clear all; close all; clc;tic its_option =2; hoise_option=1; =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end encoding_bits= convolution_encoder(bits);interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];解释一下上述代码中构造sq05的原因

时间: 2023-10-30 17:08:17 浏览: 160
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ga_main_gamain_tic函数_遗传算法源码_AllClear_

在通信系统中，常常需要对信号进行归一化处理，以保证信号的功率被限制在一个合适的范围内，同时可以简化计算。其中，一种常用的归一化方法是将信号除以其均方根值（RMS，即Root Mean Square），也就是信号的标准差。 在代码中，sq05=sqrt(0.5)的作用是构造一个标准差为1的正态分布随机变量的系数，这个系数在接收端解调时会用到。由于标准差为1的正态分布随机变量的方差为1，因此其均方根值也为1。而由于sq05=sqrt(0.5)，因此sq05的平方等于0.5，即标准差为1的正态分布随机变量的方差为0.5，因此在使用sq05作为系数时，需要将接收信号乘以sqrt(2)来还原出原始信号的功率。 总之，sq05的作用是用于构造标准差为1的正态分布随机变量的系数，以便在接收端解调时将接收信号还原为原始信号。
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LDPC-PEG算法构造H矩阵.rar_All Clear_Density Evolution_LDPC_PEG法构造H矩阵_密

LDPC-PEG算法构造H矩阵源码程序，matlab源码程序 clear all; clc; %输入编码参数,m:校验节点数目，n:变量节点数目(注意码率R不一定为1/2) %构造任意码率的LDPC校验矩阵 m=input('The number of check nodes:'); n=...

clear all; close all; clc; tic bits_options = [0,1,2]; noise_option = 1; b = 4; NT = 2; SNRdBs =[0:2:20]; sq05=sqrt(0.5); nobe_target = 500; BER_target = 1e-3; raw_bit_len = 2592-6; interleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; N_frame = 1e8; for i_bits=1:length(bits_options) bits_option=bits_options(i_bits); BER=zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NT; SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power10^(-SNRdB/10)noise_option; sigma1=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame switch (bits_option) case {0}, bits=zeros(1,raw_bit_len); case {1}, bits=ones(1,raw_bit_len); case {2}, bits=randi(1,raw_bit_len,[0,1]); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved=[]; for i=1:interleaving_num interleaved=[interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit =[]; for tx_time=1:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05(randn(2,2)+jrandn(2,2)); end y = Hx; if noise_option==1 noise = sqrt(sigma2/2)(randn(2,1)+j*randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H'H+sigma2diag(ones(1,2)))H'; X_tilde = Wy; X_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_num deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if bits(EC_dummy)~=received_bit(EC_dummy), nobe=nobe+1; end if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end = BER(i_SNR) = nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy); fprintf('bits_option:%d,SNR:%d dB,BER:%1.4f\n',bits_option,SNRdB,BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs,BER); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits_option:',num2str(bits_option)]); grid on; end将这段代码改为有噪声的情况

clear all; close all; clc; tic bits_options = [0,1,2]; noise_option = 1; b = 4; NT = 2; SNRdBs =[0:2:20]; sq05=sqrt(0.5); nobe_target = 500; BER_target = 1e-3; raw_bit_len = 2592-6; interleaving_num =...

clear all; close all; clc;ticits_option = 2;noise_option = 1;raw_bit_len = 2592-6;interleaving_num = 72;deinterleaving_num = 72;N_frame = 1e4;SNRdBs = [0:2:20];sq05 = sqrt(0.5);bits_options = [0, 1, 2]; % 三种bits-option情况obe_target = 500;BER_target = 1e-3;for i_bits = 1:length(bits_options) bits_option = bits_options(i_bits); BER = zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR = 1:length(SNRdBs) sig_power = 1; SNRdB = SNRdBs(i_SNR); sigma2 = sig_power * 10^(-SNRdB/10); sigma = sqrt(sigma2/2); nobe = 0; for i_frame = 1:N_frame switch bits_option case 0 bits = zeros(1, raw_bit_len); case 1 bits = ones(1, raw_bit_len); case 2 bits = randi([0,1], 1, raw_bit_len); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved = []; for i = 1:interleaving_num interleaved = [interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit = []; for tx_time = 1:648 tx_bits = interleaved(1:8); interleaved(1:8) = []; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time - 1, 81) == 0 H = sq05 * (randn(2,2) + j * randn(2,2)); end y = H * x; if noise_option == 1 noise = sigma * (randn(2,1) + j * randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H' * H + sigma2 * diag(ones(1,2))) * H'; K_tilde = W * y; x_hat = QAM16_slicer(K_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(x_hat, 2)]; end deinterleaved = []; for i = 1:deinterleaving_num deinterleaved = [deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit = Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy = 1:1:raw_bit_len if nobe >= obe_target break; end if received_bit(EC_dummy) ~= bits(EC_dummy) nobe = nobe + 1; end end if nobe >= obe_target break; end end BER(i_SNR) = nobe / (i_frame * raw_bit_len); fprintf('bits-option: %d, SNR: %d dB, BER: %1.4f\n', bits_option, SNRdB, BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs, BER); xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits-Option: ', num2str(bits_option)]); grid on;end注释这段matlab代码

