rf专题
Jenkins--pipeline认识及与RF文件的结合应用
什么是pipeline？ Pipeline，就是可运行在Jenkins上的工作流框架，将原本独立运行的单个或多个节点任务连接起来，实现单个任务难以完成的复杂流程编排与可视化。 为什么要使用pipeline？ 1.流程可视化显示 2.可自定义流程任务 3.所有步骤代码化实现 如何使用pipeline 首先需要安装pipeline插件： 流水线有声明式和脚本式的流水线语法 流水线结构介绍 Node：
RF射频信号布局布线要点
RF射频信号布局布线要点 一、射频产品布局要求： 1、布局采用一字型布局。在同一个屏蔽腔体内，布局时应该按RF主信号流一字布局由于空间限制，如果在同一个屏蔽腔内，RF主信号的元器件不能采用一字布局时，可以采用L形布局，不要用U字形布局。 2、相同单元的布局要尽量保证完全相同。有多个接收通道和发射通道，就要保证多个通道的布局和布线要完全相同。 3、布局时就要考虑RF主信号走向，和器件
集成学习之GBDT、XGBOOST、RF
GBDT&&XGBOOST 都属于GBM(GradientBoosting Machine)方法，传统GBDT以CART(分类回归树)作为基分类器，利用损失函数的负梯度方向在当前模型的值作为残差的近似值，可以说在RF的基础上又有进一步提升，能灵活的处理各种类型的数据，在相对较小的调参时间下，预测的准确度较高。 XGBOOST基学习器除了树，还支持线性分类器；XGBOOST在代价函数中加入了
6.0 —随机森林原理（RF）和集成学习（Bagging和Pasting）
我们这边先介绍集成学习 什么是集成学习 我们已经学习了很多机器学习的算法。比如KNN,SVM.逻辑回归，线性回归，贝叶斯，神经网络等等，而我们的集成学习就是针对某一个问题，我们使用多个我们已经学过的算法，每个算法都会得出一个结果。然后采用投票的方法，少数服从多数，得出最终结果。这就是voting classifier 我们看下代码： 我们手写的集成学习方法，和scikit-learn
巴伦射频变器（Balun RF Transformer）的常规产品通常包括以下几种类型
1:1 高频变压器： 用于将平衡和非平衡信号进行转换，通常在信号传输和接收电路中使用，如无线通信设备和各种高频电子设备中。 1:4 高频变压器： 主要用于阻抗匹配和信号传输，能够将低阻抗的平衡信号转换为高阻抗的非平衡信号，广泛应用于射频收发器件和天线系统。 双平衡变压器： 用于同时处理两个平衡信号的变压器，如应用于差分放大器和差分信号处理电路中。 4:1 高频变压器： 类似于1:4变压器，用
误用rm -rf *文件修复及修改rm指令为mv
昨晚迷迷糊糊，进错目录敲下rm -rf *命令删除文件，结果把一些重要文件都删了，这里记录下文件修复的经过（虽然最后没有弄好，感觉很大部分原因是当时没有权限，时间过的久了，文件被覆盖了），以及把rm 命令修改为mv命令，移动到指定目录下。 1.rm -rf 文件修复 发现自己误删后，第一步就是立即卸载分区或者设置为只读。这里，如果刚好你目前所在的分区是系统分区，那么就不能卸载了。 命令：
测试linux(ubuntu)作死命令rm -rf / 平安无事
ubuntu版本16.04 拿多余的虚拟机试了一下,很失望,本以为删除系统,结果啥事没有,查了一下说人家早就修复这个bug了 中文提示: rm: 在'/' 进行递归操作十分危险 rm: 使用 --no-preserve-root 选项跳过安全模式 英文下提示: rm: it is dangerous to operate recursively on '/' rm: use --no-p
MT76X8 RF定频使用方法
一、从下面网址下载QA软件包，然后在WIN系统下安装QA环境。https://download.csdn.net/download/zhouwu_linux/89408573?spm=1001.2014.3001.5503 在WINDOWS 7系统下先安装WinPcap_4_1_3.exe。 二、硬件连接。 模块上电，PC机 的IP配置成为10.10.18.100；掩码是：2
RF自动化框架-环境搭建
