车辆制造模型数据 2001 年至 2015 年间制造的几乎所有机动车辆的年份、制造商和型号数据，采用 sql、json 和 csv 格式。 特征 自 2001 年以来的准确机动车辆品牌和型号数据。该数据集包括汽车、摩托车、卡车和 UTV 制造商及其相应型号。 数据与数据库无关，并且用户友好，因为同一组数据被移植到 mysql、json 和 csv 格式。 Json 和 csv 数据集被扁平化，而 mysql 数据集被规范化为 3 个表。 目前有 19,722 个模型，并且还在增加。 要求 没有任何 安装 $ git clone https://github.com/arthurkao/vehicle-make-model-data.git $ cd ./vehicle-make-model-data 设置 MySQL 根据您的喜好将myDBName替换为 db 名称。 将使用适当的外

Want to know how the best software engineers and architects structure their applications to make them scalable, reliable, and maintainable in the long term? This book examines the key principles, algorithms, and trade-offs of data systems, using the internals of various popular software packages and frameworks as examples. Tools at your disposal are evolving and demands on applications are increasing, but the principles behind them remain the same. You’ll learn how to determine what kind of tool is appropriate for which purpose , and how certain tools can be combined to form the foundation of a good application architecture. You’ll learn how to develop an intuition for what your systems are doing, so that you’re better able to track down any problems that arise. Table of Contents Part I. Foundations of Data Systems Chapter 1. Reliable, Scalable, and Maintainable Applications Chapter 2. Data Models and Query Languages Chapter 3. Storage and Retrieval Chapter 4. Encoding and Evolution Part II. Distributed Data Chapter 5. Replication Chapter 6. Partitioning Chapter 7. Transactions Chapter 8. The Trouble with Distributed Systems Chapter 9. Consistency and Consensus Part III. Derived Data Chapter 10. Batch Processing Chapter 11. Stream Processing Chapter 12. The Future of Data Systems

Resting-state fMRI（功能性磁共振成像）是一种非侵入性的脑成像技术，用于研究大脑在无特定任务时的自发活动模式。在数据处理方面，其流程包括多个关键步骤，这些步骤对于确保数据质量、减少噪声和提取有意义的神经信号至关重要。以下是对这些步骤的详细说明： 1. **数据整理**：原始的fMRI数据通常以DICOM格式存储，这是一种医学图像标准格式。为了进行进一步的分析，需要将这些数据转换为NIFTI（Neuroimaging Informatics Technology Initiative）格式，这是一种更便于处理和分析的格式。这个过程可以使用如MRIcroN或SPM5的工具完成。 2. **去除前10个时间点**：由于扫描开始时机器稳定性和受试者适应环境可能需要一定时间，通常会丢弃前几个时间点的数据，以减少这些因素的影响。 3. **Slice Timing**：由于fMRI数据是逐层采集的，不同层面的采集时间不同，可能导致时间对齐问题。Slice Timing校正就是用来解决这个问题，通过调整时间序列以确保所有层面的活动在同一时间点被同步。 4. **Realign**：头部运动是fMRI数据处理中的主要挑战，因为受试者的微小移动会显著影响结果。Realign步骤通过配准所有时间点的图像，以消除头动的影响。可以使用软件检查和量化头动程度，例如MATLAB代码中的`b=load('rp_name.txt'); c=max(abs(b)); c(4:6)=c(4:6)*180/pi;`来计算最大位移和旋转角度。 5. **Normalize**：这一步骤将受试者的大脑图像标准化到一个标准模板，如MNI空间，以便于跨个体比较和群体分析。 6. **Smooth**：通过使用高斯滤波器进行空间平滑，可以降低噪声并增强信号的统计功效。通常使用的滤波器半径在4-8毫米之间。 7. **去线性漂移**：去除低频波动，如呼吸和心跳等生理信号的影响，通常通过高通滤波实现，这里使用的频率范围是0.01-0.08 Hz。 8. **ALFF, ReHo, FC计算**：这些是常用的fMRI数据分析指标。ALFF（Amplitude of Low-Frequency Fluctuation）衡量局部区域的低频波动幅度，ReHo（Regional Homogeneity）评估邻近像素的相似性，FC（Functional Connectivity）分析不同脑区之间的相关性。 9. **统计**：在进行这些计算后，通常会进行统计分析，如t检验、方差分析或者基于连接性的网络分析，以确定不同组间或条件下的差异。 10. **结果呈现**：将统计结果可视化，例如生成颜色编码的脑图，以清晰地展示出显著差异的区域。 11. **文献管理**：在整个研究过程中，管理和引用相关的科学文献是非常重要的，以确保研究的准确性和可重复性。 以上所述的步骤构成了resting-state fMRI数据处理的基本流程，每个步骤都对最终结果的可靠性和解释性有着深远的影响。在实际操作中，研究人员可能还需要根据具体研究需求进行其他额外的预处理步骤或分析。

