💭写在前面：我们先介绍线性方程体系的基本概念和矩阵表示方法，矩阵的定义、加法、乘法、逆矩阵、转置和标量乘法等。然后讲解如何解决线性方程组问题，包括解集形式、行阶梯形矩阵、计算逆置和解决线性方程组的算法等。本节将补充线性代数的基础知识，为后续的机器学习打好基础。📜文章目录：Ⅰ.线性方程体系（SystemsofLinearEquations）0x00介绍0x01矩阵表示（MatrixRepresentation）Ⅱ.矩阵（Matrices）0x00矩阵的定义（Matrix:Definition）0x01矩阵加法与乘法0x02身份矩阵和矩阵属性（IdentityMatrixandMatrixPr
文章目录自建高可用k8s集群前置概念与操作一、内核升级二、k8s集群架构
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一个很简单东西的感想，让自己费了好大劲，说明了自己基础知识的薄弱，平时光照抄电路，没有基础的概念.此文章仅作为自己记录所用，很菜，有好的文章或意见大家可以分享给我。自己要做的就是一个mic转linein的转接板设计！！！第一，首先要明白自己的mic的是动圈式还是驻体式，驻体式需要供电设计，动圈式不需要供电，具体可以查一下区别；第二，我的是驻体式，经查资料供电电压为1.5-3.3V之间，麦克风本身阻抗的话不确定，一般是几k左右，接了一个5k的上拉接3.3V，经测试麦克风供电电压为1.8V左右，说明麦克风阻抗为4k左右；第三，用示波器看一下mic输出的电压波形，经测试我的为-1.3-1.3v范围第
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很多大机构都会有个中央数据仓库负责向应用提供数据服务。随着业务的发展，中央数据仓库的负载在持续增加。一方面，数仓是前端应用的数据后台，而前端应用不断增多，用户访问的并发数也不断增长。另一方面，数仓还要承担原始数据的批量离线处理，而批量任务不断增加，其数据量和计算量也在不断增大。所以，常常会出现中央数据库不堪重负的情况。表现出来的现象是：批量处理任务耗时过长，远远超过业务可以容忍的时限；在线数据查询响应太慢，用户长时间等待，满意度越来越差。特别是月末或者年末，计算量达到高峰的时候，这些问题会更加严重。解决这个问题最容易想到的方法是提高中央数据仓库的负载能力，也就是对现有数仓进行扩容或者更换其他数
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往期文章希望了解更多的道友点这里0.分享【脑机接口+人工智能】的学习之路1.1.脑电EEG代码开源分享【1.前置准备-静息态篇】1.2.脑电EEG代码开源分享【1.前置准备-任务态篇】2.1.脑电EEG代码开源分享【2.预处理-静息态篇】2.2.脑电EEG代码开源分享【2.预处理-任务态篇】3.1.脑电EEG代码开源分享【3.可视化分析-静息态篇】3.2.脑电EEG代码开源分享【3.可视化分析-任务态篇】4.1.脑电EEG代码开源分享【4.特征提取-时域篇】4.2.脑电EEG代码开源分享【4.特征提取-频域篇】4.3.脑电EEG代码开源分享【4.特征提取-时频域篇】4.4.脑电EEG代码开源分
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【JavaWeb从零到一】-前置知识Junit单元测试测试分类Junit使用步骤：反射：框架设计的灵魂注解Junit单元测试测试分类1.黑盒测试：不需要写代码，给输入值，看程序是否能够输出预期的值2.白盒测试：需要写代码。关注程序具体的执行流程。（Junit属于白盒测试）Junit使用步骤：1.定义一个测试类（测试用例）*建议：*测试类名：被测试类名Test*包名：xxx.xxx.xx.test2.定义测试方法：可以独立运行*建议：*方法名：test测试的方法名*返回值：void*参数列表：空参3.给方法加@Test4.导入Junit依赖*判定结果*一般我们会使用断
