商业银行与互联网金融融合模式的案例

时间: 2023-03-06 14:27:33 浏览: 73
答:近年来,商业银行和互联网金融越来越渗透,以及融合的发展趋势也越来越明显。比如,2015年,招商银行开启了“招行e租宝”的互联网金融服务,实现了商业银行和互联网金融的融合,并取得了巨大成功;另外,中国工商银行也推出了“工行e租宝”,实现了互联网金融和商业银行融合;此外,包括浦发银行、光大银行等多家商业银行也纷纷推出了类似的互联网金融服务,实现了商业银行与互联网金融的融合。
相关问题

商业银行与互联网金融融合的意义

商业银行与互联网金融的融合对于银行业和金融业都有着非常重要的意义。 首先,商业银行和互联网金融的融合可以促进金融创新和服务升级。互联网技术可以帮助商业银行进行金融产品的创新和服务的升级,提升用户体验,增强市场竞争力。 其次,商业银行和互联网金融的融合可以降低金融服务的成本。互联网技术的应用可以使得金融服务的流程更加智能化和自动化,从而减少了人工操作和资源浪费,进一步降低了金融服务的成本。 最后,商业银行和互联网金融的融合可以促进金融信息的共享和交流。互联网平台可以帮助银行更好地获取市场信息和用户需求,进而更好地为用户提供金融服务。同时,商业银行的金融数据也可以为互联网金融平台提供更为准确的数据和判断依据,促进互联网金融行业的发展。

proxmox ve7.3+ceph超融合私有云建设案例

### 回答1: Proxmox VE 7.3 Ceph超融合私有云建设案例是实现私有云建设的最佳方案之一。它是一个高度集成的平台,允许在单一硬件组件上集成计算、存储和网络部署。这意味着不再需要单独购买控制器和硬盘阵列,从而使架构更加轻量化、简单和易于管理。 该方案使用Ceph来管理储存,并为计算和网络提供服务。Ceph是一种可靠、可扩展的分布式存储系统,旨在提供比传统存储更好的性能和容错性。它使用分布式复制来确保数据的可用性,并通过数据分片和负载均衡来提高性能。 Proxmox VE 7.3 Ceph超融合私有云建设案例利用了Proxmox VE的虚拟化技术,可以轻松地在同一硬件上运行多个虚拟机,并可以快速扩展和回收资源。通过使用Proxmox VE中的集成管道和API,计算、存储和网络资源可以快速部署、配置和管理,使IT管理员可以更加专注于业务需求。 总的来说,Proxmox VE 7.3 Ceph超融合私有云建设案例提供了一种可靠、高效的私有云解决方案,将计算、存储和网络部署整合到同一硬件平台上,从而降低了成本、提高了效率、简化了管理。 ### 回答2: 随着数字化时代的到来,越来越多的企业需要构建私有云来保护自身的数据安全以及解决数据管理难题。而随着业界技术的不断进步,越来越多的企业开始采用超融合架构来构建自己的私有云。本文将介绍一种基于 Proxmox VE7.3 Ceph 超融合架构的私有云建设方案。 首先,需要了解的是什么是超融合架构。超融合是集计算、存储、网络为一体的一种分布式计算架构。超融合架构通常包含至少一个虚拟化管理节点、若干个存储节点以及若干个计算节点。在该架构中,存储节点和计算节点通常是相互独立的,但是在超融合架构中,这些节点被集成在一起,这样可以提高资源利用率和响应时间。相比传统的分布式计算架构,超融合架构更加具有可扩展性和可靠性。 本方案采用的是 Proxmox VE7.3 Ceph 超融合架构。Proxmox VE是基于Linux的虚拟化平台,可以支持多种虚拟化技术,如KVM和OpenVZ。而 Ceph 是一个开源的分布式存储系统,它具有高可靠性、高可扩展性和高性能等优点,非常适合超融合架构。 本方案的目标是构建一个具有高可用性和高可靠性的私有云。在该架构中,使用 Proxmox VE7.3 作为虚拟化管理节点,Ceph 作为存储节点。 首先,需要搭建虚拟化环境,安装和配置 Proxmox VE7.3。搭建虚拟化环境需要在一台硬件服务器上安装虚拟化软件,这样可以在该服务器上运行多个虚拟化操作系统。通过 Proxmox VE7.3 可以创建虚拟机,并通过 Web 界面方便的管理虚拟机。 接着,需要搭建 Ceph 存储集群。Ceph 基于 RADOS 对象存储系统,可以提供多个存储节点的高可用性,这样可以在存储节点故障时不会导致数据的丢失。在本方案中,需要安装和配置 Ceph 存储集群,创建块存储和文件存储。 最后,需要将虚拟化环境和 Ceph 存储集群集成在一起,创建具有高可用性和高可靠性的私有云。 总而言之,Proxmox VE7.3 Ceph 超融合架构是一种理想的构建高可用性和高可靠性的私有云的方案。它具有明显的优点,包括可扩展性、高可用性、高可靠性和高性能等。在实际应用中,需要根据实际情况进行调整,以达到最佳效果。 ### 回答3: Proxmox VE 7.3 Ceph超融合私有云建设方案是一种高效、安全的云解决方案,广泛应用于不同类型的企业,从小型公司到大型企业都适用。 在此方案下,企业可以完全控制其数据中心和计算资源,从而更好地掌控其业务。 此方案的一大特点在于其超融合架构,这意味着它集成了计算、存储和网络,可以更方便地管理和维护整个系统。企业也可以根据其需求来扩展或缩减其存储和计算服务。 Proxmox VE 7.3 Ceph超融合私有云建设方案依赖于三个关键组件。首先是Proxmox VE管理界面,它提供了一个统一的视图以便于管理集群节点、虚拟机和存储服务。其次是Ceph存储池,它托管了企业数据并提供高可靠性和复原性。最后是虚拟机,它允许企业为其应用程序提供虚拟化环境。 在此方案下,企业可以轻松地管理其存储池和虚机,从而实现资源优化。此外,此方案还提供了企业级的安全性和隔离性,包括访问控制和网络隔离等功能,保护数据不受安全性威胁。 总而言之,Proxmox VE 7.3 Ceph超融合私有云建设方案是扩展性和性价比非常高的方案,可以满足企业不断增长的需求,并为其提供高可靠性、安全性和可扩展性的存储和计算服务。

