全部为txt文档数据,数据挖掘聚类分析技术,算法实验过程中,经常用到的经典UCI、UPSP等真实数据集,常用于算法的实验验证。
文档中注有相应的数据量、属性等信息,可直接进行使用。
2024/7/23 3:14:25 98KB 聚类分析 实验 测试数据集
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根据飓风运动轨迹的特点,提出一种基于动态属性的飓风全时域轨迹模型,设计轨迹数据阈值估计更新策略。
将飓风运动轨迹组织成一系列时空连续的运动片段,在符合总体精度要求的前提下,实现数据压缩并支持全时域位置查询。
基于实际飓风数据的实例研究证明,该模型能够较为完整和精确地描述飓风运动过程,总体误差符合飓风预测的国际标准,模型的数据量较原始数据可减少24.71%,并支持飓风过去时刻和短暂未来位置的状态信息查询。
2024/7/5 5:01:31 1.54MB 全时域模型
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随着互联网信息技术的飞速发展,数据量不断增大,业务逻辑也日趋复杂,对系统的高并发访问、海量数据处理的场景也越来越多。
如何用较低成本实现系统的高可用、易伸缩、可扩展等目标就显得越发重要。
为了解决这一系列问题,系统架构也在不断演进。
传统的集中式系统已经逐渐无法满足要求,分布式系统被使用在更多的场景中。
分布式系统由独立的服务器通过网络松散耦合组成。
在这个系统中每个服务器都是一台独立的主机,服务器之间通过内部网络连接。
分布式系统有以下几个特点:可扩展性:可通过横向水平扩展提高系统的性能和吞吐量。
高可靠性:高容错,即使系统中一台或几台故障,系统仍可提供服务。
高并发性:各机器并行独立处理和计算。
廉价高效:
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随着互联网飞速发展,企业业务种类会越来越多,业务数据量会越来越大,当发展到一定规模时,传统的数据存储结构逐渐无法满足企业需求,实时数据仓库就变成了一个必要的基础服务。
以维表Join为例,数据在业务数据源中以范式表的形式存储,在分析时需要做大量的Join操作,降低性能。
如果在数据清洗导入过程中就能流式的完成Join,那么分析时就无需再次Join,从而提升查询性能。
利用实时数仓,企业可以实现实时OLAP分析、实时数据看板、实时业务监控、实时数据接口服务等用途。
但想到实时数仓,很多人的第一印象就是架构复杂,难以操作与维护。
而得益于新版Flink对SQL的支持,以及TiDBHTAP的特性,我们探索了一
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在做项目时,发现C#串口经常会发生丢帧的情况,在发送/接收大量数据时,这种状况尤为明显。
因此,在对比了各种缓存处理办法的基础上,做了这个小程序。
经过实测,完全可以应对48byte/5ms的数据量。
这个小程序只做了接收部分,仅供参考~
2024/5/29 18:21:37 66KB 串口 数据缓存 数据延时 丢帧
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资源包括99.9%的常用的实验高光谱图像数据,全部是.mat文件,到手即用(数据集和标签都有,部分还有的图像)数据集包括:Indianpines,paviauniversity,paviacenter,botswana,Houston_2013,Houston_2018,KSC,Salinas,xuzhou,xiongan,由于数据量过大,本资源提供百度云链接,请自行下载
2024/5/25 17:30:41 237B HSI数据集 Indianpines Houston Salinas
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近些年来,随着国民经济的发展和人民生活水平的提高,新媒体行业的发展迅猛。
新媒体是新的技术支撑体系下出现的媒体形态,如网络视频、数字杂志、数字报纸、数字广播、手机短信、移动电视、数字电视、触摸媒体等。
相对于报刊、户外、广播、电视四大传统意义上的媒体,新媒体被形象地称为“第五媒体”。
无线通信在过去20年经历了突飞猛进的发展,从以话音为主的2G时代,发展到以数据为主的3G/4G时代,目前正在步入万物互联的5G时代。
2019年6月6日,随着5G牌照的发放,我国正式进入5G商用元年。
5G以全新的网络架构,提供10Gbps以上的带宽、毫秒级时延、超高密度连接,实现网络性能新的跃升。
新媒体行业快速发展的同时,对通信技术提出了新的需求。
媒体行业激增的数据量对网络传输能力提出了前所未有的挑战。
5G技术能够使得媒体行业实时高清渲染和大幅降低设备对本地计算能力的需求得以落地,可以使大量数据被实时传输,降低网络延时,不仅可满足超高清视频直播,还能让AR/VR对画质和时延要求较高的应用获得长足发展。
本白皮书将给出新媒体的业务分析、新媒体行业的通信需求、基于5G技术的新媒体行业解决方案和应用案例,并对基于5G技术的新媒体行业未来发展进行了展望。
2024/5/22 7:22:20 1.22MB 5G 新媒体 行业 白皮书
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做了一个监控系统,开始只是开了一个线程接数据并发消息调用函数进行分析,但是数据量增大的时候丢包率很大,无法达到监控的效果,于是考虑开两个线程,一个读串口数据并存到队列,一个从队列中读取数据并进行分析,好,思路是有了,可是在网上找了好久都没有相关的比较实用的介绍队列在MFC的具体用法,只有一些泛泛的文章,依葫芦画瓢写到程序中报错,于是我下定决心一旦我解决了这个问题,一定将它放到网上,希望对你们有用,谢谢关注!
2024/5/8 9:38:02 226KB MFC 队列
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数据量小的,可以使用普通api来做,但是当数据量非常大时,普通的就不行了,不过我的这个代码可以完美解决此问题
2024/5/6 5:09:03 11.82MB excel xlsl
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小数据量法计算Lyapunov,比较好用
2024/4/29 22:46:39 52KB labvIEW 小数据量 Lyapunov
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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