维纳自适应滤波器设计及 Matlab实现 摘 要 本文从随机噪声的特性出发分析了传统滤波和自适应滤波基本工作原理和 性能以及滤波技术的现状和发展前景然后系统阐述了基本维纳滤波原理和自 适应滤波器的基本结构模型接着在此基础上结合最陡下降法引出 LMS算法在 MSE准则下设计了一个定长的自适应最小均方横向滤波器并通过 MATLAB 编程实现接着用图像复原来验证该滤波器的性能结果表明图像的质量在 MSE

近年平安银行招聘测试的面试题、笔试题目分享。一些基础知识，测试理论等等内容 希望对大家有帮助

在DBMS中线要创建数据库test，table bintest，data字段数据类型用LONGBLOB即可测试 //测试文件c:\\test.iso，你可以找任何一个文件修改为即可，我找的是一个exe程序，修改为test.iso而已 //最大测试过加入文件大小为650M(一个正真的iso文件) //注意：还要修改my.ini文件中的max_allowed_packet字段，我设置的是 代码如下: //max_allowed_packet = 1024M //#define host “localhost” //mysql server //#define username “root” //

1.解压压缩包【软著申请源代码自动整理工具.zip】，进入目录Release，双击SourceConvert.exe打开软件 2.设置读取源码所在目录，在对应文本框中粘贴你想导出的项目目录，支持多目录地址，换行粘贴即可 3.设置读取源码文件的扩展名，多个扩展名以英文分号隔开，如"*.*.php;*.cpp;*.h;*.java;*.html;*.js;*.cs" 4.处理源代码 5.复制下面文本框中出现的代码文件；粘贴到文档中即可；粘贴时最好是右键-粘贴选项选择只保留文本

一．基础笔试命令考察 1. 开启MySQL 服务 service mysqld start /init.d/mysqld start safe_mysql & 关闭mysql 服务 service mysqld stop /etc/init.d/mysqld stop mysqladmin -uroot -p123456 shutdown 2. 检测端口是否运行 lsof -i:3306 netstat -tunlp|grep 3306 ss -tulnp|grep 3306 3. 为MySQL 设置密码或者修改密码。 方法一 mysqladmin -u root -p123456 password 'abc123' #比较常用 方法二（sql 语句修改） update mysql.user set password=password(123456) where user='root' and host ='localhost'; flush privileges;

1、一张表，里面有ID 自增主键，当insert 了17 条记录之后，删除了第15,16,17 条记录， 再把Mysql 重启，再insert 一条记录，这条记录的ID 是18 还是15 ? 2、MySQL 的技术特点是什么? MySQL 数据库软件是一个客户端或服务器系统，其中包括：支持各种客户端程序和库的多线程 SQL 服务器、不同的后端、广泛的应用程序编程接口和管理工具。 3、Heap 表是什么? ·HEAP 表存在于内存中，用于临时高速存储。 ·BLOB 或TEXT 字段是不允许的 ·只能使用比较运算符=，，=>，= < ·HEAP 表不支持AUTO_INCREMENT ·索引不可为NULL 4、MySQL 服务器默认端口是什么? MySQL 服务器的默认端口是3306。 5、与Oracle 相比，MySQL 有什么优势? 更多面试题，请下载附件文档...

python语言生物信息多组学大数据深度挖掘与论文整理技巧实战培训班 各企事业单位： Python是近几年最受欢迎人工智能编程语言。未来，Python也一定会是最受欢迎的编程语言之一。随着高通量测序以及生物信息学的发展，python语言在生物大数据分析以及数据挖掘中发挥着越来越重要的作用。想要成为一名优秀的生物数据分析者与科研团队不可或缺的人才，除了对生物学数据有独特的理解外，还需具备对生物大数据深度挖掘与分析能力。因此，为辅助提高生命科学研究工作者的生物数据深度挖掘与可视化技能以及论文SCI论文整理能力，我们举办了本次python语言与生物信息学培训班，通过本次培训让各位科研工作者了解python语言的每个元件，如何对这些基本元件进行组装，如何将思想转化为代码，如何将代码应用于生物大数据分析。本次会议我们从生信库中精选一些python代码，进行实际操作演练，包括python语言精髓部分讲解、编写python代码、利用python语言分析生物学数据、利用python语言绘制部分SCI图片。通过本次培训，使学员能够掌握python代码的编写思路进而可以独立进行生物学数据的挖掘，提高学员数据分析技能，增强论文整理技巧，助力科研。

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