是对于场地比较宽阔的场景来说,就需要使用到服务集,服务集需要多个

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    kubernetes从懵圈到熟练 – 集群伸缩原理

    有了这个特性,集群才能在计算资源不足的情况下容新的节点,同时也可以在资源利用率降低的时候,释放节点以节省费用。这篇文章,我们讨论阿里云K8S集群容与缩容的实现原理。 集群容集群容与以上添加已有节点不同,此功能针对需要新购节点的情形。集群容的实现,在添加已有节点的基础上,引入了弹性伸缩ESS组件。 ESS组件负责从无到有的过程,而剩下的过程与添加已有节点类似,即依靠ECS userdata脚本来完成节点准备。下图是管控通过ESS从无到有创建ECS的过程。? 之所以不需要设置容阈值。是因为Autoscaler容集群,依靠的是Pod的调度状态:当Pod因为节点资源“预订率”太高无法被调度的时候,Autoscaler就会容集群。 其次,通过集群容加入的节点,则在上边的基础上,增加了断开ESS和ECS关系的操作。此操作由管控调用ESS API完成。?

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    基于SEER数据库的预测模型这么分析2020年依旧可以发5分+

    本文主要是寻找与低分级恶性子宫内膜间质肉瘤(LG-ESS)预后显著相关的临床特征并构建预测模型,以达到预测LG-ESS患者的总体生存率的目的。 术语AIC:赤池信息量准则,是衡量统计模型拟合优良性的一种标准Hys-BSO:子宫切除术不包括双侧输卵管切除术和卵巢切除术Hys + BSO:子宫切除术伴双侧输卵管切除术和卵巢切除术VIF:方差大因子 摘要背景:低分级恶性子宫内膜间质肉瘤(LG-ESS)是一种罕见的肿瘤,缺乏预后预测模型。本研究旨在开发一个列线图来预测LG-ESS患者的总体生存率。 结果1、患者和疾病的特征共有1172名患者被确定患有LG-ESS,并以7:3的比例随机分为训练队列和验证队列。这些LG-ESS患者的人口统计学和临床特征总结如表1所示。? 总之,LG-ESS的列线图具有相当强的分辨和校准能力。?图1 ?

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    无线局域网负载均衡有哪些分类和形式?

    随着无线局域网中服务集中的终端的移动和无线信道的时变,各个接入点(AP)上的负载出现差异。负载均衡的作用就是平衡各个AP的差异,以达到最大化的网络资源利用。 负载不均衡形式一:无线AP连接的终端的个数不均衡终端通过扫描信道,获取所处WLAN环境中服务集和基本服务集信息,并选择加入一个合适的基本服务集。 当ESS中某AP的负载过重的时候,ESS或终端控制该AP下的STA切换到其他AP上,以分散负担。 当ESS中某AP的负载过轻的时候,ESS或终端就控制其他AP下的STA切换到该AP上,以实现整个ESS的全局平衡。切换式负载均衡的特点是反应迅速,一旦出现负载差异,可以通过切换行为迅速调整。 将AP主控方法和切换式负载均衡方法相结合是当前研究的热点,不仅可以准确地收集信息做出决策,而且可以迅速反应,主动地调整服务集中的负载分布。

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    【新特性视频第2期】关于IMEU与Expression Statistics Store

    作者将以最简单明了的方式带你了解神秘的Oracle 12.2.知识点补充ESS简介Expression Statistics Store (ESS)是Oracle数据库中优化器用于存储表达式评估的统计信息的存储库 ESS是数据库的固定且永久的组件,不能被禁用。它跟IN-MEMORY是独立的,并没有直接关联。无论系统有没有配置In-Memory存储,ESS都会正常地运行。 ESS工作原理ESS的主要作用是确定一个表达式是不是足够“hot”(被评选为hot的表达式就是我们所说的In Memory Expressions)。 在数据库进行硬解析的时候,ESS会获取SQL语句的Select语句,where语句,group by语句中使用的表达式并做评估。? 这些评分结果ESS会在内部通过一张列表进行统计。

