MIMO技术解决了什么问题

时间: 2023-08-22 22:07:56 浏览: 18
MIMO(Multiple-Input Multiple-Output,多输入多输出)技术可以显著提高无线通信系统的信道容量和性能,解决了在有限的频谱资源下,如何提高数据传输速率和可靠性的问题。MIMO技术利用了多个天线进行信号传输和接收,同时利用信号的多径传播效应,从而提高了信道容量和抗干扰能力,减少了误码率和传输时延。因此,MIMO技术在无线通信系统中得到了广泛的应用。
相关问题

MIMO技术解决的问题

MIMO技术主要解决的问题是无线通信中的多路径衰落(multipath fading)和频谱效率问题。具体来说,MIMO技术利用多个天线在空间维度上的自由度,通过多个信道传输路径传输数据,从而提高无线通信系统的容量和可靠性。同时,MIMO技术还能够提高信号的抗干扰性能和覆盖范围。 在传统的单天线系统中,由于多径效应的存在,信号会在传播过程中发生衰落和相位失真,信号质量会受到很大影响。而MIMO系统中,利用多个天线接收或发送信号,可以接收到多个经过不同路径传播的信号,从而提高信号的抗干扰性能和可靠性。同时,利用空间自由度,MIMO系统可以实现多路复用(multiplexing),即在相同的频带宽度内,同时传输多个数据流,从而提高了频谱效率。 因此,MIMO技术已经在4G和5G等现代无线通信系统中得到广泛应用,可以有效地提高无线通信的容量、可靠性和性能。

超宽带MIMO技术的研究背景

超宽带MIMO技术的研究背景可以追溯到MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)技术的发展过程。 传统的无线通信系统中,一根天线只能发送或接收一个信号,而MIMO技术则利用多个天线同时发送或接收多个独立的信号,从而提高了数据传输速率和系统容量。MIMO技术的发展为无线通信系统的性能提升带来了巨大的潜力。 然而,传统的MIMO技术受到了信道相关性、天线数量受限等限制,无法进一步提升系统性能。而超宽带MIMO技术则是在传统MIMO技术基础上,通过采用更多的天线和更宽的频带,进一步提高了系统的容量和数据传输速率。超宽带MIMO技术的研究背景主要是为了解决无线通信系统在高速移动、复杂信道环境下的性能问题,以应对未来无线通信系统对高速、高容量、低延时等方面的需求。

