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  1. demo_时间组件.zip

  2. 项目中使用时间组件做了一个抽取，还是比较好用的，做一个备份和总结，也希望能够帮助其他人解决问题。。。

  3. 所属分类：Javascript

    • 发布日期：2020-03-02
    • 文件大小：533504
    • 提供者：DPCljw

  1. kettle数据抽取、数据清洗、数据装换， 作业根据时间戳更新插入数据完整demo

  2. kettle数据抽取、数据清洗、数据装换， 作业根据时间戳更新插入数据完整demo 1、先获取时间戳 2、删除目标库大于时间戳的 3、数据同步，获取源表跟目标表大于时间戳的，比较， 目标表多的删除， 少的插入更新 4、更新时间戳

  3. 所属分类：MySQL

    • 发布日期：2019-12-30
    • 文件大小：12288
    • 提供者：u012480620

  1. 面向发电设备预测性维护的传感数据特征抽取方法

  2. 针对发电厂海量传感器数据,基于相关系数最大化的曲线排齐算法,提出了一种面向多传感序列的特征抽取方法,此方在尽量避免信息丢失的前提下,实现高维传感数据的特征抽取,建立轻量级预测模型。通过实验表明,本文方法能够在保证预测准确度的前提下,减少预测模型的训练时间,降低模型的计算开销。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-27
    • 文件大小：796672
    • 提供者：weixin_38713450

  1. 招标采购评审专家（机构）随机抽取系统_V2.25_标准版.rar

  2. 1、安装使用方便。安装过程中不需要用户设置参数、不需要配置数据库和第三方软件，一键安装，方便快捷。 2、专家库、监督库建设规范。支持照片和附件上传，可添加专家的各种格式的证书、证件档案资料。 3、数据库结构科学。库、表中每个字段均经过严格测试，类型清晰，程序自动审核，确保数据的准确有效。 4、先进的随机抽选机制。系统可以方便地从专家、监督员库中的一组或几组中随机抽取指定数量的专家、监督员，支持一个项目中多个采购类别（如专业类、经济类、法律类、监督员、其他类别）的反复多次抽取。具有补抽专家等功能，

  3. 所属分类：电子政务

    • 发布日期：2020-07-09
    • 文件大小：377856
    • 提供者：orange85625

  1. Java精确抽取网页发布时间

  2. 主要为大家详细介绍了Java精确抽取网页发布时间的相关资料，尽量做到精确无误，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-02
    • 文件大小：47104
    • 提供者：weixin_38724229

  1. sql 随机抽取几条数据的方法 推荐

  2. 前段时间在做项目的时刻。总是遇到这样一个问题。就是要怎么去让首页显示的内容不断的变化。想了很久。也没有什么结果。后面去想了一下。得出以下一个结果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-11
    • 文件大小：34816
    • 提供者：weixin_38688145

  1. 四阶连续时间正交带通ΣΔ调制器的设计

  2. 在低中频射频接收机中，射频信号经过下混频，产生I、Q两路正交低中频信号，之后直接通过带通ΣΔADC进行模数转换。由于中频不在直流处，可以避免直流失调和闪烁噪声。正交带通ΣΔADC比传统的带通ΣΔADC更适用于低中频架构，这是因为前者的噪声整形零点全部分布在单一频域，后者的噪声整形零点则对称的分布在正负频域，负频域的噪声整形零点是浪费，正交带通ΣΔADC在噪声整形性能上有优势。正交带通ΣΔADC由模拟和数字两部分组成，模拟部分是正交带通ΣΔ调制器，数字部分是抽取滤波器，本文主要研究正交带通ΣΔ调制

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：434176
    • 提供者：weixin_38655780

  1. RFID技术中的四阶连续时间正交带通ΣΔ调制器的设计

  2. 在低中频射频接收机中，如图1所示，射频信号经过下混频，产生I、Q两路正交低中频信号，之后直接通过带通ΣΔADC进行模数转换。由于中频不在直流处，可以避免直流失调和闪烁噪声。正交带通ΣΔADC比传统的带通ΣΔADC更适用于低中频架构，这是因为前者的噪声整形零点全部分布在单一频域，后者的噪声整形零点则对称的分布在正负频域，负频域的噪声整形零点是浪费，正交带通ΣΔADC在噪声整形性能上有优势。正交带通ΣΔADC由模拟和数字两部分组成，模拟部分是正交带通ΣΔ调制器，数字部分是抽取滤波器，本文主要研究正交