在地学领域，测井是获取地下岩石物理特性的重要手段，而数据处理是测井分析的关键环节。"Logging data processing matlab.rar"这个压缩包显然包含了使用MATLAB进行测井数据分析的相关代码和工具，旨在帮助地质地球物理的学生理解和实践测井数据的计算与分析。 MATLAB是一种强大的数学计算软件，广泛应用于工程、科学和经济等领域。在测井数据处理中，MATLAB的优势在于其强大的数值计算能力、丰富的图形界面和灵活的编程环境。以下是一些可能包含在压缩包中的核心知识点： 1. **测井数据导入**：MATLAB可以读取各种格式的测井数据，如LAS或ASCII文件，将原始的测井曲线转换为可操作的数据矩阵。 2. **数据预处理**：测井数据通常需要清洗，包括去除异常值、平滑处理（如滤波）和校正，以消除测量误差和仪器影响。 3. **参数计算**： - **孔隙度（Porosity）**：通过测井曲线如密度测井、声波测井或中子测井，结合岩石物理模型，计算地层的孔隙度。 - **渗透率（Permeability）**：可能涉及 Archie 公式或其他复杂方法，利用电阻率测井、中子-伽马测井等信息估算。 - **饱和度（Saturation）**：根据中子-伽马测井、电阻率测井等数据，结合岩石的水和油气特性，计算油、气、水的饱和度。 4. **曲线解释与分析**：对测井曲线进行解释，识别地层特征，如砂体、泥岩、油气水界面等。 5. **地层建模**：基于测井数据，构建地层模型，如沉积相分析、地层划分、孔隙结构模型等。 6. **可视化**：MATLAB的绘图功能可以帮助用户直观展示测井曲线、计算结果和地层模型，便于理解和交流。 7. **算法实现**：可能包含一些经典的测井数据分析算法，如Kriging插值、神经网络预测、主成分分析等。 8. **脚本与函数**：压缩包中可能包含一系列MATLAB脚本或函数，用于自动化处理流程，提高效率。 9. **交互式界面**：可能还包含了MATLAB的GUI（图形用户界面）设计，使得非编程背景的使用者也能方便地操作和分析数据。 这些内容对于学习和研究测井数据处理的地质地球物理学生来说，是非常宝贵的学习资源。通过这些工具和代码，学生可以深入理解测井原理，掌握数据处理技术，并提升实际操作能力。同时，MATLAB的灵活性也鼓励学生根据自己的研究需求进行二次开发和扩展。

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随着4G、5G时代的来临和大数据技术的发展,各类视频软件兴起,逐渐成为人们生活学习中不可或缺的应用之一,推荐系统也在“信息过载”的背景下起到越来越重要的作用。本文旨在为某视频应用设计和实现一个有效的视频推荐系统,并对系统中使用的推荐算法进行优化,以提高用户点击率和转化率。推荐算法本质上是对用户的兴趣偏好进行建模,以此来选取用户可能感兴趣的内容推荐给用户。而当前主流的点击率预估模型,大多直接将用户的点击行为作为用户兴趣的反映,这一做法并不准确。在视频推荐场景下,用户对视频的观看时长则包含了更多的信息,因此本文考虑利用用户观看时长辅助兴趣模型的训练。为降低视频原时长对观看时长的影响,本文将观看深度引入模型,通过用户兴趣向量拟合用户的观看深度,作为附加损失参与模型优化,对用户兴趣抽取部分参数起到正则化作用。整体模型采用深度神经网络结构,并通过注意力机制挖掘用户历史行为之间和与预估目标之间的相关关系。该模型也同其他主流算法进行了对比实验,结果表明优化模型在GAUC上有一定提升。此外,本文设计并实现了一个视频推荐系统,为某视频应用提供推荐服务。系统共包括五个模块,分别是数据采集模块、数据存储模块