相关推荐

### 回答1: GPS与LMU融合算法是一种将全球定位系统(GPS)和低成本微运动(LMU)传感器数据融合的算法。GPS是一种通过卫星定位来提供准确位置信息的技术,而LMU传感器则通过测量微小的加速度和角速度变化来获取物体的微运动特征。 GPS与LMU融合算法的目的是利用两种不同的数据源来提高位置估计的准确性和鲁棒性。传统的GPS定位可能会受到建筑物、树木和地形等障碍物的影响,从而导致位置估计的误差。而LMU传感器则可以通过测量微小的加速度和角速度变化来提供更加细致的位置信息。 融合算法的基本原理是将GPS和LMU传感器数据进行融合,并使用滤波和姿态估计技术来提高位置估计的准确性。具体而言,算法会根据GPS的位置估计值和LMU传感器提供的微运动信息,使用滤波算法对两种数据进行融合和融合校准,从而得到更加准确和高精度的位置估计结果。 通过融合GPS和LMU传感器数据,可以提高定位的可用性、精度和鲁棒性。例如,在城市环境中,GPS信号可能会受到建筑物和其他物体的阻挡而无法获取准确的位置信息。而通过融合LMU传感器数据,可以提供更加精确的位置估计,从而提高导航、定位和位置服务等应用的性能。 总之,GPS与LMU融合算法通过结合不同的数据源,能够提供更加准确和可靠的位置估计。它的应用广泛,包括导航系统、车辆定位、无人机飞行等领域。 ### 回答2: GPS与LMU融合算法是一种将全球定位系统(GPS)和地面测量单元(LMU)数据进行集成和优化的技术。GPS通过卫星信号来确定位置和时间信息,而LMU利用地面传感器收集车辆的加速度、角速度和轮胎滑移等数据。将这两种数据结合起来可以提高定位的准确性和稳定性。 GPS定位存在一些限制,比如受到建筑物、山脉和天气等环境因素的干扰,容易造成定位误差。此外,GPS信号在城市峡谷和高楼大厦等密集建筑区域也容易受到阻塞和多路径干扰。而LMU可以通过地面传感器实时监测车辆的运动状态和动力学参数,从而提供更准确的位置和运动信息。 GPS与LMU融合算法的基本原理是利用滤波和优化算法将GPS和LMU的数据进行融合。滤波算法可以利用卡尔曼滤波、粒子滤波和扩展卡尔曼滤波等方法,逐步消除GPS和LMU数据中的噪声和误差,得到更准确的位置和状态估计。优化算法可以通过最小二乘法或最大似然估计等方法,调整GPS和LMU的权重,使得定位结果更加准确和可靠。 通过GPS与LMU融合算法,可以获得更精确的车辆位置和运动状态信息。这对于导航系统、交通管理和智能驾驶等应用都具有重要意义。同时,融合算法还可以提高车辆定位的鲁棒性和可用性,减少定位误差带来的不确定性。因此,GPS与LMU融合算法是一种有效的定位技术,将为车辆定位和导航系统的发展带来更多的机遇和挑战。 ### 回答3: GPS与LMU融合算法是一种结合全球定位系统(GPS)和低轨道微卫星(LMU)数据的算法。它的目的是通过利用GPS和LMU的优势,提高定位的准确性和可靠性。 首先,GPS是一种通过接收来自卫星的信号来确定位置的系统。它的优势是具有全球覆盖范围和较高的精度,但在某些情况下,例如高楼群、山谷或密集的城市区域,GPS信号可能会受到阻塞或反射而导致定位不准确。 而LMU是一种卫星系统,它通过低轨道微卫星发射信号,并借助地面接收站接收这些信号。由于LMU卫星系统在轨道上移动,它可以提供更高的信号强度和更快的接收速度,从而提高定位的精度和稳定性。 GPS与LMU融合算法就是将GPS和LMU的定位数据进行融合,通过比较两者的数据来消除定位误差,并提高定位的准确性。这个算法可以根据GPS和LMU数据的可用性和质量来权衡两者的重要性。如果GPS信号较好且可靠,可以侧重利用GPS数据;而如果GPS信号不稳定或不可用,则可以侧重使用LMU数据。通过根据实际情况动态调整数据的权重,可以实现更好的定位效果。 总之,GPS与LMU融合算法是一种将GPS和LMU定位数据融合的算法,通过利用两者的优势来提高定位的准确性和可靠性。这种融合算法在各种环境下都能有效地提供更精确的定位结果。
