dc概论arrival

时间: 2023-06-07 07:02:12 浏览: 41
《DC概论：Arrival》是一部由美国华盛顿特区大学计算机科学教授Leslie Lamport所著的科幻小说，于2018年出版。该小说涵盖了时间旅行、多世界假说等科幻元素，同时也介绍了Lamport的分布式算法理论和他对于科学哲学的思考。 小说讲述了一个由时空旅行者组成的队伍，他们穿越不同的时空，以修复时间旅行造成的错误和保护多个不同的世界。其中主角David是一个从未见过父母的孤儿，他在与不同世界的自己相遇后渐渐意识到时空中的奥秘和自我的复杂性。 小说中探讨了一系列哲学问题，例如人的自由意志和对于命运的掌握；同时也探讨了分布式计算中的并发控制和一致性问题。该小说融合了科学和哲学，展示了作者的卓越思维能力和学术研究成果。 总之，《DC概论：Arrival》不仅是一部引人入胜的科幻小说，更是一部关于人生与科学的哲学思考。读者将会在小说中领略到复杂世界的奥秘，并对于科学和哲学的边界有着更深的理解。
相关问题

Azimuth of Arrival

Azimuth of Arrival (AOA) 是指信号到达天线的方向角度。在无线通信领域中，AOA常用于定位和跟踪无线信号源的位置。通过使用具有多个天线元素的天线阵列，可以测量到信号到达每个天线元素的时差和相位差，从而计算出信号到达的方向角度。AOA技术可以应用于无线通信系统中的定位服务、雷达系统、天线阵列信号处理等领域。

object 'arrival' not found

这个错误通常表示代码中没有定义或加载名为`arrival`的对象。如果您在代码中使用了`arrival`，请确保它已正确定义或加载。如果您使用的是函数或包，您可能需要检查它们是否正确安装并已正确加载。此外，如果您使用了dplyr管道，可能需要检查之前的步骤是否正确地创建了`arrival`对象，并且在管道中正确地传递了它。您可以尝试在代码中查找`arrival`并检查是否存在任何错误。

相关推荐

classical and modern direction-of-arrival estimation

方向估计是在信号处理中的一个重要问题，其目的是确定从不同方向传入的信号源。经典的方向估计方法包括波束形成、最大似然估计和最小二乘估计等，而现代的方向估计方法则包括了高分辨率谱估计和基于子空间方法等。 波束形成是一种经典的方向估计方法，它利用了阵列天线的结构特性，通过调整不同天线的相位和幅度权重来形成一个波束，以达到对不同方向信号源的波束聚集。这种方法通常需要大规模的天线阵列，并且对信号源的数量和方向有一定的限制。 最大似然估计是另一种经典的方向估计方法，它基于统计学原理，通过对接收信号的统计特性进行概率建模，从而推测信号源的方向。最大似然估计在理论上是最优的，但在实践中通常需要知道较多的信号源信息，并且对噪声的统计特性有一定的要求。 最小二乘估计是一种基于数学优化的经典方向估计方法，它通过最小化接收信号与估计信号方向的残差平方和来估计信号源的方向。这种方法对噪声的统计特性要求相对较低，适用于多种应用场景。 高分辨率谱估计是现代方向估计方法中的一种，它基于接收信号的统计特性，通过提取信号的频谱信息来估计信号源的方向。这种方法可以达到很高的方向分辨能力，但需要较长的样本序列，并且对信号源的数量和方向有一定的限制。 基于子空间的方向估计方法是现代方向估计中的另一种重要技术，它利用信号子空间和噪声子空间的性质来估计信号源的方向。这种方法适用于低信噪比环境下的方向估计，并且对信号源的数量和方向没有明显的限制。 综上所述，经典和现代的方向估计方法各有其优势和适用场景。在具体应用中，需要根据实际需求和系统条件选择合适的方向估计方法。

