目录一、概述二、编译opengauss支持Python3存储过程三、还有问题一、概述OpenGauss是可以支持以Python2、3编写存储过程的，但是这个功能默认不开启，想要这个功能要自己编译源码，目前这部分源码感觉不够成熟，还有一些问题，但也勉强能用。二、编译opengauss支持Python3存储过程configure时加入 --with-python ，我的编译选项如下：./configu
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2023-12-27 14:15:03
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文章目录一、python 介绍二、Python下载及安装三、openGauss Connectors （Psycopg2） 介绍四、openGauss Connectors （Psycopg2）下载并初始化五、连接并访问openGauss数据库六、问题总结（FAQ） 一、python 介绍python最新版 windows python是款面向对象、直译式计算机程序设计语言，同时也是一种功能强大
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2023-12-23 20:56:36
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2022年3月8日，华为GaussDB 200（即“华为云GaussDB(DWS)”）正式获得全球权威信息技术安全性评估标准CC EAL2 + ALC_FLR.2级别认证，这是中国数据仓库产品首次获得的国际安全认证，目前全球数据库领域通过该认证的厂商仅有6家，华为是迄今为止唯一通过认证的中国数据库厂商。中国唯一获得CC安全认证，华为云GaussDB(DWS)打造数据资产金钟罩 信息技术安全评估通用
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2024-02-05 15:37:43
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# 使用Python3连接高斯数据库
## 引言
在Python开发中，连接数据库是一个常见的需求。本文将介绍如何使用Python3连接高斯数据库，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程
首先，我们来看一下整个连接高斯数据库的流程。下面是一个流程图，展示了连接高斯数据库的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[导入必要的库] --> B[建立数据库连接]
原创
2024-02-05 04:12:34
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文章目录0 前言0.1 JAVA的历史0.2 学习JAVA的准备1 Win10 下开发环境的配置1.1 JDK 的下载与环境配置1.1.1 JDK 下载1.1.2 环境变量的配置1.1.3 环境验证1.2 IDE 工具的下载与安装1.2.1 IDEA1.2.2 Eclipse1.2.3 VSCode2 Hello World2.1 原始方法2.1.1 记事本写Hello World2.1.2 D
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2023-12-14 19:38:03
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目录一:python操作MySQL1.python如何操作MySQL？2.什么是 PyMySQL？二:PyMySQL 安装1.方法一:2.方法二:三:pyMySQL模块基本使用1.pyMySQL模块基本使用三:pymysql主要方法1.pymysql主要方法2.内容解析:四:fetchall对数据存在光标的概念1.验证光标的存在2.fetchone异常返回结果原因3.解决光标移动问题4.相对移动(
大多数情况下，在决定是否考虑结果中的应力节点值或元素值时存在模糊性，网格细化是否足够。让我们看看节点值和元素值是如何影响最终应力结果值的。应力值首先在被称为高斯点或正交点的特定位置计算，这些位置位于每个单元内。有限元分析通过外推高斯点的可用结果计算每个单元节点的应力，[图1]。默认情况下，在Solidworks模拟中会显示节点值。这可以更改为模拟选项中的元素值。在分析完成后，即模拟运行后，在每个单
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2024-07-11 17:20:11
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申明：以下内容为笔者翻译自国际会议论文，鉴于本人水平有限，翻译难免有误，请大家多多包容。原文为：An Improved Adaptive Background Mixture Model for Real-time Tracking with Shadow Detection;
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2024-04-22 20:55:10
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问题提出实际生产过程中，出产投入使用之前，经常会评价某些参数是否有异常，然后再判断是否要重新检测。评价并不是简单的根据特定参数的阈值来的，而是根据宏观上产出群体的所有参数分布得出的。 比如生成飞机引擎，震动和热量参数，对所有出产的引擎进行测试，得到如下分布： 为了评价这种差异，定性分析如下： 高斯分布从上面的直观感受、定性分析可知越接近中心区域的越不可能是异常。为了定量分析，引入高斯分布。
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2024-06-18 15:26:39
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# 使用 Python 实现高斯过程回归
## 1. 总体流程概述
对于初学者来说，实现高斯过程的步骤可以分为以下几个主要部分。下面的表格列出了我们将要实现高斯过程回归的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