GPS与IMU融合定位是一种将全球定位系统(GPS)和惯性测量单元(IMU)的数据进行融合,以提高定位精度和鲁棒性的技术。在这种融合定位中,GPS提供了位置和速度的观测值,而IMU则提供了加速度和角速度的测量值。 融合定位的方法通常使用卡尔曼滤波器来将GPS和IMU的数据进行融合。卡尔曼滤波器是一种递归最小二乘估计方法,可以根据系统的动态模型和测量模型,通过对观测值和预测值进行加权平均,得到最优的估计结果。 在GPS与IMU融合定位中,GPS的观测值用于修正系统的导航解,而IMU的测量值则用于对下一时刻的惯导导航解进行修正。这种融合可以提高定位的精度和鲁棒性,尤其在GPS信号受到干扰或遮挡的情况下,IMU可以提供稳定的导航解。 需要注意的是,GPS与IMU融合定位的结果受到一些限制。例如,如果GPS信号中断,系统仍然可以生成GPS/IMU的组合结果,但是位置精度会随着时间的推移而降低,直到GPS信号再次收敛。此外,如果GPS接收机没有足够的卫星信号,无法计算出导航解,GPS辅助惯导的卡尔曼滤波器将无法获得GPS辅助的数据。 总之,GPS与IMU融合定位是一种将GPS和IMU的数据进行融合的技术,可以提高定位的精度和鲁棒性。通过使用卡尔曼滤波器,将GPS的观测值用于修正导航解,同时使用IMU的测量值对下一时刻的导航解进行修正。这种融合定位方法在实际应用中具有广泛的应用前景。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [IMU与GPS的数据融合](https://blog.csdn.net/weixin_43096365/article/details/121989263)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [动手学无人驾驶(6):基于IMU和GPS数据融合的自车定位](https://blog.csdn.net/cg129054036/article/details/109964103)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: 将IMU(惯性测量单元)和GPS(全球定位系统)融合的目标是利用两种不同的传感器数据,以提高定位和导航的精度和稳定性。通过使用MATLAB软件,可以方便地实现这一融合。 首先,IMU通过测量加速度和角速度来估计设备的运动状态。然而,由于误差累积和漂移现象,IMU单独使用容易导致定位和导航的误差增加。而GPS则可以提供全球精准的位置信息,但在某些环境下(如高楼大厦、密闭空间等)可能无法正常工作或者提供较差的精度。 因此,通过将IMU和GPS的数据融合起来,可以充分利用它们的优势,并减少各自的缺点。MATLAB为我们提供了强大的工具和函数,可以很方便地处理和组合这两个传感器的数据。 在MATLAB中,可以使用滤波算法(如卡尔曼滤波器)将IMU和GPS的数据进行融合。首先,IMU的测量数据通过滤波算法进行处理,以降低误差和漂移的影响。然后,将经过处理的IMU数据与GPS数据进行融合,以得到更准确和稳定的定位和导航结果。 融合后的数据可以用于各种应用,比如车辆导航、飞行控制、无人机等。MATLAB提供了丰富的可视化和分析工具,可以帮助我们对融合数据进行可视化和分析,从而更好地理解和利用这些数据。 综上所述,通过IMU与GPS的融合,结合MATLAB的强大功能,可以提高定位和导航的精度和稳定性,并应用于各种领域和应用中。 ### 回答2: IMU(惯性测量单元)与GPS(全球定位系统)融合是一种常见的方法,用于获得更准确的位置和姿态信息。Matlab是一种广泛使用的科学计算软件,在IMU和GPS融合中也可以使用Matlab进行相关算法的开发与实现。 首先,IMU可以提供加速度和角速度等惯性测量数据。由于IMU测量的是物体自身的运动信息,它可以提供高频率、高精度的姿态变化数据。然而,由于IMU存在漂移等问题,需要与GPS结合来校正和补偿。 GPS系统通过接收卫星信号,可以提供位置和时间等全球定位信息。