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W800|WIFI|CDK|W80X SDK v1.00.10|官方demo|学习（2）：t-connect

目录官方文档及SDK 1、W800 SDK v1.00.10更新内容： 2、 DEMO概要 3、t_connect demo测试 CDK中打开project： Project文件在： 编译完成：编辑用Upgrade_Tools（V1.4.8）刷入模组： 显示已…

E-96系列电阻值代号对照表

1.说明 2.E-96系列电阻值代号对照表 E-96系列标准阻值表阻值代码阻值代码阻值代码阻值代码阻值代码阻值代码1001X10001A1.00K01B10.0K01C100K01D1M01E10.202X10202A1.02K02B10.2K02C102K02D 10.503X10503A1.05K03B10.5K03C105K03D 10.704X10704A1.07K04B10.7K04C107K04D 1…

CentOS 5.3启动后报错——ata1.00: error

CentOS 5.3 ，可能是又一次非法断电关机什么的，两周后发现机器无法启动了，每次启动的时候： ata1.00: exception Emask 0x0 SAct 0x0 SErr 0x0 action 0x0 ata1.00: BMDMA stat 0x24 ata1.00: cmd c8/00:00:bd:bc:04/00:00:00:00:00/e0 tag 0 dma 131072 in ata1.00: statu…

C++练习题（1）：开始C++、处理数据、符合类型、循环和关系表达式

1 开始C 1.编写一个C程序，用于显示你的姓名和地址。 #include<iostream> #include<string>using namespace std;int main() {string name,address;name "Meng Dahai";address "Goushicun";cout << name << endl;co…

Openfire集成Sip服务器

一、Openfire的Sip插件在Openfire的插件里面，有一个Sip插件，但是该Sip插件不是一个Sip服务器，只是一个Sip客户端，下面主要介绍如何在Openfire上集成一个简单的Sip服务器插件。二、该简单的Sip服务器有如下功能 1、遵守Sip标准…

Gaussdb: CN修复失败对openssl版本依赖问题处理

1.问题背景 GaussDB轻量化分布式集群安装完成后，进行openssh和openssl升级，现有环境openssh-8.2p1-9.p03.ky10.x86_64和openssl-1.1.1f-2.ky10.x86_64版本，可以安装数据库，然后升级这两个版本到openssh-8.2p1-9.p15.ky10.x86_64和…

MPP概述

什么是MPP MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理，在数据库非共享集群（传统的单节点不属于集群，双机热备或Oracle RAC等，均是基于共享存储的）中，每个节点都有独立的磁盘存储系…

MPP DB 是大数据实时分析系统未来的选择吗？

大数据领域，实时分析系统（在线查询）是最常见的一种场景，前面写了一个《实时分析系统(HIVE/HBASE/IMPALA)浅析》讨论业界当前常见的方案。互联网公司用得比较多是HIVE/HBASE，如腾讯基于HIVE深度定制改造，改名…

mpp与mysql集群_MPPDB集群高可用设计

目录 1. 前言 MPPDB集群服务组件主要分为内核端和集群管理端，内核端主要包括GTM组件，CN组件和DN组件；集群管理端主要包括CMServer组件和CMagent组件。 2. 内核端高可用设计 2.1 GTM高可用在MPPDB中，GTM在集群中只有一个实例&a…

MPPDB分布式结构化数据库

1.MPPDB简介 MPP，它是一款 Shared Nothing 架构的分布式并行数据库集群，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算平台，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统。 2.MPPDB…

MPPDB集群高可用设计

目录 1. 前言 2. 内核端高可用设计 2.1 GTM高可用 2.2 CN高可用 2.3 DN高可用 2.3.1 主、备、从高可用设计 2.3.2 数据复制 3. 集群管理端高可用设计 3.1 CMserver高可用 3.2 CMagent高可用 1. 前言 MPPDB集群服务组件主要分为内核端和集群管理端，内核端主要包括GTM组件…

mppdbLibra

1：三种数据库架构、特征、应用数据库架构中shared-nothing等三个之间的优缺点） 1.shared-everything 一般是针对单个主机，完全透明共享CPU/MEMORY/IO，并行处理能力是最差的，典型的代表是SMP技术 2.Shared-Disk&#…

clickhouse MPPDB数据库--新特性使用示例

clickhouse 新特性： 从clickhouse 22.3至最新的版本24.3.2.23，clickhouse在快速发展中，每个版本都增加了一些新的特性，在数据写入、查询方面都有性能加速。本文根据clickhouse blog中的clickhouse release blog中，学…

年龄及性别预测（2）AgeNet: Deeply Learned Regressor and Classifier for Robust Apparent Age Estimation

不同缺失值(missing)填充(imputation)方法回归模型（Regressor）效果对比

不同缺失值(missing)填充(imputation)方法回归模型（Regressor）效果对比缺失值可以使用0，均值、中位数、众数、KNN、回归、插值等多种方法进行填充； sklearn中提供了SimpleImputer、Imputer、KNNImputer等方法；在如下的实践中主要对比下面几种填充方法及对应的相同回归…

注意：Classifier和Regressor的score函数，是不同的！

下面以sklearn的KNeighbors模型举例： 1.对于分类（Classifier）模型，score函数计算的是精确度。底层是accuracy_score http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.RadiusNeighborsClassifier.html#skle…

Keras【Deep Learning With Python】LSTM 循环神经网络解决Regressor回归问题

文章目录 1 前言2 RNN 的弊端3 LSTM4 代码实现5 重要部份讲解6 输出： 1 前言和前几篇文章一样，依旧是分为讲解和代码实现。 2 RNN 的弊端之前我们说过, RNN 是在有顺序的数据上进行学习的. 为了记住这些数据, RNN 会像人一样产生对先前发生事件的记忆…

Python进行多输出（多因变量）回归：集成学习梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRESSOR回归训练和预测可视化

最近我们被客户要求撰写关于回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。在之前的文章中，我们研究了许多使用多输出回归分析的方法。在本教程中，我们将学习如何使用梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRESSOR拟合和预测多输出回归数据。对于…

Keras Regressor回归（一）

导入所需要的包： import numpy as np from keras.models import Sequential #按顺序建立的神经网络 （一层一层按顺序建立） from keras.layers import Dense # Dense 全连接层 import matplotlib.pyplot as plt # 可视化的模块制作数据&am…

PARE: Part Attention Regressor for 3D Human Body Estimation ECCV2012 阅读理解

ICCV2021 德国马普所出品，侧重遮挡分析，本文介绍了一种用于遮挡敏感性分析的可视化技术。强调对于采用采用直接回归的方法时，如何有效解决遮挡问题。读后感： 1 HRNet-W32比Renet50强 2 数据集：hm36 eft mpi 足以…

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