- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏红眼睛微型红外成像仪
VS10X混合信号采集仪
VS10X振弦采发仪是VS101单通道采集仪的升级替代，在保持原有尺寸和功能的基础上，从对振弦信号的单通道采发升级到可以实现最多4通道的振弦信号采集发送。 平均功耗：待机 5uA，无太阳能充电时 DC12V@10AH 电池可使用不低于半个月（每小时采发一次）。应用领域地质灾害监测，土木工程监测，自动化监测。
51320编辑于 2022-11-21 - 来自专栏宜信技术实践
混合事务分析处理“HTAP”的技术要点分析
1.2 OLAP 联机实时分析OLAP（On-Line Analytical Processing） OLAP是面向数据分析的，也称为面向信息分析处理过程。 例如使用机器学习、统计分析和模式识别等算法，对数据进行分析等。 1.4 对比 — OLAP vs OLTP ? 三、HTAP HTAP数据库（Hybrid Transaction and Analytical Process，混合事务和分析处理）。 2014年Gartner的一份报告中使用混合事务分析处理(HTAP)一词描述新型的应用程序框架，以打破OLTP和OLAP之间的隔阂，既可以应用于事务型数据库场景，亦可以应用于分析型数据库场景，实现实时业务决策 这种架构具有显而易见的优势：不但避免了繁琐且昂贵的ETL操作，而且可以更快地对最新数据进行分析。这种快速分析数据的能力将成为未来企业的核心竞争力之一。 ?
2.7K30发布于 2019-09-24 - 来自专栏数据处理与分析
【高端分析】城市功能区混合度计算
文章中所讨论的使用熵值来计算城市的功能混合度，思路很棒。 非常感谢作者十六便士（不知道我这个计算方式，大佬给打几分 ? ? ? ），非常感谢数读菌！ 熵 什么是熵？ 所以使用熵来计算城市功能混合度，木有一点问题。 干货时间 首先我依然沿用十六便士的思路，通过POI来计算城市的混合程度。 数据 我使用的功能区与POI如下图所示： ? 透视分析 接下来，使用透视分析，来获取每个功能区地块所包含的每个类别要素个数 ? ? 得到的结果 ? 这一步，就得到了每个功能区所包含的每个种类的要素比例。 总结 我们根据结果数据，来分析一下，得到的这个熵值是不是真的反应了事物的内在情况。 看看最小的 首先对功能区地块，按照熵值进行排序，就能得到了熵值最小与最大的地块 ? 我查了一下该地块的构成 ? 主成分太突出，混合程度不够。 看看最大的 ? 可以看到这个功能区地块各种分类分布的比较均匀，也就是这块地的混合程度比较高。 从这个分析结果来看，熵还是很能反应事物的本质的。
5.4K21发布于 2020-12-31 - 来自专栏云计算爱好者
企业采用多云和混合云的优劣分析
最近，混合云和多云似乎是造成混乱的一种最新概念。更糟糕的是，一些人(不恰当地)互换使用这些术语。事实是，他们是非常不同的。 区分混合云和多云之间差异的最好方法就是定位。 混合云是垂直处理一个连续的不同服务，而多云是关注云计算的水平方面。每个概念都有自己的优点和缺点，他们是不可互换的。 多云：水平的云计算方法 多云本质上是在一个交付层内使用多个云服务。 混合云：垂直的云计算方法 大多数企业现在都在使用混合云。混合云是指在多个不同的交付层中垂直使用云计算。最典型的是，企业目前正在使用基于SaaS的解决方案和公共云。有些企业也可能使用私有云。 混合云不要求单个应用程序跨越不同的交付层。 CIO的视角 重要的是要了解如何利用多云和/或混合云，而不是定义术语。人们常常过于拘泥于定义术语，而不是理解利用解决方案或方法的好处。 多云和混合云的价值在于它们都为业务转型提供了杠杆作用。问题是：企业将如何利用它们来获得业务优势?