虽然GPS能够提供绝对位置信息,但由于信号衰减、多径效应等问题,其定位精度有一定的限制。同时,GPS信息更新频率较低。 因此,IMU和GPS的融合可以互补彼此的优势。IMU可以提供高频率数据,GPS可以提供绝对位置信息。在Matlab中,可以使用滤波算法(如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波)等来实现IMU和GPS数据的融合。通过将IMU的姿态和GPS的位置信息进行融合,可以得到更准确的位置和姿态信息。 在实际应用中,IMU和GPS融合可以广泛应用于无人机、车辆导航、航空航天等领域。在Matlab中,可以利用提供的工具箱和函数进行IMU和GPS数据的预处理、滤波、解算和优化等工作。 总之,IMU和GPS的融合可以提高位置和姿态信息的准确性,并且Matlab提供了相应的工具和函数用于实现这种融合,可以使得融合算法的开发和实现更加便捷高效。 ### 回答3: IMU(惯性测量单元)和GPS(全球定位系统)是两种常用于测量和导航的传感器。IMU测量物体的加速度和角速度,可以用于估计物体的姿态和运动状态。GPS利用卫星信号来测量位置,速度和时间。 IMU和GPS的融合是将两种传感器的测量数据结合起来,以提高位置和姿态估计的精度和鲁棒性。通过IMU的高频率采样和GPS的低频率采样,可以获得高精度和高频率的姿态和位置估计。 在Matlab环境下,可以使用传感器融合算法将IMU和GPS的数据融合在一起。首先,需要对IMU和GPS的数据进行预处理和校准,以确保其准确性和一致性。然后,可以使用滤波器或优化方法来融合两种数据。 滤波器方法中,常用的是扩展卡尔曼滤波器(EKF),它可以通过对IMU和GPS的测量进行预测和调整来获得更准确的位置和姿态估计。另外,还有粒子滤波器等融合方法可供选择。 在Matlab中,可以使用工具箱或编写自定义脚本来实现IMU和GPS的融合。Matlab提供了丰富的函数和工具,可以用于数据预处理、滤波算法的实现和结果的可视化。可以根据具体的需求选择合适的算法,设置参数并进行实验和优化。 IMU和GPS的融合在导航、机器人、无人机等领域有广泛的应用。通过将两种传感器的优势相结合,可以获得更可靠和准确的位置和姿态信息,提高系统的性能和安全性。
### 回答1: 电力设备红外线与可见光的融合在工业监测和维护中起着重要的作用。红外线图像可以提供设备的热特征,帮助检测异常热点,预测设备故障。可见光图像能够提供更多的细节和结构信息。因此,将红外线图像和可见光图像进行融合可以让我们同时获得热特征和结构信息,从而更准确地分析电力设备的状态。 在Matlab中,可以利用图像处理和计算机视觉的功能来进行电力设备红外线和可见光图像的融合。首先,需要对两种图像进行预处理,如去噪、对齐和增强等操作,以确保两幅图像能够对应起来。然后,可以采用各种融合算法,如图像融合、像素级融合和特征级融合等方法来融合红外线和可见光图像。 例如,可以使用基于像素级的融合方法,将红外线图像和可见光图像的像素值进行加权平均,或者利用基于特征的融合方法,通过提取两种图像的特征,然后将特征进行融合。同时,也可以使用深度学习方法,如卷积神经网络(CNN),来对红外线和可见光图像进行融合。 融合后的图像可以通过颜色编码或者灰度编码来展示,以便更直观地观察设备的状态。同时,还可以利用融合后的图像进行故障检测和预测,例如通过对融合后图像的热区域进行测量、分析和诊断。 总之,通过在Matlab中进行电力设备红外线和可见光图像的融合,可以更全面地了解设备的状态,提高检测和维护的效率。 ### 回答2: 电力设备红外线与可见光融合是一种将红外线成像技术与可见光图像处理技术相结合的方法。它能够充分利用红外线摄像机和可见光摄像机的优势,提高电力设备监测和检测的准确性和效率。 在Matlab软件中,可以使用图像处理工具箱中的函数来实现电力设备红外线与可见光融合。首先,需要将红外线图像和可见光图像进行对齐。