|--------------------|--------------
# Python中的高斯分布
在概率论和统计学中，高斯分布（也称为正态分布）是一种非常常见的连续概率分布，具有许多重要的性质。高斯分布在自然界、工程学、社会科学等领域中都有广泛的应用。在Python中，我们可以使用NumPy和SciPy等库来进行高斯分布的计算和操作，使得我们能够更方便地进行数据分析和建模。
## 高斯分布的定义
高斯分布的概率密度函数（probability density
原创
2024-06-16 05:21:35
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一、问题背景近期现场小伙伴反馈卷宗桥接服务经常出现调用失败的情况，重启后可临时解决，但业务高峰期需频繁重启。问题复现期间观察后台日志，往往伴随着获取连接超时的系统错误，此时使用其他工具连接数据库是正常的。 org.springframework.dao.DataAccessResourceFailureException: Unable to acquire JDBC Connection; ne
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2024-06-24 11:37:31
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高斯过程回归(GPR)a基本原理：利用高斯过程回归将可能的数据趋势曲线都保存下来（每条趋势曲线都有自己的置信度，在区间内呈高斯分布），最后在一张图中显示出来，再判断总体的趋势情况。b算法原理：高斯过程GP 高斯过程回归GPR核函数Kernel支持向量机（SVM）通过某非线性变换 φ( x) ，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算，而在
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2023-09-11 15:45:37
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高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）首先看一个图直观理解：包含三个高斯分量的一个维度的GMM是如何由其高斯分量叠加而成基本原理： ＝＝》混合模型＋高斯模型 组成１.混合模型（MIxture Model） 混合模型是一个可以用来表示在总体分布（distribution）中含有 K 个子分布的概率模型，换句话说，混合模型表示了观测数据在总体中的概率分布，它是一个由 K 个子分布
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2023-12-01 12:10:41
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文章目录一、高斯消元法1 模板题II 高斯消元法解异或线性方程组二、求组合数1 递推预处理求组合数——N^22 预处理阶乘求组合数——NLOGN3 卢卡斯(Lucas)定理—询问次数少，数据范围暴大4 精确的计算组合数(非取模意义下)三、卡特兰数一、高斯消元法 学过线性代数的我们都知道，高斯消元法就是用来求解线性方程组的，对应到代码领域，高斯消元法可以在n^3的时间复杂度内求解n个未知数n个方程
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2023-12-26 13:05:34
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多元高斯分布多元高斯引入多元高斯图像多元高斯分布解决异常检测多元高斯分布定义多元高斯分布检测异常多元高斯模型和原始模型关系原始模型和多元高斯模型的选择 多元高斯分布以一个例子引入： 把这俩个特征单独拿出来都是符合高斯分布的，现有一个绿色的异常点，我们很难从x1和x2这俩个维度下去判别是否是异常点。 因为从左图看，正常数据是分布在椭圆范围内，我们使用的异常检测算法是从中心区域向外以正圆的形式扩
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2024-01-12 11:13:01
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1 #include "stdafx.h"
2 #include "highgui.h"
3 #include "cv.h"
4 #include <fstream>
5 #include <iostream>
6 using namespace std;
7 void example2_4( IplImage* image )
8 {
9 cvN
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2023-10-17 07:18:17
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1.图像模糊 图像的高斯模糊是非常经典的图像卷积例子。本质上，图像模糊就是将（灰度）图像I 和一个高斯核进行卷积操作：，其中是标准差为σ的二维高斯核。高斯模糊通常是其他图像处理操作的一部分，比如图像插值操作、兴趣点计算以及很多其他应用。SciPy 有用来做滤波操作的scipy.ndimage.filters 模块。该模块使用快速一维分离的方式来计算卷积。eg：
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2023-10-18 22:59:58
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在计算机视觉领域，使用高斯模糊处理图像是一个非常常见的需求，尤其是在图像预处理阶段。在 Python 环境中，OpenCV 库提供了强大的工具来实现这一功能。然而，很多用户在使用高斯模糊和高斯核时遭遇了一些困难。本文将详细探讨如何解决这些问题，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能优化、复盘总结和扩展应用等多个方面。
### 背景定位
初始技术痛点在于高斯模糊在某些情况下无法达到预期效果。例如