its_option = 2; % 暂时不知道其含义 noise_option = 1; % 噪声选项，1表示添加高斯白噪声，0表示不添加 raw_bit_len = 2592-6; % 原始比特长度，不包括尾部比特 interleaving_num = 72; % 扰码器长度 ...

clear all; close all; clc;tic 5%8866% Settings $8868% its_option =2; 966 0:??????，1:??????，2：?????？ hoise_option=1; 8% 0:??????，1:?????? =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I %%88688868896%% ??????866988689686836% switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end 686%6% ?????88%6% encoding_bits= convolution_encoder(bits); 6%%8%% ????? 8686% interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[J; ??7 QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2); ?????69686666366685669 x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2); 90969696%????????????? 636585863666666 if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; 66986896%88868% ????? 6688688%%88%% noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;end %8%8%88%%8%8% ??????668888688888%% W=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y; %%%%88%%8%8% ??????668888%58888%% x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end %%%8%%%%?????88%8886% deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end %%%86%%%?22220%%%866% received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) 600%%22222 5%0%% for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, A bit(BC dumnv) nahesnobe+1:endif nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end %8%888888%%%%save BER data & Display 8%88%8888%88%BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end详细注释这段matlab代码

这段MATLAB代码实现了一个通信系统的模拟。首先设置了一些参数，包括使用的编码方式、噪声选项、帧数、信噪比等。然后进入一个主循环，循环中对于每一帧数据，进行编码、交织、调制、信道传输、解调、反交织、译码等...

clc clear all close all path=dir('*000'); t0=1; name_train={}; name_test={}; class_train={}; class_test={};

- clc、clear all 和 close all 是 Matlab 中常用的清除命令，用于清除命令行窗口、工作空间和图形窗口中的内容。 - path=dir('*000') 用于获取当前文件夹中以“000”结尾的文件夹的信息，并将这些信息存储...

clc; clear; close all; tic; N=128; M=[4 16 32 64]; D=5; c=0.15; nt=0.1289; nr=0.9500; N_ofdm=1000; snr_dB=1:18; SNR=10.^(snr_dB./10); for kk=1:length(snr_dB) N_fft=N*2+2; for jj=1:length(M) base_data=randi([0 1],1,N*N_ofdm*log2(M(jj))); data_temp1= reshape(base_data,log2(M(jj)),[])'; data_temp2= bi2de(data_temp1); mod_data = qammod(data_temp2,M(jj)); data=reshape(mod_data,N,[])'; H_data=zeros(N_ofdm,N_fft); H_data(:,2:N_fft/2)= data; H_data(:,N_fft/2+2:N_fft)= conj(fliplr(data)); ifft_data=ifft(H_data,[],2); ifft_data=ifft_data+0.02*ones(size(ifft_data)); Noise=awgn(ifft_data,SNR(kk),'measured')-ifft_data; Rx_data=ifft_data*nt*nr*exp(-c*D)+Noise; Rx_data=Rx_data/(nt*nr*exp(-c*D)) fft_data=fft(Rx_data,[],2); Rx_psk_data=fft_data(:,2:N_fft/2); demodulation_data = qamdemod(Rx_psk_data',M(jj)); demodulation_data= reshape(demodulation_data,[],1); temp1=de2bi(demodulation_data); err(kk,jj)=sum(sum((temp1~=data_temp1))); end BER(kk,:)=err(kk,:)./(N*N_ofdm*log2(M(jj))); end figure(); for a=1:length(M) semilogy(snr_dB,BER(:,a),'*-','LineWidth',1.5);hold on; end代码解释

close all;：清空 Matlab 工作区，关闭所有打开的图形窗口。 - tic;：开始计时。 - N=128; M=[4 16 32 64]; D=5; c=0.15; nt=0.1289; nr=0.9500; N_ofdm=1000;：定义了一些常量和参数，其中 N 表示子载波数，M 表示...

