组件是 Angular 应用中的基本构造块。 它们在屏幕上显示数据，监听用户输入，并且根据这些输入执行相应的动作。 像一组html的集合，可与用户交互，可复用， 创建好的项目的src目录下有个app目录，这是整个程序的根组件 app.component.ts— 组件的类代码，这是用 TypeScript 写的。
尽管看起来Http请求的返回结果是一个可观测对象，但是它却没有map方法，当需要对http请求返回的可观测对象进行操作时，可以使用pipe操作符来实现：
介绍RxJS前，先介绍Observable 可观察对象（Observable） 可观察对象支持在应用中的发布者和订阅者之间传递消息。 可观察对象可以发送多个任意类型的值 —— 字面量、消息、事件。 基本用法和词汇 作为发布者，你创建一个 Observable 的实例，其中定义了一个订阅者（subscriber）函数。 当有消费者调用 subscribe() 方法时，这个函数就会执行。 订阅者函数用于定义“如何获取或生成那些要发布的值或消息”。 要执行所创建的可观察对象，并开始从中接收通知，你就要调用它的 s
本文作者是天津大学智能与计算学部张鹏教授及其硕士生赵佳铭，博士生乔文博、高珲。该项研究工作受到国家自然科学基金委、天津大学 - 中科闻歌联合实验室资助。
时间序列由四个主要成分组成: 季节变化、趋势变化、周期变化和随机变化。在今天的推文中，我们将使用状态空间模型对单变量时间序列数据进行预测分析。该模型具有连续的隐状态和观测状态。
科技的发展确实快得惊人，在gpt问世时让我感慨未来已来的同时，也会产生疑问，这玩意真的对学习有帮助吗？那么经过了这么久的使用，答案是肯定的。下面结合具体的示例看看如何正确地使用AI
【摘要】 1 GMM基础高斯混合模型（GMM）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况。为什么GMM可以拟合出任意类型的分布？不仅GMM可以，只要性质不太奇怪的混合模型一般都能近似任意分布。这个思想和泰勒展开、傅里叶变换是类似的，任何波形都可以用正弦波叠加表示，而且频率还是基频的整数倍。利用高斯混合模型进行聚类，本质上...
Rose今天主要介绍一下EMD算法原理与Python实现。关于EMD算法之前介绍过《EMD算法之Hilbert-Huang Transform原理详解和案例分析》,
论文作者：Kejie Qiu, Tong Qin, Jie Pan, Liu Siqi, and Shen Shaojie
在云原生时代，传统的监控系统由于缺乏对微服务之间的串联分析能力，逐渐被可观测系统取代。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来分享一下与云原生体系有关的话题- 云原生可观测性平台-SigNoz。 作为一个“核心”体系，可观测性在监控分布式微服务应用程序和云基础设施的可见性和控制自动化层面具有举足轻重的意义。
可观测性建设从去年开始在国内非常的火热，大家谈的越来越多。随着云原生、微服务的发展落地，可观测性建设逐渐成为了一个必不可少的工程手段。开发者通常需要去思考建设可观测性的方方面面：如何在不同的Dev Stack和Infra Stack中埋点、如何插码、如何传递追踪上下文、如何生成指标/追踪/日志数据并进行关联，需要考虑的问题太多太杂，导致应用开发团队花了一半的时间用于可观测性的建设。
SSVEP信号中含有自发脑电和大量外界干扰信号，属于典型的非线性非平稳信号。传统的滤波方法通常不满足对非线性非平稳分析的条件，1998年黄鄂提出希尔伯特黄变换(HHT)方法，其中包含经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)两部分。EMD可以将原始信号分解成为一系列固有模态函数(IMF) [1]，IMF分量是具有时变频率的震荡函数，能够反映出非平稳信号的局部特征，用它对非线性非平稳的SSVEP信号进行分解比较合适。
本文我想和大家分享一下我对当前 Reactivity 方法和现状的理解。我并不是说我的观点就是对的，但我认为，正是通过分享自己的观点，我们才能对行业中的事物达成共识，我希望这些来之不易的见解能够对其他人有所帮助，并补充他们理解中缺失的部分。
倒立摆是一个开环不稳定的强非线性系统，其控制策略与杂技运动员顶杆平衡表演的技巧有异曲同工之处，目的在于使得摆杆处于临界稳定状态，是进行控制理论研究的典型实验平台。20世纪50年代，麻省理工学院的控制论专家根据火箭助推器原理设计出了第一套倒立摆实验设备，开启了最初的相关研究工作。倒立摆的种类丰富多样，按照其结构可将其分为：直线倒立摆、环形倒立摆以及平面倒立摆等，按照摆杆级数又可将其分为：一级、二级甚至三级等。
2021年6月23日更新:发现了一个讲卡尔曼滤波特别好的视频，但是需要访问国外网站。卡尔曼滤波视频
