LTE小区进入服务状态后，UE开机扫频PSS/SSS同步信号完成同步，并计算PCI解扰PBCH中MIB消息来获取SFN，再结合SI-RNTI盲检PDCCH公共空间，解扰读取SIB1消息，而确定4G小区的接入频点号ARFCN，频点号与真实小区中心频率值有换算公式，同时结合MIB消息中的带宽信息，从小区中心频率的6个RB扩展而确定整个小区的有效带宽，再根据SIB2空口物理信道配置完整勾画出整个小区的信道资源分配占用情况，如下图所示：
ADD PCCFREQCFG: PccDlEarfcn=1300,PreferredPccPriority=1, PccA4RsrpThd=-105, PccA4RsrqThd=-20;
FREF = FREF-Offs +ΔFGlobal (NREF –NREF-Offs)
NR同步块（SSB）包括PSS、SSS和PBCH。PBCH中包含解调参考信号（DM-RS）。
SSB包含了PSS，SSS，PBCH 同步信号和PBCH块(Synchronization Signal and PBCH block, 简称SSB)，它由主同步信号(Primary Synchronization Signals, 简称PSS)、辅同步信号(Secondary Synchronization Signals, 简称SSS)、PBCH三部分共同组成。 通过PSS和SSS，UE可以获得定时信息，频偏信息，小区ID等信息； 通过PBCH可以获得无线帧号，与空口进行对齐，以及调度SIB1的一些信息。
载波：某种高频周期性振荡信号，如正弦波。 受调载波称为已调信号，含有消息信号特征。
SSB（Synchronization Signal/PBCH, 同步广播块）是5G中使用的最重要的导频信道之一，其作用关系到UE接入小区的很多方面，如小区搜索、波束测量、波束选择、波束恢复等。
同步信号和PBCH块(Synchronization Signal and PBCH block, 简称SSB)，它由主同步信号(Primary Synchronization Signals, 简称PSS)、辅同步信号(Secondary Synchronization Signals, 简称SSS)、PBCH三部分共同组成。
NR工作在两大频率范围（Frequency Range，FR）：FR1和FR2，如下表1-1所示 [1]。FR1又称作Sub-6 GHz（6 GHz以下）频段，FR2又称作毫米波频段。
1、通信的目的是 传输信息 2、通信系统的作用 将信息从信源发送到一个或多个目的地 3、数字通信系统模型：
双踪示波器、高频信号源、低频信号源、实验模块7——晶体振荡器电路、实验模块5——乘法器调幅电路、实验模块18——自动增益控制与包络检波模块。
打卫星是很多火腿梦寐以求的事情，具体到如何操作，却是抓耳挠腮，丈二和尚摸不着头脑，今天，分享一个手把手教你打卫星的教程，一起来看吧！作者：Stephen，2E0SSM翻译：朱轶，BG5WKP我是如何开始的我接触业余无线电仅仅几年，发现这是最感兴趣的爱好。我在业余无线电卫星领域的兴趣始于在Facebook上看到一个关于国际空间站传输SSTV图像的帖子。我已经开
在本次实验中，您将使用 Cloudera SQL Stream Builder来捕获和处理来自外部数据库中活动的更改。
我们在Cloudera的流分析系列中介绍了《Cloudera中的流分析概览》、《SQL Stream Builder的概览》、《CSA的部署方案》和《CSA的安装部署》，今天我们来进行下一个章节：SQL Stream Builder的安装部署。
1.文档编写目的 SQL Stream Builder(SSB)是Cloudera提供的基于Flink-SQL的实时流计算Web开发平台，它提供了一个交互式的Flink SQL编辑器，让用户可以方便的使用SQL访问一个source比如Kafka中的数据写入到一个sink比如Hive中，具体可以参考Fayson的上一篇文章《0877-1.6.2-SQL Stream Builder(SSB)概述》。本文主要介绍如何在CDP中安装SSB，SSB与Apache Flink同属于Cloudera Streaming
1.什么是SQL Stream Builder Cloudera Streaming Analytics(CSA)提供了一个易于使用的交互式SQL Stream Builder(SSB)作为服务，用于通过 SQL创建对数据流的查询。 SQL Stream Builder (SSB)是一个功能全面的交互式UI工具，可以使用SQL创建有状态的流处理作业。通过使用 SQL，您可以简单轻松地声明过滤、聚合、路由和以其他方式改变数据流的表达式。SSB 是一个作业管理接口，可用于在流上编写和运行 SQL，以及为结果创
Cloudera的流分析中除了包括Flink，还包括SQL Stream Builder创建对数据流的连续查询。我们在该系列的第一部分介绍了《Cloudera中的流分析概览》，今天我们来快速浏览一下SQL Stream Builder的概览。
