[其它] 一文看懂分布式数据库原理和PostgreSQL分布式架构

说明：分布式系统数据库系统原理(第三版)中的描述：“我们把分布式数据库定义为一群分布在计算机网络上、逻辑上相互关联的数据库。分布式数据库管理系统(分布式DBMS)则是支持管理分布式数据库的软件系统，它使得分布对于用户变得透明。有时，分布式数据库系统(DistributedDatabaseSystem,DDBS)用于表示分布式数据库和分布式DBMS这两者。”在以上表述中，“一群分布在网络上、逻辑上相互关联”是其要义。在物理上一群逻辑上相互关联的数据库可以分布式在一个或多个物理节点上。当然，主要还是应用在
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[其它] sopel：一个易于使用且高度可扩展的IRC Bot框架。 前威利-源码

说明：索培尔 介绍 Sopel是用Python编写的简单，轻量，开源，易于使用的IRC Utility机器人。 它的设计易于使用，运行和扩展。 安装 最新稳定版本 在大多数可以运行Python的系统上，安装Sopel的最佳方法是先安装然后再pip install sopel 。 Arch用户可以从[community]资源库安装sopel软件包，尽管新版本可能要花费更长的时间才能发布。 如果没有这两个选项，则可以获取最新的tarball 并按照以下最新资源进行安装的步骤。 最新资料 首先，使用gi
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[其它] 体积平方度量下的特征保持网格简化方法

说明：体积平方度量下的特征保持网格简化方法
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[其它] 一种隐式曲面交互调整的新方法

说明：一种隐式曲面交互调整的新方法
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[其它] 新一代Serverless平台:Knative在OpenShift上的实践

说明：Serverless部不是一个新的概念，Knative也不是第一种Serverless平台。以往的Serverless平台，有的不支持K8S，有的虽然支持，但与K8S配合并不紧密。我们知道K8S已经成了事实上的容器云标准，而从K8S到FaaS，需要一个“长”在K8S上的Severless，即K8S原生Serverless平台。Knative是谷歌牵头发起的Serverless项目，希望通过提供一套简单易用的Serverless开源方案，把Serverless标准化。Knative的定位是：基于K
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[其它] 一种基于DDTW的三维碎片自动拼接方法

说明：一种基于DDTW的三维碎片自动拼接方法
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[其它] Springboot-JPA-博客-源码

说明：Springboot-JPA-博客
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[其它] 位置估计：这是一个单身汉项目的一部分，该项目专注于测量和估计船舶的运动以改善升沉补偿-源码

说明：位置估计 这是一个单身汉项目的一部分，该项目专注于测量和估计船舶的运动以改善升沉补偿。
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[其它] 光学移频超分辨成像技术进展

说明：光学显微镜具有无损、样品友好、速度快等优点,一直是人类探索微观世界的主要手段。但是,由于受到衍射极限限制,长期以来,光学成像系统的分辨率最高仅能达到可见光半波长量级,逐渐成为科学技术发展的桎梏。对于荧光标记样品,可以利用荧光超分辨光学显微成像技术打破光学衍射极限,填补电子显微镜(约为1 nm)和普通可见光学显微镜(200~250 nm)之间的空缺。然而,对于大多数样品特别是非荧光标记样品而言,利用现有技术进行超分辨成像依旧存在相当难度。近年来,科研人员从合成孔径成像原理出发,提出了光学移频超分辨
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[其它] mediawiki-extensions-UploadWizard：MediaWiki扩展UploadWizard的Github镜像-我们的实际代码由Gerrit托管（请参见https：www.mediawiki.orgwikiDevelo

说明：mediawiki-extensions-UploadWizard：MediaWiki扩展UploadWizard的Github镜像-我们的实际代码由Gerrit托管（请参见https：www.mediawiki.orgwikiDeveloper_access以进行贡献）
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[其它] 有效地确定多面体表面上的局部最短路径

说明：在本文中，我们提出了一种有效的基于可见性的算法，用于确定（三角）多面体表面上从源点到目标点的局部最短路径（LESP）。 我们的算法是有限迭代的，它将初始的近似最短路径演化为LESP。 在每次迭代过程中，我们首先根据费马原理确定在当前面部序列上受到限制的确切最短路径，该原理确认光始终遵循最短的光学路径，然后优化路径在多面体表面上不是局部最短的面部序列。 由于我们获得的一系列路径的长度是单调递减，因此，该算法得出的LESP比初始路径短。 为了进行比较，我们使用各种方法来提供初始路径。 一种方法是Di
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[其它] 三角形曲面显式最优多度约简的新算法

说明：本文将二元正交Jacobi多项式的代数性质引入几何逼近中。 根据有关二元Bernstein多项式和Jacobi多项式之间的转换公式的最新结果，我们自然得出了一种新颖的三角形Bezier曲面多次归约算法。 该算法具有四个特征：错误预测能力，明确表达，更少的时间消耗和最佳的精度。 即，首先，预先判断在规定的公差范围内是否存在多度缩小面。 其次，所有的多度约简运算只是将按字典顺序对原始表面的控制点序列进行排序而产生的列向量乘以一个矩阵。 第三，该矩阵可以一次计算，并在处理度降低之前存储在一个数组中。
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