angle of arrival estimation using decawave dw1000 integrated circuits

角度到达估计是指通过测量无线信号到达接收器时的角度，来确定信号源的方向。Decawave DW1000集成电路是一种超宽带无线电技术，可用于实现角度到达估计。DW1000集成了射频前端、数字信号处理器和嵌入式时钟，可以在非线性通信环境下实现高精度定位。其技术理论基础是利用不同位置的DW1000模块之间的时间差度量，通过多边定位算法确定目标的位置和角度。 在DW1000模块中最重要的是时间同步和距离测量，可以使用两种技术实现。第一种技术是基于精确的时间同步，当所有DW1000模块的时间被同步后，可以精确计算出信号源到各个DW1000模块之间的时间差，从而测量出信号源到各个模块之间的距离。第二种技术是基于双向时间传输，发送和接收DW1000模块之间的时间戳。通过计算收到和发送的时间戳之间的时间差，就可以得到信号源到DW1000模块之间的时间差，并计算出信号源到各个模块之间的距离。 利用收集到的距离和时间信息，可以使用多边定位算法计算出信号源的位置和角度。算法可以采用卡尔曼滤波和粒子滤波等技术，通过对不同DW1000模块之间的距离和时间信息进行组合，优化估计结果，并得出更准确的角度到达估计结果。 综上所述，DW1000集成电路可以通过精确的时间同步和距离测量实现高精度的角度到达估计，并通过多边定位算法实现定位。这种技术可以应用于工厂自动化、智能交通系统、无人驾驶汽车和室内定位等领域。

read_arrivals_asc:arrival file cannot be opened报错是为什么

"read_arrivals_asc:arrival file cannot be opened" 报错的意思是无法打开到达文件。 这可能是因为文件名错误、文件路径错误、文件不存在或文件权限不足等原因导致的。您可以检查文件名和路径是否正确，确保文件存在，并检查您是否具有足够的权限来访问该文件。另外，如果文件正在被其他程序占用或打开，则也可能会导致无法打开文件。

for i = 2:1000 arrival_time = arrival_times(i); service_time = service_times(i); if arrival_time >= crane_busy_until(i - 1) waiting_time = 0; crane_busy_until = arrival_time + service_time; else waiting_time = crane_busy_until(i - 1) - arrival_time; crane_busy_until = crane_busy_until(i - 1) + service_time; end waiting_times(i) = waiting_time; total_time_in_port(i) = waiting_time + service_time; end

这段代码看起来像是模拟一个港口的装卸货物过程，其中arrival_times是货船到达的时间，service_times是装卸货物需要的时间，waiting_times是每艘货船等待的时间，total_time_in_port是每艘货船在港口停留的总时间。 在循环中，首先获取当前货船的到达时间和需要的服务时间。然后判断当前货物是否需要等待，如果上一艘货船的装卸已经完成，那么当前货船就可以直接进行装卸，等待时间为0。如果上一艘货船的装卸还未完成，那么当前货船需要等待上一艘货船完成后再进行装卸，等待时间为上一艘货船的装卸结束时间减去当前货船的到达时间。最后将等待时间和总时间存储到相应的数组中。

arrival_bool = mc.Target_point([0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0])

根据提供的引用内容，arrival_bool = mc.Target_point(\[0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0\])这行代码没有被引用到。请提供更多的上下文信息或者重新提问。 #### 引用[.reference_title] - *1* [ValueError: The number of FixedLocator locations (7), usually from a call to set_ticks, does not mat](https://blog.csdn.net/Triumph19/article/details/125812268)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Gtk-WARNING **: cannot open display: :0.0之解决](https://blog.csdn.net/weixin_34364071/article/details/85969027)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [【无标题】Android中出现：Failed to read row 0,column -1 from a cursorWindow which has 3 rows,5 columns可能解决办法](https://blog.csdn.net/weixin_63085165/article/details/127784378)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

将hive的from_unixtime(unix_timestamp(ce.expected_arrival_time)+8*60*60)改成presto格式

在Presto中，可以使用from_unixtime()和date_add()函数来实现将Unix时间戳转换为日期时间，并进行时区调整。因此，将Hive中的from_unixtime(unix_timestamp(ce.expected_arrival_time)+8*60*60)转换为Presto格式，可以改写为以下语句： from_unixtime(ce.expected_arrival_time) AT TIME ZONE 'UTC' AT TIME ZONE 'Asia/Shanghai' 其中，AT TIME ZONE 'UTC'表示将时间戳从UTC时区转换为本地时区，AT TIME ZONE 'Asia/Shanghai'表示将本地时区设置为上海时区（GMT+8）。

在标记的时间帧中考虑的多用户MEC网络中，dataA[i,:] = np.random.exponential(arrival_lambda) arrival_lambda = 3*np.ones((N)) # 平均数据到达, 每个用户3Mbps，dataA生成的是什么

