《TCL实业》专题

随着实时数据量的迅速增长，人们对数据能够即时显示在手机、计算机上的需求越来越强烈。客户端与服务器之间对实时数据传输一般采用 WebSocket 协议、TCP 协议、HTTP 协议以及 Kafka 专用通讯协议等，可传输的数据格式包括 CSV、JSON 、GeoJSON等。 本节以查询一个线数据为例，每两秒将一个点通过 dataFlowService 传输给服务器，用来模拟实时数据。 //实例化 D

from numpy import * import time import matplotlib.pyplot as plt # calulate kernel value def calcKernelValue(matrix_x, sample_x, kernelOption): kernelType = kernelOption[0] numSa

了解OS实验 写一个操作系统难吗？别被现在上百万行的Linux和Windows操作系统吓倒。当年Thompson乘他老婆带着小孩度假留他一人在家时，写了UNIX；当年Linus还是一个21岁大学生时完成了Linux雏形。站在这些巨人的肩膀上，我们能否也尝试一下做“巨人”的滋味呢？ MIT的Frans Kaashoek等在2006年参考PDP-11上的UNIX Version 6写了一个可在X86上

DIY 活动已经来到了尾声，本次的任务是整个项目中最有趣也是最重要的部分——物联网。 本次任务 接收节点根据上位机数据帧格式，通过串口发送温度数据给上位机，上位机能正确显示温度曲线。 了解 RT-Thread 的 OneNet 云软件包、AT 组件，并使用它们实现将接收节点的数据通过 esp8266 wifi 模块上传至 OneNet 云端，云端要求能简单制作小应用实现实时温度远程监控。 本次的任

这一节的任务是实现一个播放器的内核，主要就是实现：播放列表，暂停/播放、上一曲、下一曲，音量调节等功能。 播放器设计 为了实现这些功能，我们可以先创建一个结构体来存储播放器的信息及其当前的状态，例如：播放列表、当前的播放状态、音量大小等，如下所示：播放状态只有两种状态，正在播放和播放停止；PLAYER_SONG_NUM_MAX 默认定义为 10 首。 enum PLAYER_STATUS {

为方便框架的后续升级，thinkcmf与thinkphp框架模型操作方法完全一致。 所以这里是支持thinkphp原生的M方法和D方法来实例化模型; 实例化模型的好处： 可以实现自动完成，自动校验功能。使用模型封装的方法。分离M层和C层； M方法： M(['模型名'],['数据表前缀'],['数据库连接信息']); //实例化模型 $User=M('User'); // 执行具体的数据操作 $Us

如何给GRUB2菜单加上背景图？ 首先制作一张PNG格式的图片，分辨率最好是"1024x768"以保证较好的兼容性。然后将这张图片放到"$prefix/themes/1024x768.png"("$prefix"是GRUB2的安装目录)。然后在'grub.cfg'中加入如下内容： set gfxmode=1024x768,auto insmod gfxterm insmod png termin

Jquery在$（名称空间）的格式中提供了几个实用程序。 这些方法有助于完成编程任务。一些实用方法如下所示。 $.trim() $ .trim（）用于删除前导和尾随空格 $.trim( " lots of extra whitespace " ); $.each() $ .each（）用于迭代数组和对象 $.each([ "foo", "bar", "baz" ], function

朴素贝叶斯算法 给定数据集$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$，其中$$x\in \mathcal{X}\subseteq R^n$$，$$y\in \mathcal{Y}={c_1, c_2,...,c_K}$$，$$X$$是定义在输入空间$$\mathcal{X}$$上的随机向量，$$Y$$是定义在输出空间$$\

kd树python实现 1. 首先在构造kd树的时需要寻找中位数，因此用快速排序来获取一个list中的中位数 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class QuickSort(object): "Quick Sort to get medium number" def __init__(self, low, h

线性回归python实现 1.算法python代码 包含Normal Equations，批量梯度下降和随机梯度下降，这里的代码跟Logistic回归的代码类似 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class LinearRegression(object): def _

Logistic回归python实现 1.算法python代码 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class Logistic(object): def __init__(self): self._history_w = [] self.

1.python代码实现 包含算法的原始形式和对偶形式 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np class Perceptron(object): def __init__(self, input_x, feature_num, input_y, learn_rate=1): self._input_x = np.arra

Go中的map在底层是用哈希表实现的，你可以在 $GOROOT/src/pkg/runtime/hashmap.goc 找到它的实现。 数据结构 哈希表的数据结构中一些关键的域如下所示： struct Hmap { uint8 B; // 可以容纳2^B个项 uint16 bucketsize; // 每个桶的大小 byte *buckets; // 2^B个Buc

用于管理通过编排部署的虚拟机应用实例。 虚拟机实例用于管理基于应用市场部署的虚拟机应用。 入口：在云管平台单击左上角导航菜单，在弹出的左侧菜单栏中单击 “运维工具/编排/虚拟机实例” 菜单项，进入虚拟机实例页面。 新建虚拟机实例 该功能用于部署虚拟机实例。 在虚拟机实例页面，单击列表上方 “新建” 按钮，跳转到应用市场-虚拟机类型页面。 在应用市场页面部署应用，具体步骤请参考应用市场-部署虚拟机实