kettle的并行_集群和分区当你有很多数据要处理的时候，能够有效地使用所有的计算资源是非常重要的。不管是台个人电脑，还是有数百台服务器，你都想让Kettle能尽可能的使用所有可用的计算资源，并在可接受的时间范围内获取执行结果。
在这一章节，我们将解开kettle的转换和作业在垂直扩展和水平扩展方面的秘密。垂直扩展是尽可能的使用单台服务器上的多CPU核。水平扩展是使用多台机器资源，使他们并行计算。这两种方法都是ETL子系统的一部分（#31，并行/流水线系统）。
章节的第一部分先谈谈转换内部的并行机制和多种使用其进行垂直扩展的方法。然后我们讲解怎样在子服务器集群环境下进行水平扩展转换。
2022-07-13 21:28:22
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如果你刷机 更新 降级或者刷写第三方系统或者修改系统文件后有以下问题，
应该就是传感器分区出问题了
以下问题包括 但不限于全部
1-----相机 打不开或者反应慢或者其他使用问题
2-----wifi打不开或者信号弱
3-----指南针 陀螺仪失效或出现无法校准
4-----蓝牙 mac地址无效或者使用不了
5-----指纹失效或者无法校准
6-----拨打电话靠脸黑功能失效
7-----账号 FRP等需要清除
类似的故障基本都是传感器分区失效原因
资源内带完好传感器分区文件和刷写相关的工具和详细步骤
参考教程
https://blog.csdn.net/u011283906/article/details/125516321?spm=1001.2014.3001.5501
2022-07-11 19:09:26
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<html dir="ltr"><head><title></title></head><body>针对全连接BP 网络在解决大规模复杂问题时存在的收敛速度缓慢等问题, 提出一种功能分区的BP 网络结
构模式. 利用RBF 神经元的物理特性对输入样本空间进行分解, 并将分解后的样本送给不同的子BP 网络学习. 与
全连接BP 网络相比, 降低了网络在学习过程中的权值搜索空间, 提高了学习速度, 改善了网络泛化性能, 体现了人
脑在学习过程中的知识积累特征. 对三维墨西哥草帽函数逼近和双螺旋分类的实验结果表明, 该网络能够解决全连
接BP 网络不能有效解决的问题. </body></html>
构模式. 利用RBF 神经元的物理特性对输入样本空间进行分解, 并将分解后的样本送给不同的子BP 网络学习. 与
全连接BP 网络相比, 降低了网络在学习过程中的权值搜索空间, 提高了学习速度, 改善了网络泛化性能, 体现了人
脑在学习过程中的知识积累特征. 对三维墨西哥草帽函数逼近和双螺旋分类的实验结果表明, 该网络能够解决全连
接BP 网络不能有效解决的问题. </body></html>
2022-07-09 11:08:29
254KB
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红魔6sp【nx669s】传感器分区文件persist.img+修复步骤
如果你刷机 更新 降级或者刷写第三方系统或者修改系统文件后有以下问题，
应该就是传感器分区出问题了
以下问题包括 但不限于全部
1-----相机 打不开或者反应慢或者其他使用问题
2-----wifi打不开或者信号弱
3-----指南针 陀螺仪失效或出现无法校准
4-----蓝牙 mac地址无效或者使用不了
5-----指纹失效或者无法校准
6-----拨打电话靠脸黑功能失效
7-----账号 FRP等需要清除
类似的故障基本都是传感器分区失效原因
资源内带完好传感器分区文件和刷写相关的工具和详细步骤
参考教程
https://blog.csdn.net/u011283906/article/details/125516321?spm=1001.2014.3001.5501
2022-07-08 18:09:02
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