[其它] 2n-周期二元序列的2-误差线性复杂度

说明：流密码的线性复杂度和 对于随机的2 然后给出了一个随机的2
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[其它] 微服务中台技术解析之混沌工程实践

说明：近来FreeWheel微服务业务团队的业务逐渐扩大，单体服务已经无法胜任，于是我们如火如荼地开展了向微服务迁移的工作，一时间，服务如雨后春笋般冒了出来。在享受微服务带来便利的同时，我们也面临着众多服务带来的整体稳定性的考验。尽管我们有着完善的监控和报警系统，一旦故障发生，总是能第一时间通知到工程师来排查问题，但是这些都是事后的响应和应对。如何能提前了解系统可能会出啥问题，啥时候会出问题，出了问题怎么应对变得至关重要。混沌工程是帮助解决这一问题的不二选择，本文主要聊一下FreeWheel微服务业务
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[其它] 通过混沌蚂蚁群的多重全局最优计算

说明：这些技术综合了进来提出的挠度和斥力计算来避免局部极小。这些方法可以使蚂蚁蚁群优化算法一起可以有效地检测所有的体积最小。算法的性能通过最大化优化问题进行测试。实验结果表明了所提算法的有效性。
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[其它] 三分钟彻底弄懂什么是分布式和微服务架构

说明：微服务是基于分而治之的思想演化出来的。过去传统的一个大型而又全面的系统，随着互联网的发展已经很难满足市场对技术的需求，于是我们从单独架构发展到分布式架构，又从分布式架构发展到SOA架构，服务不断的被拆分和分解，粒度也越来越小，直到微服务架构的诞生。微服务架构是一种架构模式，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。每个服务运行在其独立的进程中，服务和服务间采用轻量级的通信机制互相沟通（通常是基于HTTP的RESTfulAPI）。每个服务都围绕着具体业
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[其它] 混沌非线性连续神经网络的同步条件

说明：本文研究了一类混沌非线性神经网络的同步问题。 利用李雅普诺夫稳定性理论，推导了一个反馈控制增益矩阵，以实现两个相同的非线性神经网络的状态同步；如果虚轴上没有本征值的哈密顿矩阵，则可以验证所获得的准则条件。 新的充分条件可以避免求解代数Riccati方程。 通过一个数字示例说明了结果。
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[其它] 一种有效的协议，用于基于三重态纠缠态和单粒子测量对等价信息进行私人比较

说明：一种有效的协议，用于基于三重态纠缠态和单粒子测量对等价信息进行私人比较
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[其它] 概念粒计算系统的数学模型

说明：概念粒计算系统的数学模型
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[其它] 可变速率线性网络编码的统一结果

说明：可变速率线性网络编码的统一结果
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[其它] AIoT时代的智能无线感知

说明：人类对物理世界的感知阶段重准确率&轻可靠性：可能准确率依赖实验场景，在其他场景并不可靠RSSI最大的局限是只有一个数值，不能区分多径，CSI能CSI有更加丰富的数值CSI可以认为是RSSI的升级版，更加细腻一个人推手实验（朝向不同，环境不同）预期泛化能力比较强Algorithms：DataSet：以前的公开数据集，规模小，场景有限2019年“我们”提出的Widar3.0Opportunity：
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[其它] 三大关键，六大步骤，掌握推进AIoT项目落地的实操方法论

说明：这周过得很有意思。先是看到新闻里说埃森哲、博世、德国邮政…这么几家公司宣布成立了新的AIoT用户组，做了一场相当正式的启动仪式。话说各个领域的协会、联盟、用户组…数量众多，你我早就见怪不怪了。出于习惯，顺着这则新闻，我检索到了AIoT用户组的。打开网站之前，我猜内容估计是解释什么是AIoT、成功案例、组内公司LOGO…我猜错了。网站上就一幅图和一句话，“欢迎来到AIoT用户组。你正在使用AI和IoT构建智能互联产品吗？我们邀请你共同分享真实的项目经验。单击上图中的模块，了解我们在做什么。”真是“
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[其它] 基于组件的模型驱动设计中的细化和验证

说明：现代软件开发非常复杂，因为它必须处理许多不同的问题应用程序的相关方面。 在实际的软件工程中，现在可以处理通过类似于UML的建模方法，其中不同方面的建模方式不同记号。 发现基于组件和面向对象的设计技术可有效地用于支持不同方面的正确性分离。 这些技术是在模型驱动的开发过程中实践，其中每个模型都构建模型发展阶段。 为了确保所开发软件系统的正确性，所有在每个阶段构建的模型都是可验证的。 这要求建模符号进行正式定义和关联，以便为集成开发工具支持复杂的检查器，生成器和转换。 本文总结了我们的组件和对象系统细
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[其它] Kubernetes：在边缘计算领域的发展和KubeEdge介绍

说明：边缘计算（Edgecomputing）是一种在物理上靠近数据源头的网络边缘侧来融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。为终端用户提供实时、动态和智能的服务计算，边缘计算会将计算推向更接近用户的实际现场，这与需要在云端进行计算的传统云计算有着本质的区别，而这些区别主要表现在带宽负载、资源浪费、安全隐私保护以及异构多源数据处理上。这里有一个非常典型的例子，就是章鱼，章鱼在捕猎时它们动作非常灵巧迅速，腕足之间高度配合，从来不会缠绕和打结。这是因为章鱼的神经元的分布是40%集中在他的头部，60%的
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