ES的基本内容介绍的已经差不多了，最后我们再来看看GEO位置搜索，现在大部分APP都有基于位置搜索的功能，比如：我们点外卖，可以按照离我们的距离进行排序，这样可以节省我们的配送费和送餐的时间；还有找工作时，也可以按照离自己家的距离进行排序，谁都想找个离家近的工作，对吧。这些功能都是基于GEO搜索实现的，目前支持GEO搜索功能的中间件有很多，像MySQL、Redis、ES等。我们看看在ES当中怎么实现GEO位置搜索。
调制（modulation）就是对信号源的信息进行处理（低频），加到载波上（高频），使其变为适合于信道传输的形式。
Zoom 是一个视频会议平台，在整个大流行期间广受欢迎。与我调查过的其他视频会议系统不同，一个用户发起呼叫，其他用户必须立即接受或拒绝，Zoom 呼叫通常是提前安排好的，并通过电子邮件邀请加入。过去，我没有优先审查 Zoom，因为我认为任何针对 Zoom 客户端的攻击都需要用户多次点击。然而，最近在 Pwn2Own 上披露了针对 Windows Zoom 客户端的零点击攻击 ，表明它确实具有完全远程的攻击面。以下帖子详细介绍了我对 Zoom 的调查。
在本次实验中，您将在 Cloudera SQL Stream Builder使用 SQL 语言查询和操作数据流。SQL Stream Builder 是一项功能强大的服务，使您无需编写 Java/Scala 代码即可创建 Flink 作业。
ES当中大部分的内容都已经学习完了，今天呢算是对前面内容的查漏补缺，把ES中非常实用的功能整理一下，在以后的项目开发中，这些功能肯定是对你的项目加分的，我们来看看吧。
文献链接：https://arxiv.org/pdf/2005.10545v1.pdf
2020 年 10 月 Cloudera 收购了 Eventador，Cloudera Streaming Analytics (CSA) 1.3.0 于 2021 年初发布，该版本是从收购中合并 SQL Stream Builder (SSB) 的第一个版本，它将丰富的 SQL 处理带到已经很强大的 Apache Flink 产品中。
方差分析：又称变异分析，是英国统计学家R.A.Fisher于1923年提出的一种统计方法，故有时也称为F检验。
基于NK细胞的免疫疗法代表了克服癌症治疗瓶颈的一种有前途的策略。然而，由于肿瘤细胞表面的识别配体的下调，其治疗效果受到极大的限制，并且转化生长因子-β（TGF-β）会阻碍NK细胞介导的免疫反应。为了克服这些局限性，暨南大学陈填锋教授团队开发了一种纳米乳剂系统（SSB NMs）来共递送TGF-β抑制剂和硒代半胱氨酸（SeC）以达到增强的抗肿瘤效果。
在前面我们讲过简单的单因素方差分析，这一篇我们讲讲双因素方差分析以及多因素方差分析，双因素方差分析是最简单的多因素方差分析。
计算机和网络技术不断推进着人类的生产力，Linux的诞生又为之带来一场开放与自由的变革。现在，作为亚洲最大、发展最迅速的Linux产品发行商，北京中科红旗软件技术有限公司（红旗软件）引领着这场变革的方向，通过提供高品质的产品和服务，开创全新的计算体验，帮助企业增强其整体竞争力，提高个人工作效率，将用户业务价值和Linux 的自由开放精神完美地结合在一起。
湖仓一体（Lakehouse）是近年来比较火的大数据概念，它将数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）的优势结合起来，为企业提供了更强大、更灵活的数据管理解决方案。Gartner 技术曲线的描绘中，Lakehouse是一项非常重要技术，预计还有2～5年进入平台期，国内是5～10年。
方差分析是一种常用的对数据进行分析的方法，用于两个及两个以上样本均数和方差差别的显著性检验。本文介绍单因素方差分析和双因素方差分析。 方差分析存在三个假设： 1、各样本总体服从正态分布。 2、各样本总体方差一样。 3、各样本总体相互独立。
导通角：在一个周期内，由电力电子器件(如晶闸管)控制其导通的角度。交流电一般为正弦波，正半周占180°，负半周占180° 。当交流电通过可控硅时，可以让交流电电流通过控制使其在0－180度的任一角度处开始导通，即所谓可控整流，当正半周加到可控硅的阳极，在180度的某一角度时，在可控硅的控制极加一触发脉冲，例如在30度加一脉冲，可控硅只能通过余下的150度的电流。这种使可控硅导电的起始角度例如上述的30°称为控制角，用α表示。晶闸管在一个电源周期中处于通态的电角度称为导通角，用θ表示，例如上述的150°，所以θ=π-α。 综上，输入电压从0开始直到晶闸管触发脉冲到来的瞬间的电角度，称作控制角α；每半个周期晶闸管导通时间的电角度，称作导通角θ。
确知信号按照其强度可以分为能量信号和功率信号。功率信号按照其有无周期性划分，可以分为周期性信号和非周期性信号。
