本资料为2024年认证最新材料，笔者因为工作需要考几个认证。天冀云全套认证包含如下图所示，本材料包含下图中红框内的 **4个认证（应知+从业者+解决方案架构师+高级解决方案架构师）**。 > 笔者，亲测必过。见文章下面第二张考试记录图和证书截图。 > 资料获取方式：CSDN主页私信笔者，获取完整资料，下载资料里放了一部分从业者资料供大家验证真伪，即试着考一门看下资料是否有用。 在当今的云计算领域中，天翼云作为中国电信旗下云计算品牌，提供了多种服务和认证体系，以满足不同用户的需求。2024年的最新版本认证资料中，提到了包含四个认证等级，分别是应知、从业者、解决方案架构师以及高级解决方案架构师。这些认证资料被认为是全面且经过实践证明的，能够帮助考生顺利通过认证考试。以下是针对天翼云认证考试的详细介绍，内容涵盖了云计算的基础知识、服务模式、部署模式以及弹性云主机的具体应用等重要知识点。 云计算背景和概念是每个云计算从业者必须掌握的基本知识。NIST对云计算的定义强调了云计算作为一种模型，能够随时随地、便捷地提供资源，并支持随需应变的访问。云计算的特点包括自助服务、网络访问的普遍性、资源池化、快速弹性和基于使用的计量付费服务。在技术发展史中，云计算是在并行计算、分布式计算和网格计算等技术的基础上发展起来的。 云计算服务模式包括IaaS、PaaS和SaaS三种模式。IaaS提供基础的计算资源，如虚拟机和存储；PaaS提供了开发平台环境，使开发者能够构建和部署应用程序；SaaS则是提供软件应用服务，用户可以直接使用应用，无需关心底层的软硬件支持。 在云计算部署模式方面，包括公有云、私有云、社区云以及混合云。公有云面向的是广泛的用户群体；私有云通常为企业内部使用；社区云是针对某一特定的社区成员提供服务；混合云则是将以上模式结合在一起，以满足不同场景的使用需求。 弹性云主机是天翼云提供的一种重要的云计算产品，它具备多种规格和性能，可根据不同场景需求进行选择和应用。例如，对于需要大量数据处理和访问的大数据分析场景，内存优化型规格的弹性云主机是最佳选择；而对于需要高性能计算能力的场景，如深度学习或3D动画渲染等，GPU加速型规格则更加合适。 弹性云主机支持多种登录鉴权方式，包括密钥对和密码，出于安全考虑推荐使用密钥对。此外，弹性云主机支持多种云硬盘类型，提供按月或按需计费方式，用户可以根据自身情况选择合适的计费模式。弹性云主机还支持云监控服务，以便用户及时了解资源使用情况，并且可以设置告警通知。 对于想要获取完整认证资料的个人，可以通过CSDN主页私信作者，获取资料下载链接。资料提供了一部分从业者资料，供使用者验证资料的真伪。通过相关认证考试不仅能够证明个人的技术能力，还能为职业发展带来积极的帮助。 掌握上述云计算相关知识点对于天翼云认证考试的准备至关重要。具备这些知识，配合认证资料的学习，可以大大提升通过天翼云2024年最新版本认证的几率。

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使用db2licm -a 绝对路径 可成功导入Lincense,亲自试过，可以用，希望可以帮到需要的人。 Product name: "DB2 Enterprise Server Edition" License type: "CPU 选项" Expiry date: "永久" Product identifier: "db2ese" Version information: "9.5" Enforcement policy: "软停止" Features: DB2 Database Partitioning: "未许可" DB2 Performance Optimization ESE: "未许可" DB2 Storage Optimization: "未许可" DB2 Advanced Access Control: "未许可" DB2 Geodetic Data Management: "未许可" IBM Homogeneous Replication ESE: "未许可"

