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使用两个卷积神经网络(CNN)分别处理FDE和LMS处理后的序列,并通过比较测试帧的信道状态信息(CSI)与训练过程中预存的CSI来决定识别结果。提出了一种创新的基于时间域LMS均衡的RFF特征提取方法,并结合深度学习CNN,通过混合识别器有效缓解了信道效应对RFF识别的影响,提高了识别精度。总结 :提出了一个新的方法LMS基于时间域的处理方法 和 然后设计了一个混合识别器 通过CNN来识别结果

1.虚拟机+ssh(docker中布置了 mysqlnacos seata(分布式事务)三个容器在同一个网络hm-net中)8.如果需要测试压力 测试保护的话 还需要启动jmeter-/bin/jemter.bat 双击。2.idea(启动所有的微服务项目 )(注意换成自己的虚拟机ip地址)3.nginx 在cmd上启动。4.navicat 连接数据库。7.登录Sentinel。(实现服务保护的框

只是先按照笔记和视频粗略的拆分 对于功能拆分 只需要找相应的文件去抽取就行了 如果遇到依赖的文件类 也一块抽取进来即可有难度的地方在于(这几个点都需要仔细体会 目前掌握的还不是很熟悉)

经过以上修改后,问题得到解决,遇到sql语句报错,一定是不匹配的问题,是前端数据和问题没有对应上,所以要仔细的检查实体类以及数据库。因为使用的是mp封装好的sql语句,所以不可能会出现sql不对的情况,经过尝试发现,是因为在实体类加的注解不匹配.

但是这样添加完注解之后,会导致编辑员工信息的时候,敏感信息无法读取。响应数据中含有密码和身份证号的信息 ,安全系数很低,非常不安全。根据id查询返回一个vo对象就可以正常显示身份证号了。在pojo上添加@JsonIgnore注解。建立一个vo对象与实体类对象分离开。

注解,导致未注入,因此报出空指针错误。

【代码】docker 安装yum install -y yum-utils报错Could not retrieve mirrorlist http://mirrorlist.centos.org/?relea。

虽然数据库表设计的时候添加了自增长,但是mp设置的默认值为none 需要重新设置.数据库和返回对象都能对应的上,但是程序报错说参数不匹配,最后。









