启动Erlana: Erlang Analytics项目

最新推荐文章于 2023-08-15 15:56:49 发布
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#erlang

Erlana是一个开源项目，其主页位于http://code.google.com/p/erlana/，更多关于项目的来由及背景信息可以参阅http://erlana.googlecode.com/svn/trunk/doc。该项目涉及的内容和技术细节有待进一步探索。
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Erlang 与 Web 开发
QBox/Golang/CERL/StdExt/TPL/WinxGui - 许式伟的专栏
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Erlang 语言的很多特性，决定了它开发服务器端（Server）的程序极其地方便，故此，基于 Erlang的各种服务应用正雨后春笋般涌现。这里我们就大家最熟悉的 Web 开发展开话题。考虑到 Erlang并不广为人知，这里以脱盲为主，如果某个话题引起你的兴趣，建议你参考相关文档继续深入下去。有任何希望讨论的地方，可以在 erlang-china或 ecug 这两个 google gr
OpenTelemetry Erlang SDK 使用教程
gitblog_00937的博客
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OpenTelemetry Erlang SDK 使用教程 1. 项目介绍 OpenTelemetry Erlang SDK 是一个用于 Erlang 和 Elixir 语言的开源分布式追踪框架。它实现了 OpenTelemetry 规范的版本 1.8.0，提供了对 Erlang/OTP 23+ 的支持，并且在最佳努力的基础上支持 OTP 22。该项目旨在帮助开发者轻松地为他们的 Erlang 和...
Erlang 与 Web 开发（转）
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图书：Erlang和OTP实战
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7. 源码分析：书中可能包含一些实际项目或示例代码，帮助读者深入理解Erlang和OTP的实践应用。 书中的"Manning.Erlang.and.OTP.in.Action.2010.pdf"很可能是该书的电子版，读者可以通过这个PDF文件全面学习Erlang和...
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神经进化：Erlang实战
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erlang_samples:Erlang 示例和示例
06-24
Erlang是一种面向并发的、函数式编程语言，由爱立信公司于1986年为电信系统开发，现在广泛应用于分布式系统、实时计算、并发处理和容错系统。"erlang_samples"是一个用于学习和理解Erlang编程语言的资源库，包含了多...
centos7安装erlang及rabbitMQ
qq_45766131的博客
08-15 2386
第一：自己的系统版本，centos中uname -a指令可以查看，el8，el7，rabbitMQ的包不一样！第二：根据rabbitMQ中erlang version找到想要下载rabbitMQ对应erlang版本，地址地=：https://www.rabbitmq.com/which-erlang.html。
C语言实现网络流量实时监测与分析系统源码及部署指南
11-27
本项目为采用C语言构建的网络流量实时解析系统，包含完整的设计实现资料及部署指南。该代码成果在学术评审中获得优异评价，测试验证各项功能运行稳定可靠。系统设计针对网络数据流进行动态监测与解析，适用于计算机网络教学实践及科研开发场景。 项目内容涵盖网络协议解析、数据包捕获机制、流量统计分析与实时监控模块，采用多线程架构确保数据处理效率。适合计算机科学与技术、网络工程、信息安全等相关专业师生用于课程实验、毕业设计参考，也可作为企业原型开发基础。代码结构清晰，注释详尽，具备二次开发拓展能力。 所有组件均通过完整性验证，提供技术文档说明。欢迎技术交流与协作改进。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
51单片机c源码-软件消抖的独立式键盘输入实验
11-27
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51单片机c源码-用定时器T0的中断控制1位LED闪烁
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51单片机c源码-CPU控制的独立式键盘扫描实验
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mmexport1764240273968.jpg
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清江.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
永定河册田水库至三家店区.zip
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故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
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【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法，利用PyTorch框架实现，采用西储大学（Case Western Reserve University）公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力和长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程，并提供了完整的Python代码实现，属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师，尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标：① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类；② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法；③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型，用于学术论文撰写或实际工业场景验证； 阅读建议：建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节，重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分，鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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