阅读本文需要较长的时间，本文介绍了微服务的概念、笔者心中的前端微服务，以及基于mess-cli脚手架，如何快速生成一个前端微服务架构项目 什么是微服务？相信了解过spring cloud的同学都知道，什么是微服务。我的理解是：微服务就是为了解决单体架构的应用产生的臃肿问题而存在的。 单体应用为何存在臃肿问题。项目体量过大，代码臃肿，修改一个小地方，或者改动只有三四行代码，打包却要半个小时以上。容错
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2024-03-19 11:02:54
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RMS(Record Management System)是MIDP中一个非常重要的子系统，因为它是J2ME应用程序进行持久性存储的唯一途径。当然你的系统如果支持JSR75的话，那么你可以使用FileConnection来对文件进行操作，那超出了本文的讨论范围。持久性存储在我们编写应用程序的时候经常要用到，比如纪录游戏的排行榜、记录用户输入的用户名和密码等。本文将主要从RMS的基本概念和使用指南方
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2024-09-14 08:28:16
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RMI远程方法调用实例RMI(Remote Method Invocation)远程方法调用是一种计算机之间利用远程对象互相调用实现双方通讯的一种通讯机制。使用这种机制，某一台计算机上的对象可以调用另外一台计算机上的对象来获取远程数据。RMI是Enterprise JavaBeans的支柱，是建立分布式Java应用程序的方便途径。在过去，TCP/IP套接字通讯是远程通讯的主要手段，但此开发方式没有
方差、标准差和均方根误差的区别总结 一、方差 方差(variance)：是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。
RNN 循环神经网络-BF 求导过程所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层在时间视角上的显示为下图：求导BP 更新参数值整体误差E等于每个时刻E_t的误差之和整体损失对U/V/W进行求偏导\[ΔU=\frac{\partial E}{\partial U}=\sum_t \frac{\partial e_t}
徐州三原自动化称重事业部严格把控0.2级高精度皮带秤的各项指标称重单元：我们采用单点式称重结构，力学性能上能有效防止皮带跑偏和侧向力的影响。 单体采用专用钢板折弯件作为秤体结构，使其具有很高的抗弯量。称重单元线性精度优于0.02%。称重传感器：称重传感器使用前全部经过带重载荷、宽范围的温度试验，测试过程通常达72h以上，称重传感器在整个温度范围内的零点、灵敏系数、蠕变、滞后等均列入补
1.相对平移误差Relative Translational Error(RTE)RRE是另外一种计算误差的方式，相比于上面计算的旋转误差，应该是等价的。RRE是在Euler角三个分量的绝对误差之和。2.相对旋转误差Relative Rotational Error (RRE)3.均方根误差Root-mean-square error(RMSE) 观测值与真值偏差的
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2024-07-05 10:46:18
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抽象动机：高-产量未来-新一代测序技术使基因组和转录组的日益快捷，实惠测序，具有广阔的应用范围。测序数据的质量对于所有应用都至关重要。产生的数据中很大一部分包含错误，因此需要更有效的错误纠正程序。结果：我们提出了RACER（读取错误的快速，准确校正），这是一种用于校正测序数据错误的新软件程序。RACER比现有程序具有更好的纠错性能，速度更快，所需的内存更少。为了支持我们的主张，我们在各种真实数据集
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2024-05-24 18:49:11
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标准差和标准误差计算在统计学中该计算有详细推理，需要对于统计有深刻理解。标准差(Standard Deviation)标准差，缩写为S.D., SD, 或者 s (就是为了把人给弄晕？)，是描写叙述数据点在均值（mean）周围聚集程度的指标。假设把单个数据点称为“Xi,” 因此 “X1” 是第一个值。“X2” 是第二个值，以此类推。均值称为“M”。初看上去Σ(Xi-M)就能够作为描写叙述数据点散布
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2024-03-11 12:49:34
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