# 微服务引擎 #
0
关注
8108内容
边缘检测评估方法：FOM、RMSE、PSNR和SSIM对比实验和理论研究
本文探讨了图像分割与边缘检测之间的关系，并通过实验评估了多种边缘检测指标的有效性。研究发现，常用的RMSE、PSNR和SSIM指标在海岸线检测任务中可能高估性能，而FOM（优点图）指标则能更准确地选择最佳边缘检测参数。实验结果表明，FOM在92.6%的情况下选择了更好的阈值，在66.3%的情况下选择了最佳阈值。此外，FOM通过考虑预测边缘与真实边缘之间的距离，提供了更合理的评估标准。本文不仅对海岸线检测有重要意义，还对医学图像分析、计算机视觉和遥感等多个领域具有广泛的应用价值。作者通过理论分析和实证研究，证明了FOM在边缘检测评估中的优越性。
基于稀疏CoSaMP算法的大规模MIMO信道估计matlab性能仿真,对比LS,OMP,MOMP,CoSaMP
该研究采用MATLAB 2022a仿真大规模MIMO系统中的信道估计，利用压缩感知技术克服传统方法的高开销问题。在稀疏信号恢复理论基础上，通过CoSaMP等算法实现高效信道估计。核心程序对比了LS、OMP、NOMP及CoSaMP等多种算法的均方误差（MSE），验证其在不同信噪比下的性能。仿真结果显示，稀疏CoSaMP表现优异。
k8s学习--k8s群集部署zookeeper应用及详细解释
k8s学习--k8s群集部署zookeeper应用及详细解释
一文让你搞懂 zookeeper
一文让你搞懂 zookeeper
2024云栖大会资料精选，《云原生+AI核心技术&最佳实践》PPT全量放送！
关注阿里云云原生公众号，后台回复：2024 云栖大会，即可免费下载云原生云栖大会核心资料合集。
Redis实战篇
Redis实战篇
Star 3w+，向更安全、更泛化、更云原生的 Nacos3.0 演进
祝贺 Nacos 社区 Star 数突破 30000！值此时机，回顾过去的两年时间，Nacos 从 2.0.4 版本演进到了 2.4.2 版本，基本完成了当初构想的高性能、易拓展的目标，并且对产品的易用性和安全性进行了提升，同时优化了新的官网，并进行了多语言和更多生态支持。未来，Nacos 会向更安全、更泛化、更云原生的 Nacos3.0 演进。
Kafka常用命令归纳
本文档详细介绍了Kafka 2.2及以上版本中Topic的操作命令，包括创建、查看、修改及删除Topic，以及动态调整主题参数和限速。此外，还涵盖了数据生产和消费的相关命令与性能测试方法，并对内部Topic（如`__consumer_offsets`和`__transaction_state`）的操作进行了说明。最后，提供了常见错误处理方案及Kafka推荐配置，帮助用户更好地管理和优化Kafka集群。
java操作hbase报错：KeeperErrorCode=NoNode for /hbase-unsecure/master
java操作hbase报错：KeeperErrorCode=NoNode for /hbase-unsecure/master
免费试用