上学期学习了一会儿ARM汇编指令，对其中立即数寻址一节有些疑惑。先看书上的一个例子： MOV R3, #0x3A ;将十六进制数3A放到寄存器R3中。 在上面的指令中，第2个源操作数为立即数，数值可以是0~0xFF范围内的任意值。 可在平时却经常看到第2操作数大于0xFF的例子，如 MOV R3, #0x400 等等。

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1. Kettle循环获取结果集并传入转换里面 是Kettle循环转换（t1.ktr）中的结果集，放到转换2（var.ktr）中，输出到本地txt文件中 1.1 job j1.kjb JavaScript var prevRow=previous_result.getRows();//获取上一个传递的结果 if (prevRow == null &&(prevRow.size()=0)) { false; }else{ parent_job.setVariable(tables, prevRow);//ArrayList存储表名变量，以数组形式保存入table1，tabl

中国移动动力环境集中监控系统规范－LSC功能需求规范分册（V3.0.0）.doc

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本套系统旨在 ” 带领大家搭建起公司内部的一套高可用支持TLS/SSL加密的统一账号管理系统OpenLDAP” ,但同样也如实告诉大家一点：这个教程并没有特深入的讲解 OpenLDAP 的理论知识，更加深入的学习，任重而道远，让我们共同探索未来的道路。

MATLAB用拟合出的代码绘图异常检测 将执行异常检测算法以检测数据集中的异常行为。 在提供的示例中，我们将检测服务器计算机中的异常行为。 我将首先通过一个简单的数据集演示异常检测算法（每个示例仅由两个功能来描述），以便我们可以直观地看到该算法的功能。 然后，我们将转到一个更现实的数据集（每个示例均由11个功能描述）。 但是，该算法也可以应用于您自己的数据集！ 这种异常检测算法是根据Andrew Cg在Coursera上的机器学习课程的第八部分的第一部分改编而来的。 运行项目 确保已安装MATLAB或Octave。 将项目克隆到本地计算机。 运行anomalydetection.m。 对于指导性实施，您可以运行实时脚本AnomalyDetection.mlx。 项目详情 将实施异常检测算法以检测服务器计算机中的异常行为。 但是，此数据集是任意的，该算法也可以应用于您的数据集！ 在我们的第一个示例中，这些功能测量每个服务器响应的吞吐量（mb / s）和等待时间（ms）。 提供了一个示例数据集，其中m = 307个有关服务器行为方式的示例。 因此，我们有一个未标记的数据集。 怀疑这些示例中

图片字幕 介绍 建立一个模型以从图像生成字幕。 给定图像后，模型可以用英语描述图像中的内容。 为了实现这一点，我们的模型由一个编码器（一个CNN）和一个解码器（一个RNN）组成。 为CNN编码器提供了用于分类任务的图像，其输出被馈送到RNN解码器，后者输出英语句子。 该模型及其超参数的调整基于论文和。 我们使用微软Çommon在CO NTEXT（MS COCO）O bjects为这个项目。 它是用于场景理解的大规模数据集。 该数据集通常用于训练和基准化对象检测，分段和字幕算法。 有关下载数据的说明，请参见下面的“数据”部分。 代码 该代码可以分为两类： 笔记本-该项目的主要代码由一系列Jupyter笔记本构成： 0_Dataset.ipynb介绍数据集并绘制一些样本图像。 1_Preliminaries.ipynb加载和预处理数据并使用模型进行实验。 2_Training.ip

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