LTE-V2X（Long-Term Evolution for Vehicles to Everything）是一种通信技术，旨在增强车辆与周围环境之间的通信，包括与其他车辆（V2V）、基础设施（V2I）、行人（V2P）以及网络（V2N）的交互。这种通信的安全性至关重要，因为它涉及交通安全和数据隐私。在提供的“LTE-V2X Security Data Types ASN File V2X 安全层asn文件 安全层asn1-2020”中，包含的是ASN.1（Abstract Syntax Notation One）编码的定义，这是一种标准化的数据表示语言，常用于通信协议和数据结构的描述。 ASN.1被广泛应用于定义和交换各种类型的数据，特别是在需要高效、紧凑和跨平台编码的领域，如网络安全、无线通信和物联网。在LTE-V2X中，ASN.1文件用于定义安全相关的数据类型，这些类型用于加密、身份验证、完整性保护等安全服务，以确保V2X通信的安全。 在LTE-V2X的安全层，有几个关键知识点： 1. **密钥管理**：V2X通信的安全性依赖于强大的密钥管理和交换机制。ASN.1可能定义了用于密钥生成、分发和更新的结构，确保只有授权的实体可以解密信息。 2. **身份认证**：ASN.1定义的数据类型可能包括证书和签名，用于验证通信双方的身份，防止伪造和中间人攻击。 3. **加密算法**：在ASN.1文件中可能会描述加密算法和模式，如AES（Advanced Encryption Standard）或其他对称加密算法，以及非对称加密算法如RSA或ECC（椭圆曲线加密）。 4. **完整性保护**：ASN.1可能包含了用于数据包校验的结构，如消息认证码（MAC）或数字签名，确保数据在传输过程中未被篡改。 5. **安全握手协议**：V2X通信可能使用ASN.1定义的协议来建立安全会话，比如基于TLS（Transport Layer Security）的安全握手过程。 6. **安全策略**：ASN.1文件可能描述了如何根据预定义的安全策略进行操作，例如选择加密算法、密钥生命周期管理和信任模型。 7. **时间同步**：在V2X通信中，时间同步对于安全至关重要，因为延迟或时间错位可能导致安全漏洞。ASN.1可能包含与时间同步相关的数据类型。 8. **错误处理和恢复机制**：为了应对通信中的异常情况，ASN.1定义的数据类型可能包括错误指示和重传请求。 9. **隐私保护**：在V2X环境中，个人和车辆数据的隐私需要得到保护。ASN.1可能会定义匿名化或混淆的数据表示方法。 10. **标准兼容性**：ASN.1文件遵循国际标准，如ITU-T X.680系列，确保与其他系统的互操作性。 通过理解和解析这些ASN.1文件，开发者可以构建安全的V2X应用和系统，确保通信的有效性和安全性，防止潜在的攻击和干扰。在实际开发和实现时，还需要结合其他技术如密码学算法、协议分析工具和安全测试来验证和优化这些安全特性。