【知识点详解】 在Oracle数据库12c 12.2.0.1版本及更高版本中，用户可能会遇到一个常见的问题，那就是SYSAUX表空间过快增长。SYSAUX表空间是Oracle数据库中的一个重要组成部分，它存储了系统级别的对象和服务，包括数据字典、索引、临时段等。当SYSAUX表空间占用过大时，可能导致数据库性能下降，甚至影响到正常的数据库操作。 **症状分析** 在升级到12.2.0.1版本后，数据库管理员发现SYSAUX表空间的大小迅速增加。通过查询`V$SYSAUX_OCCUPANTS`视图，可以看到`SM/ADVISOR`和`SM/OPTSTAT`占用的空间较大。进一步查询`DBA_SEGMENTS`，可以发现`WRI$_ADV_OBJECTS`对象是主要的占用者，表明优化器统计信息顾问在SYSAUX表空间中创建了大量的数据。 **原因解释** 这个问题的主要原因是Oracle 12.2引入的一个新特性——优化器统计信息顾问(AUTO_STATS_ADVISOR_TASK)。这个顾问任务会在维护窗口期间自动运行，以提供更好的统计信息和优化建议，从而改进SQL查询的性能。然而，在某些情况下，这个任务可能过于频繁地运行，导致在SYSAUX表空间中积累了大量的顾问输出和相关对象，从而占用大量空间。 **解决方案** 解决SYSAUX表空间过大的问题有几种方法： 1. **调整统计信息顾问频率**：可以通过修改数据库参数`_optimizer_gather_stats_job_freq`来控制统计信息顾问的执行频率。减少该参数的值可以降低顾问任务的运行次数，从而减缓SYSAUX表空间的增长。 2. **清理顾问结果**：定期执行`DBMS_STATS.PURGE_ADVISOR_RESULTS`过程，以删除不再需要的顾问结果，释放SYSAUX表空间。 3. **扩展SYSAUX表空间**：如果空间需求仍然很高，可以考虑增加SYSAUX表空间的数据文件大小或添加新的数据文件。 4. **调整表空间管理策略**：根据实际需要，可以将部分对象移动到其他表空间，比如将索引移到独立的表空间。 5. **监视与优化**：持续监控`V$SYSAUX_OCCUPANTS`和`DBA_SEGMENTS`，及时发现并处理占用空间较大的对象。 **适用范围** 这个问题不仅出现在Oracle Database Exadata Express Cloud Service、Oracle Database Cloud Schema Service、Oracle Database Cloud Service、Oracle Database Backup Service，而且在12.2.0.1及更高版本的企业版数据库中也是普遍存在的。 **总结** 理解并妥善处理SYSAUX表空间过大的问题对于保持数据库的稳定性和性能至关重要。通过调整数据库配置、优化顾问任务和定期清理，可以有效地管理SYSAUX表空间，避免因空间不足而引发的问题。同时，对于使用12.2.0.1及以上版本的Oracle数据库的管理员来说，了解这一特性以及其可能带来的影响，有助于更好地管理和维护数据库系统。

### 过采样提高ADC精度 #### 引言与背景 在现代电子系统设计中，模数转换器（Analog-to-Digital Converter, ADC）扮演着至关重要的角色，尤其是在需要精确测量模拟信号的应用中。然而，并非所有的应用场景都能负担得起高精度、高分辨率的外部ADC。这时，过采样与求均值技术就成为一种有效的解决方案，能够以较低的成本提高ADC的测量分辨率和信噪比(SNR)。 #### 过采样技术原理 过采样技术的核心在于以远高于所需最低采样频率的速率对信号进行采样，然后通过对多个采样结果进行平均处理来提高分辨率和信噪比。这种技术基于两个基本原理： 1. **量化噪声的特性**：量化噪声是一种均匀分布的噪声，其能量分布在所有频率上。当信号被过采样时，量化噪声会被分散到更宽的带宽上，从而降低了单位带宽内的噪声功率。 2. **低通滤波器的作用**：过采样的信号经过低通滤波器处理后，高频噪声被抑制，而有用的低频信号得以保留，进一步提高了信噪比。 #### 技术实施步骤 1. **过采样**：首先以远高于奈奎斯特频率的速率对输入信号进行采样，以获得更多的样本数据。 2. **求均值**：接着对这些过采样的数据进行求均值处理，即对一系列样本进行累加，然后除以样本数量。 3. **低通滤波**：在求均值之后，信号通常需要通过低通滤波器来去除高频噪声。 4. **降采样**：对滤波后的信号进行降采样，以恢复原始所需的采样率，此时的信号具有更高的分辨率和更好的信噪比。 #### 具体应用实例 考虑一个使用Cygnal C8051系列单片机中的12位ADC的应用场景，目标是将测量分辨率从12位提高至16位。按照公式\(f_{\text{os}} = 4^w \times f_s\)计算过采样频率，其中\(w\)表示希望增加的分辨率位数，\(f_s\)为初始采样频率，\(f_{\text{os}}\)为过采样频率。假设系统的输出数据速率为1 Hz，则过采样频率\(f_{\text{os}}\)应为256 Hz。这意味着需要收集256个样本并对其进行求均值处理，最终通过累加和转储的方式得到16位的有效数据。 #### 实现注意事项 1. **存储器管理**：在进行过采样数据的累加过程中，确保有足够的存储空间以避免溢出或截断错误。 2. **CPU时间成本**：虽然过采样和求均值技术可以显著提高分辨率和信噪比，但同时也增加了CPU的计算负担，降低了数据处理速度。 3. **噪声类型**：过采样和求均值方法对白噪声特别有效，但对于其他类型的噪声可能效果不佳。因此，在实际应用中需要针对不同噪声类型选择合适的技术方案。 #### 结论 过采样与求均值技术提供了一种成本效益高的方式来提高ADC的测量分辨率和信噪比。通过合理的设计和实施，即使是在资源受限的嵌入式系统中也能实现高性能的信号测量。这对于许多需要高精度测量但预算有限的应用来说是一个理想的解决方案。