Pilosa是一款开源的分布式索引，主要是为了查询速度和水平伸缩性而设计的。如果数据规模在数十亿，并且有上百万的属性值，那么就可以考虑使用Pilosa解决这些问题：哪些属性最常见？哪些数据对象拥有特定的某些属性？哪些属性组会经常一起出现？等等类似的问题。
交互式分析是大数据分析的一个重要方向，基于TB甚至PB量级的数据数据为用户提供秒级甚至亚秒级的交互式分析体验，能够大大提升数据分析人员的工作效率和使用体验。限于机器的物理资源限制，对于超大规模的数据的全表扫描以及全表计算自然无法实现交互式的响应，但是在大数据分析的典型场景中，多维分析一般都会带有过滤条件，对于这种类型的查询，尤其是在高基数字段上的过滤查询，理论上可以在读取数据的时候跳过所有不相关的数据，只读取极少部分需要的数据，这种技术一般称为Data Clustering以及Data Skipping。Data Clustering是指数据按照读取时的IO粒度紧密聚集，而Data Skipping则根据过滤条件在读取时跳过不相干的数据，Data Clustering的方式以及查询中的过滤条件共同决定了Data Skipping的效果，从而影响查询的响应时间，对于TB甚至PB级别的数据，如何通过Data Clustering以及Data Skipping技术高效的跳过所有逻辑上不需要的数据，是能否实现交互式分析的体验的关键因素之一。
需要有一个可用的Kubernetes环境，如果不会搭建可以搜索引擎检索kubekey或者rancher，有大量快速搭建文档，当然用kubeadmin也可以。
Cloudera 在为流处理提供综合解决方案方面有着良好的记录。Cloudera 流处理 (CSP) 由 Apache Flink 和 Apache Kafka 提供支持，提供完整的流管理和有状态处理解决方案。在 CSP 中，Kafka 作为存储流媒体底层，Flink 作为核心流处理引擎，支持 SQL 和 REST 接口。CSP 允许开发人员、数据分析师和数据科学家构建混合流数据管道，其中时间是一个关键因素，例如欺诈检测、网络威胁分析、即时贷款批准等。
初始无线接入：当UE开机后，它的首要任务就是要找到无线网络并与无线网络建立连接，需要如下步骤；
力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/backspace-string-compare
我们在Cloudera的流分析系列中介绍了《Cloudera中的流分析概览》和《SQL Stream Builder的概览》，今天我们来进行下一个章节：CSA的部署方案。
文献链接：https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/b9f4e78a8830fe5afcf2f0452862fb3c0d6584ea.pdf
我们在Cloudera的流分析系列中介绍了《Cloudera中的流分析概览》、《SQL Stream Builder的概览》和《CSA的部署方案》，今天我们来进行下一个章节：CSA的安装部署。
Que2Search是Facebook的经典论文，之前我们详细解读了Que2Search的技术方案和一些个人的思考，感兴趣的同学可以移步观看：
图像压缩技术旨在将图像转换为紧凑的表示，以节省传输和存储资源。有损图像压缩是最实用的技术之一，因为它可以恢复重要内容，同时丢弃少量不重要的信息。在过去的几十年里，传统的图像压缩标准得到了广泛的研究和利用。随着深度学习的快速发展，基于深度学习的图像编解码器迅速发展并取得了很好的结果。与此同时，越来越多的多媒体内容倾向于被机器视觉算法处理，如识别、检测和分割。然而，大多数压缩方法主要用于压缩图像以供人类消费，而没有考虑对下游任务或人机交互场景的支持。
在前面的章节中，我们把ES的基本功能都给大家介绍完了，从ES的搭建、创建索引、分词器、到数据的查询，大家发现，我们都是通过ES的API去进行调用，那么，我们在项目当中怎么去使用ES呢？这一节，我们就看看ES如何与我们的SpringBoot项目结合。
通常我们在做假设检验的时候，是看一个分组变量（也即因子型变量）对某个数值变量的影响，这时候我们针对数据特征可以选择合适的检验方法（详见往期文章R中的假设检验方法），如下所示：
Coherence X Mac是一款可以让你在Mac上把任何网站变成一个基于Chromium的原生应用程序。Coherence X建立在世界上最强大的SSB工具-Coherence Pro 2的基础上，并从头开始进行重建。使用简单方便，为您的应用选择名称开始，然后输入任何URL，而且Coherence X还可以为您抓取一个图标，只需要几秒钟就能够搞定！
在数据处理和分析的领域，提升查询效率始终是一项关键挑战。对于 OLAP 来说，性能的关键需求在于能支持实时分析，应对复杂查询，提供快速响应，并具备良好的可扩展性。这些方面，对于满足高效、准确的数据分析需求至关重要。
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