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    计量笔记 | 拟合优度

    (图片来源:古扎拉蒂《计量经济学精要》(第 4 版))如上图所示,将 的总变异(TSS)分解为两部分,可以被回归分解(ESS) + 未被回归分解(RSS)。 即: ----【注意】TSS、ESS 和 RSS 的叫法在不同的教材会有区别在伍德里奇的教材中,总平方和(total sum of squares, SST)、解释平方和(explained sum of 在古扎拉蒂的教材中,总平方和(TSS)、解释平方和(ESS)、残差平方和(RSS)。 tss ess rss %9.0f r2list tss ess rss r2 in 1 *查看报告结果验证sysuse auto,clearregress price weight length mpg ESS 自由度: 。对于每个 可以有 个 。但是 平均值已知,正如一元线性回归中所看到的, ,这样又占据了一个自由度。所以 ESS 的自由度是 。RSS 自由度: 。

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    H3C无线开局简单指导

    在下一代业务软件平台iMC(intelligenceManagement Center智能管理中心)的基础上开发的无线运营管理组件,不仅为管理员提供了灵活的组件选择,同时符合业界主流的SOA架构,具备良好的性 ,能够满足客户网络管理不断发的需求。 在下一代业务软件平台iMC(intelligenceManagement Center智能管理中心)的基础上开发的无线运营管理组件,不仅为管理员提供了灵活的组件选择,同时符合业界主流的SOA架构,具备良好的性 在下一代业务软件平台iMC(intelligenceManagement Center智能管理中心)的基础上开发的无线运营管理组件,不仅为管理员提供了灵活的组件选择,同时符合业界主流的SOA架构,具备良好的性 5,并配置其相关属性:创建编号为5的WLAN-ESS接口:interfacewlan-ess 5配置接口属于Vlan100:portaccess vlan 100配置无线端口WLAN-ESS5的端口安全模式为

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    Adjusted R-Squared

    拟合度:调整R方 $hat{R}^2=1-frac{RSS(n-d-1)}{TSS(n-1)}$ 其中: * RSS为残差平方和 * TSS为总平方和 * n为观测值 * d为特征值 ESS: 回归平方和回归方程中含有截距项时 TSS=RSS+ESS 否则上述公式不成立。

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    IBM与Nvidia合作,聚合系统达到每秒120GB的吞吐量,为AI提供强力支持

    对于那些为开源框架和高吞吐量GPU平台选择Nvidia DGX服务器的用户,IBM Spectrum Scale可以从顶级业务合作伙伴处,在部署解决方案中轻松添加智能,可,安全,元数据丰富,云集成, IBM表示,SpectrumAI可以部署在多种配置中,从单个IBM Elastic Storage Server(ESS)到几个Nvidia DGX-1服务器,甚至是配备72 Tesla V100 Tensor “随着AI进入企业和机构,我们对IBM SpectrumAI与Nvidia Deep Learning相结合的可能性感到兴奋,它可以帮助我们的客户围绕强大的功能构建、启动和基于AI的应用程序,以及服务面向未来的企业平台

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    12-02【使用Auditbeat模块监控shell命令】

    该示例是在 CentOS Linux 7.6 上使用 Auditbeat 7.4.2 RPM 软件包和 Elasticsearch Service(ESS)上的 Elastic Stack 7.4.2 您可以在此页面进行为期 14 天的 ESS 免费使用。本文详细介绍的大多数步骤都适用于部署自托管的 Elasticsearch 和 Kibana。 配置 AuditbeatAuditbeat 守护进程将事件数据发送到一个 Elasticsearch Service(ESS)集群。有关更多详细信息,请参见配置Auditbeat 部分的文档。 auditbeat -e setup如果您不使用ESS,我们邀请您使用此文档以设置Kibana端点 开始使用systemctl start auditbeat列出启用的规则:auditbeat show

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    Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法(MCMC)估计随机波动率(SV) 模型

    我们可以通过计算 有效样本量 (ESS)表示单个马尔可夫链的参数。了解ESS后,我们可以估算 MCMC方差,它衡量MCMC接近目标分布的精确度。显然,需要低MCMC方差。可以为单个参数计算ESS。 但是,考虑到参数之间的潜在互相关性(我们将在下面的联合分布图中看到),我们计算了多元ESS,发现在6000个样本中大约有517个。 在ESS值较小(通常

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    Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法(MCMC)估计随机波动率(SV,Stochastic Volatility) 模型