解读以下代码 %% Initial parameters for HNEI dataset clc;clear;close all; load('NCA_cell.mat'); para.Qmax=3.2;% rated capacity para.V_star=3.6; para.V_end=4.19; para.Stride=1;% stride size para.Cha_interval=0.01;% voltage interval Train_cell=7; Test_cell=9; seq_Num=12;% number of segments para.seg_length=round((para.V_end-para.V_star)/para.Cha_interval)+1-seq_Num+1; input_size=[para.seg_length,2,1];

首先，通过clc、clear和close all命令清除命令窗口、工作空间和所有打开的图形窗口。 接下来，使用load函数加载名为'NCA_cell.mat'的文件。这个文件可能包含了HNEI数据集中的NCA电池的相关信息。 然后，定义一个名...

clear all close all clc %addpath('./two') %addpath('./groundtruth') %rmpath('./two') %rmpath('./groundtruth') I_Out = imread('3.bmp'); I_Mask = imread('img3.jpg'); I_Mask = I_Mask(:,:,1) I_Mask = I_Mask>0; cross_region = I_Out & I_Mask; numerator = sum(sum(cross_region)); denominator = sum(sum(I_Out)) + sum(sum(I_Mask)); DC_rate = 2*numerator/denominator

DC是用来衡量分割结果与真实标注之间重合度的指标，其取值范围在[0,1]之间，值越大代表分割结果与真实标注越相似。代码中，首先读取了原图和二值化标注图，然后将标注图的像素值二值化为0和1，接着利用位运算AND操作...

把以下matlab代码转换为python代码（clear;clc; global_coords = [10, 10; 20, 20; 40, 20; 30, 10];%%%%测量时候桥梁坐标 juli_qiaoche =[2,2,2,2];%%%%测量时候车辆中心距离距离桥梁距离 % 转换为局部坐标 point_bridge1 = zuobiao_qiao( global_coords,juli_qiaoche )）

point_bridge1 = np.zeros((4, 2)) point_bridge1[:, 0] = rotated_point[:, 0] point_bridge1[0, 1] = rotated_point[0, 1] - juli_qiaoche[0] point_bridge1[1, 1] = rotated_point[1, 1] + juli_qiaoche[1] ...

% clc % clear all % a=20e-9; % eps0=8.854e-12; % eps_h=70eps0; % sigma_h=0.1; % eps_i=12eps0; % sigma_i=500;

% clear all：清除所有变量 % a=20e-9：将20乘以10的负9次方赋值给变量a % eps0=8.854e-12：将8.854乘以10的负12次方赋值给变量eps0 % eps_h=70*eps0：将70乘以eps0的值赋值给变量eps_h % sigma_h=0.1：将0.1赋值给...

%1.read data %2.notch filter & band-pass filter %3.rereference & channel selection %addpath(genpath('D:\toolbox\eeglab\functions')); %addpath(genpath('D:\toolbox\eeglab\plugins')); %addpath('I:/toolboxsum/fieldtrip'); ft_defaults; clc,clear; % set preprocessing parameter date ='DRM'; sub_selected=[7];%setdiff() run_num=6; ele_region = 'all'; ele_selection = 'yes'; hemisphere = 'both'; %preprocess parameters reref_type = 'avg';%['avg','bipolar']; band_filter = 'yes'; filter_type = 'band_pass'; notch_filter = 'yes'; p.notch_fre = [50 100 150 200];%Hz p.filter_limits= [0.5 200]; p.downsample_set=1; p.sr = 250; save_reref_data = 1;

您好！我发现您的代码中有一些数据处理的步骤和参数设置。您的第一个问题是关于读取数据的。是的，您可以使用EEGLAB工具箱中的函数来读取数据。您可以使用以下代码将EEGLAB函数添加到MATLAB路径中： ...