1.3K80发布于 2018-01-03 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
育种数据分析神器：线性混合模型
线性混合模型，混合线性模型，LMM模型，MLM模型，在我的理解都是一个东西。 线性混合模型，它的随机因子的效应值，就是BLUP值。 BLUP值在育种中称为育种值。 混合线性模型在基因组选择中，是GBLUP，ssGBLUP。 这个模型，是农业数据分析汇总应用最广泛的模型，值的好好学习！ 下面用一个示例数据，用R中的免费R包lme4来演示一下。 这里使用sleepstudy数据集，看一下免费的R包lme4和付费包asreml如何处理不同的混合线性模型，以加深对混合线性模型的理解。 18 > table(dat$Subject) 308 309 310 330 331 332 333 334 335 337 349 350 351 352 369 370 371 372 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 共有18个人，处理天数是0~9天。
1.2K20编辑于 2022-12-13 - 来自专栏算法工程师的学习日志
Simulink建模与仿真（10）-Simulink混合系统模型及表示
分享一个系列，关于Simulink建模与仿真，尽量整理成体系 一、混合系统的数学描述 混合系统是由不同类型的系统共同构成的，因此混合系统的数学描述可以由不同类型系统描述共同构成。 但是由于混合系统的复杂性，一般难以用单独的数学模型进行描述或表达，因此混合系统一般都是由系统各部分输入与输出间的数学方程所共同描述的，下面举例说明。 故此混合系统的输入与输出之间的关系可以由下面的方程来描述： 二、混合系统的Simulink描述与简单分析 在对单独离散系统或连续系统进行描述时，由于系统一般比较简单，因而可以采用诸如差分方程、传递函数、 但对于混合系统，由于系统本身的复杂性，即使是很简单的混合系统，如上面给出的例子，都难以用一个简单的模型进行描述。因此，这里采用简单的数学方式对系统进行描述与分析。 编写M脚本文件，对上面中的混合系统进行分析。 clc close all clear t=1:0.1:99.9; %表示在时间[1，99.9]范围内分析系统。
80510编辑于 2023-11-15 YashanDB混合事务和分析处理(HTAP)能力解析
随着业务场景对实时数据分析要求的提升，混合事务和分析处理(HTAP)能力成为数据库核心竞争力之一。 MCOL通过细分每列数据段及利用元数据和事务管理段确保数据一致性，支持快速读写混合访问，提升HTAP场景中的业务响应。 通过HEAP和BTREE面向OLTP，MCOL作为核心的混合存储结构，SCOL优化分析访问，YashanDB实现了从事务高吞吐到分析高性能的平滑过渡，满足了HTAP场景的读写均衡需求。 冷热分离和后台自动转换有效实现HTAP场景下写入与历史分析的协同优化，保证系统在支持大量写入的同时，实现高效的历史数据分析。 结论本文详细解析了YashanDB的混合事务和分析处理(HTAP)能力，从多存储结构支持、分布式并行计算、多版本并发控制、SQL优化执行、内存管理到冷热数据分层及高可用架构，全方位展现了YashanDB
18210编辑于 2025-11-18- 来自专栏SFU/MCU/OvMeet视频会议
SFUMCU融合混合视频会议架构方案分析
分析现在会议的主流架构： 1，Mesh肯定不适合需求稳定的办法，对端要求太高，网络不太可控，人多容易卡 2，MCU基本满足需要，但缺乏灵活性，对硬件稍高 3，SFU现在主流网络会议都是sfu,同样存在问题
5.4K40发布于 2021-05-21 - 来自专栏Java架构师必看
spring源码分析10
spring源码分析10 强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ
34730发布于 2021-04-13 - 来自专栏学习笔记ol
框架分析（10）-SQLAlchemy
框架分析（10）-SQLAlchemy 主要对目前市面上常见的框架进行分析和总结，希望有兴趣的小伙伴们可以看一下，会持续更新的。希望各位可以监督我，我们一起学习进步。 特性分析 ORM支持 SQLAlchemy提供了一种将数据库表映射到Python类的方式，使得开发者可以使用面向对象的方法来操作数据库。通过定义模型类和属性，可以轻松地进行数据库的增删改查操作。