    我们可以通过计算 有效样本量 (ESS)表示单个马尔可夫链的参数。了解ESS后,我们可以估算 MCMC方差,它衡量MCMC接近目标分布的精确度。显然,需要低MCMC方差。可以为单个参数计算ESS。 但是,考虑到参数之间的潜在互相关性(我们将在下面的联合分布图中看到),我们计算了多元ESS,发现在6000个样本中大约有517个。 在ESS值较小(通常

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    如何实现一个实时更新的进度条

    )==100 || progress == error) { 清除定时执行 clearInterval(timingTask); $.ajax({ type: post, url: riskde***ess progressSchedule); } return map; } ** * 清除redis进度条进度 * @return * @ResponseBody @RequestMapping(de***ess ) public Map de***ess(){ Map map = new HashMap(); String progress = HttpClientUtil.doGet( p4_zuul_url log.info(返回数据:+JSON.toJSONString(map)); } return map; }导入时调用第一个bulk***es方法,定时任务调用t***sk方法,导入完成或发生错误调用de***ess

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    H3C 无线优化总结

    此时对应的WLAN-ESS接口(此例中为WLAN-ESS 1接口)必须采用以下典型配置方式:#wlan service-template 1 clearssid H3Cbind WLAN-ESS 1service-templateenable port link-type hybridmac-vlan enable2、配置WLAN-ESS接口pvid值,要求配置的pvid值为非业务VLAN(本例中业务VLAN为2、3,pvid配置为VLAN 典型应用场景二:无线服务模板绑定WLAN-ESS接口,用户业务VLAN由WLAN-ESS接口指定。 以下典型配置为例:service-template 1绑定WLAN-ESS 1,应用在AP2、AP3上,用户业务VLAN(VLAN 99)由WLAN-ESS 1指定。 此时对应的WLAN-ESS接口(此例中为WLAN-ESS 1接口)必须采用以下典型配置方式:#wlan service-template 1 clearssid H3Cbind WLAN-ESS 1service-templateenable

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    京东Spark自研Remote Shuffle Service在大促中的应用实践

    ESS问题及现状在此之前,相当一部分公司在使用Spark计算引擎时,对于Shuffle Service的支持采用了社区的External Shuffle Service解决方案,京东原来的架构也不例外。 节点健康度检查和负载均衡 随着Remote Shuffle Service集群规模的张,为了解决多集群、坏节点等场景下人工维护RSS节点带来的冗余配置和潜在风险,实现对RSS节点的健康度检查和集群负载均衡 在架构上, JD RSS作为独立服务部署、存储去中心化设计、支持水平横向;利用HDFS或CFS等分布式文件系统,提供高可用的Shuffle数据远端存储及数据备份能力;使用ETCD作为服务发现,实现RSS 在技术上,通过各方面手段,解决Shuffle数据文件读写性能问题;采用更合理的设计,提升Stage重试和数据清理效率;增加Fallback机制,支持特定场景回退到ESS,降低JD RSS的部署及推广门槛 拓RSS多引擎支持,大应用场景、助力数据湖业务的发。5. 加强开源和商业化方面的探索。

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    python 线性回归分析模型检验标准–拟合优度详解

    一、总体平方和、离差平方和、回归平方和回归平方和 ESS,残差平方和 RSS,总体平方和 TSSTSS(Total Sum of Squares)表示实际值与期望值的离差平方和,代表变量的总变动程度ESS 建立模型后,整体变量的总变动程度(TSS)可以划分为两部分:模型模拟的变动程度(ESS)和未知的变动程度(RSS)通常来说,预测模型拥有的变量变动程度在总变动程度中的占比越高,代表模型越准确,当RSS= + ; + n+ 总体平方和(TSS): + str(total) + ; + n) message2 = (回归平方和(RSS): + str(Regression) + ; + n残差平方和(ESS

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    相关系数r和决定系数R2的那些事

    另外有一个叫做Explained sum of squares,mathrm{ESS} = sumlimits_i(f_i - hat{y})^2 在一般地线性回归模型中,有mathrm{ESS} + general ordinary least squares model) 在这种情况下:我们有R^2 = 1 - frac{mathrm{RSS}}{mathrm{TSS}} = frac{mathrm{ESS

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