omega

作者|张磊 阿里云容器平台高级技术专家，CNCF 官方大使 编者说： 从 2015 年 Google 牵头成立 CNCF 以来，云原生技术开始进入公众的视线并取得快速的发展，到 2018 年包括 Google、AWS、Azure、Alibaba Cloud 等大型云计算供应商都加入了云原生基金会 CNCF，云原生技术也从原来的应用容器化发展出包括容器、Service Mesh、微服务、不可变基础设施、Serverless、FaaS 等众多技术方向，CFCF 旗下也囊括了越来多的开源项目。 Kubernetes 作为 CNCF 的第一个项目从诞生之初就就令人瞩目，Kubernetes 由 Google 工程师基于 Google 内部多年集群管理系统 Borg 的设计经验，结合云计算时代的基础设施特点重新设计而得，旨在帮助企业解决大规模 IT 基础设施的应用容器编排难题。Google 在 2014 年 6 月开源 Kubernetes 以后，在 Redhat、Microsoft、Alibaba 等厂商和众多开源爱好者共同的努力下，成长为如今容器编排领域的事实标准，极大的推动了云原生领域的发展。 在系统介绍什么是云原生，云原生对开发者来说意味着什么，我们先从云原生技术发展简史开始讲起。 云原生技术发展简史 2004 年— 2007 年，Google 已在内部大规模地使用像 Cgroups

信号期中纠错 线性时不变离散系统稳定,其单位样值响应 \(h(n)\) 必须满足 \[ \sum_{n=-\infty}^{\infty}|h(n)|<\infty \] 线性时不变离散系统因果,其单位样值响应 \(h(n)\) 必须满足 \[ h(n)=h(n)u(n) \] \[ \begin{align}f(t)*\delta(t-t_0)&=f(t_0)\notag\\f(t)\cdot\delta(t-t_0)&=f(t_0)\delta(t-t_0)\notag\end{align} \] \(f(t)\) 的带宽为 \(W\) ,则 \(f(t)\sin(\omega_0t+\frac{\pi}{4})\) 的带宽为 \[ 2W \] 序列 \(\delta(\frac{n}{2})\) 可用 \(\delta(n)\) 表示为 \[ \delta(n) \] 某线性时不变离散系统的单位样值响应为 \(h(n)\) ,当激励为 \(u(n)-u(n-2)\) 时,系统的输出为 \[ h(n)+h(n-1) \] 求下列序列的最小正周期 \(\cos(\frac{\pi}{3}n)+\cos(\frac{5\pi}{3}n)\) \[ \begin{align} T_1&=\frac{2\pi}{\frac{\pi}{3}}=6\notag\\ T_2&=\frac{2

目录 信号的正交分解 相关系数 正交条件 连续时间周期信号的傅氏级数 三角形式的傅氏级数 指数形式的傅氏级数 两种傅氏级数的关系 周期矩形脉冲的频谱和周期的关系 一道典型例题 傅氏级数的性质 时移性质 微分性质 对称性质 偶函数 奇函数 奇谐函数 偶谐函数 连续时间非周期信号的傅氏变换 傅氏变换 典型非周期信号的傅氏变换 矩形脉冲信号(门函数) 单边指数信号 高斯脉冲信号 直流信号 符号函数 单位冲激信号 冲激偶信号 单位阶跃信号 抽样信号 三角脉冲信号 傅氏变换的性质 对称性 时移特性 尺度变换特性 频移特性 时域微分特性 频域微分特性 时域积分特性 卷积定理 帕塞瓦尔定理 附:常用周期函数傅氏变换 冲激序列 正弦/余弦函数 信号的正交分解 相关系数 \[ C_{12}=\frac{\int_{t_1}^{t_2}f_1(t)f_2(t)dt}{\int_{t_1}^{t_2}f_2^2(t)dt} \] 正交条件 \[ \int_{t_1}^{t_2}f_1(t)f_2(t)dt=0 \] 上式为 \(f_1(t)\) 和 \(f_2(t)\) 在 \(t_1\) 至 \(t_2\) 区间内的正交条件,满足此条件时,称 \(f_1(t)\) 和 \(f_2(t)\) 在 \(t_1\) 至 \(t_2\) 区间内互为正交函数. 连续时间周期信号的傅氏级数 三角形式的傅氏级数

