中值滤波器是一种非线性数字滤波技术,常用于通过拉普拉斯分布去除噪声。 中值滤波器的主要思想是逐个条目遍历信号条目,用相邻条目的中值替换每个条目。 邻居的模式称为“窗口”,它在整个信号上逐项滑动。
2023-02-22 23:16:38 2KB matlab
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目前,正态逆高斯 (NIG) 分布不包括在统计工具箱中。 这个 m 文件集合为这个工具箱补充了 NIG 分布最重要的功能:随机数、矩、cdf、pdf 和矩拟合参数。 此合集是对有缺陷的旧版本的更新。
2023-02-22 19:10:24 10KB matlab
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针对孤岛直流微电网需要独自承担系统母线电压稳定和精确的功率分配,提出了含母线电压补偿和负荷功率动态分配的协调控制策略。在主控制层中采用下垂控制来实现分布式电源之间的功率共享;在下垂控制的基础上,提出了考虑电压调节控制和电流矫正控制的分布式二次控制,其对传统下垂控制带来的直流母线电压跌落进行补偿,使得母线电压恢复到额定值;通过对下垂系数的不断调整,达到了负荷功率分配的高精度。最后,利用MATLAB/Simulink对所设计的控制策略在不同运行模式下进行仿真验证,仿真结果表明所提的控制策略可以实现直流微电网的稳定运行和负荷功率的动态分配,且能够满足分布式电源即插即用等要求。
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本人在工作期间主要负责公司的集群维护与ES的分布式平台搭建,在这期间总结了自己的一套关于ES集群的优化配置的准则,性能提升有3-5倍,希望可以帮到你
2023-02-20 21:40:17 10KB 性能提升5倍
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Lamport Paxos 的这两篇论文真的很难懂,小编也是竭尽全力的推敲每一句话的意思,尽量的将Lamport的意思完整的呈现出来。希望大家支持一下。两篇论文大概码了3万多字,每一个公式都是手敲的… 为什么会研究Paxos?最近使用RockerMQ,发现其Broker的主从没有实现自动选主及同步,所以小编想从底层学习下RocketMQ,然后自己尝试去实现这一块。 当然这很难,也是一个挑战。 先从Paxos论文入手,后续再研究zab。 只有学会自己造轮子,才能学的更多!~
2023-02-20 15:16:15 916KB 分布式一致性 翻译 Paxos The_Part-Tim
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用于基本结构系统可靠性分析的 MATLAB 脚本:串联、并联、k-out-of-n、具有完美和不完美切换的冷备用,使用相型分布的闭合特性。 这些脚本与发表在《商业和工业应用随机模型》中的文章“使用相型分布闭合特性对系统可靠性进行建模和分析”相关,2020 年。 https://doi.org/10.1002/asmb.2509 。 开放获取讲义: https://www.researchgate.net/publication/339842412_Lecture_Notes_on_Functional_System_Reliability_Analysis_An_Algorithmic_Approach
2023-02-20 10:30:45 504KB matlab
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TensorFlow2中的分布式RL 是一个使用实现各种流行的分布增强学习算法的存储库。 分布式RL是适用于随机环境的算法。 如果您想研究Distribution RL,则此存储库将是最佳选择。 dist-rl-tf2包含由领先的AI研究机构发布的三种Distribution RL算法。 演算法 C51 论文作者Marc G.Bellemare,Will Dabney,RémiMunos 方法OFF政策/时间差异/无模型仅限离散操作 观念的核心 # idea01. The output of the Q Network is a Distribution Vector, not a Scalar Value. def create_model ( self ): input_state = Input (( self . state_dim ,)) h1 = Dens
2023-02-19 23:32:48 458KB machine-learning deep-learning tensorflow dqn
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基于1960-2012年我国8个区域310个站点的夏季逐月降水数据,采用趋势特征指数、M-K检验和空间差值等方法,分析我国夏季降水的时空分布特征。研究发现:从时空分布看,1960-2012年,长江中下游、华南、西北地区和青藏高原地区夏季降水量呈上升趋势,其中,长江中下游和西北西部地区夏季降水量显著增加,两个地区均在1990年代夏季降水量增加最多;东北、华北和西南地区夏季降水量呈下降趋势,从东北到西南一线,夏季降水出现了一条明显的倾向率负值带,其中,东北和华北地区夏季降水量减少最显著,东北地区夏季降水量在2
2023-02-19 16:08:08 441KB 自然科学 论文
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项目介绍 乐优商城是一个全品类的电商购物网站(B2C) 用户可以在线购买商品,加入购物车,下单,秒杀商品 可以评论已购买商品; 管理员可以在后台管理商品的上下架,促销活动 管理员可以监控商品销售状况 系统架构 ####架构图: ####架构图介绍: ** 后台管理** 后台系统主要包含以下功能: 商品管理,包括商品分类,品牌,商品规格等信息的管理 销售管理,包括订单统计,订单退款处理,促销活动生成等 用户管理,包括用户控制,冻结,解锁等 权限管理,整个网站的权限控制,采用智威汤逊鉴权方案,对用户及API进行权限控制 预览图: 前台门户 前台门户面向的是客户,包含与客户交互的一切功能例如: 搜索商品 加入购物车 下单 评价商品等等 前台系统我们会使用Thymeleaf模板引擎技术来完成页面开发。出于SEO优化的考虑,我们将不采用单页应用。 无论是前台还是后台系统,都共享相同的微服务集群,包括
2023-02-19 13:15:36 15.73MB JavaScript
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使用OpenAI Gym和TensorFlow结合广泛的数学知识来掌握经典RL,深度RL,分布式RL,逆RL等 关于这本书 近年来,随着算法质量和数量的显着提高,《 Python上的动手强化学习》第二版已完全改编为示例丰富的指南,用于学习最新的强化学习(RL)和使用TensorFlow和OpenAI Gym工具包的深度RL算法。 除了探索RL基础知识和基本概念(例如Bellman方程,Markov决策过程和动态规划)之外,第二版还深入探讨了基于价值,基于策略和批评演员的RL方法的全过程,并提供了详细的数学知识。 它深入探索了最新的算法,例如DQN,TRPO,PPO和ACKTR,DDPG,TD3和SAC,从而使基础数学神秘化并通过简单的代码示例演示了实现。 本书有几章专门介绍新的RL技术,包括分布式RL,模仿学习,逆RL和元RL。 您将学习如何利用OpenAI基准库的改进“稳定基准”轻
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