Wigner-Ville分布（WVD）具有最好的时频分辨率，但其固有的交叉项问题限制了其应用。根据旋转机械振动信号分析中的多分量非平稳信号的频率成分均与基频成倍数（阶比）关系，提出应用基于离散Gabor变换的迭代时变滤波和对Gabor系数的选择遮掩提取出感兴趣的各单阶分量，先分别计算各单阶分量的WVD，再将各单阶分量的WVD合并，可得到无交叉项的WVD时频谱图。仿真及实际测试试验结果表明，该方法可有效去除旋转机械多分量非平稳信号WVD分析中的交叉项干扰。

支持向量机_with_python 在本笔记本中，我们介绍了支持向量机（SVM）算法，这是一种功能强大但简单的监督学习方法，用于预测数据。 对于分类任务，SVM算法尝试将特征空间中的数据划分为不同的类别。 默认情况下，这种划分是通过构造最佳分割数据的超平面来执行的。 为了进行回归，构造了超平面以映射数据分布。 在这两种情况下，这些超平面均以非概率方式映射线性结构。 但是，通过采用内核技巧，我们可以将非线性数据集转换为线性数据集，从而使SVM可以应用于非线性问题。 SVM是功能强大的算法，已得到广泛普及。 这部分是由于它们在高维特征空间中有效，包括那些特征数与实例数相似或略微超过实例数的问题。 与具有大量数据集的内存需求很高的KNN不同，SVM可以提高内存效率，因为仅需要支持向量即可计算超平面。 最后，通过使用不同的内核，SVM可以应用于各种学习任务。 另一方面，这些模型是黑匣子，很难解释

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F1 is a distributed relational database system built at Google to support the AdWords business. F1 is a hybrid database that combines high availability, the scalability of NoSQL systems like Bigtable, and the consistency and us- ability of traditional SQL databases. F1 is built on Span- ner, which provides synchronous cross-datacenter replica- tion and strong consistency. Synchronous replication im- plies higher commit latency, but we mitigate that latency by using a hierarchical schema model with structured data types and through smart application design. F1 also in- cludes a fully functional distributed SQL query engine and automatic change tracking and publishing.

如果从业务创新应用的角度出发，应该将注意力更多集中在应用，而不是存储技术细节，但是另外一方面，这些不同的技术也是针对业务实践中暴露出来的问题应运而生，代表着应用管理的先进水平，其中很多的问题会随着数据量的增加，以及硬件故障的增多逐步暴露出来，因此对于技术的关注还是非常有必要的。人的认知往往跟不上技术的发展，在一定程度的混淆。《2022 分布式存储市场调研报告》结合专家们多年的工作经验，希望能够给行业企业的用户实践提供参考和依据，推动分布式存储技术的应用和发展。

英文文献《对分布式系统数据库的介绍》

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:warning: 实验性的。 请注意，这是预发行版本。 gNMI网关 gnmi-gateway是用于连接多个目标的分布式且高度可用的服务。 当前仅支持RPC。 常见的用例是： 向gNMI客户端提供多个流，同时保持与gNMI目标的单个连接。 向gNMI客户端提供高可用性的流。 在多个服务器之间分配gNMI目标连接。 将gNMI流导出为其他数据格式和协议。 根据其他系统（例如，您的NMS或网络清单等）中的数据动态地建立与gNMI目标的连接。 设计 概述 gnmi-gateway用Golang编写，旨在为对使用gNMI数据（使用建模）感兴趣的用户和组织轻松扩展。 但是，如果您对编写自己的代码不感兴趣，则可以使用一些内置组件从命令行轻松使用。 gnmi-gateway基于从Target Loaders接收到的数据连接到gNMI目标。 然后，将gNMI通知消息转发到gnmi-gateway缓存，具有