78220编辑于 2023-10-11 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ATAC-seq分析：差异分析（10）
在这里，我们将采用类似于 Diffbind 中的方法，并在 ATACseq 分析中合理建立。1. 图片library(TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene)toOverLap <- promoters(TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene 由于我们有 TSS +/- 500bp 范围内的区域子集，此时我们可以使用标准富集分析。这里我们使用clusterProfiler来识别富集。 anno_KidneyMinusHindbrain <- annotatePeak(KidneyMinusHindbrain, TxDb = TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene DB_ATAC <- as.data.frame(anno_KidneyMinusHindbrain)DB_ATAC[1, ]图片由于我们有 TSS +/- 500bp 范围内的区域子集，此时我们可以使用标准富集分析
1.1K20编辑于 2023-01-27 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ATAC-seq分析：差异分析（10）
在这里，我们将采用类似于 Diffbind 中的方法，并在 ATACseq 分析中合理建立。 1. library(TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene) toOverLap <- promoters(TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene 由于我们有 TSS +/- 500bp 范围内的区域子集，此时我们可以使用标准富集分析。这里我们使用clusterProfiler来识别富集。 anno_KidneyMinusHindbrain <- annotatePeak(KidneyMinusHindbrain, TxDb = TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene as.data.frame(anno_KidneyMinusHindbrain) DB_ATAC[1, ] DB_ATAC 由于我们有 TSS +/- 500bp 范围内的区域子集，此时我们可以使用标准富集分析
57220编辑于 2023-02-27 - 来自专栏让技术飞起来
对比分析混合开发模式hybrid的优缺点
今天主要分析混合开发（Hybrid App）的优劣势以及一些经验的分享。 基于混合开发模式的特点单独分析的话，其优劣势主要如下：一、优势1、开发效率高，节约时间。 混合开发的应用场景哪些条件和情况选择混合开发是具有较高性价比呢？哪些行业或场景是适合于混合开发模式的呢？ 此外，如果单从技术角度分析的话，许多企业都已经拥有 Web 开发技能，选择混合开发方法，在合适解决方案的支持下，Web 开发者只要仅仅运用 HTML、CSS 和 JavaScript 等 Web 技能就能构建 许多分析师也预测，混合开发未来也可能会成为开发前端 App 的默认技术。
3K50编辑于 2022-11-22 - 来自专栏算法channel
高斯混合模型：不掉包实现多维数据聚类分析
机器学习高斯混合模型：聚类原理分析（前篇） 机器学习高斯混合模型（中篇）：聚类求解 机器学习高斯混合模型（后篇）：GMM求解完整代码实现 机器学习储备（13）：概率密度和高斯分布例子解析 以上包括了高斯混合模型的原理 03 — 二维数据的聚类分析 下面是调用自己写的GMM聚类接口的代码，最终聚类的结果为：3类，可以看出聚类结果较好。 array([[ 2.82354561e-01, 9.62092908e-09, 1.55829697e-10], [ 1.21224887e-35, 7.71577880e [ 1.29709523e-33, 9.55957280e-02, 2.51601671e-05], [ 8.36655897e-02, 1.17357149e-10 在最近几天的推送中，我们先后模拟了一维和两维的高斯分布的数据样本，实际上，我们已经实现的算法可以模拟更多维度的数据，因为假定了是D维，但是当维度很高时，我们往往不容易分析，计算效率慢，同时也容易发生奇异问题
