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pl/sql 远程访问oracle数据库

使用oracle主机的ip地址和实例进行访问登录 查看oracle安装目录下的tnsnames.ora文件 lms= (DESCRIPTION = (ADDRESS_LIST = (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = 192.168.59.2)(PORT = 4781)) ) (CONNECT_DATA = (SID = lms) (SERVER = lms) ) )

Least Mean Squares Regression(二)

一般的LMS算法应用参见该篇。 一般的LMS实际应用 本文设计LMS背后的数学理论知识。 1. The Least Mean Squares algorithm (LMS) SD研究的最陡下降方法是一种递归计算信号统计量已知时维纳滤波器的递归算法 (knowledge about R och p)。 问题是,这个信息通常是未知的! LMS是一种基于

自适应滤波中需要注意的问题

在实际运用LMS方法中遇到的问题,现在写出,方便回顾: en = dn- y 与 w = w + 2uenx中 dn-yn时,w更新的第二个公式 中 为 + 号,如果 en = y - dn 则,w = w - 2uenx。一般标准写法为第一种,即 en = dn-y , w = w+2uenx。

【语音去噪】基于matlab LMS谱减法语音去噪【含Matlab源码 529期】

一、简介 最小均方(LMS, Least Mean Squares)是最基本的自适应滤波算法。 LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误

【语音去噪】基于matlab GUI LMS+RLS语音去噪【含Matlab源码 528期】

一、简介 最小均方(LMS, Least Mean Squares)和 递归最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)是两种最基本的自适应滤波算法。 1 LMS LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳

【语音去噪】基于matlab最小二乘法(LMS)自适应滤波器【含Matlab源码 481期】

一、简介 二、源代码 %该程序实现时域LMS算法,并用统计的方法仿真得出不同步长下的收敛曲线 clear % 清空变量空间 close all g=100; % 统计仿真次数为g N=1024; % 输入信号抽样点数N k=128;

【语音去噪】基于matlab GUI LMS+RLS语音去噪【含Matlab源码 528期】

一、简介 最小均方(LMS, Least Mean Squares)和 递归最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)是两种最基本的自适应滤波算法。 1 LMS LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系

lms框架应用服务接口和服务条目详解

目录应用接口的定义服务路由特性服务条目根据服务条目生成webAPI服务条目的治理特性缓存拦截服务条目的例子应用接口的实现开源地址与文档 应用接口的定义 服务应用接口是微服务定义webAPI的基本单位,可以被其他微服务应用引用,其他微服务可以通过rpc通信与该微服务进行通信。应用接

RAC之间消息传输流量控制(转)

source:  https://my.oschina.net/u/3635497/blog/3025812   RAC系统中,对于节点和节点之间数据块一致性的保证是通过消息的机制来保证的,也就是我们常说的gcs和ges的这些消息来确保的。这些消息分别有LMD和LMS的进程在实例之间进行传输。LMD负责处理message的信息,如块的状态,lock

lms框架分布式事务使用简介

目录lms分布式事务的使用事务角色事务的执行分布式事务案例-- lms.samples订单接口lms.samples 订单接口的业务流程介绍全局事务--订单接口分支事务--扣减库存分支事务--扣减账户余额订单接口测试模拟库存不足模拟账号余额不足正常下订单 lms框架的分布式事务解决方案采用的TCC事

ORA-29770: global enqueue process LMS hang for 70

故障背景:    2021-03-24 18:06时数据库实例【oracle2】异常宕机,手工启动后恢复,根据客户反应当时数据库正在运行存储过程处理业务。根据日志、主机性能等信息分析故障原因。1    数据库告警日志:Wed Mar 24 18:08:12 2021 LMS0 (ospid: 28907) has not called a w

【语音去噪】基于LMS谱减法语音去噪【Matlab 492期】

一、简介 最小均方(LMS, Least Mean Squares)是最基本的自适应滤波算法。 LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方

lms微服务框架介绍

lms 框架简介 Lms是一个旨在通过.net平台快速构建微服务开发的框架。具有稳定、安全、高性能、易扩展、使用方便的特点。lms内部通过dotnetty实现高性能的rpc通信,使用zookeeper作为服务注册中心。RPC通信支持随机轮询、哈希一致性、随机路由等负载均衡算法。 您还可以很方便的