相关推荐

面向5G的低功耗毫米波大规模MIMO关键技术研究是为了解决在下一代通信网络中高速数据传输和网络容量等挑战而进行的重要研究。 首先,低功耗是保证5G网络可持续运行的关键要素之一。毫米波通信频段具有较高的传输速率,但其传输距离相对较短,因此需要优化功耗以延长设备的续航时间。研究人员可以通过改进功率控制、频率选择和功耗优化算法等手段,以实现低功耗的目标。 其次,大规模MIMO技术可以提高网络容量和信号质量。通过在基站和终端设备中增加天线数目,可以实现更多的信道分集和多用户多输入多输出通信。然而,大规模MIMO系统存在频谱效率低和计算复杂度高的问题。为解决这些问题,研究人员需要设计高效的信道估计、信号检测和数据处理算法,以实现毫米波大规模MIMO系统的实际应用。 此外,由于毫米波信号在传输过程中易受到天气、建筑物以及其他障碍物的干扰,研究人员还需要研究如何利用波束赋形和自适应调制来提高信号质量和系统的鲁棒性。通过优化波束指向和调制方式,可以降低毫米波信号的传输误码率,提高系统的可靠性和性能。 总而言之,面向5G的低功耗毫米波大规模MIMO关键技术研究涉及功耗优化、大规模天线设计、信道估计与信号检测、波束赋形与自适应调制等方面的问题。通过开展这些研究工作,可以推动5G毫米波通信技术的发展,实现更高的网络速度、更大的容量和更好的用户体验。
### 回答1: MIMO是多输入多输出技术的缩写,它在无线通信系统中起着重要的作用。MIMO检测算法用于解决在MIMO系统中不同调制方式下的信号检测问题。 在MIMO系统中,每个发射天线和接收天线之间有多个传输路径,导致接收到的信号是由多个发射信号混合而成的。为了正确解调出相应的信号,需要对这些混合信号进行检测。 不同调制方式下的MIMO检测算法有所不同。对于传统的QAM调制方式,可以使用最大比例组合(MRC)算法进行检测。MRC算法会计算每个可能的符号值的似然度,并选择似然度最高的符号作为解调结果。 对于更复杂的调制方式,如64QAM或256QAM,可以使用最大后验概率(MAP)检测算法。MAP算法考虑了信号的先验概率以及观测到的接收信号,通过计算信号的后验概率来选择解调结果。 此外,还有一种常用的MIMO检测算法是基于线性检测的方法,如ZF(Zero Forcing)和MMSE(Minimum Mean Square Error)算法。这些算法会通过对接收信号进行线性变换来消除多天线间的干扰,并在接收端重建原始信号。 总之,不同调制方式下的MIMO检测算法会根据调制复杂度和系统参数的不同而有所区别。选择适当的检测算法可以提高MIMO系统的性能和容量。 ### 回答2: MIMO(Multiple Input Multiple Output)是一种通信技术,利用多个天线进行数据传输和接收,可以提高通信系统的性能和吞吐量。MIMO检测算法是用于解调和检测MIMO系统中的信号的算法。 在MIMO系统中,有多个发射天线和接收天线,因此会涉及到信号的相互干扰。因此,MIMO检测算法的目标是恢复出发送信号的原始数据,以便正确接收和解码。 MIMO检测算法的核心是解决干扰和多路径传播所引起的问题。不同调制技术会对MIMO检测算法造成不同的影响。 对于不同调制技术,MIMO检测算法需要根据其调制方式进行相应的处理。例如,对于QPSK调制,MIMO检测算法可以使用最大比合并(Maximum Likelihood Detection)或迭代检测算法来最大化接收信号的似然概率。对于16-QAM或64-QAM等高阶调制,由于可能存在更多的干扰,MIMO检测算法需要更复杂的处理方法,如软判决(Soft Decision)检测或Turbo检测算法。 此外,不同调制技术也会对MIMO系统的性能和复杂度产生影响。例如,高阶调制可以提供更高的数据传输速率,但同时也会引入更多的干扰,导致MIMO检测算法复杂度增加。 总之,MIMO检测算法需要根据不同的调制技术来进行设计和优化,以最大化MIMO系统的性能和吞吐量。通过合理选择和设计MIMO检测算法,可以实现高效可靠的MIMO通信。 ### 回答3: MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)是一种无线通信技术,它利用多个天线进行发送和接收信号,以提高数据传输速率和系统容量。MIMO检测算法主要用于解决多个天线之间的干扰问题。 在不同调制方式下,MIMO检测算法可以有所不同。调制方式指的是将数字信号转换为模拟信号的过程。常见的调制方式包括BPSK、QPSK、16-QAM和64-QAM等。 