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zhang2026 玩转IX上云+大厂前置:主流IX上云互联服务商推荐

2025-11-01. Category & Tags: Clip-Backup

本文内容为备份之用,请查阅原文阅读:This article is for backup purpose, please check the origin: https://www.typemylife.com/ix-cloud-connectivity-providers/ 文章的部分内容被密码保护: --- DON'T MODIFY THIS LINE --- 最后更新于: 2026 年 3 月 16 日 前言: 本文是关于“IX 上云互联”方案的商家推荐篇。 如果你对这个方案的原理和架构还不熟悉,建议先阅读我的前一篇文章 《高手进阶:详解“IX上云 + 大厂前置”上网方案》 。 如果你想了解如何通过配置转发面板来使用 IX,可以参考: 《哆啦A梦Flux Panel转发面板合租车主教程(以IX上云+大厂前置VPS为例)》 。 正文 # 随着“IX 上云互联 + 大厂前置 VPS”这种上网方式的流行,很多人开始问:到底有哪些商家在卖 IX 服务? 我自己购买或合租了不少家的 IX 服务(有 NAT 的也有纯 VPS 的,不过还没试过独服的),索性整理一篇 IX 上云的商家目录,方便大家在选择时对比参考。 以下是我重点关注和使用过的一些 IX 服务商,排名不分先后,各有特色(“其他玩家”分类里的商家,除了 Akile、Halo、V5.NET、萌云、HHost 之外,我全都用过)。 1. YT.NET 云途 (快速崛起的高性价比兼具实力玩家) # 【2026 年春节更新】 yt.net 全场 8 折循环优惠(优惠码 2026 ),包括 IX 产品在内,可以冲了~ 活动截止日为 2026 年 2 月 23 日 ...

liwen012026 WiFi基础(六):天线基础知识

2024-10-14. Category & Tags: Clip-Backup

本文内容为备份之用,请查阅原文阅读:This article is for backup purpose, please check the origin: https://www.cnblogs.com/liwen01/p/18462837 文章的部分内容被密码保护: --- DON'T MODIFY THIS LINE --- 目录 前言 (一) 中学物理基础 (二) 偶极子天线 (三) 天线的方向 (四) 天线的极化 (五) 天线的增益 (1)天线增益的单位 (六) 波瓣宽度 (1)波瓣宽度与天线增益的关系 (2)波瓣宽度的测量方法 结尾 liwen01 2024.10.01 前言 # 麦克斯韦预言了电磁波的存在,赫兹通过实验证实了麦克斯韦的预言,马可尼基于无线电磁波的原理发明了无线电报系统,从此人类进入无线通信系统时代。 天线是通信系统中必不可少的组成部分,它的作用是将电信号转换为电磁波信号发射出去,也可以将接收到的电磁波信号转换为电信号。 在 WiFi 应用中,WiFi 天线与 WiFi 性能关系密切,包括但不限于天线的方向、极化、增益、工作频率范围等参数。 (一) 中学物理基础 # 要理解天线的工作原理,需要复习一下中学物理基础知识,这里只做概述,不做详细介绍。其中部分基础知识可以参考第一篇文章内容《 wifi基础(一):无线电波与WIFI信号干扰、衰减 》 (1) 麦克斯韦方程 # 詹姆斯·克拉克·麦克斯韦 提出了将电、磁、光统归为电磁场现象的麦克斯韦方程组,实现了物理学自牛顿后的第二次统一。 麦克斯韦方程组的微分表达式为: 可以简单概述为: 高斯定律 (电场) :描述电场与电荷之间的关系,表明电荷是电场的源头,电场从正电荷发散,朝向负电荷收敛。 高斯定律 (磁场) :说明磁场没有单极子 (即不存在 孤立的 磁极),磁场线是闭合的,即磁场的通量通过任意闭合曲面为零,南北磁极总是成对存在。 法拉第定律 :描述变化的磁场如何产生电场,变化的磁场会在周围空间产生旋转电场,这就是电磁感应现象。 安培 - 麦克斯韦定律 :描述电流和变化的电场如何产生磁场。变化的电场会感应出磁场,电磁波的传播是依靠这种变化的电场和磁场相互生成。 麦克斯韦在 1864 年发表的论文《电磁场的动力学理论》中提出电场和磁场以波的形式以光速在空间中传播,并提出光是引起同种介质电场和磁场中许多现象的电磁扰动,同时在理论上预测了电磁波的存在。 ...

Dorian2026 Regression by XGBoost 基于XGBoost的回归预测实践

2019-05-18. Category & Tags: Clip-Backup

本文内容为备份之用,请查阅原文阅读:This article is for backup purpose, please check the origin: https://dorianzi.github.io/2019/05/18/Regression-by-XGBoost/ 文章的部分内容被密码保护: --- DON'T MODIFY THIS LINE --- 问题的提出 # 问题来自于 Kaggle 的一个比赛项目: 房价预测 。 给出房子的众多特征,要求建立数值回归模型,预测房子的价格。 本文完整代码在 此 数据集 # 到 此处 下载 训练数据长这个样子: Id MSSubClass MSZoning LotFrontage LotArea Street ... MoSold YrSold SaleType SaleCondition SalePrice 1 60 RL 65 8450 Pave ... 2 2008 WD Normal 208500 2 20 RL 80 9600 Pave ... 5 2007 WD Normal 181500 3 60 RL 68 11250 Pave . ...