可以使用Matlab中的图像配准算法,如基于特征点的配准算法或亮度匹配算法,将两个图像的位置和尺度对应起来。 接下来,可以使用融合算法将红外线图像和可见光图像进行融合。常用的融合算法有加权平均法、小波变换法和深度学习法等。这些算法可以在Matlab中找到相应的函数进行实现。 最后,可以根据具体的应用需求对融合后的图像进行分析和处理。比如可以使用图像分割算法提取出感兴趣的目标区域,进一步进行故障检测和状态评估。 总结而言,利用Matlab软件可以很方便地实现电力设备红外线与可见光融合。通过这种融合技术,可以提高电力设备的监测和检测能力,为电力设备的运行和维护提供更有效的手段。
红外与可见光图像融合是一种将红外图像和可见光图像进行处理和融合,得到一副单一的融合图像的方法。这种融合方法可以提高图像的可信度、清晰度和可理解性,更适合人的视觉以及对源图像的进一步分析、理解以及目标检测、识别或跟踪。图像融合利用了多个被融合图像中包含的冗余信息和互补信息,通过将红外图像的强度信息和可见光图像的外观信息相结合,可以得到更好的融合效果。 在红外和可见光图像融合中,有多种方法可以实现。其中一种常见的方法是基于全变分的融合方法,该方法保留了红外图像的强度信息和可见光图像的外观信息,从而提高了融合性能。另外,还有一些其他的融合方法,如对应像素取大值、取小值、平均值,区域能量、区域对比度比较等方法,这些方法可以根据具体的需求和应用场景选择合适的方法进行融合处理。 总之,红外与可见光图像融合是一种将红外图像和可见光图像相结合的方法,通过融合处理可以得到一副单一的融合图像,该图像包含了两副源图像的信息,具有更好的可信度、清晰度和可理解性。不同的融合方法可以提供不同的思路和视角,可以根据具体需求选择合适的方法进行融合处理。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [红外和可见光图像融合算法研究](https://blog.csdn.net/TuTu998/article/details/120177089)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [【图像融合】可见光与红外图像融合方法和评价指标](https://blog.csdn.net/qq_41502322/article/details/127031166)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
ADRC算法与其他控制算法的融合可以进一步提高控制系统的性能和鲁棒性。以下是几种常见的与ADRC算法融合的多种算法设计: 1. 模糊-ADRC控制:将模糊控制与ADRC算法相结合,形成模糊-ADRC控制策略。通过模糊推理和规则库,可以有效处理系统的非线性和不确定性,而ADRC算法则负责对系统扰动进行估计和补偿。这种融合策略能够在控制精度和鲁棒性方面取得较好的效果。 2. 自适应-ADRC控制:将自适应控制与ADRC算法相结合,形成自适应-ADRC控制策略。自适应控制算法可以根据系统的动态变化调整控制参数,而ADRC算法则用于对系统的扰动进行估计和补偿。这种融合策略能够实现对系统参数变化和未知扰动的自适应控制。 3. 预测-ADRC控制:将预测控制与ADRC算法相结合,形成预测-ADRC控制策略。预测控制算法可以通过建立系统的模型进行预测,然后根据预测结果进行控制决策,而ADRC算法则用于对系统的扰动进行估计和补偿。这种融合策略能够提高控制系统对未来状态的预测能力。 4. 鲁棒-ADRC控制:将鲁棒控制与ADRC算法相结合,形成鲁棒-ADRC控制策略。鲁棒控制算法可以处理系统的参数不确定性和外部扰动,而ADRC算法则用于对系统的扰动进行估计和补偿。这种融合策略能够提高控制系统对参数变化和不确定性的鲁棒性。 这些融合策略可以根据具体的控制需求和系统特性进行选择和设计,以实现更好的控制性能和鲁棒性。同时,还可以根据实际情况进行参数调整和优化,以进一步提高系统的控制效果。