　　 向量积 ，数学中又称外积、叉积，物理中称矢积、叉乘，是一种在 向量空间 中向量的 二元运算 。 计算 \begin{equation*} \begin{array}{rl} =&\left[\begin{array}{ccc} a_3 & 0 & -a_1\\ -a_2 & a_1 & 0 \end{array}\right] \left[\begin{array}{c} b_1 \\ b_2 \\ b_3 \end{array}\right]\\ =&\left(a_y b_z-a_z b_y\right)\vec{i}+\left(a_z b_x-a_x b_z\right)\vec{j}+\left(a_x b_y-a_y b_x\right)\vec{k} \end{array} \end{equation*} 力学例子 　　假设一个刚体绕定轴转动，设转动的角速度 [rad/s] 用矢量 $\vec{\omega}\left(t\right)$ 表示，其大小表示转动快慢，方向为这个轴所在的方向，右手定则确定轴的正负方向。对于离轴距离为 $\vec{r}$ 的点而言，存在瞬时线速度： $$\vec{v}\left(t\right)=\vec{\omega}\left(t\right)\times\vec{r}\left(t\right)$$ 由公式可见，即使定常转速

单位根反演 \[ [n|k]=\frac{1}{n}\sum_{i=0}^{n-1}\omega_{n}^{ik} \] 证明 ： 首先根据单位根的性质 \(\omega_{n}^{kn} = 1\) ，所以当 \(n |k\) 时每一项都等于 \(1\) ，有 \(\frac{1}{n}\sum_{i=0}^{n-1} \omega_{n}^{ik} = 1\) 。 当 \(n|k\) 不成立时， \(\omega_{n}^k\neq 1\) ，等比数列求和得 \[ \frac{1}{n}\sum_{i=0}^{n-1}\omega_{n}^{ik}=\frac{1}{n}\times\frac{1-\omega_{n}^{nk}}{1-\omega_{n}^k} \] 又因为 \(\omega_{n}^{nk}=1\) ，所以上式为 \(0\) ，得证。 「集训队作业2018」复读机 有一个长度为 \(n\) 的序列，有 \(m\) 种颜色，要求给这个序列染完色之后，每一种颜色的出现次数都能被 \(d\) 整除，求合法的染色方案数。 相当于是集合拼接并去掉集合拼接顺序的影响，直接上 EGF，我们即要求 \[ [x^n](\sum_{i =0}^n [d|i]\frac{x^i}{i!})^m \] \(d = 1\) : 原式等价于 \([x^n]e^{mx}\) ，第 \(n

自从机房掀起学习数学之风，我便跟风学起了数学 （其实是因为不会） 众所周知FFT很有用（一开始真是不太好理解）。 首先上大佬的博客： 1. 胡小兔 （对不起我不如小学生） 2. 路人黑的纸巾 3. GGN_2015 4. 自为风月马前卒 接下来是正文（我抄的）。 FFT（Fast Fourier Transformation），中文名快速傅里叶变换，用来加速多项式乘法 前置知识：无吧？ （反正我上数学课顺便看了看复数的基础知识就过来学了） 啊好吧还是有的 向量 同时具有大小和方向的量 在几何中通常用带有箭头的线段表示 圆的弧度制 等于半径长的圆弧所对的 圆心角 叫做1 弧度 的角，用符号rad表示，读作弧度。用弧度作单位来度量角的制度叫做弧度制 公式: 1 ∘ = π 180 r a d 1∘=π180rad 180 ∘ = π r a d 180∘=πrad 平行四边形定则 平行四边形定则：AB+AD=AC 系数表示法 设 A ( x )表示一个 n − 1次多项式 则 A ( x ) = ∑ n i = 0 a i ∗ x i 例如： A ( 3 ) = 2 + 3 ∗ x + x 2 利用这种方法计算多项式乘法复杂度为 O ( n 2 ) （第一个多项式中每个系数都需要与第二个多项式的每个系数相乘） 点值表示法 将 n n互不相同的 x x带入多项式，会得到 n