对于BPSK调制,MIMO检测算法通常采用最大比合并(Maximum Likelihood Detection,MLD)或是近似的线性检测方法,如Zero Forcing Detection(ZF)或是Minimum Mean Square Error(MMSE)检测方法。这些算法可以减小干扰并提高误码率性能。 对于QPSK调制,MZDF(Maximal Zero Forcing Detection)和MMSE等算法被广泛用于MIMO系统中。这些算法通过使用矩阵分解和迭代求解技术,来处理多个天线之间的干扰和噪声。 对于16-QAM和64-QAM等高阶调制方式,MIMO检测算法的复杂度相对较高。常用的算法包括迭代检测算法,如Turbo检测和Sphere Decoder等,以及基于近似的线性检测方法。这些算法旨在提高系统的误码率性能和可靠性。 总之,MIMO检测算法根据不同调制方式的特点和需求,采用不同的数学模型和技术来解决多个天线之间的干扰问题。这些算法的目标是提高系统的性能和可靠性,从而实现高速率和高容量的无线通信。
大规模MIMO信号检测是指在大规模多输入多输出(MIMO)系统中对信号进行检测的过程。MIMO技术是一种通过利用多个天线来传输和接收信号的技术,可以显著提高无线通信系统的容量和可靠性。 在大规模MIMO系统中,由于天线数量较多,信号检测过程变得非常复杂。传统的MIMO系统中,信号检测通常基于复杂的线性或非线性算法,如最大似然检测(MLD)、零 forcing(ZF)等。然而,在大规模MIMO系统中,这些传统的检测算法的复杂度会随着天线数量的增加呈指数级增长,难以实现。 为了克服这个问题,研究人员提出了一些基于近似和低复杂度算法的大规模MIMO信号检测方法。一种常用的方法是基于线性检测的近似算法,例如线性最小平方(LMMSE)检测和线性信号检测器(LSD)。这些方法通过近似信号的统计特性,降低了信号检测的复杂度,但可能会牺牲一定的性能。 另外,近年来还出现了一些基于机器学习的大规模MIMO信号检测方法。这些方法利用机器学习算法,如神经网络、支持向量机等,来学习信号的特征和关系,并进行信号检测。相比传统方法,这些方法在一定程度上提供了更好的性能和低复杂度。 总的来说,大规模MIMO信号检测是一个复杂且具有挑战性的问题。传统的线性和非线性算法复杂度高,在大规模系统中难以应用。近年来,基于近似和机器学习算法的方法不断涌现,为大规模MIMO信号检测提供了一些新的解决思路。未来的研究还需要进一步改进算法的性能和复杂度,以更好地满足大规模MIMO系统的需求。
MIMO信道估计是指在多输入多输出(MIMO)系统中对信道进行估计的过程。信道估计是MIMO系统中非常重要的一项技术,可以帮助系统准确地估计信道状况,从而提高系统的性能。 在MIMO系统中,由于存在多个天线,信道是一个复杂的矩阵,需要通过估计来获得准确的信道信息。利用ls代码进行MIMO信道估计的过程中,通常采用最小二乘(LS)方法来进行参数估计。 在使用LS方法进行MIMO信道估计时,首先需要收集一组已知输入输出信号对的数据,也就是训练数据。然后,根据已知输入输出信号对的数据以及MIMO系统的模型,可以构建一个线性方程组,其中未知的参数是信道矩阵的元素。 利用LS方法进行MIMO信道估计的代码实现,可以通过以下步骤进行: 1. 收集训练数据,包括已知的输入输出信号对。 2. 根据MIMO系统的模型,建立线性方程组。 3. 使用LS方法,求解线性方程组,得到信道矩阵的估计值。 4. 根据信道矩阵的估计值,评估信道状况,并进行相应的调整和优化。 通过LS代码进行MIMO信道估计,可以提高系统的性能和吞吐量。同时,该方法还可以用于其他的MIMO系统中,如无线通信系统和雷达系统等。 总之,MIMO信道估计是一项重要的技术,通过LS方法进行估计可以提高系统的性能和可靠性。通过收集训练数据,并利用LS方法解决线性方程组,可以对MIMO系统中的信道进行准确估计,从而优化系统的性能。
