GS算法起源基本流程原始GS算法与Fienup算法MATLAB代码运行结果 起源在光学领域，因为光波的频率过快，一般的探测器不能直接探测到其相位信息，只能获得强度信息，那么如何从强度信息中得到相位信息成为了长时间困扰光学研究者的一个问题。1972年（Gerchberg-Saxton)GS算法被提出，用于从两个已知的强度信息中恢复相位信息。基本流程给出物体的初始估计,其中是物体的振幅分布估计，是相
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2024-05-29 08:53:30
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GS稳定匹配算法是为了解决“稳定匹配难题（Stable Matching Problem）”而提出的，所谓稳定匹配难题
听班助在课上给我们讲的一个算法，挺有趣的，一开始不是很理解，在网上看了一些资料后，就差不多了，做个笔记，记录下来吧，这也是我第一次写算法的博客笔记。 GS算法简介：稳定匹配难题
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2023-08-07 14:16:00
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盖尔-沙普利算法（Gale-Shapley algorithm）简称 “GS算法”，也称为 “延迟接受算法”（deferred-acceptance algorithm），是盖尔和沙普利为了寻找一个稳定匹配而设计出的市场机制。市场一方的对象 Ai，i=1,2,...,m 向另一方的对象 Bj，j=1,2,...,n 发出邀约，每个 Bj&nbs
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2023-11-21 15:39:53
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# 使用 OCRmyPDF 进行 PDF 的 OCR 处理
在数字化时代，PDF 文件已成为一种常用的文档格式。然而，很多 PDF 文件来自于扫描的纸质文档，因此它们实际上是图像文件，里面的文字未被提取。为了使这些扫描的 PDF 文件可搜索和编辑，我们可以使用 OCR（光学字符识别）技术。Python 的 `ocrmypdf` 库结合 Ghostscript，可以方便地对 PDF 文件进行 OC
原创
2024-08-13 09:44:03
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利用GS，TIE，改进型角谱迭代算法进行相位恢复角谱传播理论角谱传播理论可以翻阅傅里叶光学的书，就能找到定量分析的计算公式，可以分析某个平面的角谱垂直传播到另外一个平面的角谱，得到其振幅与相位信息。下面把一张图的当作一个平面的相位信息，振幅置为恒1，取d=10，20，30这三个距离计算衍射图，如下：第一张为原图，2，3，4分别为d=10，20，30衍射图。 &nb
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2024-02-06 18:20:50
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文章目录一、GC日志分析二、GC调优1、如何选择垃圾收集器2、并行垃圾收集器3、CMS垃圾收集器4、G1垃圾收集器5、Young GC6、Mixed GC7、 垃圾收集器追求的两项指标8、 GC调优目标9、JVM调优的步骤三、GC调优指南1、首先给调优定下目标2、G1调优建议3、 GC常用参数3.1、堆、栈、元空间设置3.2、 垃圾回收日志信息打印3.3、 垃圾收集器设置3.4、 并行收集器设置
背景信息gs_restore是openGauss提供的针对gs_dump导出数据的导入工具。通过此工具可将由gs_dump生成的导出文件进行导入。gs_restore工具由操作系统用户omm执行。主要功能包含：导入到数据库如果连接参数中指定了数据库，则数据将被导入到指定的数据库中。其中，并行导入必须指定连接的密码。导入时生成列会自动更新，并像普通列一样保存。导入到脚本文件如果未指定导入数据库，则创
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2024-06-29 12:37:48
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GS464/GS464E
GS464为四发射64位结构，采用动态流水线。其1.0版本（简称GS464）为9级流水线结构，在龙芯3A、3B、2H中使用。其2.0版本（简称GS464E）为12级动态流水线结构，在龙芯3A1500、龙芯3A2000、龙芯3B2000、龙芯3A3000、龙芯3B3000等CPU中使用。
GS464系列CPU核限于自用。
规格
GS464规格特征
GS464
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2021-08-24 10:12:06
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# gs_probackup vs gs_basebackup vs gs_backup
## 前言
在PostgreSQL数据库中，备份和恢复是非常重要的任务。为了满足不同的需求，PostgreSQL提供了多种备份和恢复方式。在本文中，我将介绍以下三种备份方式：gs_probackup，gs_basebackup和gs_backup，并解释它们之间的区别。
## 整体流程
首先，让我们了解整
原创
2024-01-15 21:12:46
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# 如何在 Java 中手动实现 Google Sheets（gs）的操作
