r-breaker模型 原理 策略
【深入浅出 Yarn 架构与实现】5-3 Yarn 调度器资源抢占模型
本篇将对 Yarn 调度器中的资源抢占方式进行探究。分析当集群资源不足时,占用量资源少的队列,是如何从其他队列中抢夺资源的。我们将深入源码,一步步分析抢夺资源的具体逻辑。 ......
TensorFlow模型保存和提取方法
https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/72829635?spm=1001.2101.3001.6650.3&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLI ......
第三部分:Spdlog 日志库的实现原理
#! https://zhuanlan.zhihu.com/p/617432495 Spdlog 是一个快速、异步的 C++ 日志库,被广泛应用于 C++ 项目中。在这篇文章中,我们将探讨 Spdlog 日志库的实现原理。 Spdlog 的结构 Spdlog 由五个主要组件构成:Loggers、Si ......
使用copilot生成vue响应式原理
// 生成vue的响应式原理 function defineReactive(obj, key, val) { // 递归 observe(val); // 创建Dep实例 const dep = new Dep(); Object.defineProperty(obj, key, { get() ......
模型驱动软件开发 打造企业数字化未来
软件开发过程中的效率问题一直受到强烈关注。计算机软件开发方法的每一次变革都是通过提高抽象层次实现,从机器语言到汇编语言、再到高级语言、可视化建模语言,开发效率得到了显著提升。2000年左右,软件开发中出现了“模型驱动开发”的概念。 模型驱动的核心理念在于从概念模型的设计入手来构建企业应用,随后以概念 ......
Exp3-免杀原理
基础问题回答 (1)杀软是如何检测出恶意代码的? 根据特征码检测:就是恶意代码都有一些特征数据,也就是特征码,这些特征数据存储在AV厂商的特征库中。如果一个文件被检测出他的某些特征数据是特征库中的特征数据,那么这个文件就被认为包含恶意代码。 启发式检测:就是如果一个软件在干通常是恶意软件干的事,看起 ......
窥探数据研发中的任务优化策略
本文就目前较为冷门的一些数据任务优化手段做了简单的分析和总结,内容相对比较零散,不会聚焦常用的优化手段(比如小文件合并,数据倾斜等的优化等),只是对一些相对不太常见,但是在研发中又比较重要且有效的方式进行简单的一些沉淀,希望大家批评指正! 1. 前言 在离线数据研发中,随着业务复杂程度不断增加,数据 ......
《新发现:能量测不准原理》 回复
《新发现:能量测不准原理》 https://tieba.baidu.com/p/8326221019 4 楼 说的 雷达测距测速的题 出自 @平阳睡狮郭峰君 在 反相吧 发的 《【敬请反相者和维相者共同做题】》 http://tieba.baidu.com/p/5258171367 。 题目 : “ ......
整车动力学模型_simulink(7自由度&14自由度)
整车动力学模型_simulink(7自由度&14自由度) 软件使用:Matlab Simulink 适用场景:采用模块化建模方法,搭建7自由度和14自由度整车模型,作为整车平台适用于多种工况场景。 产品simulink源码包含如下模块: →工况: 阶跃工况 →整车模块:7自由度整车模型(需要14自由 ......
基于simulink的车辆坡度与质量识别模型,扩展卡尔曼滤波,估计曲线与实际误差合理
基于simulink的车辆坡度与质量识别模型,扩展卡尔曼滤波,估计曲线与实际误差合理YID:8572645488015821 ......
Matlab小波变换双端行波测距凯伦布尔变换放射状配电网单相故障测距Simulink模型及对应程序
Matlab小波变换双端行波测距凯伦布尔变换放射状配电网单相故障测距Simulink模型及对应程序。 配有对应说明及原理参考文献,适合初学者学习。YID:9219641290933817 ......
四轮转向系统横摆角速度控制simulink仿真模型,利用滑模控制算法
四轮转向系统横摆角速度控制simulink仿真模型,利用滑模控制算法,基于八自由度车辆模型,控制有比较好的效果,附参考说明。YID:29150640269337950 ......
燃料电池仿真模型燃料电池仿真模型,本模型基于Cruise软件和 Simulink软件共同搭建完成
燃料电池仿真模型燃料电池仿真模型,本模型基于Cruise软件和 Simulink软件共同搭建完成,并基于实际项目搭建,本资料包包含所有源文件YID:7468639817222914 ......
基于模型强化学习的离网微电网终身控制Python源代码
基于模型强化学习的离网微电网终身控制Python源代码 离网微网的终身控制问题包括两个任务,即对微网设备的状态进行估计和通过预测未来消费量和可再生产量来考虑不确定性的运行规划。 有效控制的主要挑战来自于随时间发生的各种变化。 提出了一个用于农村电气化离网微电网建模的开源强化框架。 将孤立微电网的终身 ......
matlab的基于遗传算法优化bp神经网络多输入多输出预测模型
matlab的基于遗传算法优化bp神经网络多输入多输出预测模型,有代码和EXCEL数据参考,精度还可以,直接运行即可,换数据OK。 YID:62100632809753171 ......