clc clear load fisheriris; X = meas(:,3:4); Y = species; cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3); % 30% 的数据用于测试 Y_train = grp2idx(Y_train); Y_test = grp2idx(Y_test); X_train = X(cv.training,:); Y_train = Y(cv.training,:); X_test = X(cv.test,:); Y_test = Y(cv.test,:); svm_model = fitcecoc(X_train, Y_train); Y_pred = predict(svm_model,X_test); accuracy = sum(Y_pred==Y_test)/length(Y_test); 未定义函数或变量 'Y_train'。

clc clear load fisheriris; X = meas(:,3:4); Y = species; cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3); % 30% 的数据用于测试 Y_train = grp2idx(Y(cv.training)); Y_test = grp2idx(Y(cv.test)); X_train = X(cv....

clear all; close all; clc; rng('shuffle'); parpool(24); tic; N = 128; % number of VNs m = 64; % number of CNs R = 0.5; % code rate name = 'population1.mat'; load(name); % To get started, our initial population (i.e., population 1) contains a set of randomly constructed regular (3,6) LDPC codes pop_index=1; while true %%%%% Population N_pop tic; pop_index = pop_index + 1; name = ['population' num2str(pop_index) '.mat']; all_Hs = population_update(all_Hs,BLERs,R); S=size(all_Hs,1); save('H_matrices.mat'); BLERs = nan(1,S); for H_count = 1:S BLERs(H_count) = compute_BLER( squeeze(all_Hs(H_count,:,:)) , R ); save('status_BLER_Done.mat','H_count'); end timeNeeded = toc; save(name); end。 怎么修改程序

clear all; close all; clc; rng('shuffle'); parpool(8); tic; N = 128; % number of VNs m = 64; % number of CNs R = 0.5; % code rate name = 'population1.mat'; load(name); % To get started, our initial ...

close all; clear all; clc I = imread('D:\data\test\5.jpg'); I_r = double(I(:,:,1)); I_g = double(I(:,:,2)); I_b = double(I(:,:,3)); I_r_log = log(I_r+1); I_g_log = log(I_g+1); I_b_log = log(I_b+1); Rfft1 = fft2(I_r); Gfft1 = fft2(I_g); Bfft1 = fft2(I_b); % SSR算法 [m,n] = size(I_r); sigma = 200; f = fspecial('gaussian', [m, n], sigma); efft1 = fft2(double(f)); D_r = ifft2(Rfft1.*efft1); D_g = ifft2(Gfft1.*efft1); D_b = ifft2(Bfft1.*efft1); D_r_log = log(D_r + 1); D_g_log = log(D_g + 1); D_b_log = log(D_b + 1); R = I_r_log - D_r_log; G = I_g_log - D_g_log; B = I_b_log - D_b_log; R = exp(R); MIN = min(min(R)); MAX = max(max(R)); R = (R - MIN)/(MAX - MIN); R = adapthisteq(R); G = exp(G); MIN = min(min(G)); MAX = max(max(G)); G = (G - MIN)/(MAX - MIN); G = adapthisteq(G); B = exp(B); MIN = min(min(B)); MAX = max(max(B)); B = (B - MIN)/(MAX - MIN); B = adapthisteq(B); J = cat(3, R, G, B); figure; subplot(121);imshow(I); subplot(122);imshow(J); figure;imshow(J)

1. 读入一张彩色图像，将RGB三个通道分离成三个矩阵。 2. 对三个矩阵进行对数变换。 3. 使用高斯滤波器对每个矩阵进行平滑处理。 4. 将原始图像和平滑后的图像相减，得到反射分量。 5. 对反射分量进行直方图均衡化。...
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Java毕设项目：基于spring+mybatis+maven+mysql实现的社区服务管理系统分前后台【含源码+数据库+毕业论文】

一、项目简介 本项目是一套基于SSM框架实现的社区服务管理系统 包含：项目源码、数据库脚本等，该项目附带全部源码可作为毕设使用。 项目都经过严格调试，eclipse或者idea 确保可以运行！ 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值 二、技术实现 jdk版本：1.8 及以上 ide工具：IDEA或者eclipse 数据库: mysql5.7及以上 后端：spring+springmvc+mybatis+maven+mysql 前端：jsp，css，jquery 三、系统功能 系统用户包括有管理员、社区用户 主要功能如下： 用户登录 用户注册 个人中心 修改密码 个人信息 社区用户管理 社区停车管理 社区公共场所管理 新闻类型管理 新闻资讯管理 社区政务服务管理 社区活动管理 活动报名管理 服务类型管理 社区安保维护管理 住户反馈管理 公共场所预约管理 社区论坛 系统管理等功能 详见 https://flypeppa.blog.csdn.net/article/details/139136499
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基于小程序的图书馆自习室座位预约管理微信小程序源代码（java+小程序+mysql+LW）.zip

