MySQL运算符 MySQL创建，配置和管理在Kubernetes上运行MySQL InnoDB集群。 它不适用于MySQL NDB群集。 MySQL Operator对集群的配置方式持保留意见。 我们基于和来为在Kubernetes上运行MySQL提供完整的高可用性解决方案。 虽然完全可用，但当前是alpha软件，应该这样对待。 您应对数据和数据库集群的运行负责。 在第一个主要版本发布之前，可能会有向后不兼容的更改。 入门 请参阅该，该为Oracle MySQL Operator的用户提供了快速入门指南。 产品特点 MySQL Operator提供以下核心功能： 轻松创建和删除Kubernetes中的高可用性MySQL InnoDB集群 自动化数据库备份，故障检测和恢复 将自动备份安排为群集定义的一部分 创建“按需”备份。 使用备份还原数据库 要求 Kubernetes 1.8.0 + 贡献 mysql-operator是一个开源项目。 有关详细信息，请参见。 Oracle非常感谢社区对此项目所做的贡献。 执照 版权所有（c）2018，Oracle和/或其分支机构。 版权所

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FOURIER NEURAL OPERATOR FOR parametric pde

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JavaScript剩余操作符Rest Operator详解.docx

JavaScript展开操作符(Spread operator)详解.docx

构造一个分数类rationalNumber,该类中包括分子和分母两个成员数据，并具有下述功能： ①建立构造函数，它能防止分母为零，当分数不是最简形式时进行约分，并避免分母为 负数。 ②重载加法、减法、乘法以及除法运算符。 ③重载关系运算符：>、<、==。

Sobel操作员边缘检测 使用Sobel运算符的简单边缘检测 应用 Sobel操作员通过计算图像梯度的近似值来帮助我们获得图像的边缘。 在每个点上，结果都是相应的梯度向量或该向量的范数。 通过从左到右用第一个内核对图像进行卷积，可以得到X方向上的Gradient 然后通过从上到下使用第一个内核对图像进行卷积，得到Y方向上的Gradient 至此，我们有了图像梯度的向量。 现在，通过找到每个矢量的大小，我们将获得所需的边缘。

sobel operator for edge detection The Sobel operators create such a perpendicular smoothing by convolving with the binomial kernel (1/4, 1/2, 1/4)

傅立叶神经算子 该存储库包含该论文的代码： 在这项工作中，我们通过直接在傅立叶空间中对积分内核进行参数化，从而制定了一种新的神经元运算符，从而实现了高效而富有表现力的体系结构。我们对Burgers方程，Darcy流和Navier-Stokes方程（包括湍流状态）进行实验。与现有的神经网络方法相比，我们的傅里叶神经算子显示了最先进的性能，并且与传统的PDE求解器相比，它的速度提高了三个数量级。 它来自以前的作品： 要求 档案文件 代码采用简单脚本的形式。每个脚本应该是独立的并且可以直接运行。 fourier_1d.py是傅立叶神经算子1D的问题，如（与时间无关的）Burgers方程的第5.1节中所讨论的。 fourier_2d.py是傅立叶神经算子的2D问题如达西流在第5.2节中所讨论的。 fourier_2d_time.py是傅立叶神经算子的2D问题诸如在5.3节中讨论的Navier