机器学习入门。高斯判别算法学习过程中遇到的问题，记录下来，可以说是学习笔记，希望能给大家带来帮助。由于手写难免会有一些错误察觉不到，广泛讨论，共同进步。

基于最大熵原理，推导出最大熵分布概率密度函数，同时介绍了目前在有效波高长期统计分布中运用较多的参数化模式，并将这2种方法应用于有效波高的长期统计分布中。为了检验2种方法的准确性，选用我国东海海域浮筒长期实测风、波浪数据，进行有效波高的概率密度函数拟合，将计算结果与实测数据绘成直方图并进行了比较。结果表明，最大熵分布概率密度函数中的参量y值能够表征实际海况的复杂程度，且其在不同风速下与实测数据均吻合良好；而由参数化模式推导出的有效波高概率密度函数，在风速较小时与实测数据的吻合程度比风速较大时好，在风速较大时

概述:分布式温度监控系统基于 STM32 系类芯片开发，支持采集多达六个分节点的温度数据，网关节点收集分节点的数据并通过 WIFI 上传云端远程实时监视，也可本地连接串口与 PC 端通讯，上位机实时显示分节点数据。该系统适用于家庭、办公室、教室等小面积场所的多点温度监控，无线传输距离可达 100m ~ 500m，具有功耗低，丢包率低，传输距离远等特点，是一个相当实用的设计。 开发环境硬件:stm32f407-atk-explorer 扩展板:DS18B20数字温度传感器，NRF24L01无线射频模块，ESP8266 WIFI模块 RT-Thread版本:RT-Thread V 4.0.3 开发工具及版本:MDK 5.27 RT-Thread使用情况概述内核部分:调度器，信号量，消息队列。 调度器:创建多个线程来实现不同的工作。 信号量:用来同步线程。 消息队列:用来实现线程之间传递的数据。 组件部分:SPI框架， Sensor框架,SAL 套接字抽象层 SPI框架:使用 SPI 框架来驱动温度传感器,上层代码可以提高代码的可重用性。 Sensor框架:为上层提供统一的操作接口，提高上层代码的可重用性；简化底层驱动开发的难度，只要实现简单的 ops(operations: 操作命令) 就可以将传感器注册到系统上。 SAL套接字抽象层:组件完成对不同网络协议栈或网络实现接口的抽象并对上层提供一组标准的 BSD Socket API，这样开发者只需要关心和使用网络应用层提供的网络接口，而无需关心底层具体网络协议栈类型和实现，极大的提高了系统的兼容性，方便开发者完成协议栈的适配和网络相关的开发 软件包部分: Webclient:提供设备与 HTTP Server 的通讯的基本功能。 pahomqtt,:本软件包是在 Eclipse paho-mqtt 源码包的基础上设计的一套 MQTT 客户端程序。 Onenet:是 RT-Thread 针对 OneNET 平台连接做的的适配，通过这个软件包，可以让设备在 RT-Thread 上非常方便的连接 OneNet 平台，完成数据的发送、接收、设备的注册和控制等功能。 cJSON:C语言实现的极简的解析 JSON 格式的软件包。 at_device:是由 RT-Thread AT 组件针对不同 AT 设备的移植文件和示例代码组成，目前支持的 AT 设备有:ESP8266、M26、MC20、RW007、MW31、SIM800C 以及 SIM76XX 系列设备等。 nRF24L01:是一个 RT-Thread 的软件包，该软件包提供了 nRF24L01 模块的驱动。 硬件框架MCU 定时读取 DS180B20 的温度数据，然后通过 NRF24L01 传输到接收节点，接收节点把数据分别传输到云端和PC上位机。 软件框架说明本项目使用分布节点的方式来实现温度的采集与上传，从而避免一个节点的系统崩溃并不影响到其余的节点，本项目软件分为两部分: 第一部分:采集节点 MCU 上电之后完成板级外设初始化，并初始化温度传感器DS18B20 准备采集温度数据，无线射频芯片NRF24L01，在一切准备妥当之后，就会定时向接收节点发送温度数据。 第二部分:接收节点 MCU 上电之后首先完成板级外设的初始化，并初始化 ESP8266 实现与 ONENET 的连接。初始化 NRF24L01 准备接收来自采集节点的温度信息，接收到节点发送过来的温度数据，分别发送到 ONENET 平台和PC 端上位机。 软件模块说明发送节点: 发送节点创建了3个线程，1个消息队列 read_temp_entry:周期性的读取温度传感器的值，并把读取到的值通过消息队列发送 nrf24l01_send_entry:使用消息队列来接收传感器检测到的温度值，并通过 BRF24L01 发送到接收节点 led_shine_entry:LED 在每次发送成之后，来改变当前的状态，来检测当前系统的运行状态 接收节点: 接收节点创建了6个线程，1个信号量，1个事件集，2个ringbuff，1个邮箱，1个消息内存池 nrf24l01_receive_entry:NRF24L01 数据接收线程，正确收到数据后会发送WRITE_EVENT_P0事件，然后把数据放到 ringbuff，申请一块内存池，然后把数据放入内存池，最后把内存池的首地址放到邮箱。 save_recv_p0_data_entry:保存数据线程，接收WRITE_EVENT_P0 事件后，读取ringbuff0的数据，保存 节点0 的温度与时间戳。 save_recv_p1_data_entry:保存数据线程，接收WRITE_EVENT_P1 事件后，读取ringbu