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-03
    • 文件大小：351232
    • 提供者：weixin_38621553

  1. 单片机与DSP中的原始频率抽取采样

  2. 解 假设音频频谱由位于f=（1000/16）Hz处的单频代表。利用欧拉公式，该信号频谱在数学上定义为X（ejω）=0.5×δ（ω-2π103/16）+0.5×δ（ω＋2π103/16），对应的采样率为4倍采样率fs。图1给出了时间序列及其频谱。当按M=4进行抽取，由式（15.5）可知，抽取后的频谱为Xd（ejω）=X（e4jω）=0.5×δ（ω-2π103/4）←0.5×δ（ω+2π103/4），对应的采样率为抽取后采样率点fs/4=44.1kHz。抽取后的时间序列及其频谱也显示在IT 15。4

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-15
    • 文件大小：55296
    • 提供者：weixin_38611388

  1. 单片机与DSP中的抽取或降采样调整滤波器

  2. 通过被称为抽取或降采样的操作可以调整滤波器的采样率。如果时间序列x[k]以采样率fs输人，而以速率fd输出，且有fs＞fd，那么称信号被按因子M抽取（decimated）1，其中， 　　这表示原始时间序列每隔M个样本保留一个，而其他均忽略。抽取后的时间序列按缩减后的速度fd=fs/M（Sa/s）操作。如图1示意了这个过程，其中，M=2。           按M抽取的时间序列可以表示为如下形式:   　　图1给出了图示。假定未抽取时输人信号频谱受限在BHz以内，且基带受Nyq

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-15
    • 文件大小：80896
    • 提供者：weixin_38675777

  1. 单片机与DSP中的带限信号的抽取滤波器

  2. 要求 用计算机仿真来分析抽取后带限信号的频谱性态。 　　解 考虑到时间序列xd[k]的频谱中最低谐波位于fLO=mfs/M，如图1所示。在m=1（奇数）和m=2（偶数）时所作的M抽取在图1中给出。注意，对m为奇数（m=1）且抽取因子M＝8的情况，基带频谱表现为沿f=0（直流）呈镜像。镜像失真可以通过用（-1）k对抽取信号调制来校正。当m为偶数（m=2）时，可以看到抽取后频谱未发生镜像。 　　图1  m=1且抽取因子M=8的带限谱，基带频谱表现为关于f=0（直流）呈镜像（左图），左图所示频

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-15
    • 文件大小：59392
    • 提供者：weixin_38602098

  1. 单片机与DSP中的最大抽取率滤波器

  2. 要求 假设信号x（t）=COS（2π103t），其频率为B=103Hz，按频率fs=105Hz对其过采样得到x[k]。求对x[k]抽取时保证不发生混叠的最大抽取率。分析当抽取率M=16和64时的抽取信号谱。 　　解 采样率的最小下边界（即Nyquist频率）是2×103 Hz，因而最大抽取率需满足M<105（2×103）=50。图1 在同一基带频率区间f∈[0.105/2）上显示了未抽取及按16倍抽取的信号频谱。相应的时间序列也在图1中给出。要注意抽取后的频谱包含中心位fd/16Hz处的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-15
    • 文件大小：121856
    • 提供者：weixin_38549520

  1. 单片机与DSP中的等效的抽取多相分解

  2. 要求 采样速率为天的时间序列X[K]=aKu[K]，｜a｜<1，代表了一个指数衰减信号。对M=4的情况，用式（1）解释X[K]和Po（z）。 　　即如所求。 　　这里存在一个逻辑问题，即抽取器在信号处理流程中处于什么位置更优。图1 所示的两个系统被认为在功能上是等效的，这个关系有时被称为noble恒等关系。顶部路径由抽取器和一个以抽取后的速度fd＝fs/M运行的滤波器构成。底部路径由以速度点运行的滤波器以及其后的抽取器构成。两个滤波器具有相同数量的系数，因而算法复杂度相同。两个电路

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-15
    • 文件大小：94208
    • 提供者：weixin_38629939