最新推荐

基于Python实现视频的人脸融合功能

主要介绍了用Python快速实现视频的人脸融合功能,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

基于FPGA的视频叠加融合系统设计与实现

针对两通道视频图像叠加融合,设计并实现了一种实时性好、灵活性强的FPGA硬件系统。该系统可以根据实际需求进行任意比例和任意位置的视频图像叠加融合。方案经仿真验证后,运用双线性插值缩放算法、DDR2存储以及叠加...

工业互联网技术体系研究与应用分析.pdf

本文从主要从国内外工业互联网的发展状况、工业互联网典型的应用场景、框架结构进行分析,概括涵盖的关键技术主要包括工业数据采集、存取和利用技术、工业产品的智能化技术、异构网络的融合技术和工控安全的防护技术...

TTAF 092-2021 移动终端融合快速充电测试方法

TTAF 092-2021 移动终端融合快速充电测试方法,UFCS, 电信终端产业协会,移动终端融合快速充电技术规范

智能融合终端产品手册-智芯公司.pdf

智能融合终端支持配电和用采系统通信协议,远程通信支持以太网、4G 公网及微功率无线的通信方式将数据分别上送配电主站和用采主站,下行通过电力线载波、RS-485 与电能表及一次设备进行通信,支持远程升级。...

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别及其表现评估

12046通过调整学习:基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别Hyunjong Park*Sanghoon Lee*Junghyup Lee Bumsub Ham†延世大学电气与电子工程学院https://cvlab.yonsei.ac.kr/projects/LbA摘要我们解决的问题,可见光红外人重新识别(VI-reID),即,检索一组人的图像,由可见光或红外摄像机,在交叉模态设置。VI-reID中的两个主要挑战是跨人图像的类内变化,以及可见光和红外图像之间的跨模态假设人图像被粗略地对准,先前的方法尝试学习在不同模态上是有区别的和可概括的粗略的图像或刚性的部分级人表示然而,通常由现成的对象检测器裁剪的人物图像不一定是良好对准的,这分散了辨别性人物表示学习。在本文中,我们介绍了一种新的特征学习框架,以统一的方式解决这些问题。为此,我们建议利用密集的对应关系之间的跨模态的人的形象,年龄。这允许解决像素级中�

rabbitmq客户端账号密码

在默认情况下,RabbitMQ的客户端账号和密码是"guest"。 但是,默认情况下,这个账号只能在localhost本机下访问,无法远程登录。如果需要添加一个远程登录的用户,可以使用命令rabbitmqctl add_user来添加用户,并使用rabbitmqctl set_permissions设置用户的权限。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [保姆级别带你入门RabbitMQ](https:

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)。

通用跨域检索的泛化能力

12056通用跨域检索:跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店,Soka-马上预订;1印度理工学院,Kharagpur,2印度科学学院,班加罗尔soumava2016@gmail.com,{titird,somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中,我们第一次解决了通用跨域检索的问题,其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束,这需要大量的数据,所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标,我们提出了SnMpNet(语义Neighbourhood和混合预测网络),它包括两个新的损失,以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说,我们引入了一种新的语义邻域损失,以弥合可见和不可见类之间的知识差距,并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的,相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