一、RobotFrame框架简介 （1）RobotFramework简称：RF框架，Robotframework, 采用PO设计模式(page objeck， 页面即对象，将一个实现过程分成不同层次，其实就是一个分层与封装的模式) （2）RF框架的特点：基于python语言开发，具有可扩展性，以关键字驱动的自动化框架 知识拓展：常用的自动化测试框架有两种驱动模式：一种是关键字驱动，另一种是数
mac下记一次教训－慎用rm －rf
rm -rf XXX/XXX ./ 导致自己电脑当前目录下的所有资料被删，之后很难找回。所以建议用rmtrash替代rm。 1.使用rmtrash替代rm命令，mac下可用： brew install rmtrash 用rmtrash 替代 rm，rmtrash有个好处，它不会立马把资料从你电脑上删除，而是移动到废纸篓，如果误删，可以在废纸篓中恢复。 2.修改环境变量，用rmtrash替代
Linux删除大文件rm -rf的问题
请几天，我删除系统汇总的大文件，大约100G左右，当我使用rm -rf xxxx.log删除后，使用df -h发现空间并未释放。 一开始以为是由于磁盘虚拟挂载，导致我删除的文件并不是当前目录的文件。但后来发现并不是。 我在网络上搜索发现都是 要: lsof | grep delete kill -9 xxx 但是我觉得这样不安全。 比如文件被进程锁定，或者有进程一直在向这个文件写数
区间预测 | PSO-RF-KDE的粒子群优化随机森林结合核密度估计多变量回归区间预测（Matlab）
区间预测 | PSO-RF-KDE的粒子群优化随机森林结合核密度估计多变量回归区间预测（Matlab） 目录 区间预测 | PSO-RF-KDE的粒子群优化随机森林结合核密度估计多变量回归区间预测（Matlab）效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab实现PSO-RF-KDE的粒子群优化随机森林结合核密度估计多变量回归区间预
【机器学习】集成学习---Bagging之随机森林（RF）
【机器学习】集成学习---Bagging之随机森林（RF） 一、引言1. 简要介绍集成学习的概念及其在机器学习领域的重要性。2. 引出随机森林作为Bagging算法的一个典型应用。 二、随机森林原理1. Bagging算法的基本思想2. 随机森林的构造3. 随机森林的工作机制 三、随机森林的伪代码四、随机森林的优点五、案例分析六、总结与展望 一、引言 1. 简要介绍集成学习的概念
RF高频腔设计（7）
3.11 高阶模 之前我们说过，由于束流负载或者其它的原因会在RF高频腔中激发出很多模式，这些模式可能会对束流的稳定性造成不利的影响，尤其是腔的 R / Q ∗ Q L R/Q*Q_L R/Q∗QL很高时。 为了解决这个问题，需要使用HOM阻尼器来抑制这些高阶模式。 HOM阻尼器通常由天线（或耦合器）、外部阻尼电阻和滤波器组成。它的工作原理是将腔体开孔，将高阶模式引导至天线，通过外部阻尼电
回归预测 | Matlab实现BO-RF贝叶斯优化随机森林多变量回归预测
回归预测 | Matlab实现BO-RF贝叶斯优化随机森林多变量回归预测 目录 回归预测 | Matlab实现BO-RF贝叶斯优化随机森林多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab实现BO-RF贝叶斯优化随机森林多变量回归预测； 2.输入7个特征，输出1个，即多输入单输出； 3.运行环境Matlab2018及以上
Bagging RF
Bagging 算法流程如下： 从原始样本中使用Bootstraping方法有放回地随机抽取 n n n 个训练样本，共进行 k k k 轮抽取，得到 k k k 个训练集；对于 k k k 个训练集，分别训练出 k k k 个模型；在对预测输出进行结合时： 分类：简单投票法回归：简单平均法 RF RF在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程
RF高频腔设计（3）
我们从能量守恒的角度来通俗地理解波导。 波从波源A点产生，如果是在自由空间传输，则波是以球面的形式扩散，要传输到1000米后的B点，则球面积变为了 4 ∗ π ∗ r 2 4*\pi*r^2 4∗π∗r2，假设接收能量的入口面积为100平方厘米，则接收到的能量只有 1 1 0 − 8 \frac{1}{10^{-8}} 10−81。 而换一种方式，我们通过一根管道来传输，如果不考虑介质的损耗，