根据代码，dataA 是一个 numpy 数组，其中 N 表示用户数量，i 表示第 i 个用户。每个用户的数据到达率（即数据包的平均到达速率）都是 3 Mbps，因此 arrival_lambda 是一个长度为 N 的数组，每个元素都是 3。dataA[i,:] 表示第 i 个用户在每个时间帧内到达的数据包数，其中每个数据包到达的时间间隔服从参数为 1/arrival_lambda[i] 的指数分布，因此 dataA[i,:] 生成的是一个长度为时间帧数量的一维数组，其中每个元素表示该时间帧内到达的数据包数量。

public static Node QueueHead(Node head){ Node cur = head; Node nodemin = null; Node head2 = null; int min = 1000; int count = 0; while(cur!=null){ count++; cur = cur.nextnode; } while(count!=0) { min = 1000; cur = head; while (cur != null) { if (cur.arrivaltime < min && cur.statu == 0) { nodemin = cur; min = cur.arrivaltime; } cur = cur.nextnode; } nodemin.statu = 1; count--; head2 = create.createNode(head2,nodemin.name,nodemin.priority,nodemin.runtime,nodemin.arrivaltime,nodemin.starttime,nodemin.endtime,nodemin.turntime,nodemin.dturntime); } return head2; } public static void insert(Node head,Node min){ Node cur = head; Node pre = null; while(cur!=null){ if(cur.arrivaltime > min.newarrival){ pre.nextnode = min; min.nextnode = cur; return; } pre = cur; cur = cur.nextnode; } pre.nextnode = min; min.nextnode = cur; }

这段代码实现了一个队列排序功能，其中QueueHead方法用于将一个未排序的节点链表按照arrivaltime属性进行排序，返回一个新的已排序的节点链表。insert方法用于将一个新的节点按照arrivaltime属性插入到已排序的节点链表中。具体实现的步骤如下： 1. 首先遍历未排序的节点链表，获取链表中节点的数量count。 2. 接着，通过遍历未排序的节点链表，找到arrivaltime属性最小的节点nodemin。如果节点的statu属性为0，则说明该节点还未被排序，可以作为最小的节点。 3. 将nodemin的statu属性设为1，表示该节点已经被排序。 4. 通过上述步骤不断寻找未被排序的节点，直到所有节点都被排序。 5. 在排序过程中，创建一个新的已排序的节点链表head2，将已排序的节点依次加入该链表。 6. 最后返回已排序的节点链表head2。 7. insert方法用于将一个新的节点min按照arrivaltime属性插入到已排序的节点链表中。 8. 遍历已排序的节点链表，找到min应该插入的位置，插入到链表中。 9. 如果min应该插入到链表的末尾，则将min插入到链表的最后一个节点的nextnode属性中。

代码解析// 短作业优先 void SJF() { // 按到到达顺序排序 for (int i = 1; i < num; i++) { for (int j = 1; j < num; j++) { if (p[j].arrival_time > p[j+1].arrival_time) { p[0] = p[j]; p[j] = p[j+1]; p[j+1] = p[0]; } // 到达顺序相同 按服务时间排序 else if (p[j].arrival_time == p[j+1].arrival_time) { if (p[j].burst_time > p[j+1].burst_time) { p[0] = p[j]; p[j] = p[j+1]; p[j+1] = p[0]; } } } } p[1].start_time = p[1].arrival_time; p[1].finished_time = p[1].arrival_time + p[1].burst_time; p[1].T = p[1].finished_time - p[1].arrival_time; p[1].W = p[1].T / p[1].burst_time; int time = p[1].finished_time; // 过程 for (int i = 2; i <= num; i++) { for (int j = i+1; j <= num; j++) { if (time > p[j].arrival_time) { if (p[i].burst_time > p[j].burst_time) { p[0] = p[j]; p[j] = p[i]; p[i] = p[0]; } } else { continue; } } p[i].start_time = p[i-1].start_time + p[i-1].burst_time; p[i].finished_time = p[i-1].finished_time + p[i].burst_time; p[i].T = p[i].finished_time - p[i].arrival_time; p[i].W = (double)p[i].T / p[i].burst_time; time = p[i].finished_time; } double sum_T = 0; double sum_W = 0; for (int i = 1; i <= num; i++) { sum_T += p[i].T; sum_W += p[i].W; } double o_T = sum_T / num; double o_W = sum_W / num; printf("\nSJF "); display(); printf("\n平均周转时间:%.2lf", o_T); printf("\n平均带权周转时间:%.2lf", o_W); }

