iometer主要用于测试硬盘的IO,其工作方式不收分区格式的影响,另外建立一个和分区一样大小的文件,对文件进行读写。
2025/4/18 0:33:49 1.71MB iometer
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如题,百度云链接,总大小36G左右,从网站下载需要张号,而且国外资源下载速度较慢
2025/4/17 20:47:11 190B sap netweaver linux suse
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本算法已获得满绩(1)空闲页面分为10个块组,块组编号为0,1,2,……,8,9;
(2)内存空间及其划分(界面):内存物理空间大小可选择:256Mbytes,512Mbytes;
每个页框的大小可选择:1Kbytes,2Kbytes,4Kbytes;
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Matlab功率谱估计的详尽分析——绝对原创功率谱估计是信息学科中的研究热点,在过去的30多年里取得了飞速的发展。
现代谱估计主要是针对经典谱估计(周期图和自相关法)的分辨率低和方差性能不好的问题而提出的。
其内容极其丰富,涉及的学科和领域也相当广泛,按是否有参数大致可分为参数模型估计和非参数模型估计,前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA谱估计叫做自回归移动平均谱估计,它是一种模型化方法。
由于具有广泛的代表性和实用性,ARMA谱估计在近十几年是现代谱估计中最活跃和最重要的研究方向之一。
二:AR参数估计及其SVD—TLS算法。
谱分析方法要求ARMA模型的阶数和参数以及噪声的方差已知.然而这类要求在实际中是不可能提供的,即除了一组样本值x(1),x(2),…,x(T)以供利用(有时会有一定的先验知识)外,再没有其它可用的数据.因此必须估计有关的阶数和参数,以便获得谱密度的估计.在ARMA定阶和参数之估计中,近年来提出了一些新算法,如本文介绍的SVD—TLS算法便是其中之一。
三:实验结果分析和展望1,样本数多少对估计误差的影响。
(A=[1,0.8,-0.68,-0.46])图1上部分为N=1000;
下部分为取相同数据的前N=50个数据产生的结果。
图1N数不同:子图一N=1000,子图二N=200,子图三N=50由图可知,样本数在的多少,在对功率谱估计的效果上有巨大的作用,特别在功率谱密度函数变化剧烈的地方,必须有足够多的数据才能完整的还原原始功率谱密度函数。
2,阶数大小对估计误差的影响。
A=[1,-0.9,0.76]A=[1,-0.9,0.76,-0.776]图二阶数为二阶和三阶功率密度函数图A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7,-0.74]图三阶数为三阶和四阶功率密度函数图如图所示,阶数相差不是很大时,并不能对结果产生较大的影响。
但是阶数太低,如图二中二阶反而不能很好的估计出原始值。
3,样本点分布对估计误差对于相同的A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7];
样本的不同,在估计时的误差是不可避免的。
因此,我们在取得样本时,应该尽可能的减少不必要的误差。
图四:不同的样本得到不同的估计值4,奇异值的阈值判定范围不同对结果的影响。
上图是取奇异值的阈值大于等于0.02,而下图是取阈值大于等于0.06,显然在同种数据下,阈值的选取和最终结果有密切关系。
由于系数矩阵和其真实值的逼近的精确度取决于被置零的那些奇异值的平方和。
所以选取太小,导致阶数增大,选取太大会淘汰掉真实的系数。
根据经验值,一般取0.05左右为最佳。
2025/4/16 9:53:51 1KB arma matlab
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MySQL8.0.15是一个重要的数据库管理系统版本,由Oracle公司维护和开发。
这个版本在MySQL的发展历程中引入了许多新特性和改进,旨在提供更高的性能、安全性和可扩展性。
以下是对MySQL8.0.15中关键知识点的详细解释:1.**增强的性能**:MySQL8.0系列着重于提升查询处理速度和并发性能。
例如,InnoDB存储引擎的优化使得多线程并行插入和更新更加高效。
另外,分区功能的改进也提高了大数据量表的操作性能。
2.**窗口函数**:MySQL8.0引入了SQL标准的窗口函数,如ROW_NUMBER()、RANK()和DENSE_RANK(),这使得在复杂的数据分析和排序场景中编写更简洁的查询。
3.**JSON函数增强**:MySQL8.0提供了更多用于操作JSON数据类型的函数,比如JSON_EXTRACT、JSON_INSERT、JSON_REPLACE和JSON_ARRAY,增强了对非结构化数据的支持。
4.**通用表表达式(CommonTableExpressions,CTE)**:CTE是一种高级查询构造,允许用户定义临时的结果集,可以用于复杂的子查询或递归查询,使查询代码更清晰易读。
5.**动态柱状图(DynamicColumns)**:虽然不是标准SQL功能,但MySQL8.0提供了一种存储多个值的方法,类似于NoSQL数据库的键值对,这在某些场景下可以提高数据存储的灵活性。
6.**更好的密码安全**:MySQL8.0引入了新的默认加密算法,如caching_sha2_password,增强了数据库系统的安全性。
7.**增强的复制功能**:包括半同步复制的改进,以及GroupReplication的引入,提供了高可用性和故障切换能力。