全息MIMO技术在无线通信领域有广泛的应用场景,包括但不限于以下几个方面: 1. 高容量通信:全息MIMO可以通过利用大量的天线进行多用户的并行数据传输,提高系统的容量。它适用于人口密集区域、高速移动环境等场景,能够满足用户对高速、大容量通信的需求。 2. 室内覆盖增强:全息MIMO可以有效地解决室内通信中的覆盖问题。通过部署大量的天线,可以提供更强的信号覆盖和更低的干扰,改善用户在室内环境中的通信质量和体验。 3. 大规模物联网(IoT):全息MIMO可以为大规模物联网应用提供支持。通过多用户并行传输和更好的频谱利用,可以实现对大量物联网设备的连接和通信,满足物联网应用对低功耗、低时延、高可靠性的需求。 4. 蜂窝网络升级:全息MIMO可以作为5G蜂窝网络的关键技术之一,提供更高的频谱效率和更好的用户体验。它可以改善网络容量、覆盖范围和速率,支持更多用户同时连接和高速数据传输。 5. 移动通信边缘计算:全息MIMO可以与边缘计算相结合,提供低时延、高带宽的通信支持。它可以为移动应用、虚拟现实、增强现实等需要实时计算和大带宽传输的场景提供更好的服务。 总之,全息MIMO技术在无线通信领域的应用潜力巨大,有助于提高通信容量、覆盖范围、频谱效率等方面的性能,并为新兴应用领域提供更好的通信支持。
### 回答1: MIMO(多输入多输出)是一种通信技术,允许在同一时间和频率资源上传输多个数据流。而OFDM(正交频分复用)是一种调制技术,将高速数据流分为多个低速子载波进行传输。 MIMO-OFDM正交导频是将MIMO和OFDM技术相结合的一种方法。在MIMO-OFDM中,传输数据流通过使用多个天线同时传输,以增加信号覆盖范围、提高系统容量和减少数据传输错误。而通过OFDM调制,数据被分成多个不重叠的子载波进行传输,提高频谱利用效率和抗干扰能力。 在MIMO-OFDM系统中,正交导频用于信道估计和均衡,以解决多天线之间的传输差异和信道衰落造成的干扰问题。正交导频是一组在OFDM符号中插入的特定频率的导频信号。通过接收到的导频信号与发射的导频信号进行比较,并利用接收信号的差异,可以估计当前信道的状况。 正交导频的存在可以让接收端准确地估计信道的频率响应和相位偏移,以进行数据解调。通过正确估计信道状态信息,可以进行最大比例合并(MMSE)或最小均方误差(MMSE)等信道均衡技术,以消除信号差异和减少传输错误。 总而言之,MIMO-OFDM正交导频技术通过使用多天线和分频复用的方法,充分利用频谱资源,提高数据传输速率和提高系统性能。正交导频在该技术中发挥着重要作用,用于信道估计和均衡,以实现可靠的数据传输。 ### 回答2: MIMO-OFDM正交导频是一种用于无线通信中的多输入多输出正交频分复用技术。MIMO-OFDM结合了MIMO技术和OFDM技术的优势,能够提高系统的传输效率和抗干扰能力。 在MIMO-OFDM系统中,多个天线用来发送和接收信号,同时使用正交频分复用技术将信号分为多个子载波进行传输。每个MIMO-OFDM系统会预先分配一组正交导频信号,这些导频信号会被插入到OFDM子载波中,用于接收端的通道估计和信道均衡。 当发送端发送数据时,正交导频信号用于校正接收端的通道响应,以提高信号的接收质量。接收端可以通过正交导频信号来估计信号的传播路径和信道的频率响应,从而进行相应的信道均衡。这样,即使在多路径传播和频率选择性衰落的情况下,接收端依然能够准确地接收到信号。 正交导频信号的设计需要考虑载波间的正交性和导频间的非正交性。通常,正交导频信号采用特定的序列或码字进行构造,以确保导频信号之间的相互干扰最小化。同时,导频信号的功率控制和分布也需要进行优化,以平衡导频信号的可靠性和整个系统的传输效率。 总之,MIMO-OFDM正交导频技术在提高无线通信系统的传输性能上具有重要的作用。它能够充分利用多天线和正交频分复用技术的优势,提高信号的可靠性和传输速率。同时,正交导频信号的使用可以有效地进行频率响应估计和信道均衡,提高信号的接收质量。 ### 回答3: MIMO-OFDM正交导频是一种多输入多输出正交频分复用系统中的导频设计方案。MIMO-OFDM结合了多输入多输出技术和正交频分复用技术,可以有效地提高频谱利用效率和系统容量。 在MIMO-OFDM系统中,MIMO技术利用多个天线实现信号的并行传输,从而提高了系统的可靠性和吞吐量。而OFDM技术采用将频率资源划分为多个小带宽子载波的方式,通过子载波间的正交性可以实现抗多径信道的性能提升。 正交导频是为了在接收端实现信道估计而引入的一组已知信号序列,它们在空间和频域上都具有正交性。在MIMO-OFDM系统中,导频序列被发送到每个天线上,接收端通过接收到的导频序列来估计每个子载波上的信道响应。 使用正交导频的好处是可以减少多径信道带来的干扰影响,提高系统的可靠性和性能。在接收端,利用导频序列进行信道估计后,可以进行后续的信号解调、检测和干扰抑制等处理。 正交导频的设计需要考虑导频序列的正交性、频谱扩展以及对信道的敏感性等因素。常见的设计方法有基于最小均方误差准则的线性设计和基于标准化的非线性设计等。 总之,MIMO-OFDM正交导频是一种用于多输入多输出正交频分复用系统中的导频设计方案。