在现代应用程序开发中，Google Sheets 提供了强大的表格数据管理功能。作为开发者，使用 Java 语言手动操作 Google Sheets 是一项很有价值的技能。本文将为刚入行的小白提供一个清晰的流程指南，帮助其实现手动操作 Google Sheets 的目标。
## 整体流程
为了更好地理解如何使用 Ja
概述物理备份与恢复适用于数据量大的场景，主要用于全量数据备份恢复，也可对整个数据库中的WAL归档日志和运行日志进行备份。openGauss提供了三种物理备份与恢复相关的工具：gs_backup、gs_basebackup和gs_probackup。三个工具的对比见下图。本篇主要介绍gs_probackup工具。它对openGauss 实例进行定期备份。可用于备份单机数据库或者数据库实例主节点，为物
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2024-03-25 15:42:25
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本文中，我们将略过关于IT更新的一系列统计数据和趋势的简介，而把关注焦点聚焦于您的数据中心的监控实践方案。我曾经有幸能够有机会与各种类型的数据中心环境合作过。是的，这些数据中心的环境类型都各有不同。一些数据中心采用电源HPC工作负载，而其他数据中心则使用云工作负载。然后，还有一些数据中心充当了存储孤岛和存储库，以及一些数据中心是私有的托管合作伙伴。每家企业组织都可能有不同类型的要求，设备和布局。然
1.sort()list类型有一个自带的排序函数sort()list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) 参数说明：(1) cmp参数cmp接受一个函数，来确定比较方式，默认的是:def f(a,b):
return a-b返回负数就是a<b。（升序）所以我们如果要想按降序排序，可以这么定义cmp：list.sort
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2023-05-26 21:16:21
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原创
2022-08-25 18:59:53
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在数据科学和机器学习的领域，奇异值分解（SVD）是一种非常基础而重要的算法。SVD可以将一个矩阵分解成三个矩阵，从而提取出数据的潜在结构。在这篇博文中，我将详细讲解如何在Python中实现SVD算法，包括其背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及未来的展望。
首先，让我们了解一下奇异值分解的背景。奇异值分解通常被用于数据降维、推荐系统以及图像压缩等方面。它通过对数据的分解，洞察其中隐藏的
uuid-ossp 关于 OSSP的含义 uuid-ossp模块提供函数使用几种标准算法之一产生通用唯一标识符（UUID）。还提供产生某些特殊 UUID 常量的函数。 F.45.1. uuid-ossp 函数 表 F-33展示了可用来产生 UUID 的函数。相关标准 ITU-T Rec. X.667
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2021-08-24 09:56:41
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# 如何实现“gs_guc reload”
## 引言
在开发过程中，我们经常需要修改数据库的配置文件。当我们修改完配置文件后，我们需要重新加载数据库配置以使新的配置生效。而在Greenplum数据库中，我们可以使用命令`gs_guc reload`来实现这个功能。在本文中，我将向你介绍如何使用`gs_guc reload`命令来重新加载数据库配置。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确
原创
2024-01-16 02:23:23
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1. 使用gs_restore命令导入数据操作场景gs_restore是openGauss数据库提供的与gs_dump配套的导入工具。通过该工具，可将gs_dump导出的文件导入至数据库。gs_restore支持导入的文件格式包含自定义归档格式、目录归档格式和tar归档格式。gs_restore具备如下两种功能。导入至数据库如果指定了数据库，则数据将被导入到指定的数据库中。其中，并行导入必须指定连
目录A*算法的基本原理A*算法的应用场景A*算法的思想A*算法的定义A*算法的路径规划步骤A*算法路径搜索的图示演示A*算法的代码举例1.定义一张定宽高的地图并设定起点和终点2.开始路径规划总结 A*算法的基本原理将从应用场景、思想、基本的定义进行说明A*算法的应用场景一副地图中有坐标A和B，而A和B之间可能存在一些障碍，需要找到一条路径从A到B尽可能最短的安全路径。这样的问题就称作路径规划问题
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2024-01-01 06:32:43
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python中排序函数（sort）
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2023-05-26 21:27:17
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