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5G网关，为无人机提供大带宽、低时延的无线通信网络。5G网关助力无人机将实时视频流回传至控制中心，融合AI深度学习能力，快速视频分析，实现多手段的目标锁定及实时跟踪监控。控制中心通过5G网络实时监测无人机飞行参数，并向无人机飞行控制系统发送控制指令，极大地提升了无人机在产业场景的
com/yxdmmsymbgl00001/ReversiOnline_Client.git 源仓库访问权限：不需要用户名/密码 仓库名称会默认带入源仓库名称，也可自定义，其他配置默认，点击确定完成仓库创建 创建完用户端仓库后，再次点击导入外部仓库创建代码仓库，填写服务器端的仓库信息，勾选同意后点击下一步
MIMO（多天线技术）MIMO就是“多进多出”（Multiple-Input Multiple-Output），多根天线发送，多根天线接收。在LTE时代，我们就已经有MIMO了，但是天线数量并不算多，只能说是初级版的MIMO。到了5G时代，继续把MIMO技术发扬光大，现在变成了加强版的Massi
数据中心的快速扩张刺激了对网络更高速度、更大可扩展性和更高性能水平的需求，而且需求不会减弱。 因此以太网提速成为热门话题，过去几十年见证了以太网速度从 1G、10/25G 到 40/100G 的转变，以太网行业不断创新以实现更高的网络速度，如 200G 和 400G。 那么，400
置同样的权限 1、本地域组：多域用户访问单域资源（访问同一个域） 本地域组的成员可包括Windows Server2003、Windows 2000或WindowsNT域中的其他组和账户，而且只能在其所在域内指派权限。 2、全局组： 单域用户访问多域资源（必须是一个域里面的用户）
Web 的软件开发 2.1、B/S 架构工作原理 2.2、网络游戏架构图 2.3、游戏开发的核心 三、Java 常用框架解析 3.1、为什么使用框架？框架为何经久不息？ 3.2、现阶段流行的框架有哪些？ 3.2.1、“一类经典永流传”—&m
1、C 小沙的杀球 如果你能够杀球但不杀球，虽然回复了体力，但你后续可能会没有机会继续杀球，并且杀球次数相同，那么回复的体力是相同的，所以在同等条件下，我们应该尽可能多的杀球。不开long long 会爆炸 #include<bits/stdc++.h> using
时不要`x86_64`是`aarch64`。下载好后，用Winscp或者MobaXterm的左边栏文件夹上传到服务器，在终端输入如下命令，会自动按顺序安装。rpm -Uvh *.rpm --nodeps --force安装Dockersyum repolist all查询仓库状态
在云服务器的日常应用中，大家是不是也常常遇到响应速度变慢、服务器登录不上、突然出现网络断开的情况等问题，这些可能都是由于云服务器的带宽和CPU利用率过高导致。今天小课和大家一起学习怎么解决Windows云服务器带宽和CPU利用率高问题。温馨提示：如果您已经通过云监控服务完成创建过
产制造属性、财务会计属性等用途垂直切分 c). 按照访问频率垂直切分。例如电子商务、Web 2.0系统中，如果用户属性设置非常多，可以将基本、使用频繁的属性和不常用的属性垂直切分开 表结构设计水平切分。常见的一些场景包括 a). 比如在线电子商
从出发港开始的GPS序列，这就需要从业务场景来思考了，为什么给这样的序列让我们来预测？我想往往在真实的情况中，我们就是需要根据船的历史轨迹来预估到达时间吧，而且船真的会像训练集那样时时刻刻都能获取GPS数据吗?理解测试集为什么是这样，这很关键。目前我们的结果是简单的lgb 5折交
用范围：传入传出参数数据包较小（建议小于100K），消费者比提供者个数多，单一消费者无法压满提供者，尽量不要用dubbo协议传输大文件或超大字符串。 适用场景：常规远程服务方法调用 为什么要消费者比提供者个数多： 因dubbo协议采用单一长连接， 假设网络为千兆网卡(1024Mb
复访问才开始，而定时器是不论什么状态，只要页面不管，就一直处理避免使用iframe（因为iframe会嵌入其他页面，这样父页面渲染的时候，还要同时把子页面也渲染了，渲染进度会变慢）减少直接对DOM的操作（原因是减少DOM的回流和重绘...），当代项目基本基于mvvm，mvc数据驱
HotelBookingService bookingService = new HotelBookingService(); HotelBooking hotelBooking = new HotelBooking()
视图是非常方便的工具，我们在日常工作中经常用到 但是，如果没有经过深入思考就定义复杂的视图，可能会带来巨大的性能问题 特别是视图的定义语句中包含以下运算的时候，SQL 会非常低效，执行速度也会变得非常慢 小结下 文中虽然列举了几个要点，但其实优化的核心思想只有一个，那就是找出性能瓶颈所在，然后解决它；
这里贡献了3个镜像，都已经上传dockerhub，大家可以根据自己的网速情况选择使用；https://gitee.com/lovingascend/dockerimages该三个docker镜像，主要区别为镜像大小和镜像包安装程度。请用户按照需求选择使用。atlas200dk_l
目录 为什么需要自适应阈值处理adaptiveThresholdOtsu处理 为什么需要自适应阈值处理 对于色彩均衡的图像来说，直接使用一个阈值就能完成对图像的阈值化处理。但是，有时候图像的色彩是不均衡的，此时如果只用一个阈值，就无法得到清晰有效的阈值分割
线程池是一个抽象概念，可以简单的认为若干线程在一起运行，线程不退出，等待有任务处理。 为什么要有线程池？ 以网络编程服务器端为例,作为服务器端支持高并发,可以有多个客户端连接,发出请求,对于多个请求我们每次都去建立线程,这样线程会创建很多,而且线程执行完销毁也会有很大的系统开销,使用上效率很低。
针对城市道路/停车场停车难、乱收费、上下信 息不对称等管理问题，通过窄带物联网技术，在停车 位上布设 LoＲa 传感器时，安装过程不用考虑线路问题，节省大量施工成本。1 个 LoＲa 网关即可管理数 百个车位的 LoＲa 传感器，实时监控车位状况，全面 控管车位使用情形。（7) 燃气无线抄表
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