管理员权限主要实现了管理员服务端；首页、个人中心、学生管理、座位信息管理、自习室分类管理、座位预约管理、学院分类管理、专业分类管理、留言板管理、系统管理，学生微信端；首页、座位信息、座位预约、我的等功能，基本上实现了整个图书馆自习室座位预约小程序信息管理的过程。 项目包含完整前后端源码和数据库文件 环境说明： 开发语言：Java JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3 部署容器：tomcat7 小程序开发工具：hbuildx/微信开发者工具
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基于知识图谱的出版物检索和推荐系统源码+文档+全部资料.zip

【资源说明】 基于知识图谱的出版物检索和推荐系统源码+文档+全部资料.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等，当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行，可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

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管理员权限主要实现了管理员服务端；首页、个人中心、学生管理、座位信息管理、自习室分类管理、座位预约管理、学院分类管理、专业分类管理、留言板管理、系统管理，学生微信端；首页、座位信息、座位预约、我的等功能，基本上实现了整个图书馆自习室座位预约小程序信息管理的过程。 项目包含完整前后端源码和数据库文件 环境说明： 开发语言：Java JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3 部署容器：tomcat7 小程序开发工具：hbuildx/微信开发者工具
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CoreOS部署神器：configdrive_creator脚本详解

资源摘要信息:"配置驱动器（cloud-config）生成器是一个用于在部署CoreOS系统时，通过编写用户自定义项的脚本工具。这个脚本的核心功能是生成包含cloud-config文件的configdrive.iso映像文件，使得用户可以在此过程中自定义CoreOS的配置。脚本提供了一个简单的用法，允许用户通过复制、编辑和执行脚本的方式生成配置驱动器。此外，该项目还接受社区贡献，包括创建新的功能分支、提交更改以及将更改推送到远程仓库的详细说明。" 知识点： 1. CoreOS部署：CoreOS是一个轻量级、容器优化的操作系统，专门为了大规模服务器部署和集群管理而设计。它提供了一套基于Docker的解决方案来管理应用程序的容器化。 2. cloud-config：cloud-config是一种YAML格式的数据描述文件，它允许用户指定云环境中的系统配置。在CoreOS的部署过程中，cloud-config文件可以用于定制系统的启动过程，包括用户管理、系统服务管理、网络配置、文件系统挂载等。 3. 配置驱动器（ConfigDrive）：这是云基础设施中使用的一种元数据服务，它允许虚拟机实例在启动时通过一个预先配置的ISO文件读取自定义的数据。对于CoreOS来说，这意味着可以在启动时应用cloud-config文件，实现自动化配置。 4. Bash脚本：configdrive_creator.sh是一个Bash脚本，它通过命令行界面接收输入，执行系统级任务。在本例中，脚本的目的是创建一个包含cloud-config的configdrive.iso文件，方便用户在CoreOS部署时使用。 5. 配置编辑：脚本中提到了用户需要编辑user_data文件以满足自己的部署需求。user_data.example文件提供了一个cloud-config的模板，用户可以根据实际需要对其中的内容进行修改。 6. 权限设置：在执行Bash脚本之前，需要赋予其执行权限。命令chmod +x configdrive_creator.sh即是赋予该脚本执行权限的操作。 7. 文件系统操作：生成的configdrive.iso文件将作为虚拟机的配置驱动器挂载使用。用户需要将生成的iso文件挂载到一个虚拟驱动器上，以便在CoreOS启动时读取其中的cloud-config内容。 8. 版本控制系统：脚本的贡献部分提到了Git的使用，Git是一个开源的分布式版本控制系统，用于跟踪源代码变更，并且能够高效地管理项目的历史记录。贡献者在提交更改之前，需要创建功能分支，并在完成后将更改推送到远程仓库。 9. 社区贡献：鼓励用户对项目做出贡献，不仅可以通过提问题、报告bug来帮助改进项目，还可以通过创建功能分支并提交代码贡献自己的新功能。这是一个开源项目典型的协作方式，旨在通过社区共同开发和维护。 在使用configdrive_creator脚本进行CoreOS配置时，用户应当具备一定的Linux操作知识、对cloud-config文件格式有所了解，并且熟悉Bash脚本的编写和执行。此外，需要了解如何使用Git进行版本控制和代码贡献，以便能够参与到项目的进一步开发中。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【在线考试系统设计秘籍】：掌握文档与UML图的关键步骤

