一、两个样本均值之差的抽样分布 两个正态总体 两个非正态总体 则 为 则 为 样
2022-09-12 13:14:59 1.75MB 统计
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分布式系统概念与设计(第5版)教材(EN)+习题答案(EN)
2022-09-11 16:37:20 13.98MB 分布式系 第5版 教材+习题
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华为ModelArts分布式训练yolov5模型输出的完整日志文件
2022-09-11 12:05:23 698KB 华为ModelArts yolov5 分布式训练
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1_什么事定时任务.mp4 2_为什么学习定时任务.mp4 3_定时任务技术发展趋势.mp4 4_主流定时任务框架优缺点和什么是分布式定时任务.mp4 5_环境搭建总体流程.mp4 6_前期准备-JDK.mp4 7_前期准备-Maven.mp4 8_前期准备-MySQL.mp4 9_前期准备-Zookeeper.mp4 10_知识点检测与小结.mp4 11_Elastic-Job框架介绍.mp4 12_初识Elastic-Job.mp4 13_急速入门Simple-1.mp4 14_急速入门Simple-2.mp4 15_急速入门dataflow.mp4 16_急速入门script.mp4 17_知识点检测与小结.mp4 18_Simple作业的3种整合方式介绍.mp4 19_Spring整合Simple作业-上.mp4 20_Spring整合Simple作业-下.mp4 21_Java_API整合Simple作业.mp4 22_Spring_Boot整合Simple作业-1.mp4 23_Spring_Boot整合Simple作业-2.mp4 24_Spring_Boot整合Simp
2022-09-10 15:33:36 2KB java 分布式 开发语言 zookeeper
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分布式电源接入配电系统后会改变配电网故障电流的大小和方向,使配电网故障诊断复杂化。针对该问题,提出了基于故障功率方向判据和Petri网的配电网故障诊断方法。该方法利用上传和实测双重故障信息实现冗余纠错,快速诊断出故障区域,提高了含分布式电源的配电系统故障诊断的准确性、容错性;利用Petri网独特的图形描述和并行处理能力,保证了故障定位模型的通用性和故障诊断的快速性。算例仿真结果验证了该方法的可行性、有效性。
2022-09-10 00:41:40 244KB 行业研究
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在医用电阻抗层析成像(Electrical Impedance Tomography)系统中电压控制电流源的性能十分重要,大部分报道的电压控电流源电路在低频时有较高的输出阻抗但是在高频时性能大幅减弱。通过分析生物阻抗测量系统对电压控制电流源的需求,同时回顾一些已有的电压控制电流源电路,包括双运放负反馈电路、跨导运算放大器、AD844,设计了一种基于AD8610的电压控制电流源。并通过电路实验验证了此电压控制电流源的性能,同时提出了改进方案。该电压电流源不仅频率和幅值可控、精度高,而且有较高的输出阻抗。
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利用小波分析良好的时频双局域性特点,对准周期性非定常流场的速度信号进行了多辨析研究。使用大涡模拟方法得到了后台阶流动的流场,借助正交离散小波变换将流场中各处的速度信号在不同频带上逐层分解。提出了以特征频带名义频率和特征频带速度幅值作为描述流场各点处湍动能在不同频带上能谱分布的量化指标的新方法。以分析后台阶流动的脉动速度场为例,结果表明,所提出的方法可以为改进大涡模拟方法中的网格分布提供理论依据。
2022-09-09 10:33:14 360KB 自然科学 论文
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建模汇率波动性至关重要,因为它对公司的获利能力和决策者的决策具有多种影响。 本文通过对2006年4月1日至2018年1月31日期间的USDINR和EURINR日汇率应用滚动对称和非对称GARCH模型,对印度货币的汇率波动进行了实证研究。得出的总观察值为2861。 (1,1)和EGARCH(1,1)模型,数据窗口滚动了五年,有近1200个观测值,一个月用作每个窗口的预测期。 样本内准则(例如对数似然准则,Akaike信息准则(AIC),贝叶斯信息准则(SIC)和Hannan Quinn准则(HQC))以及样本外准则(例如均方误差(MSE))和平均绝对误差(MAE)已用于测试模型拟合和预测模型的准确性。 为了检验结果的稳健性,使用Diebold-Mariano检验来比较两个模型的预测准确性。 此外,还通过将样本期分为印度汇率的平静和波动时期来测试这两种模型的预测准确性。 结果表明,具有广义误差分布的GARCH(1,1)模型足以捕获USDINR和EURINR汇率收益的均值和波动过程。
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高级操作系统(分布式系统)
2022-09-06 20:01:18 157.36MB os 操作系统
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一、LiteFlow是做什么的 liteflow是一个基于任务版本来实现的分布式任务流调度系统 1.实现任务在任务流间共享 2.任务/任务流的可视化配置 3.一键修复任务/任务流修复提高数据修复效率 4.动态表单+容器机制,提供一个可扩展性比较强的执行引擎 5.执行者可以运行任何类型的任务,shell、python 二、LiteFlow项目介绍 1.项目主要分为控制台和执行引擎 1) 主要用来配置以及调度任务 2) 执行引擎(EXECUTOR) 依托容器->插件->任务实现 容器分为同步容器和异步容器 三、相关知识 1. 2. 3. 4. 5.项目部署相关 相关项目 dubbo azkaban
2022-09-05 14:11:08 5.71MB workflow scheduling bigdata dag
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