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3.3.4 时延域测量如3.2.1节所述，时延域对于表征信道的频率选择性非常重要。此外，它对于针对优化传输波形的时延扩展至关重要（见第6章）。由于3GPP已选择OFDM用于NR，因此循环前缀长度的优化与信道的时延扩展直接相关。本节介绍测量的宽频范围和重要传播场景下的时延域特性。3
3.4.2 基于几何的建模为了提供真实的动态信道输出，METIS项目开发了一个替代信道模型，该模型基于环境的3D几何并结合电磁材料特性和简单的射线跟踪。该模型（阻挡模型）的一个分量对用实际的方法描述路径的动态生灭过程特别有用。3.4.2.1 阻挡正如之前指出的，当频率升高时需要高
2.3 物理时频资源物理时频资源对应于OFDM符号和OFDM符号内的子载波。最小的时频资源指OFDM符号内的一个子载波，被称为一个资源单元（resource element）。传输是以12个子载波为一组进行调度，子载波组称为物理资源块（Physical Resource Bloc
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计算机组成原理习题课第一章-2（唐朔飞） ✨欢迎关注🖱点赞🎀收藏⭐留言✒ 🔮本文由京与旧铺原创，csdn首发！ 😘系列专栏：java学习 💻首发时间：🎞2022年11月24日🎠 🀄如果觉得博主的文章还不错的话，请三连支持一下博主哦 🎧作者是一个新人，在很多方面
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类型的概念和特点的简单解释。 2. Synchronized的原理Synchronized是Java语言提供的一种内置锁机制，它可以保证在同一时刻只有一个线程可以进入被Synchronized修饰的代码块或方法。其原理是使用对对象的加锁和解锁操作来实现互斥访问，保证线程的安全性。
帮助深度开发者更深入地理解性能优化手段。 文档链接：LINK。 3 亮点三：提供编程模型实现原理，让开发者“知其所以然” 编程模型实现原理便于开发者更好的理解编程模型的设计思路和优势，对于后续的深度开发也会有所帮助。 文档链接：LINK。 4
2.2.2 基于Scala实现的项目模板Flink在开发接口中同样提供了Scala的接口，用户可以借助Scala高效简洁的特性进行Flink App的开发。在创建项目的过程中，也可以像上述Java一样创建Scala模板项目，而在Scala项目中唯一的区别就是可以支持使用SBT进行
1.4.2 基本架构图Flink系统架构设计如图1-6所示，可以看出Flink整个系统主要由两个组件组成，分别为JobManager和TaskManager，Flink架构也遵循Master-Slave架构设计原则，JobManager为Master节点，TaskManager为
2.2 在Windows平台下载及安装TensorFlow 首先来到https://github.com/tensorflow/tensorflow，在该页面中有安装文件的下载地址，如图2-7所示。图2-7 TensorFlow安装文件 1．在线安装nightly包 nig
User-Agent 以外，对于：为什么要这么做？这么做有什么好处？我可以用别的方法实现么？它的原理是怎么样的？它是如何识别我的爬虫的？我应该用什么方式绕过它？一无所知。如果你既不知道原理又不知道实现方式，那么当目标网站稍微调整一下反爬虫策略的时候，你还是一脸懵逼对，就是一脸懵逼。
1.4.2 基本架构图 Flink系统架构设计如图1-6所示，可以看出Flink整个系统主要由两个组件组成，分别为JobManager和TaskManager，Flink架构也遵循Master-Slave架构设计原则，JobManager为Master节点，TaskManager
3.5 算法模型性能优化 当我们辛苦开发出来的机器学习算法不能很好地预测新数据时，该怎么办呢？一般情况下，需要先判断这个算法模型是欠拟合还是过拟合？ 如果是过拟合，可以采取的措施如下。* 获取更多的训练数据：从学习曲线的规律来看，更多的数据有助于改善过拟合问题。* 减少输入的
第3章 机器学习理论基础 本章介绍了机器学习的理论基础，包括算法模型性能评估的指标和评估方法。本章是整本书最关键的理论基础知识，对理解本书其他章节内容有非常重要的作用。本章涵盖的主要内容如下：* 模型过拟合和欠拟合；* 模型的成本及成本函数的含义；* 评价一个模型好坏的标准；*
为一款开源的机器人软件框架，在机器人开发领域占据着举足轻重的地位。而 C++作为 ROS 中常用的编程语言，深入探究其在 ROS 中的底层原理和开发方法对于机器人开发者而言具有极高的价值。 一、ROS 概述与架构基础 ROS 旨在为机器人开发提供一系列工具、库和约定，以简化复杂的
且通过对等集群技术和交叉保护策略，提供了高可用性和无限扩展能力。4. 先进队列消息及路由机制高效发挥软硬件资源性能；支持集群，并提供多种负载均衡算法，包括线路备份、动态和静态负载、基于内容的路由、客户端连接池集群等5. 安全可靠传输通过使用XinPuMQ，应用系统完全不需要担心消
本期直播由华为云AI开发工程师超哥老师，基于ModelBox框架，结合华为云的吉祥物-云宝和开发板，实现AI语音和姿态识别。
本期直播由华为云算法工程师小鱼老师带你学习ModelBox框架，基于OCR算法自动识别车辆停放位置，快速寻找到您停放的车辆。
采用了细粒度锁机制和线程局部存储技术，避免了竞争条件的发生。 复杂性增加 多线程模型相较于单线程模型，增加了系统的复杂性。多线程模型需要处理线程同步、负载均衡和线程间通信等问题，增加了系统的设计和实现难度。为了降低复杂性，Redis 6.0 采用了混合多线程模型，仅在网络 I/O 阶段使用多线
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