本节课的重构完成之后，HeroesComponent 变得更精简，并且聚焦于为它的视图提供支持。这也让它更容易使用模拟服务进行单元测试。
相信大家在面试的时候没被面试官少问vue的响应式原理，大家可能都会说通过发布订阅模式+数据劫持（Object.defineProperty）把对象里的属性转化为get和set，当属性被修改或访问就通知变化，然而，大多数人可能只是知道这一层面，并没有完全理解。本文将从一个简单的例子出发，一步步深入响应式原理。
当今，可观测性领域正在经历一场颠覆性的转变，其中核心驱动力便是 “eBPF”（扩展伯克利数据包过滤器）技术。作为下一代改革先锋，eBPF 技术正在彻底改变我们对系统观测和监控的认知。在之前的文章中，我们已经详细介绍了 eBPF 技术及其对可观测性的影响。
在过去，要以安全、非侵入的方式从整个系统收集遥测数据通常较为困难，我们需要许多产品、应用程序级代理和复杂的配置操作。然而，随着基于 eBPF 的项目数量不断增加，现代基础设施为中心的云原生社区对其产生了极大的兴趣，使得 eBPF 在 2022 年和 2023 年经历了巨大的增长。
有限混合模型是对未观察到的异质性建模或近似一般分布函数的流行方法。它们应用于许多不同的领域，例如天文学、生物学、医学或营销。本文给出了这些模型的概述以及许多应用示例。
为什么5G核心网和电信云需要可观测性？在过去的2021年，其实5G核心网在全球发生了多次影响范围大、持续时间长、社会影响广的故障。2021年的4月份加拿大Rogers发生了一次长达26个小时全国范围的移动通信网故障，故障发生后缺乏快速定位手段，导致故障难以在短时间内定位、消除。
2023 年了，我即将跑路的同事出去面试的时候，告诉我发现面试官还在问“不同框架的响应式有什么区别”这样老生常谈的问题！
作者 | 石钟浩、张龙 策划 | 凌敏 近年来，由于 eBPF 在 Linux 内核级别灵活的可编程性、安全性等优势，在云原生网络、安全和可观测性等方面应用广泛。eBPF 可以在不侵入任何业务代码的基础上实现云原生应用的可观测性。但是 eBPF 对 Linux 内核版本是有一定要求的（4.14 以上），伏羲私有云部分生产集群的内核版本比较低，升级内核会影响大量线上应用，成本太高。 而 kindling 正好在基于 eBPF 实现云原生可观测性能力的基础上，借助内核模块技术在低版本 Linux 内核上实
文本分类的方法属于有监督的学习方法，分类过程包括文本预处理、特征抽取、降维、分类和模型评价。本文首先研究了文本分类的背景，中文分词算法。然后是对各种各样的特征抽取进行研究，包括词项频率-逆文档频率和word2vec，降维方法有主成分分析法和潜在索引分析，最后是对分类算法进行研究，包括朴素贝叶斯的多变量贝努利模型和多项式模型，支持向量机和深度学习方法。深度学习方法包括多层感知机，卷积神经网络和循环神经网络。
在之前的Angularv15中，Angular团队通过将独立API从开发者预览版升级至稳定版，在Angular的简易性和开发者体验方面达到了一个重要的里程碑。如今，Angular将继续这一改进的势头，发布了自Angular最初推出以来最大的一次版本更新；在Reactivity、服务器端渲染和工具方面取得了巨大的飞跃。
>可以同时处于|0>和|1>两个状态，可用线性代数中的线性组合（linear combination）来表示为
最近我们被客户要求撰写关于有限混合模型聚类FMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在angular项目中我们不可避免的要使用RxJS可观察对象(Observables)来进行订阅(Subscribe)和退订(Unsubscribe)操作;
这篇《Fast Counterfactual Inference for History-Based Reinforcement Learning》提出一种快速因果推理算法，使得因果推理的计算复杂度大幅降低——降低到可以和online 强化学习相结合的程度。
本文整理自王小东在2022Zabbix峰会演讲分享。ppt可在公众号后台回复“ppt"。
先通知大家一个消息，我又开始修改简历了，不过我觉得这次会有些不一样。有兴趣的朋友可以加我的微信 rocksun21 ，一起探讨各种合作方式。
本文介绍了隐马尔可夫模型，首先介绍了隐马尔科夫模型定义，核心思想是引入了隐状态序列（引入隐状态是所有隐因子模型最巧妙的地方，如：隐因子分解，LDA），然后介绍了隐马尔科夫模型要解决的三个问题，1）在参数已知的情况下计算可观测序列的总概率，2）在给出观测序列数据时学习模型的参数，3）在参数已知的情况下通过维特比解码预测出所有产生可观测序列中概率最大的一条不可观测序列，即序列标注问题。
ngAfterContentInit:当把内容投影进组件之后调用，第一次调用ngDocheck()之后调用，只调用一次，只适用于组件