这是一个实现短作业优先算法的函数，主要实现以下几个步骤： 1. 按到达时间进行排序，如果到达时间相同，再按服务时间排序，以确定作业的执行顺序； 2. 对第一个作业进行特殊处理，记录其开始时间、完成时间、周转时间和带权周转时间； 3. 对于后续作业，每次选择剩余未执行的作业中服务时间最短的作业执行，记录其开始时间、完成时间、周转时间和带权周转时间； 4. 计算所有作业的平均周转时间和平均带权周转时间。 具体代码实现如下： C++ void SJF() { // 按到达顺序排序 for (int i = 1; i < num; i++) { for (int j = 1; j < num; j++) { if (p[j].arrival_time > p[j+1].arrival_time) { p[0] = p[j]; p[j] = p[j+1]; p[j+1] = p[0]; } // 到达顺序相同 按服务时间排序 else if (p[j].arrival_time == p[j+1].arrival_time) { if (p[j].burst_time > p[j+1].burst_time) { p[0] = p[j]; p[j] = p[j+1]; p[j+1] = p[0]; } } } } // 处理第一个作业 p[1].start_time = p[1].arrival_time; p[1].finished_time = p[1].arrival_time + p[1].burst_time; p[1].T = p[1].finished_time - p[1].arrival_time; p[1].W = p[1].T / p[1].burst_time; int time = p[1].finished_time; // 处理后续作业 for (int i = 2; i <= num; i++) { for (int j = i+1; j <= num; j++) { if (time > p[j].arrival_time) { if (p[i].burst_time > p[j].burst_time) { p[0] = p[j]; p[j] = p[i]; p[i] = p[0]; } } else { continue; } } p[i].start_time = p[i-1].start_time + p[i-1].burst_time; p[i].finished_time = p[i-1].finished_time + p[i].burst_time; p[i].T = p[i].finished_time - p[i].arrival_time; p[i].W = (double)p[i].T / p[i].burst_time; time = p[i].finished_time; } // 计算平均周转时间和平均带权周转时间 double sum_T = 0; double sum_W = 0; for (int i = 1; i <= num; i++) { sum_T += p[i].T; sum_W += p[i].W; } double o_T = sum_T / num; double o_W = sum_W / num; printf("\nSJF "); display(); printf("\n平均周转时间:%.2lf", o_T); printf("\n平均带权周转时间:%.2lf", o_W); }

# ************motion_control************ # mc = motion_control() # arrival_bool = mc.Target_point([0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0]) # arrival list = mc.get position() # qua = mc.Quaternion_to_Euler([0.0,0.0,0.0,0.0])

这段代码是关于motion_control的使用示例。 首先，通过mc = motion_control()实例化了motion_control类的对象，赋值给变量mc。 然后，通过调用mc.Target_point([0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0])方法，将一个包含7个元素的列表作为参数传递进去。这个方法可能是用来控制某种机器人或者运动设备，以达到指定位置的目标点。返回值arrival_bool可能表示到达目标点的布尔值，表示是否成功到达。 接下来，通过调用mc.get_position()方法，获取当前位置的列表，并将结果赋值给arrival_list变量。这个方法可能是用来获取机器人或者运动设备的当前位置信息。 最后，通过调用mc.Quaternion_to_Euler([0.0,0.0,0.0,0.0])方法，将一个包含4个元素的列表作为参数传递进去。这个方法可能是用来将四元数表示的旋转信息转换为欧拉角表示的旋转信息。返回值qua可能表示转换后得到的欧拉角信息。 需要注意的是，具体的功能和返回值的含义取决于motion_control类的具体实现。

train_df.head(10).style.hide(axis='columns',subset=['Route'])\ .background_gradient(subset=['Journey_day','Journey_month','Dep_hour','Dep_min','Arrival_hour','Arrival_min'],cmap='winter')\ .background_gradient(subset=['Duration'], cmap='autumn')\ .bar(subset=['Price'])这些代码有错误

