构建具有纳伏级灵敏度的电压测量系统会遇到很多设计挑战。目前最好的运算放大器（比如超低噪声AD797）可以实现低于1nV/ Hz的噪声性能(1 kHz)，但低频率噪声限制了可以实现的噪声性能为大约50 nV p-p（0.1 Hz至10 Hz频段内）。过采样和平均可以降低宽带噪声的rms贡献，但代价是牺牲了更高的数据速率，且功耗较高，但过采样不会降低噪声频谱密度，同时它对1/f区内的噪声无影响。此外，为避免来自后级的噪声贡献，就需要采用较大的前端增益，从而降低了系统带宽。如果没有隔离，那么所有的接地反弹或干扰都会出现在输出端，并有可能破坏放大器及其输入信号的低内部噪声的局面。表现良好的低噪声仪表放大器可以简化设计，并降低共模电压、电源波动和温度漂移引起的残留误差。

SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台，所谓数据中台，即实现数据的分层与水平解耦，沉淀公共的数据能力，笔者认为可分为三层，数据模型、数据服务与数据开发，通过数据建模实现跨域数据整合和知识沉淀，通过数据服务实现对于数据的封装和开放，快速、灵活满足上层应用的要求，通过数据开发工具满足个性化数据和应用的需要。 过去三十年，企业数据管理都以传统的IT架构为基础。每当技术部门为业务部门解决问题时，需要从业务需求的探查、技术壁垒的打通等从上到下各个方面来建设新系统。每个系统的建成都自成一体，各自满足业务部门的需求。这种情况不仅耗费各部门大量的精力也使得各个系统难以打通管理，无法形成更强大的数据能力。 SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台，数据中台是能力共享平台。如今，很多产品应用研发初始都在强调功能性，各个功能存在或多或少的重复性。然而企业对这些产品功能的定义并不相同。当客户产生某些需求时，由于定义的不同，产品功能和功能间的数据很难打通，也无法实现能力共享。 在数据中台基础上的应用开发并不强调功能性，更注重能力的共享。这种能力就像水

在这个示例中，我们使用了一个简单的循环进行模型的训练。首先，我们定义了损失函数（这里使用交叉熵损失）和优化器（这里使用Adam优化器）。 然后，我们通过迭代训练数据集中的批次（inputs和labels），完成以下步骤： 清零梯度：使用optimizer.zero_grad()将模型参数的梯度置零，以便进行新一轮的反向传播。 前向传播：将输入序列inputs传递给模型，得到模型的输出outputs。 计算损失：使用定义的损失函数criterion计算模型输出和真实标签labels之间的损失。 反向传播和优化：通过调用loss.backward()进行反向传播，然后使用optimizer.step()更新模型的参数，以最小化损失。 在每个epoch结束后，我们打印出当前epoch的平均损失。 需要注意的是，这只是一个简化的训练示例，实际情况中可能需要进行更多的操作，如验证集评估、学习率调整等。此外，还需要预处理数据、创建数据加载器等步骤，以便将数据传递给模型进行训练。 建议根据具体的任务和数据集，对训练过程进行适当的修改和扩展，以满足实际需求。

批量擦除、批量裁剪、批量修复几何、批量定义投影、批量投影等几种常用的操作模型

华为ensp，实战案例一一使用模拟器构建局域网络_ensp拓扑图_所 爱的博客-CSDN博客.html

在本文中，我们从 6 个月的天气数据中寻找天气模式，这些数据是从连接到物联网分析平台 ThingSpeak 的 Arduino 气象站收集的。 我们还展示了如何执行实时露点计算以及风速、温度和气压的实时混搭可视化。 为了构建这些，我们使用 ThingSpeak 以及 ThingSpeak.com 上提供的 MATLAB 分析和 MATLAB 可视化应用程序有关 ThingSpeak 的更多信息，请参阅https://www.mathworks.com/products/thingspeak.html

Spring启动docker-rest-api 使用Spring Boot，MySQL和Swagger文档以及使用Docker的容器化构建RESTFul API Services 执行步骤： 克隆/下载存储库。 在IDE（Netbeans / Intellij Idea / Eclipse）中打开项目，并为应用程序生成可执行的.jar文件。 生成.jar文件的另一种方法是通过Maven。 将docker-compose-sample.yml文件重命名为docker -compose.yml 。 打开docker-compose.yml文件，并添加MySQL（db）环境参数值和Spring REST API（spring-rest-api）环境参数值，用于从应用程序进行数据库连接。 打开终端并转到docker-compose.yml所在的目录，然后在-d（分离模式）下运行以下命

资源名称：互联网创业核心技术-构建可伸缩的Web应用内容简介：可伸缩架构技术是所有互联网技术中最重要，也是最引人入胜的技术。《互联网创业核心技术：构建可伸缩的web应用》针对互联网创业需求快速迭代，业务快速发展，短时间内用户、数据、访问量激增的特点，提纲挈领地描述了伸缩性架构的基本原理与设计原则，详细阐述了Web应用前端层、服务层、数据层的可伸缩架构，并花大量篇幅讲述了缓存技术和异步处理技术的可伸 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。

绝大部分的大数据需求都来自于Internet技术的爆炸，这已经不是什么秘密。面向公众的应用程序可以拥有几百万用户，这个想法在10-20年前是闻所未闻的。如今，即使是一个普通网站，也可能拥有数百万用户，如果这些用户是活跃的，那么每天可能产生数百万个数据项。具有讽刺意味的是，创建大数据的基础架构和系统也可以反向工作，提供一些更好的方法来集成和使用该数据。有用的是，InfoSphereBigInsights通过一个简单的RESTAPI支持数据作业的管理和执行。通过Jaql接口，我们可以运行查询，并直接从Hadoop集群中获取信息。本文将重点介绍这些系统如何协同工作，为捕捉数据提供丰富的基础，并提供了

从各个角度总结了电商平台中的架构实践，由于时间仓促，定了个初稿，待补充完善，欢迎大家一起交流。客户端页面缓存（httpheader中包含Expires/CacheofControl，lastmodified(304，server不返回body，客户端可以继续用cache，减少流量)，ETag）反向代理缓存应用端的缓存(memcache)内存数据库Buffer、cache机制（数据库，中间件等）哈希、B树、倒排、bitmap哈希索引适合综合数组的寻址和链表的插入特性，可以实现数据的快速存取。B树索引适合于查询为主导的场景，避免多次的IO，提高查询的效率。倒排索引实现单词到文档映射关系的最佳实现方