# 微服务引擎 #
0
关注
8145内容
Hadoop-28 ZooKeeper集群 ZNode简介概念和测试 数据结构与监听机制 持久性节点 持久顺序节点 事务ID Watcher机制
Hadoop-28 ZooKeeper集群 ZNode简介概念和测试 数据结构与监听机制 持久性节点 持久顺序节点 事务ID Watcher机制
Hadoop-29 ZooKeeper集群 Watcher机制 工作原理 与 ZK基本命令 测试集群效果 3台公网云服务器
Hadoop-29 ZooKeeper集群 Watcher机制 工作原理 与 ZK基本命令 测试集群效果 3台公网云服务器
Hadoop-27 ZooKeeper集群 集群配置启动 3台云服务器 myid集群 zoo.cfg多节点配置 分布式协调框架 Leader Follower Observer
Hadoop-27 ZooKeeper集群 集群配置启动 3台云服务器 myid集群 zoo.cfg多节点配置 分布式协调框架 Leader Follower Observer
Hadoop-26 ZooKeeper集群 3台云服务器 基础概念简介与环境的配置使用 架构组成 分布式协调框架 Leader Follower Observer
Hadoop-26 ZooKeeper集群 3台云服务器 基础概念简介与环境的配置使用 架构组成 分布式协调框架 Leader Follower Observer
Flink-10 Flink Java 3分钟上手 Docker容器化部署 JobManager TaskManager Kafka Redis Dockerfile docker-compose
Flink-10 Flink Java 3分钟上手 Docker容器化部署 JobManager TaskManager Kafka Redis Dockerfile docker-compose
ELFK对接zookeeper&kafka
ELFK对接zookeeper&kafka
通义灵码 AI 程序员来了丨阿里云云原生 9 月产品月报
阿里云云原生 9 月产品月报。
边缘检测评估方法：FOM、RMSE、PSNR和SSIM对比实验和理论研究
本文探讨了图像分割与边缘检测之间的关系，并通过实验评估了多种边缘检测指标的有效性。研究发现，常用的RMSE、PSNR和SSIM指标在海岸线检测任务中可能高估性能，而FOM（优点图）指标则能更准确地选择最佳边缘检测参数。实验结果表明，FOM在92.6%的情况下选择了更好的阈值，在66.3%的情况下选择了最佳阈值。此外，FOM通过考虑预测边缘与真实边缘之间的距离，提供了更合理的评估标准。本文不仅对海岸线检测有重要意义，还对医学图像分析、计算机视觉和遥感等多个领域具有广泛的应用价值。作者通过理论分析和实证研究，证明了FOM在边缘检测评估中的优越性。
基于稀疏CoSaMP算法的大规模MIMO信道估计matlab性能仿真,对比LS,OMP,MOMP,CoSaMP
该研究采用MATLAB 2022a仿真大规模MIMO系统中的信道估计，利用压缩感知技术克服传统方法的高开销问题。在稀疏信号恢复理论基础上，通过CoSaMP等算法实现高效信道估计。核心程序对比了LS、OMP、NOMP及CoSaMP等多种算法的均方误差（MSE），验证其在不同信噪比下的性能。仿真结果显示，稀疏CoSaMP表现优异。
k8s学习--k8s群集部署zookeeper应用及详细解释
k8s学习--k8s群集部署zookeeper应用及详细解释
免费试用