它的引入可以提高系统的性能和可靠性,减少多径信道带来的干扰影响。导频序列的设计需要考虑正交性、频谱扩展和对信道的敏感性等因素。
大规模MIMO(Massive MIMO)系统是一种利用大量天线与用户之间进行通信的无线通信技术。在大规模MIMO系统中,由于天线数量的增加,可以实现更高的频谱效率和更好的抗干扰性能。而针对大规模MIMO检测算法,主要解决的问题是在接收端如何准确地恢复发送端发送的数据。 有几种常见的大规模MIMO检测算法: 1. 线性检测算法:包括最小均方误差(MMSE)检测和零 forcing(ZF)检测。这些算法基于线性代数的方法,通过求解线性方程组来进行信号检测。它们具有低复杂度和较好的性能,但在高信噪比情况下可能存在误差性能损失。 2. 近似检测算法:例如基于球面解码(SIC)和迭代干扰消除(IC)等算法。这些算法通过迭代地处理干扰信号,逐渐提高检测性能。它们可以在某种程度上接近最大似然检测(MLD)的性能,但复杂度较高。 3. 深度学习检测算法:近年来,深度学习在大规模MIMO检测中也取得了一些突破。例如,可以使用卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)等深度学习模型来进行信号检测。这些算法具有较好的性能,但需要大量的训练数据和计算资源。 需要注意的是,大规模MIMO检测算法的选择应根据系统要求、计算资源和复杂度等方面进行综合考虑。每种算法都有其优缺点,需要根据具体应用场景选择合适的算法。
### 回答1: MIMO DOA估计Matlab指的是一种在Matlab环境下实现的多输入多输出方向角估计方法。在无线通信系统中,为了提高信号接收质量和抗干扰能力,需要对信号的方向角进行估计。MIMO DOA估计方法可以利用多天线接收端采集到信号的相位信息,通过数学计算推导出信号到达方向的角度。 使用Matlab实现MIMO DOA估计主要包括以下步骤: 1.配置多天线系统,采集信号的相位信息。 2.对采集到的信号相位信息进行处理,提取出信号到达的方向角数据。 3.使用MIMO DOA估计算法对方向角数据进行处理,推导出信号到达方向的角度。 4.对MIMO DOA估计结果进行分析,对比不同算法的表现,选取最优估计方法。 MIMO DOA估计方法具有较高的精度和抗干扰性能,可以应用于多种无线通信系统中。在Matlab环境下实现MIMO DOA估计,可以通过简洁的代码实现高效的信号处理和估计,为无线通信系统的优化提供了强有力的工具支持。 ### 回答2: MIMO DOA估计是一种用于多输入多输出信号处理中的定向估计技术。利用这种方法,可以从接收到的信号中得出信号源的方向信息。MATLAB是一款强大的科学计算软件,可以实现MIMO DOA估计算法。 在MATLAB中,MIMO DOA估计可以通过多种方式实现,包括 MUSIC算法、ESPRIT算法、总体无色信号处理算法等。这些算法都可以在MATLAB中通过编写代码实现,完成对信号方向信息的估计。其中,MUSIC算法是一种比较常用的算法,其原理是通过矩阵特征值分解,求解信号的方向信息。 在使用MATLAB进行MIMO DOA估计时,需要对输入信号进行预处理和处理。预处理包括对原始信号进行采样和滤波,以消除干扰和噪声。处理包括对预处理后的信号进行数据分析和信号处理,得出信号源的方向信息。 总的来说,MIMO DOA估计算法在MATLAB中的实现需要掌握一定的信号处理理论和MATLAB编程技巧,能够灵活运用各种算法和函数实现数据处理和分析,以得出信号源的方向信息,进而实现多输入多输出信号处理的应用。 ### 回答3: MIMO DOA估计是一种多输入多输出(MIMO)下的方向-of-arrival(DOA)估计技术,它可以用来确定多个信号源入射方向。MATLAB是一种可编程的数学软件,在信号处理、图像处理、控制工程等领域得到广泛应用。在MIMO DOA估计中,MATLAB是一款方便易用的工具,它提供了许多用于数字信号处理和通信系统仿真的函数和工具箱。利用MATLAB进行MIMO DOA估计,可以快速有效地解决DOA估计问题。具体操作步骤包括:准备输入数据,配置测量装置和正交阵列,并导入MATLAB中;进行数据处理,用算法提取DOA数据;可选地,进行可视化操作以便更好地处理数据;最后,分析数据结果。MIMO DOA估计在无线通信、雷达、声音处理等领域有广泛的应用,而MATLAB提供了许多有用的函数和工具箱,可以帮助研究人员有效地进行参数仿真和数据处理,使得研究更加高效且准确。