Laxcus是一个开源、容错、高扩展、多人共享、多机协同分布运行的操作系统，通过分布式应用软件，聚合数据、算力、机器算法，处理大规模、超大规模的分布式存储和分布式计算业务。着力为用户打造一站式的云端超级计算机。 相比传统的单机操作系统，Laxcus分布式操作系统以多机协同分布运行为特点，基于Laxcus分布式操作系统的分布应用软件，也是以分布和并行的方式，运行在大量计算机上，计算处理效率远超单机应用软件几个数量级。 Laxcus分布式操作系统还同时链接终端、边缘端、云端，即可以做为单机系统使用，也可以成为大型应用的基础平台，在保持灵活性的同时，扩展应用边界，提升计算效率，满足更多应用场景需要。 本文描述如何部署、配置、管理具有实际意义的Laxcus计算机集群，其规模可以从几台计算机的微型集群，到几十万台计算机的超大集群，数据处理能力达EB级别，分布式应用软件并行规模百万级别，在线人数亿级。 如果您希望了解、学习、体验、操作计算机集群，编写、开发、运行基于Laxcus分布式操作系统的应用软件，可以从这里找到相关内容。

Laxcus是一个开源、容错、高扩展、多人共享、多机协同分布运行的操作系统，通过分布式应用软件，聚合数据、算力、机器算法，处理大规模、超大规模的分布式存储和分布式计算业务。目前企业版计算机集群规模可达百万级节点，亿级用户在线，着力为用户打造一站式的云端超级计算机。 相比传统的单机操作系统，Laxcus分布式操作系统以多机协同分布运行为特点，基于Laxcus分布式操作系统的分布应用软件，也是以分布和并行的方式，运行在大量计算机上，计算处理效率远超单机应用软件几个数量级。 Front节点是Laxcus集群中，被管理员和注册用户使用，用来执行数据管理、数据处理、运行分布式应用软件的节点。Front节点命令以注册用户为主体设计，包括图形桌面Desktop、控制台Console、驱动程序Driver、后台Edge四种模式。涵盖的命令包括账号命令、数据处理命令、资源管理命令、分布计算命令、工具命令。

Laxcus是一个开源、容错、高扩展、多人共享、多机协同分布运行的操作系统，通过分布式应用软件，聚合数据、算力、机器算法，处理大规模、超大规模的分布式存储和分布式计算业务。目前企业版计算机集群规模可达百万级节点，亿级用户在线，着力为用户打造一站式的云端超级计算机。 相比传统的单机操作系统，Laxcus分布式操作系统以多机协同分布运行为特点，基于Laxcus分布式操作系统的分布应用软件，也是以分布和并行的方式，运行在大量计算机上，计算处理效率远超单机应用软件几个数量级。 Watch节点是Laxcus分布式操作系统中，在计算机集群内网中运行，被系统管理员使用，用来执行监测计算机集群和管理计算机集群的节点。Watch节点的命令围绕对计算机集群管理、维护而设计，通过Watch可视化图形界面，执行远程监测和远程控制工作。命令由资源检查命令、资源管理命令和工具命令组成。

随着现代电力电子技术的飞速发展,许多设备在使用过程中产生了大量谐波,严重影响了电力系统的工作性能。与此同时,各类精密设备和仪器对供电质量也有很高的要求,所以有必要对谐波进行检测及治理。本文简要介绍了谐波的相关概念、谐波的危害和谐波治理的发展现状。对谐波检测相关理论知识及谐波检测方法做了较为详细的介绍,并对几种检测方法进行了对比分析。在对自适应最小均方算法(LMS)进行研究的基础上,提出了基于LMS的自适应谐波检测算法。针对传统LMS算法受固定步长因子的影响,算法收敛速度与稳态误差之间存在矛盾的关系,进而对变步长LMS算法进行了研究,并将其应用到谐波检测算法中。在此基础上,本文提出了基于新型变步长LMS的自适应谐波检测算法。(1)将双曲余弦函数应用到变步长函数中,并对双曲余弦函数进行改进,利用改进后的双曲余弦函数曲线在接近坐标零点时,会减慢变化速率的特点,使得算法在收敛后期能够减小步长因子,从而降低算法稳态误差；(2)将基于瑞利分布变步长LMS算法与谐波检测技术相结合,由于瑞利分布函数曲线变化更加丰富,能够使得算法的步长在收敛初期不断增大,收敛后期又不断减小,因此进一步降低了算法的稳态误...

针对分布式仿真系统中的时序同步和时间管理问题，提出一种基于GNSS的同步时序触发信号生成和授时控制方法，通过仿真节点计算机的串行通讯端口引入时序触发信号，并通过UDP组播或NTP方式进行网络授时。以LEA-M8T精密授时模块和RCM6700处理器模块为核心，结合RS-232C、RS422和以太网通信，设计实现了触发频率可调的多串口输出同步控制系统。经测试，可提供精度小于600 ns的同步触发信号，具有异地组网条件下仿真时序同步和校时控制能力，已应用于多飞行模拟器组网训练的同步仿真控制。

1.本机已安装好 VMware Workstation Pro 虚拟机，及 Ubuntu 版本的 Linux 系统。 2.进行 Hadoop 伪分布式安装。 3.运行 Hadoop 自带的 WordCount 实例检测是否运行正常。

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