K3 cloud 成本核算数据表

K3 cloud成本核算修改金额进度导致核算异常

整个springcloud 框架的模板，包含EurekaServer注册中心，服务提供端，服务调用端，熔断器，负载均衡-动态路由，配置中心（github 托管配置文件），自动更新配置中心，框架的一个整合，适合学习springcloud 框架的入门使用。

An OpenStack cloud is a complex jungle of components that can speed up managing a virtualization platform. Applications that are built for this platform are resilient to failure and convenient to scale. OpenStack allows administrators and developers to consolidate and control pools of compute, networking, and storage resources, with a centralized dashboard and administration panel to enable the large-scale development of cloud services. Begin by exploring and unravelling the internal architecture of the OpenStack cloud components. After installing the RDO distribution, you will be guided through each component via hands-on exercises, learning more about monitoring and troubleshooting the cluster. By the end of the book, you'll have the confidence to install, configure, and administer an OpenStack cloud.

U9 cloud智能工厂APP开发指南

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HCIA-Cloud_Service_V2.0培训教材 HCIA-Cloud_Service_V2.0实验手册

5.6 图像间的欧氏距离计算 根据每个图形返回的向量，可计算两个图形向量之间的距离，该距离称为图像的欧 式距离。欧式距离算法的核心是：设图像矩阵有 n 个元素（n个像素点），用 n个元素 值(x1，x2，...，xn)组成该图像的特征组（像素点矩阵中所有的像素点），特征组形 成了 n维空间（欧式距离就是针对多维空间的），特征组中的特征码（每一个像素点） 构成了每一维的数值，就是 x1（第一个像素点）对应一维，x2（第二个像素点）对应二 维，. . .，xn（第 n个像素点）对应 n维。在 n维空间下，两个图像矩阵各形成了一 个点，然后利用数学上的欧式距离公式计算这两个点之间的距离，距离最小者就是最匹 配的图像。 欧式距离公式： 点 A = （x1, x2, ... , xn）； 点 B = （y1, y2, ... , yn）； AB^2 = (x1-y1)^2+(x2-y2)^2+...+(xn-yn)^2； AB就是所求的 A，B两个多维空间中的点之间的距离 [16] 。效果如图 5-13所示：

c#下通过halcon实现3d点云重绘，即把图片的灰度信息作为Z坐标，Row作为Y坐标，Column作为X坐标重绘出来，用到访问内存方式实现，效率不错

CNN-On-The-Cloud- 用于为Fashion MNIST数据集构建图像分类器的代码。 使用Keras库构建并在FloydHub云平台上接受培训。 您可以在签出相应的“中型”文章 您可以通过单击下面的按钮快速获得此代码并在云上运行。