最新推荐

面向6G的编码调制和波形技术.docx

面向6G的编码调制和波形技术.docx

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

Power BI中的数据导入技巧

# 1. Power BI简介 ## 1.1 Power BI概述 Power BI是由微软公司推出的一款业界领先的商业智能工具,通过强大的数据分析和可视化功能,帮助用户快速理解数据,并从中获取商业见解。它包括 Power BI Desktop、Power BI Service 以及 Power BI Mobile 等应用程序。 ## 1.2 Power BI的优势 - 基于云端的数据存储和分享 - 丰富的数据连接选项和转换功能 - 强大的数据可视化能力 - 内置的人工智能分析功能 - 完善的安全性和合规性 ## 1.3 Power BI在数据处理中的应用 Power BI在数据处

建立关于x1,x2 和x1x2 的 Logistic 回归方程.

假设我们有一个包含两个特征(x1和x2)和一个二元目标变量(y)的数据集。我们可以使用逻辑回归模型来建立x1、x2和x1x2对y的影响关系。 逻辑回归模型的一般形式是: p(y=1|x1,x2) = σ(β0 + β1x1 + β2x2 + β3x1x2) 其中,σ是sigmoid函数,β0、β1、β2和β3是需要估计的系数。 这个方程表达的是当x1、x2和x1x2的值给定时,y等于1的概率。我们可以通过最大化似然函数来估计模型参数,或者使用梯度下降等优化算法来最小化成本函数来实现此目的。

智能网联汽车技术期末考试卷B.docx

。。。

"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

数据可视化:Pandas与Matplotlib的结合应用

# 1. 数据可视化的重要性 1.1 数据可视化在数据分析中的作用 1.2 Pandas与Matplotlib的概述 **1.1 数据可视化在数据分析中的作用** 数据可视化在数据分析中扮演着至关重要的角色,通过图表、图形和地图等形式,将抽象的数据转化为直观、易于理解的可视化图像,有助于人们更直观地认识数据,发现数据之间的关联和规律。在数据分析过程中,数据可视化不仅可以帮助我们发现问题和趋势,更重要的是能够向他人有效传达数据分析的结果,帮助决策者做出更明智的决策。 **1.2 Pandas与Matplotlib的概述** Pandas是Python中一个提供数据

1. IP数据分组的片偏移计算,MF标识符怎么设置。

IP数据分组是将较长的IP数据报拆分成多个较小的IP数据报进行传输的过程。在拆分的过程中,每个数据分组都会设置片偏移和MF标识符来指示该分组在原始报文中的位置和是否为最后一个分组。 片偏移的计算方式为:将IP数据报的总长度除以8,再乘以当前分组的编号,即可得到该分组在原始报文中的字节偏移量。例如,若原始报文总长度为1200字节,每个数据分组的最大长度为500字节,那么第一个分组的片偏移为0,第二个分组的片偏移为500/8=62.5,向下取整为62,即第二个分组的片偏移为62*8=496字节。 MF标识符是指“更多的分组”标识符,用于标识是否还有后续分组。若该标识位为1,则表示还有后续分组;

8个案例详解教会你ThreadLocal.docx

通常情况下,我们创建的成员变量都是线程不安全的。因为他可能被多个线程同时修改,此变量对于多个线程之间彼此并不独立,是共享变量。而使用ThreadLocal创建的变量只能被当前线程访问,其他线程无法访问和修改。也就是说:将线程公有化变成线程私有化。

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