包含了openpose用到的pose、face、hand 所有用到的模型，已经按照实际所需目录结构存放。 openpose/models/ ├── pose/ │ ├── body_25/ │ │ ├── pose_deploy.prototxt │ │ └── pose_iter_584000.caffemodel │ ├── coco/ │ │ ├── pose_deploy_linevec.prototxt │ │ └── pose_iter_440000.caffemodel │ └── mpi/ │ ├── pose_deploy_linevec_faster_4_stages.prototxt │ └── pose_iter_160000.caffemodel ├── hand/ │ ├── pose_deploy.prototxt │ └── pose_iter_102000.caffemod

内容概要：本文详细介绍了无位置传感器BLDC电机的反电势过零点检测技术。首先解释了反电势过零点检测的基本原理，即利用悬空相端电压的变化来确定换相的最佳时机。接着讨论了硬件设计要点，如确保中性点电压的准确测量、采用适当的滤波措施以及合理的ADC采样时机。随后深入探讨了软件实现细节，包括移动窗口滤波、过零点检测算法、相位补偿及时序控制等方面的技术难点及其解决方案。最后分享了一些实用的调试技巧和常见错误防范。 适合人群：电机控制系统工程师、嵌入式系统开发者、自动化设备制造商及相关领域的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要降低成本并提高可靠性的BLDC电机应用场景，如家用电器、工业自动化等领域。主要目标是掌握无位置传感器BLDC电机控制的关键技术和实现方法，从而能够独立完成相关系统的开发与调试。 其他说明：文中提供了大量具体的代码片段和实践经验，有助于读者更好地理解和应用于实际项目中。同时强调了硬件设计和软件算法相结合的重要性，提醒读者注意实际应用中的各种挑战和注意事项。

永磁同步电机（PMSM）和无刷直流电机（BLDC）的五种FOC过调制算法（经典FOC电流环、经典SVPWM、简易SVPWM、弱磁控制、前馈解耦）及其六种DPWM控制方式。每种算法的特点和应用场景均进行了深入解析，并结合实际工程项目进行了验证。文中还提到了离散化仿真模型的应用，以及如何通过特定方法实现六步方波效果和过调制2区，从而提高电机的效率和响应速度。 适合人群：从事电机控制研究与开发的技术人员、工程师，尤其是关注电动车辆、机器人等领域的人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并掌握先进电机控制算法的研究人员和工程师，旨在帮助他们在实际项目中更好地应用这些算法，提升电机性能和系统可靠性。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论解释，还包括了具体的工程实践案例和仿真模型，便于读者理解和应用。此外，提供的参考论文和自动代码生成工具进一步支持了算法的实际落地。

LSTM（长短期记忆网络）作为一种特殊的循环神经网络（RNN）结构，被广泛应用于处理和预测时间序列数据。在电池管理系统（BMS）中，对电池的荷电状态（State of Charge, SOC）的精确估计是保障电池安全、延长电池寿命和提高电池效率的关键技术之一。本文将详细介绍如何使用LSTM技术进行电池SOC估计，并提供一个包含两个数据集及其介绍、预处理代码、模型代码和估计结果的完整代码包，旨在为初学者提供一个全面的学习资源。 数据集是进行电池SOC估计的基础。在本代码包中，包含了两个经过精心挑选的数据集。这些数据集包括了不同条件下电池的充放电循环数据，如电压、电流、温度、时间等参数。通过分析这些数据集，可以发现电池性能随着循环次数和操作条件的变化规律，为模型的训练提供丰富的信息。 数据预处理是模型训练之前的必要步骤。在电池SOC估计中，由于原始数据通常包含噪声和异常值，且不同数据之间可能存在量纲和数量级的差异，因此需要对数据进行清洗和归一化处理。预处理代码包中的Python脚本将指导如何去除不规则数据、进行插值、归一化和数据分割等操作，以确保模型能够在一个干净、格式统一的数据集上进行训练。 模型代码是整个SOC估计过程的核心部分。本代码包提供了基于LSTM网络的SOC估计模型代码，详细展示了如何搭建网络结构、设置超参数、进行训练和验证等。其中，LSTM的多层堆叠结构可以捕捉到电池长期依赖性，这对于SOC估计至关重要。代码中还包括了模型的保存和加载机制，便于进行模型的持久化处理和后续的模型评估。 估计结果是验证模型性能的重要指标。通过在测试集上运行模型，可以得到电池SOC的估计值，并与实际值进行对比。本代码包中包含的评估脚本将帮助用户计算均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等多种评价指标，从而对模型的准确性和泛化能力进行全面评估。 此外，技术博客文章在电池估计中的应用解析一引言.doc、做电池估计最基本的.html等文档，提供了对电池SOC估计方法论的深入解读和实战指南。这些文档详细介绍了电池SOC估计的意义、应用场景以及所采用技术的原理和优势，为初学者提供了从理论到实践的完整学习路径。 本代码包为电池SOC估计提供了一个从数据集获取、数据预处理、模型训练到结果评估的完整流程。它不仅适用于初学者入门学习，也为专业人士提供了一个实用的工具集。通过深入研究和实践本代码包，可以有效提升电池SOC估计的准确度，进而推动电池技术的发展和应用。

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