基于NMPC(非线性模型预测控制算法)轨迹跟踪与避障控制算法研究
基于NMPC(非线性模型预测控制算法)轨迹跟踪与避障控制算法研究 仅供学习算法使用 YID:8770627173879012 ......
TLS/SSL工作原理及握手过程
一、TLS/SSL基础概念 1、概念 TLS传输层安全性协议(Transport Layer Security) SSL安全套接层(Secure Sockets Layer) 目的:为互联网通信提供安全以及数据完整性保障。 HTTPS = HTTP + TLS/SSL 2. TLS/SSL功能实现 ......
常见I/O模型
文章引用自 https://blog.csdn.net/qq_35642036/article/details/82798722 1. 同步:发出一个功能调用后,没有得到结果之前,该调用就不返回。此时线程还是激活的 2. 异步: 发出一个调用后,不需要知道改功能结果,该功能有结果后通知调用者(回调通 ......
永磁同步电机神经网络自抗扰控制,附带编程涉及到的公式文档,方便理解,模型顺利运行,效果好
永磁同步电机神经网络自抗扰控制,附带编程涉及到的公式文档,方便理解,模型顺利运行,效果好,位置电流双闭环采用二阶自抗扰控制,永磁同步电机三闭环控制,神经网络控制,自抗扰中状态扩张观测器与神经网络结合,在线自整定自抗扰中参数,(依据rbf神经网络pid控制还写)输入信号为方波信号,可以切换。 均可运行 ......
ABAQUS盾构隧道开挖模型Cae文件,一环7片,含螺栓,配筋
ABAQUS盾构隧道开挖模型Cae文件,一环7片,含螺栓,配筋。 (此模型用的㎜单位制) YID:38300610693753555 ......
自动调优工具AOE,让你的模型在昇腾平台上高效运行
摘要:当算子性能或者网络性能不佳时,可以使用AOE进行调优。本文就带大家了解自动调优工具AOE,让你的模型在昇腾平台上高效运行。 本文分享自华为云社区《自动调优工具AOE,让你的模型在昇腾平台上高效运行》,作者:昇腾CANN 。 什么是AOE? AOE(Ascend Optimization Eng ......
【解答】OLAP资源隔离的设计原理?
(1)会话控制:分析型数据库会为每个用户分配独立的会话资源,包括内存、CPU时间片等。不同用户之间的会话资源是隔离的,不会相互干扰。会话控制还可以通过会话ID和隔离级别等方式实现。 (2)并发控制:为了避免不同用户之间的资源竞争和冲突,分析型数据库通常会采用锁、事务等机制进行并发控制。通过合理地设置 ......
计算机组成原理
计算机系统 1. 硬件 2. 软件 系统软件:用来管理计算机系统 应用软件:为执行特定任务而编写 相关概念解释 微处理器:CPU 机器字长:32/64位处理器,计算机一次整数运算所能处理的二进制位数 摩尔定律:集成电路上可容纳晶体管的数量,每隔18个月便会增加一倍,整体的性能也将提升一倍 dos操作 ......
ArcGIS模型构建器ModelBuilder的使用方法
本文介绍在ArcMap软件中,基于模型构建器(ModelBuilder)完成模型建立与使用的具体方法。 首先,在ArcMap软件中打开“ModelBuilder”。 建立一个模型,我们一般需要两种素材,一是该模型所需的初始数据,二是该模型具体的操作工具;而二者都可以通过插入的方法导入模型。在这里,我 ......
常用的处理时间序列的模型
处理时间序列的模型有很多种,下面列举一些常见的: ARIMA模型:自回归移动平均模型,用于分析和预测时间序列数据。 LSTM模型:长短时记忆模型,是一种循环神经网络,能够捕捉时间序列中的长期依赖关系。 GRU模型:门控循环单元模型,是一种循环神经网络,类似于LSTM,但参数更少,训练速度更快。 Pr ......
高斯混合模型 GMM 的详细解释
高斯混合模型(后面本文中将使用他的缩写 GMM)听起来很复杂,其实他的工作原理和 KMeans 非常相似,你甚至可以认为它是 KMeans 的概率版本。 这种概率特征使 GMM 可以应用于 KMeans 无法解决的许多复杂问题。 因为KMeans的限制很多,比如: 它假设簇是球形的并且大小相同,这在 ......
【JavaScript快速排序算法】不同版本原理分析
说明 快速排序(QuickSort),又称分区交换排序(partition-exchange sort),简称快排。快排是一种通过基准划分区块,再不断交换左右项的排序方式,其采用了分治法,减少了交换的次数。它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部 ......
设计模式-策略模式
策略模式 定义 定义一系列的算法,把他们封装起来,并且使它们可以相互替换。该模式使得算法可独立于使用它们的客户而变化。 实现描述 使用的客户类中包含算法的抽象类,算法的具体实现类则继承抽象类并且具体实现算法接口,将算法的抽象类作为使用的客户类的构造参数,在客户类构造时传入。客户类在之后使用不同算法可 ......