是的，这些代码有错误。根据Python语法，一行代码应该以一个完整的语句结束，或者使用续行符号\将它分成多行。在这段代码中，第一行以反斜杠结尾，但是没有继续下一行，因此会导致语法错误。此外，还缺少引入必要的库。可能需要添加以下内容： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 正确的代码应该像这样： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt train_df.head(10).style.hide(axis='columns',subset=['Route'])\ .background_gradient(subset=['Journey_day','Journey_month','Dep_hour','Dep_min','Arrival_hour','Arrival_min'],cmap='winter')\ .background_gradient(subset=['Duration'], cmap='autumn')\ .bar(subset=['Price'])

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupfrom datetime import datetimeurl = "https://www.maersk.com.cn/schedules/pointToPoint"today = datetime.today().strftime("%Y-%m-%d")params = { "from": "2IW9P6J7XAW72", "to": "0XOP5ISJZK0HR", "containerIsoCode": "42G1", "fromServiceMode": "CY", "toServiceMode": "CY", "numberOfWeeks": "4", "dateType": "D", "date": today, # 将当前日期格式化为字符串，并作为请求参数传递 "vesselFlag": "",}response = requests.get(url, params=params)soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")for row in soup.select(".table-row"): departure_port = row.select_one(".departure-port").text.strip() departure_time = row.select_one(".departure-time").text.strip() arrival_port = row.select_one(".arrival-port").text.strip() arrival_time = row.select_one(".arrival-time").text.strip() vessel_name = row.select_one(".vessel-name").text.strip() print(f"船名：{vessel_name}，启运港：{departure_port}，启运时间：{departure_time}，目的港：{arrival_port}，到达时间：{arrival_time}")

这是一个使用 Python 爬取马士基航运网站船期信息的代码，具体来说，该代码使用了 requests 库和 BeautifulSoup 库对网页进行了爬取和解析，然后输出了船名、启运港、启运时间、目的港和到达时间等信息。其中，params 参数是请求参数，通过构造参数可以获取不同的船期信息，具体含义可以参考马士基航运网站的 API 文档。

import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Practice1 { public static void main(String[] args) { List processes = new ArrayList<>(); processes.add(new Process(1, 0, 5)); processes.add(new Process(2, 1, 3)); processes.add(new Process(3, 2, 8)); processes.add(new Process(4, 3, 6)); processes.add(new Process(5, 4, 2)); Scheduler scheduler = new Scheduler(processes); scheduler.fcfs();//先来先服务 scheduler.sjf();//最短作业优先 scheduler.hrrn();//最高响应比优先 } } class Process {//定义进程类，用于存储进程的相关信息 int pName;//进程名字 int arrivalTime;//进程到达时间 int executeTime;//进程执行时间 public Process(int pName, int arrivalTime, int executeTime) { this.pName = pName; this.arrivalTime = arrivalTime; this.executeTime = executeTime; } } class Scheduler {//调度器类，用于实现不同的调度算法 List processes;//所有进程 List readyQueue;//就绪队列 List finishedProcesses;//已完成的进程 public Scheduler(List processes) { this.processes = processes; this.readyQueue = new ArrayList<>(); this.finishedProcesses = new ArrayList<>(); } public void fcfs() {//先来先服务 int currentTime = 0; while (!readyQueue.isEmpty() || !processes.isEmpty()) { //将到达时间小于等于当前时间的进程加入就绪队列 while (!processes.isEmpty() && processes.get(0).arrivalTime <= currentTime) { readyQueue.add(processes.remove(0)); } if (readyQueue.isEmpty()) { currentTime++;//如果没有进程在执行，时间+1 } else { Process process = readyQueue.get(0);//执行队首进程 process.executeTime--; currentTime++; process = readyQueue.remove(0); if (process.executeTime == 0) { //进程完成 processFinish(process, currentTime); } } } } pu

