本实验将逐步指导您使用 Elastic Load Balancing(ELB)和 Auto Scaling 服务对基础设施进行负载均衡 和自动扩展。 涵盖的主题 本实验室课程将演示: • 创建负载均衡器(Elastic Load Balancer)。 • 创建启动配置和 Auto Scaling 组。 • 自动扩展私有子网内的新实例 • 创建 Amazon CloudWatch 警报并监控基础设施的性能。 什么是 Elastic Load Balancer (ELB)与 Auto Scaling? Elastic Load Balancer 介绍 Elastic Load Balancer 在

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SAR成像中的Chirp Scaling算法。 ①将回波信号变换到距离多普勒域，并与变标方程相乘，完成补余RCM矫正 ②距离向FFT将数据变换到二维频域进行距离匹配滤波、二次距离压缩和一致RCM矫正。 ③距离向IFFT将数据变回到距离多普勒域，进行方位匹配滤波和附加相位矫正。 ④方位向IFFT将信号变回时域，得到最终SAR图像。

mutter-x11缩放 使用Ubuntu补丁Mutter构建，以在Manjaro / Arch Linux上实现Xorg分数缩放。 所有的积分都属于和 在可以从存储库中安装mutter-x11-scaling和gnome-control-center-x11-scaling软件包。 要在安装运行后启用分数缩放： gsettings set org.gnome.mutter experimental-features "['x11-randr-fractional-scaling']" 要禁用分数缩放，请运行： gsettings reset org.gnome.mutter experimental-features 或构建补丁的软件包，以进行适当的多显示器管理和来自Ubuntu的切换选项。 Manjaro / Arch Linux的构建说明： sudo pacman

DFT的matlab源代码培训单原子催化剂的比例定律 该存储库包含使用各种机器学习方法基于物理描述符（从密度泛函理论计算获得的特征）训练缩放定律的工作流程。 比例定律是有用的替代模型，可用于快速预测所需特性和筛选催化剂材料，从而通过执行更少的量子计算来节省计算时间。 开发者 王一凡（） 比例关系的开发是为了 结合，单金属原子在载体上的结合能 Ea，金属原子扩散的激活屏障 Ebind和Ea分别代表单个金属原子催化剂的热力学和动力学稳定性。 数据集 该数据集包括根据Ea_data.csv中的密度泛函理论（DFT）计算得出的载体上单个原子的属性。 9种支持 11种金属：Ag，Au，Co，Cu，Fe，Ir，Ni，Pd，Pt，Rh，Ru 99个采样点 使用的机器学习方法： LASSO回归 岭回归 弹力网 普通最小二乘（OLS）回归 基于符号回归的遗传规划（GP） 入门 gp_models：用于训练遗传程序设计模型的文件 ml_models：用于训练统计学习模型的文件 依存关系 ：用于向量和矩阵运算 ：用于绘图 ：用于线性代数计算 ：用于从Excel文件导入数据 ：用于训练机器学习模型 ：用于绘图

SAR chirp scaling(CSA)算法仿真 参考书为 雷达成像技术（保铮等） 代码有详细注释，非常容易理解 最终成像为绝对坐标，非常精确

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