案列专题

ADAS汽车芯片LPDDR4 SIPI联合仿真案列

目前LPDDRn/DDRn用于许多汽车应用,如高级驾驶员感知系 统(ADAS)、信息娱乐、自动驾驶汽车系统、平视显示器和仪表控制台等显示器,这些应用需要强大的处理器,需要带宽和内存容量来生成大量数据。这就需要电源和信号设计足够的健壮来适应不同的应用场景。上一篇文章中(LPDDR4x的系统级SI-PI协同仿真)也简单介绍了电源信号联合仿真的方法,这次选择了一个实际案例进行分析。

react学习——01hello案列

1、代码 <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta charset="UTF-8"><!-- 移动端适配--><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>hello_react</title></head><body><!--

JProfiler 性能分析案列——基于 dump.hprof 堆内存快照文件分析排查内存溢出

在 windows 环境下实现。 一、配置 JVM 参数 配置两个 JVM 参数: -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError,配置这个参数,会在发生内存溢出时 dump 生成内存快照文件(xxx.hprof)-XX:HeapDumpPath=F:\logs,指定生成内存快照文件的路径。 为了测试方便,将堆内存设置小一点 -Xms512m,设置堆内存空间下限。-Xmx

JProfiler 性能分析案列——dump.hprof 堆内存快照文件分析排查内存溢出

在 windows 环境下实现。 一、配置 JVM 参数 配置两个 JVM 参数: -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError,配置这个参数,会在发生内存溢出时 dump 生成内存快照文件(xxx.hprof)-XX:HeapDumpPath=F:\logs,指定生成内存快照文件的路径。 为了测试方便,将堆内存设置小一点 -Xms512m,设置堆内存空间下限。-Xmx

大型网站技术架构案列分析笔记

概述 特点大型互联网应用系统有以下特点 高并发,大流量 高可用,系统7X24小时不间断服务海量数据用户分布广泛,网络情况复杂由于互联网的开放性,安全环境恶劣需求快速变更,发布频繁渐进式发展 发展历程 初始阶段的网站架构都是一台服务器部署所有模块 应用服务器和数据服务分离,不同特性的服务器承担不同的角色,网站的并发处理能力和数据存储空间得到很大改善 随着用户的增多,网站又一次面临挑战

ECharts在网页中添加可视化图标-在网页中添加交互图表+option模块案列详解

一、引言 ECharts 是一个使用 JavaScript 编写的开源可视化库,它可以在浏览器中生成交互式的图表。无论是折线图、柱状图、散点图还是饼图,ECharts 都能轻松应对。本文将带领大家了解如何在网页中添加 ECharts 可视化图标。 本章可以直接跳到第五点完整代码进行尝试,粘贴至HTML格式文件中 option模块案列详解在第六点 二、准备工作 1.引入ECharts 方

MapReducer 取前五的案列Top n

1.业务需求,统计单词个数取前五Top 5 2.数据 Chief Justice Roberts, Vice President Harris, Speaker Pelosi, Leader Schumer, Leader McConnell, Vice President Pence, my distinguished guests, [and] my fellow Americans.T

HADOOP MapReduce WordCount案列

1.安装windows hadoop 运行环境 2.IDEA 创建maven项目 导入依赖 <dependencies><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-client</artifactId><version>3.1.3</version></dependency></depend

【机器学习】数据变换---小波变换特征提取及应用案列介绍

引言   在机器学习领域,数据变换是一种常见且重要的预处理步骤。通过对原始数据进行变换,我们可以提取出更有意义的特征,提高模型的性能。在众多数据变换方法中,小波变换是一种非常有效的方法,尤其适用于处理非平稳信号和时频分析。本文将详细介绍小波变换的数学原理及其在特征提取中的应用。 一、小波变换的介绍   小波变换作为一种前沿的数据分析工具,近年来在信号分析领域崭露头角。小波分析的理论和方法凭借

雪花飘,购物抛物线,进度条等四个案列,带入走进 CSS transition

前言 今天从四个案例,我们一起走进 CSS Transition。 源码 以及 在线演示地址 源码地址: 四个案例, CSS Transition 源码 在线演示地址:(兼容移动端) 贝塞尔曲线运动进度条雪花飘飘效果购物车抛物线效果 案例演示 内置贝塞尔函数运动效果 效果有: easelineareasy-ineasy-outeasy-in-out 贝塞尔曲线运动-演示地址

数据分析之POWER BI Desktop可视化应用案列

在power bi中导入数据 导入前期建好的模型  简单介绍(power bi  desktop)  将右边字段全部展开 各类数据 所作的模型 在excel中是单向的,power  bi 中可以是双向的 右键单击----点击属性 选择两个---在两个方向上应用安全筛选器 变为双向的  做一个动态条形图(Animated  Bar  Chart  Race)

【数据分析案列】--- 北京某平台二手房可视化数据分析

一、引言 本案列基于北京某平台的二手房数据,通过数据可视化的方式对二手房市场进行分析。通过对获取的数据进行清冼(至关重要),对房屋价格、面积、有无电梯等因素的可视化展示,我们可以深入了解北京二手房市场的特点和趋势,为购房者和投资者提供有价值的信息和参考。 为了实现这个目标,我们将使用Python编程语言及其相关的数据分析库,包括pandas、matplotlib、seaborn和pyechar

YOLOv9如何提高检测精度(NEU-DET为案列)

