Thedatasignalobtainedbyusingthenear-infraredspectroscopydetectorincludestheinformationofthecomponenttobetested,includingthenoiseofvariousinstruments,suchashigh-frequencyrandomnoise,baselinedrift,spuriousinformation,backgroundofthesample.Therefore,beforedataanalysis,thespecificsignalmeasurementandsamplesystemshouldbeprocessedreasonably,andtheinfluenceofvariousnon-targetfactorsonthedetectionsignalinformationshouldbeweakenedoreveneliminated,whichlaysafoundationforestablishingastableandreliablemathematicalmodel.Co妹妹onlyuseddatapreprocessingmethodsincludedatanormalizationprocessing(meancentering,normalization,standardnormaltransformation,etc.),highfrequencynoisefiltering(convolutionsmoothing,Fouriertransform,wavelettransform,etc.),differentialderivationofsignals,andBaselinecorrection,etc.

由于上传限度，联系成3个收缩包了。
(转载)频频看到坛子里的朋友们专研协议判SAP某一个成果的配置配备枚举以及用法，肉体可嘉。
某项详尽成果地实现，确凿是照料的底子功，但假如要从SAP破产照料提升到另一个条理，无论是方案架构师、名目司理，照常管理咨询、破产流程专家（BPX,BusinessProcessExpert），都需要对于企业架构、结构成果以及破产流程等内容有一个片面而体系地见识以及知道。
高度遴选视线。
卖力想来，企业之间的相助，不光是客户、提供商、资金等内部资源的相助，企业内部的破产流程相助才是成败的关键。
每一个告成的企业眼前，未必有一套优于相助敌手的破产流程，丰田之道便是一个很好的案例。
于是，总体感应，在实施SAP体系时，应该花更多的肉体专一于端到端(End-to-End)破产流程中间案以及优化上，尽可地消除了破产流程中非增值的行为，而不是约莫地用配置配备枚举以及二次开拓来满足用户体验或者无关大局的成果。
增值与不增值最约莫的分辨依据便是看客户能否宁愿为这一生产行为付钱。
当然这并非仅有尺度，譬如QA自身并不暴发增值，实际上能够省去，但在实际中照常必不可少的，由于流程的主体——人，终于不是大雅的机械。
最底子的端到真个破产流程搜罗：定单到收款(Order-to-Cash)倾销到付款(Purchase-to-Pay)方案到制作(Planning-to-Manufacturing)管帐到报告(Accounting-to-Reporting)应聘到退休(Recruiting-to-Retiring)大概未来按模块松散的SD、MM、PP、FI/CO照料将会磨灭，取而代之的是破产流程专家。
迩来，SAP公司在SDN上推出了BPX社区，展现了SAP对于破产流程的看重。
SAPSolutionComposer便是一个很好的货物，经由预约义400多个最新的行业、跨行业以及底子结谈判效率导图，帮手SAP照料以及客户对于破产流程有一个怪异的见识以及描摹；
快捷定位客户的关键破产需要并与SAP贸易套件中的处置方案相对于应，明晰地界定名目规模；
纵然是对于SAP的初学者或者企业管理人员，也能够经由SAPSolutionComposer学习到跨国企业运作中的首要破产流程以及知道SAP体系的概览。
（最新版的SAPSolutionComposer12M左右）

使用PowerDesigner我频频只配置了Name以及code，然则数据库里展现不了Name，展现的是描摹，及co妹妹ent。
所以我能够经由实施一个剧本批量把列名(name)复制为描摹(co妹妹ent)。

KubestackGitops框架基于Terraform以及Kustomize的托管Kubernetes效率。
它旨在：经由操作以及使用法度圭表标准集群对于知道分辨底子结谈判使用法度圭表标准情景，从而提供片面的可测试性确保将K8的集群配置配备枚举，四处的底子架构（譬如DNS，IP）以及集群效率（譬如Ingress）一起掩护跨云提供商不合使用法度圭表标准情景实现可络续且残缺自动化的Gitops责任流程无关Kubestack的最约莫方式，。
快捷入门将诱惑用户存储库以及第一个集群对于。
无关若何将其扩展到多集群以及/或者多云的示例，请拜望tests。
堆栈方案该存储库将Terraform模块留存在与响应提供者称谓匹配的目录中，譬如aws，azurerm，google。
另外，co妹妹on留存了齐全提供法度圭表标准都使用的模块。
最值患上留意的是，适用于确保不合命名方案的metadata模块以及将Kustomize集成到Terraform中的cluster_services模块。
每一个特定于云提供商的模块目录络续具备一个cluster以及一个_modules目录。
集群模块是面向用户的，一旦Kubestack到场be