  1. 模拟技术中的凌特公司推出响应时间为1us的60V高压侧电流检测放大器

  2. 凌特公司（Linear Technology）的 LTC6101 高压侧电流检测放大器具有很快的响应时间，输入电压范围为 4V 至 60V。LTC6101 可以承受高达 70V 的电压，该特点在电源故障或灾难性负载变化导致瞬态过压时是非常宝贵的。LTC6101 的响应时间低于 1us，非常适用于出现故障时用来实现自动关机。　　LTC6101 用来从高共模电压中抽取小差分信号，然后加以放大并转换成以地为基准的信号。精确实现这一功能一般需要分立组件和运算放大器、差分放大器或仪表放大器。LTC6101

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-26
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38618521

  1. 使用Kettle增量抽取MongoDB数据实践

  2. 需求: 增量抽取MongoDB数据并加载到MSSQL 　　由于不能使用关系型数据库的自定义SQL， 所以主要遇到的问题有: 　　1、增量时间的查询和参数控制 　　2、ETL的批次信息和调用参数的写入 　　第一个问题的解决如下: 　　使用命名参数在Query页中进行过滤， 一开始会担心${}的引用方式会用Mongo的语法冲突， 测试后发现运行正常 　　第二个问题: 　　先为结果增加常量值， 如常量值固定则直接写死， 不固定的常量值先设置为空串， 在后面使用字符串替换组件传入命

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-14
    • 文件大小：93184
    • 提供者：weixin_38625464

  1. Python 结巴分词实现关键词抽取分析

  2. 1 简介 关键词抽取就是从文本里面把跟这篇文档意义最相关的一些词抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，当时还不支持全文搜索的时候，关键词就可以作为搜索这篇论文的词语。因此，目前依然可以在论文中看到关键词这一项。 除了这些，关键词还可以在文本聚类、分类、自动摘要等领域中有着重要的作用。比如在聚类时将关键词相似的几篇文档看成一个团簇，可以大大提高聚类算法的收敛速度；从某天所有的新闻中提取出这些新闻的关键词，就可以大致了解那天发生了什么事情；或者将某段时间内几个人的微博拼成一篇长文本，然后抽取关键

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：125952
    • 提供者：weixin_38661939

  1. 关系抽取论文整理——早期文献

  2. 说明 本文是个人阅读文章的笔记整理，没有涉及到深度学习在关系抽取中的应用。 笔记中一部分来自个人解读，一部分来自原文，一部分来自网上摘录。【由于文章是分开做笔记，很多参考链接没有及时保留，还请谅解。如果介意，请及时联系我。】 由于该接触阅读文献，阅读方法还不成系统，有时过分注重细节，花了点不必要时间。 部分笔记还不够完善，随缘补，之后重点应该是这几年的前沿论文。 （2020.2.16 更新了部分阅读参考链接） 正文 核方法： 阅读资源：SVM中的核方法 Dependency Tree Kerne

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：138240
    • 提供者：weixin_38732315

  1. 基于记分牌时间和新闻文本提取足球视频精彩事件

  2. 基于移动视频搜索等媒体应用对视频语义事件分析的迫切需求， 提出一种新的足球视频精彩事件多模分析方法.( 简称多模事件分析法) ，即从体育网站新闻中抽取文本， 利用音视频特征合成的情感激励曲线确定视频事件位置和精彩程.度，基于自动提取的记分牌时间对齐文本事件和视频事件， 实现了多模精彩事件的准确抽取和丰富语义标注。结果表明， 多.模事件分析法在进球、 射门、 犯规、 角球、 任意球等事件检测中不仅具有较高的准确率和查全率， 而且标注结果更丰富， 包含精.彩程度、 事件类型和文本描述等多模语义信息。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38618540

  1. 实值离散时间信号的非线性和自适应未抽取分层多分辨率分析的经验模态分解方法

  2. 实值离散时间信号的非线性和自适应未抽取分层多分辨率分析的经验模态分解方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38673694

  1. 如何基于日志，同步实现数据的一致性和实时抽取?

  2. 事情是从公司前段时间的需求说起，大家知道宜信是一个互联网金融企业，我们的很多数据与标准互联网企业不同，大致来说就是：玩数据的人都知道数据是非常有价值的，然后这些数据是保存在各个系统的数据库中，如何让需要数据的使用方得到一致性、实时的数据呢?DBA开放各个系统的备库，在业务低峰期(比如夜间)，使用方各自抽取所需数据。由于抽取时间不同，各个数据使用方数据不一致，数据发生冲突，而且重复抽取，相信不少DBA很头疼这个事情。公司统一的大数据平台，通过Sqoop在业务低峰期到各个系统统一抽取数据，并保存到H

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38612568
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