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使用docker-compose一键部署zabbix5.0,走过路过不要错过,买不了吃亏买不了上当啦!

actions_build_ErfanGSI 一个基于Github Actions制作的自动跑ErfanGSIs的脚本。 步骤如下： 首先，fork这个仓库。 接着，编辑build_ErfanGSIs.yml文件，把其中的ROM_URL改成你要做gsi的底包（注意直链）；还有ROM_NAME改成你的ROM名称。 然后，按Star小星星就可以开始了！ 最后，在上传GSI里展开，看下载链接链接，访问即可下载。 注意：由于上传BitSend已挂，已更换为WeTransfer。但是有2g大小限制，需要设置仅跑Aonly或AB。详见酷安@巨龙Jvlong的相关动态。 附：ErfanGSI支持的ROM ROM_NAME里填一摸一样的，下的ROM也要一样； Generic是（类）原生的意思 9饼： ColorOS Flyme通用MIUI Moto Nubia OneUI OxygenOS像素Xpe

机器学习

本文介绍了如何使用MATLAB编写三维数组，并提供了一个简单的示例程序。通过学习本文，您将了解以下内容： 如何在MATLAB中创建和操作三维数组； 如何使用嵌套循环遍历三维数组的元素； 如何使用索引操作符访问和修改三维数组元素； 如何使用disp函数打印三维数组。 学习收获 通过阅读本文并实践示例程序，您将掌握以下知识和技能： 理解MATLAB中三维数组的概念和用法； 能够使用MATLAB创建各种维度的三维数组； 能够使用嵌套循环遍历三维数组的元素； 能够使用索引操作符访问和修改三维数组元素； 熟悉如何使用disp函数打印三维数组。 阅读建议 为了更好地理解和掌握本文所介绍的内容，建议您： 阅读MATLAB相关的教程和文档，深入了解MATLAB中多维数组的特性和操作； 练习编写不同类型的MATLAB程序，尝试创建和操作不同形状的多维数组； 在MATLAB命令窗口中逐步执行示例代码，并观察结果，加深对多维数组的理解； 参考MATLAB官方文档中的示例代码和案例，学习更多高级的多维数组操作和应用； 探索MATLAB提供的其他功能和工具箱，如信号处理、机器学习等。

搭建个人/公司本地知识助手,通过提交问题，知识助手根据已上传的知识数据进行回答，支持上传txt,docx,md等多种数据类型的数据

内容概要: 本文首先以气象数据分析为例,介绍了数据加载、统计计算和绘图可视化的过程,给出了绘制温湿度变化折线图的代码。然后以温度时间序列分析为例,讲解了绘制时间序列图、进行季节性分解、以及使用时间序列工具进行预测的流程,同时提供了完整的示例代码。每部分都以示例代码展示了Matlab进行数据分析和可视化的技术思路。 适合人群: 需要利用Matlab进行数据挖掘和分析的专业人员,以及相关领域的学生。示例代码可以帮助理解数据分析方法的实现。 能学到什么: 通过学习可以掌握Matlab中的数据可视化方法,以及时间序列分析的技能,包括分解、预测等,以及将这些技术应用到解决实际问题的思路。 阅读建议: 可以关注感兴趣的示例内容,针对提供的代码进行逐行学习,需要自己编写代码实践测试。也可以搜索Matlab时间序列分析的更多用法进行扩展学习。总体而言,本文内容翔实,是Matlab数据分析学习的好参考资料

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