blic void sjf() {//最短作业优先 int currentTime = 0; while (!readyQueue.isEmpty() || !processes.isEmpty()) { //将到达时间小于等于当前时间的进程加入就绪队列 while (!processes.isEmpty() && processes.get(0).arrivalTime <= currentTime) { readyQueue.add(processes.remove(0)); } if (readyQueue.isEmpty()) { currentTime++;//如果没有进程在执行，时间+1 } else { //找到执行时间最短的进程，并执行 Process shortestProcess = readyQueue.get(0); for (int i = 1; i < readyQueue.size(); i++) { if (readyQueue.get(i).executeTime < shortestProcess.executeTime) { shortestProcess = readyQueue.get(i); } } shortestProcess.executeTime--; currentTime++; if (shortestProcess.executeTime == 0) { //进程完成 processFinish(shortestProcess, currentTime); } } } } public void hrrn() {//最高响应比优先 int currentTime = 0; while (!readyQueue.isEmpty() || !processes.isEmpty()) { //将到达时间小于等于当前时间的进程加入就绪队列 while (!processes.isEmpty() && processes.get(0).arrivalTime <= currentTime) { readyQueue.add(processes.remove(0)); } if (readyQueue.isEmpty()) { currentTime++;//如果没有进程在执行，时间+1 } else { //计算每个进程的响应比，并找到响应比最高的进程执行 Process highestRatioProcess = readyQueue.get(0); double highestRatio = (double) (highestRatioProcess.executeTime + currentTime - highestRatioProcess.arrivalTime) / highestRatioProcess.executeTime; for (int i = 1; i < readyQueue.size(); i++) { Process process = readyQueue.get(i); double ratio = (double) (process.executeTime + currentTime - process.arrivalTime) / process.executeTime; if (ratio > highestRatio) { highestRatioProcess = process; highestRatio = ratio; } } highestRatioProcess.executeTime--; currentTime++; if (highestRatioProcess.executeTime == 0) { //进程完成 processFinish(highestRatioProcess, currentTime); } } } } private void processFinish(Process process, int finishTime) { process.executeTime = finishTime - process.arrivalTime;//计算进程响应时间 finishedProcesses.add(process); } }

for(int hour = startTime; hour < endTime; hour++){ for (int minute = 0; minute < 60; minute += interval){ int departureTime = hour * 60 + minute; int arrivalTime = departureTime + stopTime + new Random().nextInt(maxDelay + 1); schedule[index][0] = departureTime; schedule[index][1] = arrivalTime; index++; } }这段代码什么意思

这段代码是一个用来生成班次时间表的程序。程序按照给定的起始时间、结束时间和间隔时间，生成多个班次的发车时间和到达时间。具体来说，程序通过循环遍历每个小时和分钟，计算出每个班次的发车时间和到达时间，并将它们记录在一个二维数组 schedule 中。其中，变量 index 用于记录当前班次的序号，stopTime 表示每个班次的行驶时间，maxDelay 表示最大延迟时间。注意，程序使用了随机数生成器 Random 类来模拟班次的延迟时间，在计算到达时间时，将随机生成一个小于等于最大延迟时间的随机数，加到原本的到达时间上，以模拟实际情况中的班次延误。

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数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。

基于对比检测的高效视觉预训练

10086⇥⇥⇥⇥基于对比检测的高效视觉预训练Ol i vierJ. He´naf f SkandaKoppula Jean-BaptisteAlayracAaronvandenOord OriolVin yals JoaoCarreiraDeepMind，英国摘要自我监督预训练已被证明可以为迁移学习提供然而，这些性能增益是以大的计算成本来实现的，其中最先进的方法需要比监督预训练多一个数量级的计算。我们通过引入一种新的自监督目标，对比检测，任务表示与识别对象级功能跨增强来解决这个计算瓶颈。该目标可提取每幅图像的丰富学习信号，从而在各种下游任务上实现最先进的传输精度，同时需要高达10少训练特别是，我们最强的ImageNet预训练模型的性能与SEER相当，SEER是迄今为止最大的自监督系统之一，它使用了1000多个预训练数据。最后，我们的目标无缝地处理更复杂图像的预训练，例如COCO中的图像，缩小了从COCO到PASCAL的监督迁移学习的差距1. 介绍自从Al

You are not allowed to push code to this project.

回答: 当你遇到"You are not allowed to push code to this project"的错误提示时，可能有几个原因。首先，你需要确保你具有操作该项目的权限。你可以检查你的git账号是否有该项目的操作权限。如果没有权限，你需要联系管理员为你添加相应的权限。其次，你可以检查你的git凭证是否正确。你可以进入"控制面板" -> "用户帐户" -> "管理您的凭证" -> "Windows凭据 / 普通凭据"，查看是否存在多个git凭证。你可以编辑查看你所push的网址的凭证，确保用户名和密码是正确的。另外，你也可以尝试在控制面板的凭据管理器中删除对应配置好的git网址，

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.