💡💡💡本文改进内容: 通过各个YOLOv9魔术师专栏改进点提升原始网络检测精度,目前跑完的实验有: 1)超轻量高效动态上采样DySample 2)基于 Haar 小波的下采样(HWD) YOLOv9魔术师专栏 ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ 包含注意力机制魔改、卷积魔改、检测

【云原生】实战案列

Spring Cloud应用准备与部署 Spring Cloud是一个基于Spring Boot实现的微服务架构开发工具,它提供了一整套微服务解决方案,包括服务注册与发现、配置管理、服务调用、负载均衡、熔断器等。本文将通过具体案例和实例,介绍如何准备和部署一个Spring Cloud应用,以展示其在实际生产环境中的应用价值。 Spring Cloud Config配置管理 Spring Cl

python从入门到精通(十八):python爬虫的练习案列集合

python爬虫的练习 1.爬取天气网的北京城市历史天气数据1.1 第一种使用面向对象OOP编写爬虫1.2 第二种使用面向过程函数编写爬虫 1.爬取天气网的北京城市历史天气数据 1.1 第一种使用面向对象OOP编写爬虫 import reimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport xlwtclass Spider

机器学习2--逻辑回归(案列)

糖尿病数据线性回归预测 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_diabetesdiabetes=load_diabetes()data=diabetes['data']target=diabetes['target']

HDS VSP高端存储虚拟化UVM案列总结

案例架构图:说明:l 本地存储VSP/HUSVM 4个FC端口直连或通过交换机连接到外部主机的4个FC端口 l 外部存储A控制器ownership 10个LUN: lun1….lun10 l 外部存储B控制器 ownership 10个LUN: lun1…lun10 创建几个path group的依据是: port数量/外部存储控制器数/LUN数量, 目的确保每个port都有数据流,另外某一个pa

鸿蒙开发案列一

1、开发需求 案例app一打开是“Hello world” 界面,开发者点击“Hello world”变成“Hello ArkUI”’ 2、源代码 @Entry@Componentstruct Hello {@State person_name: string = 'World'build() {Row() {Column() {Text('Hello '+this.person_nam

[MySQL]视图索引以及连接查询案列

目录 1.视图 1.1视图是什么  1.2视图的作用 1.3操作 1.3.1创建视图 1.3.2视图的修改  1.3.3删除视图  1.3.4查看视图  2.索引 2.1什么是索引 2.2为什么要使用索引  2.3索引的优缺点 2.3.1优点 2.3.2缺点  2.4索引的分类  3.连接查询案列  4.思维导图 1.视图 1.1视图是什么 视

Vscode中运行c++测试案列运行输出问题(cin通过键盘无法输入问题)

1.问题 在vscode环境下运行简单C++程序,通过运行cin<<""在键盘端无法实现输入,程序一直卡在那里执行了好久,运行其它程序时一直没有变化。输出端一直卡在”请输入int数据:“ 2.解决方法 vscode中代码运行方式快捷键(Ctrl+Alt+N),终止代码运行快捷键为(Ctrl+Alt+M),直接Ctrl+Alt+M终止代码即可,直接干了一千多秒,以为没啥事。参考连接http

爬虫案列 --抖音视频批量爬取

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Qt中多线程使用案列

Qt中多线程下载大文件 #pragma once#include <QWidget>#include <QPushButton>#include "ThreadPool.h"#include <QProgressBar>#include <QLabel>#include <QHBoxLayout>#include <QVBoxLayout>class MainWindow : pu

大数据云计算——Docker环境下部署Hadoop集群及运行集群案列

大数据云计算——Docker环境下部署Hadoop集群及运行集群案列 本文着重介绍了在Docker环境下部署Hadoop集群以及实际案例中的集群运行。首先,文章详细解释了Hadoop的基本概念和其在大数据处理中的重要性,以及为何选择在Docker环境下部署Hadoop集群。接着,阐述了在Docker中配置和启动Hadoop集群所需的步骤和技术要点。 在展示部署过程中,文章包含了针对Docker

黑盒测试等价类划分与设计案列

案例题目 某城市电话号码由三部分组成。它们的名称和内容分别是: 地区码:空白或三位数字; 前缀:非“0”或“1”开头的三位数字 后缀:4位数字。 假定被测程序能接受一切符合上述规定的电话号码,拒绝所有不符合规定的电话号码。根据改程序的规格说明,做等价类的划分,并设计测试用例。 列出等价类表 列出覆盖上述等价类的测试用例 覆盖有效等价类的测试用例 测试数据期望结果覆盖范围388 6958

实战案列:AntiDebug

往期推荐 self-debugging反调试 轮循检测技术 进程名称检测 Java层反调试 Anti Debug主要是通过各种函数去确定当前进程是否处于被调试的状态。 一: IDA里面静态分析so文件 1.将文件拖入jdax-gui中,进行静态分析,会发现OnCreate里面没多少内容,并且上面加载了so库,如下图所示。 2.将SO文件拖入,找到JNI_OnLoad,如下图所示

软考下午第一题 案列分析

期待分值 10+,前三问12左右分,最后一题2、3分左右,重点在于拿下前面三题。 小心谨慎,不要大意。 数据流图 外部系统 数据存储 加工()process 数据流 第二小题 说明给出存储名称,就使用该名称,没有自拟加上一个表字或者文件即可。 父子图如何保持平衡 分解的思想