Angular 是一个由 Google 和社区共同领导的开源 Web 应用框架。在设计上，Angular 是 AngularJS 的完全重写，由 AngularJS 的同一个开发团队负责。
可观测性通常在三个支柱的背景下定义 - 日志，指标和跟踪。现代云原生应用程序复杂而动态。为了避免意外和性能问题，您需要一个强大的可观测性堆栈。但是，可观测性是否仅限于收集日志，指标和跟踪呢？
组件\color{#0abb3c}{组件}组件不应该直接获取或保存数据，它们应该聚焦于展示数据，而把数据访问和处理的职责委托给某个服务\color{#0abb3c}{服务}服务。那面对组件和服务之间的关系，该如何处理他们之间的依赖关系呢？Angular就引入了依赖注入框架\color{#0abb3c}{依赖注入框架}依赖注入框架去解决这件事情。
1.ng generate指令使用 1.1缩写ng g 1.2创建类 ng generate class video/video 创建类 1.3创建组件 ng generate component video/video 创建组件
今天是7月的第一天 也是2022年下半年的第一天 年初我们曾说过 “属于腾讯云监控的故事才刚刚开始” 倏忽之间 七月已至，一年辗转已过半 一半只能回望 一半可以向往 您给自己的上半年表现打几分？ 给云监控的表现又打几分呢？ 对云监控下半年有哪些期待呢？ 精选文章 上半年，我们一共发布了40余篇技术干货和最佳实践文章，有哪一些精选文章值得我们再次回味呢？ 1. 搞了运维开发这么多年，原来 Ping 还能这么玩儿！ 摘要：上半年最佳文章，解锁 Ping 的新玩法，教你秒变大神！ 2. 云监控 x CDN
六个月前，我们将独立 API从开发人员预览中升级，从而在 Angular 的简单性和开发人员体验方面达到了一个重要的里程碑。今天，我们很高兴地宣布，我们将继续 Angular Momentum，推出自 Angular 首次推出以来最大的版本；在反应性、服务器端渲染和工具方面取得巨大飞跃。所有这一切都伴随着跨功能请求的数十项生活质量改进，在 GitHub 上获得了 2,500 多个赞！
本质上是智能体与环境的交互。具体地，当智能体在环境中得到当前时刻的状态后，其会基于此状态输出一个动作，这个动作会在环境中被执行并输出下一个状态和当前的这个动作得到的奖励。智能体在环境里存在的目标是最大化期望累积奖励。
通常数据挖掘操作的数据集可以看作数据对象的集合。数据对象有时也叫做记录、点、向量、模式、事件、案例、样本、观测或实体。数据对象用一组刻画对象基本特征（如物体质量或事件发生的时间）的属性描述。属性有时也叫做变量、特性、字段、特征或维。而在数学上，向量和矩阵可以用来表示数据对象及其属性。
在本文中我将会深入讨论Angular 2 中的变更检测系统。 高层次概览 一个Angular 2 应用就是一颗组件树。 Angular 2 应用是一个反馈系统，变更检测是它的核心。 每一个组件都有一个
导读：在云计算逐渐成熟的当下，越来越多的企业开始将业务迁移到云端，传统的监控和故障排查方法已经无法满足企业的需求。观测云可以实现对云、云原生、应用及业务的统一监测，提供整体数据的分析、洞察、可视化、自动化、监测告警、智能巡查、安全巡查等服务。本文将分享 SelectDB 如何助力观测云完成日志数据存储和分析架构升级，实现在存储成本降低 70% 的同时、查询性能提升 2-4 倍，最终实现整体性价比 10 倍提升，为日志存储和分析场景服务提供强大动力。
我们都知道，对于有监督的机器学习中的分类问题，求解问题的算法可以分为生成模型与判别模型两种类型。但是，究竟什么是生成模型，什么是判别模型？不少书籍和技术文章对这对概念的解释是含糊的。在今天这篇文章中，我们将准确、清晰的解释这一组概念。
1 问题 之前我们考虑的训练数据中样例 的个数m都远远大于其特征个数n，这样不管是进行回归、聚类等都没有太大的问题。然而当训练样例个数m太小，甚至m<<n的时候，使用梯度下降法进行回归时，如果初
上一篇ZZ介绍了本篇综述的摘要和引言，了解到了本篇文章主要是关于基于“潜在结果框架”的因果推断方法综述。下面我们继续解析论文，探索作者给我们描绘的因果世界，首先附一下上篇内容：
近期手上有一些需要定时任务的需求（Go定时任务可以看这一篇：Go-并发编程与定时器），而单例模式可以很好的保证定时任务不被重复创建，Go在官方库中也提供了优雅的单例模式实现方式，即sync包中的Once类型
今天很高兴与大家分享 DeepFlow 在可观测性智能体方面所做的一些工作。今天的话题主要包括两个方面：如何使用 eBPF 解决数据质量的问题，如何在此基础上使用 LLM 构建高效率的智能体。从这两方面出发，我们能看到为何说 eBPF 和 LLM 是实现可观测性智能体的关键基础设施。
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