在大数据可视化领域，构建大屏数据展示系统是常见的需求，特别是在企业级数据分析和决策支持中。本项目利用了三个关键的前端框架——avue-data、dataV和avue，来实现这一目标。这三个组件库各自提供了丰富的功能，使得开发者能够快速高效地构建出交互式、视觉效果出众的数据展示界面。 avue-data是一个基于Vue.js的后台数据管理框架，它为开发者提供了丰富的组件和API，简化了与后端数据交互的过程。avue-data的核心特性包括表格、表单、图表等多种组件，以及对axios的集成，使得数据请求和处理变得简单。通过avue-data，你可以轻松地创建数据表格，展示各类业务指标，并且支持动态加载、排序、筛选等操作。 dataV是阿里云推出的一款数据可视化工具，它基于React技术栈，但同时也提供了与Vue.js的集成。dataV强调的是数据驱动的可视化设计，提供了大量的图表模板和配置选项，可以快速构建出专业级别的大屏展示。其特点在于灵活的布局系统，支持自定义组件，以及丰富的图表类型，如地图、折线图、柱状图、饼图等。通过dataV，你可以实现复杂的数据分析和展现，使数据故事更加生动。 avue作为另一个基于Vue的轻量级前端UI框架，它的优势在于提供了一套完整的前后端分离解决方案。avue包含了大量的基础组件，如导航、按钮、模态框等，同时也有表格、图表等复杂组件。avue的易用性和灵活性使其在开发大屏展示系统时成为了一个理想的选择，它可以方便地与其他数据源结合，实现数据的动态更新和交互。 在这个项目中，可能的实现流程包括以下几个步骤： 1. **环境准备**：安装并配置Node.js和Vue.js开发环境，确保所有依赖库（如vue、avue、avue-data和dataV）都已正确安装。 2. **结构设计**：规划大屏展示的布局，确定各个组件的位置和大小，这可能需要用到dataV的布局系统。 3. **数据接口**：使用avue-data连接后端API，获取所需的数据。这通常涉及到axios的使用，编写请求和响应处理逻辑。 4. **组件开发**：根据设计，利用avue和dataV提供的组件创建各种图表和控件。例如，使用表格组件展示数据，使用图表组件进行数据可视化。 5. **交互实现**：设置点击、拖拽等交互事件，使得用户可以动态筛选、切换视图，提升用户体验。 6. **样式调整**：使用CSS或预处理器（如scss）调整样式，使大屏展示具有专业和美观的外观。 7. **测试与优化**：进行功能测试和性能优化，确保大屏系统在不同设备和浏览器上的兼容性。 通过以上步骤，我们可以构建出一个功能完善、视觉效果出色的大屏数据展示系统。这三个框架的结合使用，极大地提高了开发效率，降低了开发难度，使得非专业的前端开发者也能快速上手。在实际应用中，这样的系统能够帮助企业管理层实时监控业务状况，辅助决策，提升企业的数据驱动能力。

Orekit是一个开源的Java库，专为航空航天应用提供精密轨道动力学和地球物理模型。在深入探讨Orekit-data-master.zip文件之前，先要理解Orekit库的基本概念。Orekit库允许开发者处理轨道计算、时间同步、天体力学问题以及与卫星导航系统相关的各种任务。它包含了丰富的物理模型，如地球引力场、大气阻力、太阳和月球引力效应等。 Orekit-data-master.zip是Orekit库的依赖文件，其中包含了运行Orekit所需的各种数据和配置。这些数据通常包括地球重力场模型、大气模型、天体位置数据等。在使用Orekit进行轨道仿真或数据分析之前，必须正确地配置和加载这些数据。 在解压orekit-data-master.zip后，用户将获得一系列子文件夹和文件，这些文件按功能划分为不同的部分： 1. **earth Orientation Parameters (EOP)**：这部分数据提供了地球自转参数，如极移、UT1-UTC偏移等，这些对于精确的时间同步和坐标转换至关重要。 2. **gravity Fields**：包含地球重力场模型，如IGS14、GGM03C等，它们描述了地球引力场的分布，对计算卫星轨道有直接影响。 3. **atmosphere Models**：如DTM2000、J77等大气模型，用于模拟大气阻力对航天器轨道的影响，这对于低地球轨道（LEO）的卫星尤其重要。 4. **ephemerides**：包含了太阳、月亮、行星等天体的运动数据，用于计算它们对航天器的引力作用。 5. **time Scales**：涉及时间尺度转换的数据，如TAI-UTC、TT-UTC等，确保时间的准确同步。 6. **other**：可能包含其他辅助数据，如地球形状模型、地球磁场模型等。 正确配置Orekit-data通常涉及以下步骤： 1. 将解压后的目录设置为Orekit的`DataProvidersManager`的数据源。 2. 使用`DefaultEopHistory`加载EOP数据。 3. 设置重力场模型，如`ItrfC04GravityField`或`Itrf2008GravityField`。 4. 根据需求选择大气模型，如`Dtm2000`或`Jacchia77`。 5. 配置天体位置数据，如`PoleWanderLoader`和`PlanetaryPositionsProvider`。 Orekit-data-master.zip是Orekit库运行的基石，它提供了实现精确轨道动力学计算所需的所有外部数据。正确理解和使用这些数据是成功利用Orekit进行航天工程计算的前提。无论是学术研究还是工业应用，掌握这些基础知识都将有助于提升轨道分析和预测的精度。