1.4K60发布于 2018-04-02 - 来自专栏大数据杂货铺
全文检索、向量检索和混合检索的比较分析
对比分析：全文搜索与矢量搜索 全文搜索的工作原理是在文档中查找单词。这使得它能够很好地理解用户查询背后的词汇意图。但当它必须处理无法模糊匹配的模糊查询时，它就显得不足了。 混合搜索的案例 混合搜索结合了全文搜索和矢量搜索的优点。它建立在全文搜索的可访问性、即输入即搜索体验的基础上，并集成了人工智能搜索支持的增强发现功能。 它使用混合搜索，通过参数配置hybrid。让我们回顾一下对象中的字段hybrid并看看它们启用了什么。 混合搜索将全文搜索的可访问性与人工智能实现的改进发现相结合。 混合搜索是现代搜索方法，将最先进的搜索功能统一到单个 API 后面。 这种混合方法将全文搜索与语义搜索相结合，提高了搜索结果的准确性和全面性。它是一种现代、灵活的解决方案，适合当今的搜索用例。
6.3K10编辑于 2024-04-24 - 来自专栏拓端tecdat
R语言实现有限混合模型建模分析
p=6129 介绍 有限混合模型在应用于数据时非常有用，其中观察来自不同的群体，并且群体隶属关系未知。 模拟数据 首先，我们将模拟一些数据。 m1 <- 0 m2 <- 50 sd1 <- sd2 <- 5 N1 <- 100 N2 <- 10 a <- rnorm(n=N1, mean=m1, sd=sd1) b <- rnorm(n=N2 , mean=m2, sd=sd2) 现在让我们将数据“混合”在一起...... ? print(table(clusters(flexfit), data$class)) ## ## 1 2 ## 1 100 0 ## 2 0 10 参数怎么 cat( 4.799484 ## true: 5 ## ## pred: 52.86911 ## true: 50 ## ## pred: 6.89413 ## true: 5 让我们可视化真实数据和我们拟合的混合模型
58520发布于 2020-07-16 - 来自专栏拓端tecdat
混合图形模型MGM的网络可预测性分析
这些应用程序大多数集中于分析网络的结构。但是，如果不是直接观察网络，而是_根据_数据进行_估算_（如：吸烟与癌症之间存在关联），则除了网络结构外，我们还可以分析网络中节点的可预测性。 估计网络模型 我们估计了混合图形模型，其中我们将所有变量都视为连续高斯变量。 physior 0.627 ## 6 avoidth 0.686 ## 7 avoidact 0.681 ## 8 amnesia 0.410 ## 9 lossint 0.520 ## 10 本文摘选《R语言混合图形模型MGM的网络可预测性分析》
97340编辑于 2022-03-05 - 来自专栏finclip小程序ide
移动端开发之混合开发优劣势分析
在开发一款 App 产品的时候，为了提高效率、节省成本而利用原生与H5的开发技术的混合应用，更通俗的讲由“HTML5云网站+APP 应用客户端”构成的 App 是混合开发。 今天主要分析混合开发（Hybrid App）的优劣势基于混合开发模式的特点单独分析的话，其优劣势主要如下：一、优势1、可离线运行2、比 Web版实现功能多；3、兼顾了部分原生的优秀操作体验；4、代码维护方便 ；4、安全性比较低：代码都是以前的老代码，不能很好地兼容新手机系统，且安全性较低，网络发展这么快，病毒这么多，如果不实时更新，定期检查，容易产生漏洞，造成直接经济损失；更优质的混合开发模式当然在混合开发模式下也有一些较为明显的问题 「原生+小程序」的混合开发模式。 相信「原生+小程序」更优质的混合开发模式也会更多的受到开发者的关注和认可的！
1.5K30编辑于 2022-11-25 - 来自专栏golang算法架构leetcode技术php
golang源码分析（10）slice
// maxSliceCap returns the maximum capacity for a slice.
30820编辑于 2022-08-02 golang源码分析 ：gopls（10）
分析完一个featureCommands后，其他的22个都是类似的。 （非 LSP 标准） 缓存管理 View（文件快照）、Snapshot（模块状态缓存） 类型检查 Package（集成 go/types 和 x/tools/go/packages） 代码分析
9410编辑于 2026-03-18
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号