8.**在线DDL(DataDefinitionLanguage)**:在8.0版本中,许多DDL操作可以在线完成,这意味着在表结构改变时,用户不必等待长时间的锁定,减少了对业务的影响。
9.**InnoDB存储引擎改进**:包括更好的内存管理,更高效的行格式(如DYNAMIC和COMPRESSED),以及支持更大页大小,以适应更大的数据记录。
10.**性能分析工具**:MySQL8.0提供了PerformanceSchema的增强,帮助管理员监控和优化系统性能。
11.**分区表的增强**:增加了更多的分区类型,如RANGECOLUMNS和LISTCOLUMNS,使得分区策略更为灵活。
12.**改进的备份和恢复**:MySQL8.0提供了新的备份工具,如`mysqldump`和`mysqlpump`,它们可以更快、更可靠地备份和恢复数据库。
在实际使用中,"mysql-8.0.15-winx64"压缩包包含了适用于Windows64位系统的MySQL安装文件。
安装后,可以通过配置服务器参数、创建数据库、用户权限设置等步骤来搭建和管理数据库环境。
在管理和开发过程中,应充分利用上述新特性,以实现更高效、安全的数据管理。
2025/4/15 21:37:48 184.15MB MYSQL8 mysql
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角编辑器面料js基于Fabricjs的Angular拖放编辑器,具有多个选项例输出量产品特点导出到图片导出到SVG保存到本地存储从本地存储加载干净的工作区调整工作区大小添加文字添加图片上传图片添加数字(矩形,三角形,正方形,圆形)渲染为JSON克隆对象发送到前面的对象发送回对象删除物件取消选择对象向对象添加ID物体不透明度颜色到对象对象的字体功能文字对齐对象样式到对象字体大小到对象的线高字符到对象的间距在您的项目中安装库npmiangular-editor-fabric-js发展历程安装项目gitclonehttps://github.com/kevoj/angular-editor-fabric-js.gitcdangular-editor-fabric-jsnpminstall开始为开发服务器运行ngserve。
导航到http://localhost:4200/。
如果您更改任何源文件,该应用程序将自动重新加载。
建立运行ngbuild来构建项目。
构建工件将存储在dist
2025/4/15 21:44:36 394KB editor angular canvas drag-and-drop
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康联Comlink使变得愉快。
Comlink是一个很小的库(1.1kB),它消除了思考postMessage的心理障碍,并掩盖了您与工人一起工作的事实。
在更抽象的层次上,它是针对postMessage和的RPC实现。
$npminstall--savecomlink浏览器支持和捆绑包大小不支持浏览器可以使用。
大小:〜2.5k,〜1.2kgzip'd,〜1.1kbrotli'd介绍在移动电话上,尤其是在低端移动电话上,重要的是保持主线程尽可能空闲,以便它可以快速响应用户交互并提供无垃圾的体验。
UI线程应该仅用于UI工作。
WebWorkers是一个WebAPI,允许您在单独的线程中运行代码。
为了与另一个线程通信,WebWorkers提供了postMessageAPI。
您可以使用myWorker.postMessage(someObject)将
2025/4/15 10:09:12 48KB TypeScript
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包含天津市所有大小街道名称,共计4740条记录,不同的道路名称之间以"\n"分隔。
2025/4/15 8:25:31 54KB 数据
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一个库,用于使用python中的预构建窗口小部件创建CUI/TUI接口。
在Linux和Windows上轻松构建基于文本的用户界面。
py_cuipy_cui是一个python库,旨在简化用python编写命令行用户界面的过程。
它依赖于curses进行终端渲染,而后者通常是unix特有的,但是,您可以使用模块在Windows上运行py_cui。
与典型的基于文本的用户界面生成器相比,py_cui的主要优点是它像大多数传统的图形用户界面一样依赖于小部件和网格布局管理器。
您可以定义网格大小,然后将预定义的小部件放到特定的网格位置上。
小部件也可以跨多个网格行和列延伸。
如果您曾
2025/4/13 7:56:58 1.42MB python terminal command command-line
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在对通信模型有了基本的认识时,学习到的仅仅是一个模型,如果想把这些真正的用于实际工作中,那么还需要不断的完善、扩展和优化。
比如经典的TCP读包写包问题,或者是数据接收的大小,实际的通信处理与应答的处理逻辑等等一些细节问题需要认真的去思考,而这些都需要大量的时间和经历,以及丰富的经验。
所以想学好Socket通信不是件容易事,那么接下来就来学习一下新的技术Netty,为什么会选择Netty?因为它简单!使用Netty不必编写复杂的逻辑代码去实现通信,再也不需要去考虑性能问题,不需要考虑编码问题,半包读写等问题。
强大的Netty已经帮我们实现好了,我们只需要使用即可。
Netty是最流行的NIO框架,
2025/4/11 9:35:11 2.33MB Netty——基本使用介绍
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