算法导论 第三章 函数的增长 1.渐近紧确界 渐近记号Θ、Ο、o、Ω、ω详解 链接：https://blog.csdn.net/so_geili/article/details/53353593 ##目录： 1.渐近紧确界记号：Θ ΘΘ（big-theta） 2.渐近上界记号 ：O OO(big-oh) 3.渐近下界记号 ：Ω ΩΩ(big-omege) 4.非渐近紧确上界：o(小-oh) 5.非渐近紧确下界：ω(小-omege) 6.渐近记号Θ、Ο、o、Ω、ω关系 7.参考资料 来源： https://www.cnblogs.com/wwqdata/p/11520333.html

AO4423二三事 一般说明 AO4423 采用先进的沟槽技术，提供出色的RDS（ON）和超低的低栅极电荷，栅极额定值为25V。该器件适合用作负载开关或PWM应用。它受到E8D保护。 AO4423L（绿色产品）提供无铅封装.A04423无铅（符合ROHS和Sony 259规格）.A04423L是绿色产品订购选项。 AO4423和A04423I电气相同。 特征 VDS(V)=-30V ID=-15A RDS(ON)<7mS2(VGS=-20V) RDS(ON)<8.5m2(VGS=-10V) ESD Rating:6000V HBM 规格参数 制造商：ALPHA & OMEGA SEMICONDUCTOR 晶体管类型：P-MOSFET 极化：单极 漏极-源极电压：-30V 漏极电流：-14A 耗电：2W 封装：SO8 栅极-源极电压：±25V 开启状态电阻：7.2mΩ 安装：SMD 栅极电荷：47nC 通道种类：增强 来源： https://my.oschina.net/u/3948018/blog/3099864

▎一些用的上的东西 　　小编太菜了，很多东西都不会证明（主要是三角函数还没有学啊~~~）。 　　附上链接 https://blog.csdn.net/enjoy_pascal/article/details/81478582 　　大家可以看看这个博主的证明。 　　所以小编就只提供讲解了。 ▎前置知识 　　离散傅里叶变换， 传送门 。 ▎FFT 　　在之前，一个多项式是长这个样子的： 　　 　　现在我们拆一下，定义两个多项式： 　　f 1 (x)=a 0 +a 2 x+a 4 x 2 +……+a n-2 x n/2-1 　　f 2 (x)=a 1 +a 3 x+a 5 x 2 +……+a n-1 x n/2-1 　　 显然，f(x)=f 1 (x 2 )+x·f 2 (x 2 )。 　　 　　利用分治的思想，我们将ω n k 和w n k+n/2 分别当作x带入，易得： 　　f(ω n k )=f 1 (ω n/2 k )+ω n k f 2 (ω n/2 k ) 　　f(w n k+n/2 )=f 1 (ω n/2 k )-ω n k f 2 (ω n/2 k ) 　　我们会发现只要算出f 1 (ω n/2 k )和ω n k f 2 (ω n/2 k )，f(ω n k )和f(w n k+n/2 )就迎刃而解了。 来源： https://www.cnblogs.com/TFLS

\[\begin{aligned} &\int_\Omega u_{tt}(h(x)\cdot \nabla u){\mathop{}\!\mathrm{d}} x\\ =&\frac{{\mathop{}\!\mathrm{d}}}{{\mathop{}\!\mathrm{d}} t}\int_\Omega u_t(h(x)\cdot \nabla u){\mathop{}\!\mathrm{d}} x-\int_\Omega u_t (h(x)\cdot \nabla u){\mathop{}\!\mathrm{d}} x\\ =&\frac{{\mathop{}\!\mathrm{d}}}{{\mathop{}\!\mathrm{d}} t}\int_\Omega u_t(h(x)\cdot \nabla u){\mathop{}\!\mathrm{d}} x-\frac12 \int_\Omega h(x)\cdot \nabla |u_t|^2 {\mathop{}\!\mathrm{d}} x. \end{aligned}\] 由于 \(\int_a^b f(x) {\mathop{}\!\mathrm{d}} x=F(b)-F(a)\) , 于是 \[\begin{aligned} &\int_\Omega h(x)\cdot \nabla |u_t|^2{