ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈。它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（计划中）这3款相互独立的产品组成，shardingSphere定位为关系型数据库中间件。?
Sharding-JDBCSharding-JDBC是Sharding-Sphere的第一个产品，也是Sharding-Sphere的前身，是当当网开源的一个产品。定位为轻量级的Java框架，在Java的JDBC层提供额外服务。 它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架。他们均提供标准化的数据分片、读写分离、柔性事务和数据治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、容器、云原生等各种多样化的应用场景。Sharding-JDBC可以通过Java，YAML，Spring命名空间和Spring Boot Starter四种方式配置，开发者可根据场景选择适合的配置方式。
课程特色 本章节以尽量短的时间，为使用者提供最简单的ShardingSp
2021-08-19 23:06:13
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matlab
lm算法代码索比
//代码属性：
//
==============
//电信不来梅//
Dpt。
信号与通讯//
Technopole
Brest-Iroise
//
CS
83818-29238
Brest
Cedex
3-法国//
//
基本信息：
//
=============
//程序：SOBI.c
//改编自：program
SeparationSourceSobi.c，2013年9月26日，
//
J.Trubuil（SC）
//最后一次更新：SOBI.c，18/11/2019，Paloma
Bry，Elodie
Derringer，
//卢卡斯·米歇利斯（Lucas
Michelis）
//信息：
//
//
//代码信息：
//
==========
//在两个传感器上观察到的两个信号混合的分离//使用SOBI算法//混合矩阵：A
=
[1,1;
-1,2]
//混合信号文件：sobi_in_1.txt和sobi_in_2.txt
//（由Matlab程序“
CreationMelange.m”生成）
//输出：文件sobi_out_1.txt和sob
2021-08-19 21:33:58
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窄带物联网环境中，接收机收到的信号通常为多路混合信号，对单通道接收来说，利用常规盲源分离方法很难实现混合信号的分离和源信号提取。针对这一问题，本文提出了一种利用Kalman滤波算法进行信号估计，解决单通道盲源分离的方法。该方法利用信号间的时序结构，通过Kalman滤波算法对多信号混合中的源信号不断估计并迭代更新，最终得到分离信号。仿真实验结果表明，该方法能有效估计并分离出源信号。
2021-08-19 16:47:06
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ShardingSphere是开源分布式数据库中间件，核心功能是数据分片和读写分离。Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈，它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署配合使用的产品组成。 它们均提供标准化的数据水平扩展、分布式事务和分布式治理等功能，可适用于如 Java 同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。 目前支持数据分片、读写分离、数据加密、影子库压测等功能，以及支持 MySQL、PostgreSQL、SQLServer、Oracle 等数据库。官方最新版本为5.0.0-beta。说明：目前项目实际使用版本是4.1.1的（官方不再维护），但是5.0.0-beta也已经在尝试使用，只是因为5.0.0-beta暂时不支持UNION查询，所以项目决定还是用4.1.1版本的中间件。
2021-08-18 18:13:04
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