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1、
Flink端到端状态一致性
状态一致性级别 AT-MOST-ONCE (最多一次)：当任务故障时，最简单的做法是什么都不干，既不恢复丢失的状态，也不重 播丢失的数据。At-most-once 语义的含义是最多处理一次事件。 AT-LEAST-ONCE (至少一次)：在大多数的真实应用场景,我们希望不丢失事件。这种类型的保障称为at- least-once,意思是所有的事件都得到了处理，而一些事件还可能被处理多次。 EXACTLY-ONCE (精确一次)：恰好处理一次是最严格的保证，也是最难实现的。恰好处理一次语义不仅仅 意
Flink-状态一致性 | 状态一致性分类 | 端到端状态一致性 | 幂等写入 | 事务写入 | WAL | 2PC
状态一致性 当在分布式系统中引入状态时，自然也引入了一致性问题。一致性实际上是"正确性级别"的另一种说法，也就是说在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比，前者到底有多正确？举例来说，假设要对最近一小时登录的用户计数。在系统经历故障之后，计数结果是多少？如果有偏差，是有漏掉的计数还是重复计数？ 什么是状态一致性 有状态的流处理，内部每个算子任务都可以有自己的状态 对于流处理器内部来说，所谓的状态一致性，其实就是我们所说的计算结果要保证准确。 一条数据不应该丢失，也不应该重复计
大数据_Flink_Java版_状态一致性(3)-幂等写入---Flink工作笔记0078
然后我们来看幂等写入是怎么回事,这里就是说 e^x (n) =e^x 这个对自然数的x次方,求导,结果还是他自身,这个是数学上的一个公式,意思就是说, 类似于,我们往,hashmap中存入key,value 比如传入 name,zhangsan ,当我再往里面 存入一样的key的时候,比如name ,zhangsan,这个时候,虽然是存了多次,但是 实际的效果和存了一次是一样的. 可以看到,如果我们在5 10 15 这里添加了一个Barrier做了一个检查点,然后到了20 25 30 这..
【Flink】介绍Flink中状态一致性的保证
1.概述 转载：介绍Flink中状态一致性的保证 再次温习了这篇文章有了不一样的收货。侵权可删，这里是方便自己找到。 1. 一致性1.1 介绍状态一致性 有状态的流处理，内部每个算子任务都可以有自己的状态 对于流处理器内部来说，所谓的状态一致性，其实就是我们所说的要保证计算结果准确，一条数据有也不丢失，也不会重复计算数据 在程序遇到故障时可以恢复任务状态，恢复以后的任务重新计算数据，计算完的结果也应该是完全正确的 1.2 性级别有哪些在流处理中，一致性可以分为 3 .
Paypal开发者中心获取“ClientId”和“ClientSecret”参数
正式环境设置 1、登录到 paypal开发者中心 网址：https://developer.paypal.com/developer/ 点击右上角登录按钮登录 2、左侧栏 - 我的应用程序和凭证 - 点击“创建新应用” 新注册的paypal账号，需要进行邮箱验证，验证通过后，需要等待一段时间（或重新登录），才会出现相关设置项位置 验证邮箱通过后，点击创建新应用 3、按提示填写，保存创建应用 4、点击刚创建的应用进入应用详情页 5、应用详情页获得网站开发人员所需要的“ClientId”和“Client
空天大模型详解
空天大模型是指面向空天信息领域（如卫星遥感、导航、气象等）设计的多模态人工智能模型，能够处理海量遥感数据、多传感器信息及跨时空分析任务。多模态融合：整合可见光、雷达、热红外、多光谱等多源遥感数据，构建统一表征空间，例如“空天·灵眸”3.0版支持航空、卫星及无人机数据的自动化解译。轻量化与高效推理：针对星载计算场景，采用分层量化、跨模态蒸馏技术压缩模型参数（如JigonGPT从1.02B压缩至0.23B，性能仅牺牲5.2%）18，并通过热传导架构提升计算速度2.4倍。神经符号结合。
安卓无障碍服务保活实战：如何用AccessibilityService实现后台常驻（附完整代码）
本文深入解析如何利用Android无障碍服务（AccessibilityService）实现后台服务保活，涵盖多版本系统适配、前台服务集成、开机自启机制等关键技术。通过详细的Kotlin代码示例和合规性指导，帮助开发者构建稳定可靠的后台服务解决方案，同时避免因滥用无障碍服务导致的应用下架风险。
ADS交叉耦合振荡器VCO仿真
本文主要参考视频中如何使用进行ADS交叉耦合振荡器仿真和分析，由于视频中有诸多错误和视频清晰度较低，虽然视频博主及时改正，为了节省学习时间，可以直接参考本文。
LDO稳定性分析
根据补偿方式和拓扑结构的不同，三个极点之间的相互位置有可能发生变化，但 是 LDO 通常采用较大的输出电容 Cout，以及较大的调整管也会导致较大的 Cpar， 所以 p1、p2 通常位于较低的频率处，而 p3 和 z1 则由于 Resr较小会位于较高的频 率处。不过幸运的是，对于较大的 Cout来说，只要选择合适的 Resr，就可以将左半平面零点 Z1 的频率降低，甚至使 Z1 进入单位增益带宽内，左半平面零点的进入将对相位有所改善，这不仅可以消除振荡的风险，还可以在单位增益频率处得到较好的相位裕度。
计量经济学tempdisagg的python库：年度时序变月度
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VisionTransformer改进（11）：结合CoordAtt注意力机制
CoordAtt模块：一个轻量级的坐标注意力机制ViT模型：基于标准Vision Transformer架构，但集成了CoordAtt模块模型最终通过CNNModel函数封装，虽然名称是CNN，但实际上是一个Transformer模型。引入了轻量级的CoordAtt注意力机制，增强了模型对空间位置信息的捕捉能力保持了ViT的主要优势，同时通过注意力机制提升了特征表示能力设计简洁高效，适合作为基础模型进行进一步研究和应用。
从零搭建实时数仓：基于Flink+ClickHouse的实践
实时数据处理和实时数据查询。市场上的技术方案众多，为何选择Flink+ClickHouse？
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
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