![在线考试系统文档以及其用例图、模块图、时序图、实体类图](http://bm.hnzyzgpx.com/upload/info/image/20181102/20181102114234_9843.jpg) # 摘要 在线考试系统是一个集成了多种技术的复杂应用，它满足了教育和培训领域对于远程评估的需求。本文首先进行了需求分析，确保系统能够符合教育机构和学生的具体需要。接着，重点介绍了系统的功能设计，包括用户认证、角色权限管理、题库构建、随机抽题算法、自动评分及成绩反馈机制。此外，本文也探讨了界面设计原则、前端实现技术以及用户测试，以提升用户体验。数据库设计部分包括选型、表结构设计、安全性
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如何在Verilog中实现一个参数化模块，并解释其在模块化设计中的作用与优势？

在Verilog中实现参数化模块是一个高级话题，这对于设计复用和模块化编程至关重要。参数化模块允许设计师在不同实例之间灵活调整参数，而无需对模块的源代码进行修改。这种设计方法是硬件描述语言（HDL）的精髓，能够显著提高设计的灵活性和可维护性。要创建一个参数化模块，首先需要在模块定义时使用`parameter`关键字来声明一个或多个参数。例如，创建一个参数化宽度的寄存器模块，可以这样定义： 参考资源链接：[Verilog经典教程：从入门到高级设计](https://wenku.csdn.net/doc/4o3wyv4nxd?spm=1055.2569.3001.10343) ``` modu
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探索CCR-Studio.github.io: JavaScript的前沿实践平台

资源摘要信息:"CCR-Studio.github.io" CCR-Studio.github.io 是一个指向GitHub平台上的CCR-Studio用户所创建的在线项目或页面的链接。GitHub是一个由程序员和开发人员广泛使用的代码托管和版本控制平台，提供了分布式版本控制和源代码管理功能。CCR-Studio很可能是该项目或页面的负责团队或个人的名称，而.github.io则是GitHub提供的一个特殊域名格式，用于托管静态网站和博客。使用.github.io作为域名的仓库在GitHub Pages上被直接识别为网站服务，这意味着CCR-Studio可以使用这个仓库来托管一个基于Web的项目，如个人博客、项目展示页或其他类型的网站。 在描述中，同样提供的是CCR-Studio.github.io的信息，但没有更多的描述性内容。不过，由于它被标记为"JavaScript"，我们可以推测该网站或项目可能主要涉及JavaScript技术。JavaScript是一种广泛使用的高级编程语言，它是Web开发的核心技术之一，经常用于网页的前端开发中，提供了网页与用户的交云动性和动态内容。如果CCR-Studio.github.io确实与JavaScript相关联，它可能是一个演示项目、框架、库或与JavaScript编程实践有关的教育内容。 在提供的压缩包子文件的文件名称列表中，只有一个条目："CCR-Studio.github.io-main"。这个文件名暗示了这是一个主仓库的压缩版本，其中包含了一个名为"main"的主分支或主文件夹。在Git版本控制中，主分支通常代表了项目最新的开发状态，开发者在此分支上工作并不断集成新功能和修复。"main"分支（也被称为"master"分支，在Git的新版本中推荐使用"main"作为默认主分支名称）是项目的主干，所有其他分支往往都会合并回这个分支，保证了项目的稳定性和向前推进。 在IT行业中，"CCR-Studio.github.io-main"可能是一个版本控制仓库的快照，包含项目源代码、配置文件、资源文件、依赖管理文件等。对于个人开发者或团队而言，这种压缩包能够帮助他们管理项目版本，快速部署网站，以及向其他开发者分发代码。它也可能是用于备份目的，确保项目的源代码和相关资源能够被安全地存储和转移。在Git仓库中，通常可以使用如git archive命令来创建当前分支的压缩包。 总体而言，CCR-Studio.github.io资源表明了一个可能以JavaScript为主题的技术项目或者展示页面，它在GitHub上托管并提供相关资源的存档压缩包。这种项目在Web开发社区中很常见，经常被用来展示个人或团队的开发能力，以及作为开源项目和代码学习的平台。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依