python:不小心敲了 rm -rf 后反应是怎样的？
我们知道python里面 rm句法是用来删除文件的 文件夹里面有文件的这种情况, 或者是移除单个文件的情况, 我们都能用 rm 来实现 注意: 执行了 rm 以后是不能进行返回操作的, 请确保别执行像这样的操作 rm /, 这会清空你的电脑. 一个小笑话和大家分享一下： 噫，这个目录下有个叫~的文件 看我用命令删掉你 cd xxxxrm -rf ~ 走你! 反
Ubuntu 20.04.06 PCL C++学习记录（二十一）【切记使用rm * -rf前先确认是否是对应文件夹】
@[TOC]PCL中点云分割模块的学习 学习背景 参考书籍：《点云库PCL从入门到精通》以及官方代码PCL官方代码链接,，PCL版本为1.10.0，CMake版本为3.16，测试点云下载地址 学习内容 根据欧几里得距离和需要保持的用户可自定义条件对点进行聚类，点云文件可从上述地址下载。 源代码及所用函数 源代码 #include <pcl/point_types.h>#includ
远距离无线收发Sub-1 GHz模块RF-SM-1077B1
RF-SM-1077B1模块是一款基于TI-CC1310芯片的Sub-1G系列模块。它集成了一个灵活的、低功率的RF收发器和一个强大的48 MHz ARM Cortex-M3微控制器。该模块支持多个物理层和RF标准，并且具有专用的无线电控制器Cortex-M0来处理RF协议命令。 此模块的设计目的是满足低功耗和无线通信距离要求较高的应用。它可以广泛应用于各种有此需求的电子设备，如仪器仪表
【RF】随机森林代码（需修改）
主代码 % function main()clcclearclose all%% 1.读取数据%三训一，三个行向量对一个行向量%训练集TR1=[0,0,4,4,1,0,1,4,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0;0,0,990,1081,184,0,486,795,0,223,0,0,0,0,0,0,0,198,0,0;0,0,403,363,184,0,486,215
Digi XBee RF 模块型号说明
目录 Digi XBee 射频模块 2.4 GHz 射频模块： 1.Digi XBee3系列： XB3-24Z8RM-J 2. Digi XBee S2C系列： XBP24CZ7UIS-005 低于 1 GHz 射频模块 1. Digi XBee 900 和 868 MHz 模块： XBP9X-DMUS-021 2. Digi XTend vB 模块： XTP9B-DMM-0
2024年新算法-冠豪猪优化算法(CPO)，CPO-RF-Adaboost，CPO优化随机森林RF-Adaboost回归预测-附代码
冠豪猪优化算法（CPO）是一种基于自然界中猪群觅食行为启发的优化算法。该算法模拟了猪群在寻找食物时的集群行为，通过一系列的迭代过程来优化目标函数，以寻找最优解。在这个算法中，猪被分为几个群体，每个群体内的猪会根据当前的最佳解以及群体内部的协作信息来更新自身位置，以期望获得更好的解。 CPO-RF-Adaboost则是将CPO算法应用于随机森林（Random Forest）结合AdaBoost的回
Adaboost集成学习 | Matlab实现基于RF-Adaboost随机森林结合Adaboost集成学习时间序列预测
目录 效果一览基本介绍模型设计程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 Matlab实现基于RF-Adaboost随机森林结合Adaboost集成学习时间序列预测。基于RF-Adaboost（随机森林结合Adaboost集成学习）的时间序列预测方法结合了随机森林在处理高维数据和复杂关系方面的优势，以及Adaboost在自适应地提升弱分类器性能方面的特点，从而提高了对时间
python3.6+RF连接mysql
接口自动化中会遇到有操作数据库的动作 目录 1、安装第三方库 2、安装pymysql 3、数据库操作 1、安装第三方库 使用在线安装：pip install robotframework_databaselibrary -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsingh