NTR4501NT1G MOSFET技术解析与应用指南

MOSFET

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select * from ( select a.,b.mon_rank from wwx1249869.pr01_temp_p3_ntr_grid_new_w23063001__de a left join ( select month,row_number () over (order by month desc) as mon_rank from (select month from wwx1249869.pr01_temp_p3_ntr_grid_new_w23063001__de group by month) bb ) b using (month)) c where mon_rank>=1 and mon_rank<=1 /参数化*/ 解析

- 在表别名c上应用筛选条件 `where mon_rank>=1 and mon_rank<=1`，此处参数化注释可能是用于提醒查询的使用者在这里传入参数进行筛选，但实际上筛选条件将始终返回mon_rank等于1的结果。总结：该查询语句的目的...

drop table if exists wwx1249869.pr01_temp_p3_ntr_grid_new_w23063002__de; create table wwx1249869.pr01_temp_p3_ntr_grid_new_w23063002__de as select * from ( select a.,b.mon_rank from wwx1249869.pr01_temp_p3_ntr_grid_new_w23063001__de a left join ( select month,row_number () over (order by month desc) as mon_rank from (select month from wwx1249869.pr01_temp_p3_ntr_grid_new_w23063001__de group by month) bb ) b using (month)) c where mon_rank>=1 and mon_rank<=1 /参数化*/ 解析

这段代码是用于创建一个新的表 `pr01_temp_p3_ntr_grid_new_w23063002__de`，它是基于表 `pr01_temp_p3_ntr_grid_new_w23063001__de` 的数据进行操作的。首先，使用 `left join` 将表 `pr01_temp_p3_ntr_grid_new_...

create table $x00256702.$pr01_temp_p3_ntr_grid_new__1604666481550 as select concat(radio_mcc,Radio_MNC) as plmn,Radio_Brand,Radio_Network_Generation, left(Test_Timestamp,7) as month, cast((180.0 * (cast(floor(cast(Location_Longitude as double) * 20037508.34 / 180.0 / 300) as int) * 300 + 50) / 20037508.34) as decimal(30,10)) as grid_longitude, case when ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() >1 then cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(20037508.34/300) as int)300 + 50) /20037508.34 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) when ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() < -1 then cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(-20037508.34/300) as int)300 + 50) /20037508.34 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) else cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() * 20037508/300) as int)300 + 50) /20037508.34 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) end as grid_latitude, avg(throughput_receive) as download_bps,sum(test_samples) as samples from $public_standard.$ps04_p3_ntr__za where Radio_RXLevel>=-150 and Radio_RXLevel<=-10 and Radio_Network_Generation!='WiFi' and traffic_direction='Downlink' and concat(radio_mcc,Radio_MNC)!='' and concat(radio_mcc,Radio_MNC) in (select a.plmn from (select concat(radio_mcc,Radio_MNC) as plmn,count(0) as num from $public_standard.$ps04_p3_ntr__za where concat(radio_mcc,Radio_MNC)!='' group by concat(radio_mcc,Radio_MNC) order by num desc limit 4)a ) and left(test_timestamp,7) in (left(cast(months_add(now(),0) as string),7), left(cast(months_add(now(),-1) as string),7), left(cast(months_add(now(),-2) as string),7), left(cast(months_add(now(),-3) as string),7), left(cast(months_add(now(),-4) as string),7), left(cast(months_add(now(),-5) as string),7), left(cast(months_add(now(),-6) as string),7)) group by radio_mcc,Radio_MNC,Radio_Brand,Radio_Network_Generation,month,grid_longitude,grid_latitude ;解析一下这个算法脚本

- 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) when ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() < -1 then cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(-20037508.34/300...

[S0] = function_genEcho(f0,fc,C,P,Na,TargetDistance,TargetVelocity,t,Tr,nTr,k,T,fs);

根据您提供的函数调用 `function_genEcho(f0,fc,C,P,Na,TargetDistance,TargetVelocity,t,Tr,nTr,k,T,fs)`，这个函数可能是用于生成回声效果的自定义函数。参数的含义可能如下： - `f0`：原始信号的频率 - `fc`：...

select * from ( select a.,b.mon_rank from wwx1249869.pr01_temp_p3_ntr_grid_new_w23063001__de a left join ( select month,row_number () over (order by month desc) as mon_rank from (select month from wwx1249869.pr01_temp_p3_ntr_grid_new_w23063001__de group by month) bb ) b using (month)) c where mon_rank>=1 and mon_rank<=1 /参数化*/ 改为按照月份出现次数降序排列

你可以在外层查询的ORDER BY子句中使用COUNT(*)函数按月份出现次数降序排列。修改后的SQL查询如下： SELECT * FROM ( SELECT a.*, b.mon_rank ...WHERE mon_rank >= 1 AND mon_rank <= 1 /*参数化*/;

const header = 0xAA; //链路层协议报文头标识 var ntr = 20; //必须应答的最大报文个数最大39 var send_ntr = 0; //已经发送的 ntr数 var rto = 200; //应答超时时间 var mcp = 20; //可连续发生的ntr个数最大20 var receiver_ntr_count = 0; //连续收到的报文个数 var receiverBlueEmsData = [] //接收到的蓝牙报文队列 var receiverEmsData = [] //接收到的报文队列 var receiverCurrentPackLenght = 0; //已接收报文的长度 var receiver_cmd = 0; //接收到的命令号 var send_array = []; //待发送数据报文 var rto_send_package = 0; //rto 定时发送数量 var linkTimer; const app = getApp(); const defaultByteLength = 16; const packeByteLength = 20; var todo_send_blue_data = [] //数据发送队列 var _applicationWatch; //应用层监听器 var lastSendData = [] //上次发送数据的缓存 var lastSendResult = true; //上次是否发送成功请帮我封装这些代码

//应用层监听器 var lastSendData = [] //上次发送数据的缓存 var lastSendResult = true; //上次是否发送成功 // 返回封装后的变量对象 return { header, ntr, send_ntr, rto, mcp, receiver_ntr_count...

select concat(radio_mcc,Radio_MNC) as plmn,Radio_Brand,Radio_Network_Generation,left(Test_Timestamp,7) as month,traffic_bytes,traffic_direction,Location_Longitude as longtition,Location_Latitude as latitude cast((180.0 * (cast(floor(cast(Location_Longitude as double) * 20037508.34 / 180.0 / 300) as int) * 300 + 50) / 20037508.34) as decimal(30,10)) as grid_longitude, case when ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() >1 then cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(20037508.34/300) as int)300 + 50) /20037508.34 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) when ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() < -1 then cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(-20037508.34/300) as int)300 + 50) /20037508.34 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) else cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() * 20037508/300) as int)300 + 50) /20037508.34 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) end as grid_latitude, avg(throughput_receive) as download_bps, sum(test_samples) as samples from public_standard.ps04_p3_ntr__no where Radio_Network_Generation not in ('WiFi','Unknown','2G') and concat(radio_mcc,Radio_MNC)!='' and concat(radio_mcc,Radio_MNC) in (select a.plmn from (select concat(radio_mcc,Radio_MNC) as plmn,count(0) as num from public_standard.ps04_p3_ntr__no where concat(radio_mcc,Radio_MNC)!='' group by concat(radio_mcc,Radio_MNC) order by num desc limit 4)a ) group by radio_mcc,Radio_MNC,Radio_Brand,Radio_Network_Generation,month,traffic_bytes,traffic_direction,grid_longitude,grid_latitude,Location_Longitude,Location_Latitude;改为正确写法

WHEN LN(TAN((90.0 + CAST(Location_Latitude AS DOUBLE)) * PI() / 360.0)) / PI() < -1 THEN CAST((57.295779513082323 * (2.0 * ATAN(EXP((CAST(FLOOR(-20037508.34 / 300) AS INT) * 300 + 50) / 20037508.34 *...

指定pkcs-9-at-randomNonce的OID为1.2.840.113549.1.9.25.3，数据为167EB0E72781E4940112233445566778。请使用linux c语言，调用openssl接口对该数据进行asn1编码后进行base4编码输出结果，并将结果数据解码出原始数据。请给出详细源码

if (BIO_write(bio_mem, asn1_data, asn1_len) < asn1_len) { printf("Failed to write ASN1 data to BIO\n"); return 1; } if (BIO_flush(bio_mem) != 1) { printf("Failed to flush BIO\n"); return 1; } ...

按照下列思路，编写较为复杂的Matlab程序：读取倾斜界面的叠加剖面数据。利用射线偏移理论对叠后剖面进行偏移处理。具体步骤如下： (1) 对于每一个自激自收点，根据其位置和速度信息，计算出以该点为圆心、vt/2为半径的圆弧上的所有点。 (2) 对于每一对圆弧上的点，根据其与自激自收点的时间和速度信息，计算出以该点为圆心、该点到自激自收点距离与反射点到自激自收点距离之和的一半为半径的圆。 (3) 根据两个圆的位置关系，计算出反射点的位置和反射段位置。 (4) 将反射点和反射段的信息添加到叠后剖面数据中。对比分析偏移结果和叠加剖面。可以绘制偏移前后的剖面图，并进行可视化对比分析。需要注意的是，在实际情况下，可能需要对数据进行预处理和优化，例如去除噪声、进行时距校正等。另外，程序中的计算公式可能需要根据具体情况进行调整和优化。

for itr = 1:ntr % 遍历每个道 trace = data(:, itr); % 取出当前道的数据 nsamp = length(trace); % 采样点数 for isamp = 1:nsamp % 遍历每个采样点 % 计算圆弧上所有点 x0 = isamp * dt * v; % 自激自收点...

卷积神经网络恢复segy格式地震数据matlab代码

inputSize = [ntr 1 ns]; numFilters = 32; layers = [imageInputLayer(inputSize) convolution2dLayer([1,5],numFilters) reluLayer maxPooling2dLayer([1,2],'Stride',[1,2]) convolution2dLayer([1,5],...

修正以下代码ntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(train_X.T, 3, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None) train_u, _, _, _, _, _, = fuzz.cluster.cmeans_predict(train_X.T, cntr, 2, error=0.005, maxiter=1000) train_predictions = np.argmax(train_u, axis=0) train_accuracy = accuracy_score(train_y, train_predictions) print(train_y) print(train_predictions) train_y = np.array(train_y) train_u = np.array(train_u) train_auc = roc_auc_score(train_y, train_u, multi_class='ovo') loss = np.sum((train_u - train_y) ** 2) loss_curve.append(loss) accuracy_curve.append(train_accuracy) auc_curve.append(train_auc)

loss = np.sum((train_u - train_y.reshape(-1,1)) ** 2) loss_curve.append(loss) accuracy_curve.append(train_accuracy) auc_curve.append(train_auc) ``` 主要修改了两处错误： 1. 在计算 ROC AUC 时，需要将 ...

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