深度学习之卷积神经收集CNN做手写体识另外VS代码。
反对于linux版本以及VS2012版本。
tiny-cnn:AC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks========tiny-cnnisaC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks.designprinciple-----*fast,withoutGPU98.8%accuracyonMNISTin13minutestraining(@Corei7-3520M)*headeronly,policy-baseddesignsupportednetworks-----###layer-types*fully-connectedlayer*convolutionallayer*averagepoolinglayer###activationfunctions*tanh*sigmoid*rectifiedlinear*identity###lossfunctions*cross-entropy*mean-squared-error###optimizationalgorithm*stochasticgradientdescent(with/withoutL2normalization)*stochasticgradientlevenbergmarquardtdependencies-----*boostC++library*IntelTBBsamplecode------```cpp#include"tiny_cnn.h"usingnamespacetiny_cnn;//specifyloss-functionandoptimization-algorithmtypedefnetworkCNN;//tanh,32x32input,5x5window,1-6feature-mapsconvolutionconvolutional_layerC1(32,32,5,1,6);//tanh,28x28input,6feature-maps,2x2subsamplingaverage_pooling_layerS2(28,28,6,2);//fully-connectedlayersfully_connected_layerF3(14*14*6,120);fully_connected_layerF4(120,10);//connectallCNNmynet;mynet.add(&C1);mynet.add(&S2);mynet.add(&F3);mynet.add(&F4);assert(mynet.in_dim()==32*32);assert(mynet.out_dim()==10);```moresample,readmain.cppbuildsampleprogram------###gcc(4.6~)withouttbb./wafconfigure--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbb./wafconfigure--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbbandSSE/AVX./wafconfigure--AVX--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuild./wafconfigure--SSE--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildoreditinlude/co

co妹妹ons-beanutils.jar下载

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《迈向5G-C-RAN：需要、架构与挑战》白皮书自从2009年，中国挪动初次提出C-RAN不雅点，已经有7年。
期间中国挪动络续相持着每一隔多少年宣告一个版本的C-RAN白皮书，向业界传递C-RAN阻滞并召唤业界怪异到场C-RAN的研发。
这期间，中国挪动络续相持不懈地在增长C-RAN群集化枚举以及相助化本领在现网中的使用，并钻研无线云收集，为最终实现无线通讯网的“Open&Soft”的目的而格斗。
自从中国挪动的收集进入4G期间，前传收集对于传输资源破费过高而相对于应传输资源有限的收集梦想，使患上C-RAN在中国挪动收集的使用受到了未必限度，其阻滞也相对于迟钝。
而从2014年起，经由引入无源波分配置配备枚举WDM（Wavelength-divisionMultiplexing）以及CPRI（Co妹妹onPublicRadioInterface，通用人民无线电接口）收缩本领，未必水平上处置了前传收集的光纤资源破费过多的下场。
继而，在2015年至2016年年中，中国挪动在一年的功夫内建议了多省的C-RAN规模枚举的验证责任。
经由福建、江苏、安徽三省的规模枚举以及临时运维验证，不光证明晰C-RAN组网方式在综剖析本、无线相助化抗干扰、飞腾能耗等方面上风明晰，也证明晰C-RAN付与无源WDM（彩光）传输方案的10站如下的小规模群集，飞腾了对于机房的配电、空间、牢靠性等申请，经由临时运维，在运维难度、缺陷率等都未明晰回升。
2015年的4期TD-LTE建树指点不雅点中，将C-RAN作为优选建树方式在全网举行履行。
目前C-RAN在内地多省已经末了了全网的使用。
相较于C-RAN的群集化、相助化以及绿色节能方面在中挪动现网的增长，无线云化的不雅点也垂垂被业界普及的付与，C-RAN在引入收集成果虚构化NFV（NetworkFunctionsVirtualization）框架后，更是带来了无线资源敏捷编排的上风。
另一方面，面向5G，基于群集/漫衍单元CU/DU（CentralizedUnit/DistributedUnit）的两级架构也已经被业界所招供，这一收集架构与无线云化的松散，组成为了5GC-RAN的两个底子因素。
随着越来越多的产业界公司末了投入5GC-RAN的研发，松散更多产业相助同伴怪异钻研以及处置无线云化在5G收集使用上的下场以及挑战，将是C-RAN本领钻研以及产业增长的下一个目的。
本白皮书与2014年头宣告的《C-RAN无线接中计绿色演进3.0》以及2016年松散产业相助同伴怪异宣告的《NGFI：下一代前传收集接口》白皮书一脉相承，重点在于叙述无线云收集底子不雅点以及本领因素，经由产业界各方松散宣告本白皮书，咱们阻滞进一步增长无线云收集（Cloud-RAN，C-RAN的四个不雅点之一）的成熟，并减速增长无线云配置配备枚举的商用进程。

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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。