homer 存储sip信令

时间: 2024-01-19 10:05:14 浏览: 27
Homer是一个开源的VoIP和RTC事件记录器,可用于存储和检索SIP信令。它可以捕获SIP消息,呼叫记录和其他VoIP事件,并提供高级搜索和过滤功能。Homer可以与许多SIP服务器和客户端集成,包括Asterisk、Kamailio、FreeSWITCH和OpenSIPS。它还提供了REST API和WebSocket接口,以便于与其他应用程序集成。
相关问题

HOMER grid

HOMER grid是一个基于Ext的grid组件,用于在应用程序中显示和处理大量数据。它提供了排序、分页和后台交互等功能,并具有很高的人性化程度,使用方便并且美观。虽然有一种说法是ext就是以grid为基础起家的,但这未经证实。在Ext的3.x版本中,grid分为普通不可编辑的grid和EditorGrid两种,而在4.x版本中取消了EditorGrid,具体改变及应对方法会在下面提及。 在4.x版本中,HOMER grid的类是Ext.grid.Panel,它由两个必要的部分组成:Store和columns。其中,Store是Ext.data.Store或者Ext.data.DirectStore对象的实例,用于存储数据;columns是Ext.grid.Panel实例的属性,用于定义grid的列信息。

homer pro视频教学

Homer Pro是一款强大的建筑能源仿真软件,可以用于分析和优化建筑能源系统。Homer Pro视频教学是一种学习和掌握Homer Pro软件功能和操作方法的有效途径。 首先,Homer Pro视频教学通过视觉和声音效果,将软件的使用过程展示得非常直观。学习者可以通过观看视频教程,了解Homer Pro软件的界面和各种功能按钮的作用。他们可以看到如何创建建筑物的能源模型,如何添加和调整各种组件,如太阳能电池板、风力涡轮发电机和储能设备,并理解这些组件的效率和性能如何影响能源系统的整体运行。此外,视频教学可以展示如何设置建筑的能量需求和能源资源的可利用性,以及如何运行仿真模拟来评估系统的性能。 其次,Homer Pro视频教学可以提供详细的步骤和操作说明。学习者可以跟随视频中的演示,一步一步地操作软件,了解如何进行不同类型的仿真和优化分析。视频教学还可以解释各种参数和选项的含义,帮助学习者理解如何根据具体建筑环境和需求来设置模型参数,以获得准确的能源系统设计和评估结果。 最后,Homer Pro视频教学还可以提供一些实例和案例分析,帮助学习者将软件应用于实际项目中。这些案例可以涵盖不同类型的建筑和能源系统,以及具有不同能源资源可利用性的地理位置。学习者可以通过观看这些案例的实施过程和结果分析,更好地理解和应用Homer Pro软件。 总之,Homer Pro视频教学是一种便捷、直观且系统化的学习方法,可以帮助学习者快速掌握Homer Pro软件的使用技能,并在实际应用中进行建筑能源系统的仿真分析和优化设计。

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#0 Homer::RtpSessionState::deprovisionAtDestruction (this=0x7f1fe00e7650) at ../components/mos/state/session_state/src/rtp_session_state.cpp:886 886 ../components/mos/state/session_state/src/rtp_session_state.cpp: No such file or directory. [Current thread is 1 (Thread 0x7f1ffffff700 (LWP 372))] (gdb) bt #0 Homer::RtpSessionState::deprovisionAtDestruction (this=0x7f1fe00e7650) at ../components/mos/state/session_state/src/rtp_session_state.cpp:886 #1 0x00005653759a8e33 in Homer::DeviceState::~DeviceState (this=0x7f1fe00ecf50) at ../components/mos/state/device_state/src/device_state.cpp:87 #2 0x0000565375c4229e in std::_Sp_counted_base<(__gnu_cxx::_Lock_policy)2>::_M_release (this=0x7f1fe00ecf40) at /usr/bin/../lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/../../../../include/c++/9/bits/shared_ptr_base.h:155 #3 std::__shared_count<(__gnu_cxx::_Lock_policy)2>::~__shared_count (this=0x7f1fe00bbb08) at /usr/bin/../lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/../../../../include/c++/9/bits/shared_ptr_base.h:730 #4 std::__shared_ptr<Homer::DeviceStateBase, (__gnu_cxx::_Lock_policy)2>::~__shared_ptr (this=0x7f1fe00bbb00) at /usr/bin/../lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/../../../../include/c++/9/bits/shared_ptr_base.h:1169 #5 Homer::Device::~Device (this=0x7f1fe00bb070) at ../components/mos/device/src/device.cpp:94 #6 0x0000565375c3c08a in Homer::WebsocketDevice::~WebsocketDevice (this=0x7f1fe00bb070) at ../components/mos/device/src/websocket_device.h:31 #7 Homer::WebsocketClientDevice::~WebsocketClientDevice (this=0x7f1fe00bb070) at ../components/mos/device/src/websocket_client_device.cpp:20

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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