一、代码 Buildacustomlayerviewusingdeck.gl|Sample|ArcGISAPIforJavaScript4.23html,body,#viewDiv{padding:0;margin:0;height:100%;width:100%;}#infoDiv{padding:10px;}require(["esri/Map","esri/views/MapView","esri/Graphic","esri/layers/GraphicsLayer","esri/widgets/Editor","esri/layers/TileLayer","esri/layers/
🌈个人主页：聆风吟🔥系列专栏：网络奇遇记、数据结构🔖少年有梦不应止于心动，更要付诸行动。文章目录📋前言一.速率1.1数据量1.2速率二.带宽三.吞吐量四.时延4.1发送时延4.2传播时延4.3排队时延4.4处理时延五.时延带宽积六.往返时间七.利用率八.丢包率📝结语📋前言 计算机网络的性能指标是用来衡量和评估网络的各种性能方面的指标。常用的有速率、带宽、吞吐量、时延、时延带宽积、往返时间、利用率及丢包率这8个性能指标。通过对这些指标的监测和优化，可以提升网络的性能和效率。一.速率1.1数据量首先我们先来看看数据量的单位：数据量的基本单位：比特（bit,记为小写b）是计算机中数据量的基本单
“InsFi协议构建了一套以铭文资产为基础的聚合收益体系，该体系正在为铭文资产捕获流动性、释放价值提供基础，该生态也正在成为铭文赛道掘金的新热土。”在2023年年初，Ordinals协议在比特币链上被推出后，为比特币链上带来了一种全新的资产发行方案。它通过在比特币最小单位聪（1BTC=1亿聪）上攥刻不同的信息，让没两个不聪之间产生区别，以达到NFT的效果。而在此后BRC20方案在Ordinals协议基础上，对Ordinals方案进一步采用，让包括比特币在内的非图灵完备的生态上发行同质化代币成为可能。除了Ordinals外，包括Atomicals、Runes、PIPE、TaprootsAsse
视频生成相关指标整理FID↓\downarrow↓FVD↓\downarrow↓CLIPSIM↑\uparrow↑Acc↑\uparrow↑GFLOPsParamsRuntimeFID↓\downarrow↓FréchetInceptionDistance基本思想：直接考虑生成数据和真实数据在feature层次的距离。预训练好的神经网络可以在在高层提取图片的抽象特征。FID通常使用InceptionNet-V3全连接前的2048维向量作为图片的feature。直观感受，FID是反应生成图片和真实图片的距离，数据越小越好。具体而言，FID是衡量两个多元正态分布的距离，其公式如下FID=∣∣μr−
目录一、定义二、混淆矩阵三、分类算法的评估指标1、准确率（Accuracy）2、精确率（Precision）3、召回率（Recall）Precision与Recall的权衡4、F1分数（F1Score）F-BetaScore宏平均F1分数（MacroF1）微平均F1分数（MicroF1）Macro与Micro的区别加权F1分数（WeightedF1）5、马修斯相关系数（Matthewscorrelationcoefficient）-MCC6、Cohen'skappa统计系数7、ROC曲线AUC-ROC曲线下的面积（areaunderthecurve）8、P-R曲线9、对数损失LogLoss和A
背景 平时我们可能有比较大量的点数据要展示又不想预处理，在线浏览数据请求时间控制在3s左右。准备 软件环境:PostGIS,数据是3578998条点数据。环境 八核处理器(Intel(R)Core(TM)i7-10750HCPU@2.60GHz2.59GHZ),RAM16.0GB,硬盘SSD原理 聚合原理参考我之前的文章千万数据展示-矢量切片点聚合。比较重要的是要进行pg数据库配置修改,参考阿里的配置项,调整过程中要先备份好配置文件，可以修改完一两个配置就重启数据库，这样就避免全部修改完不能启动的尴尬局面。--示例1SELECTST_AsMVT(vt,'points',
端口聚合协议（PAg，P）S1(config)#ipdhcpexcluded-address192.168.10.1192.168.10.10//设置排除地址范围S1(config)#ipdhcppoolaaa //设置地址池名称S1(dhcp-config)#default-router192.168.10.1 //指定地址池的网关S1(dhcp-config)#dns-server119.6.6.6 //配置DNS地址S1(dhcp-config)#network192.168.10.0255.255.255.0 //指定地址池的范围S1(dhcp-config)#exitS1(con
3.数据访问说明：在SpringBoot中想要操作数据库完成增删改差，按照以往的经验：原理：首先导入数据开发的场景starter(依赖)---->这个场景会又会自动导入数据库相关的配置类---->这个配置类又会导入相关的组件，如：数据源----》数据源组件中又有相关的数据库配置项：用户名、密码等。这写配置项又与yml/properties配置文件的属性在一起。总结：想要在在SpringBoot中想要操作数据库只需要2步：引入场景依赖在配置文件中完成数据库相关的配置即可。3.1SQL3.1.1数据库连接池的自动配置（Hikari连接池）1)导入JDBC场景（依赖）dependency>group
文章目录一、创建--Create1.单行数据+全列插入2.多行数据+指定列插入3.插入否则更新4.替换--replace二、读取--Retrieve1.SELECT列1.1全列查询1.2指定列查询1.3查询字段为表达式1.4为查询结果指定别名1.5结果去重--distinct2.WHERE条件3.结果排序4.筛选分页结果三、更新--Update四、删除--Delete1.删除数据2.截断表五、插入查询结果六、聚合函数七、groupby子句的使用一、创建–Create语法：INSERT[INTO]table_name [(column[,column]...)] VALUES(value_lis
聚合函数与分组查询一、聚合函数1、常见的聚合函数2、实例二、分组查询1、groupby子句2、准备工作3、实例4、having条件一、聚合函数说明：聚合函数用来计算一组数据的集合并返回单个值，通常用这些函数完成：个数的统计，某列数据的求和，某列数据的最大值，最小值，或者是平均值。1、常见的聚合函数函数说明COUNT([DISTINCT]expr)返回查询到的数据的数量SUM([DISTINCT]expr)返回查询到的数据的总和，不是数字没有意义AVG([DISTINCT]expr)返回查询到的数据的平均值，不是数字没有意义MAX([DISTINCT]expr)返回查询到的数据的最大值，不是数字