Tutor LMS Pro v1.8.2–最新中文汉化破解版WordPress在线教育插件

Tutor LMS Pro最新中文汉化破解版是最强大的WordPress LMS(网络在线课程学习教育管理系统)插件以启动您的在线教室。面向所有人的学习管理系统。您是个人,想在线传播知识吗?导师适合您!管理教育机构?使用破解版Tutor LMS Pro插件在线提供课程。让世界在您的WordPress LMS平台上在线共

5.7 阅读材料

5.7 阅读材料 Haykin是很好的神经网络教科书,Bishop则偏重机器学习和模式识别。神经网络领域的主流期刊有neural computation,neural networks,IEEE transactions on Neural and Learning Systems。主要的国际学术会议有国际神经信息处理系统会议(NIPS),和国际神经网络联合会议(IJCN

LearnDash最新破解版v3.3.0.3-在线学习教育管理系统WordPress LMS插件

LearnDash插件+全套扩展组件已全部包含在内, LearnDash LMS | 在线教育系统 WordPress LMS 学习管理系统 LearnDash 是最受信任的 WordPress LMS 系统,也是全球 500 强企业,大学,培训机构和企业家的选择,转为用于创建(和销售)在线课程。   LearnDash-在线学习教育管理系统WordPress LMS

正在崛起的 LMS – Chamilo

说起在线教育,我们一开始想到的可能是 Edx 、 Coursera 、 或者网易课堂之类的网站,随着慕课从国外火入国内,国内也迎来了慕课的制作热潮,一些开源的 LMS (课程管理系统) 也得到了很多企业和高校的青睐,其中最为有名的可能就是 Moodle 了,这一款 LMS 从很早开始就进入了人们的视线,如

如何保证只能在堆上new一个新的类对象呢?

例如,实现这样一个class:它在内存中至多存在一个,或者指定数量个的对象(可以在class的私有域中添加一个static类型的计数器,它的初值置为0,然后在GetInstance()中作些限制:   每次调用它时先检查计数器的值是否已经达到对象个数的上限值,如果是则产生错误,否则才new出新的对象,同时将计数

循环队列:解决数组队列出队的时间复杂度

1.记录数组的队首和队尾的位置,当front 和tail指在一起的时候数组为空。   2.出队的时候front指针往后挪一位。这样出队操作就由数组队列的 O(N) 变成 循环队列的O(1)了。   让数组循环利用起来:   当前索引+1 再百分之我们数组的长度 比如我们到了最后一位7, 7+1 = 8 就是我

如何将SCORM文件上传至LMS

iSpring Suite是用于PowerPoint的完整的电子学习创作工具包。你可以在短时间内将PowerPoint演示文稿转化为强大的电子课程。其开发的高质量课程、视频讲座和评估,可以在任何桌面,笔记本电脑和移动平台上工作。本文主要介绍如何将PowerPoint演示文稿转换为电子教学课程,将课程转换为SCO

LMS自适应天线阵列设计 MATLAB

在自适应天线课上刚刚学了LMS自适应阵,先出一个抢先版贴一下结果,抢先某个小朋友一步。 关于LMS的具体介绍,直接看wiki里的吧,解释的比书上简明:传送门:https://en.wikipedia.org/wiki/Least_mean_squares_filter 话不多说,先贴代码: 1 % 2 % Multi-Elements Adaptive Antennas Array B

电子学习工具包iSpring Suite,教你将Word文档快速转换为SCORM

iSpring Suite是用于PowerPoint的完整的电子学习创作工具包。可以开发高质量的课程、视频讲座和评估,可以在任何桌面、笔记本电脑和移动平台上工作。您想让您的员工像模范学生一样学习World手册、指南和教学手册吗?说实话,您几乎没有机会。无论如何,您永远不会知道您的同事是否真的仔细

LMS算法实现自适应滤波器(C语言版)

上次只是发表了MATLAB版本的LMS算法,这次将C语言版的LMS算法一并发表,其中涉及到雅克比公式求矩阵最大特征值的部分我将后续发表到博客中,此C语言版本是本人自己研究MATLAB语言,然后独自翻译成C语言完成的,为了完成自适应滤波器,使用了STM32F767作为开发板,完整压缩包我已上传,需要者可