上行链路

探讨了基于 UMTS-OFDMA 和 SC-FDMA 的无线接入中 LTE 上行链路单载波 OFDMA 的技术特性和应用。

由于CDMA系统受限于干扰，自适应天线阵列在提升系统容量、覆盖范围和服务质量方面具有巨大潜力。 智能天线可以通过形成窄波束降低下行链路干扰，进而提升系统容量或服务质量，这对非对称高速数据应用尤其有利。 通过降低基站接收机的灵敏度，智能天线可以提高系统容量。

单载波 SC-FDMA 的多址技术，适合搞无线通信的小伙伴研究一下，是做上行链路优化的你应该会喜欢。它不走 OFDMA 那套多载波的路子，转而用单载波传输，好处挺多：比如峰均功率比低，移动设备发起来更轻松，续航也跟着上去了。 接收器结构也更简单，少了多解调的麻烦。这点在你要做低功耗设计时香。频谱效率也不赖，和 OFDMA 差不多，基本不亏。 你要是做过 LTE 的东西，应该知道SC-FDMA上行用得多，原因也简单——手机发射功率低嘛，用 OFDMA 容易拉垮，SC-FDMA 刚好能顶上。Hyung G. Myung 这位老哥的研究还深入到资源分配、调度算法这些偏底层的优化，适合做系统优化的同学

Flume 和 Kafka 组合用挺多的，尤其在做日志采集链路的时候。不过你要是想着让 Flume 从 Kafka 拉数据再写回 Kafka，可得注意点坑——我就踩过。Flume 的 Kafka Source 拉数据没问题，但 Kafka Sink 那边写不进去你设定的 Topic，数据反而回头跑到了 Source 的 Topic 里，像是兜了一圈又回去了。嗯，听起来挺魔幻，但实际就是这么回事。问题出在 Flume Agent 里同时用 Kafka Source 和 Kafka Sink，会出现 Topic 配置冲突。简单说就是你以为 Sink 在往sinkTopic写，其实它压根没管那设置，

链路预测方法的新趋势 基于结构相似性： 这类方法简单易行，计算复杂度低，尤其依赖局部结构的算法。 挑战： 不同算法在不同网络中的预测能力差异巨大。 缺乏对算法性能与网络结构特征之间关系的深入研究。 针对复杂网络（如含权网络、有向网络、多部分网络等）的结构信息预测研究不足。 未来方向： 建立以网络系综理论为基础的链路预测理论框架。 通过网络结构统计分析，估算预测方法的可预测极限，指导最佳方法选择。 基于最大似然估计： 局限性： 计算复杂度高，难以应用于大规模网络。 预测精度有限。 概率模型： 优势： 综合考虑网络结构信息和节点属性信息，力求更精准的预测。 局限性： 计算复

行政区划代码对于前端开发者来说，尤其是在大规模数据和地理信息系统时，简直是必备工具。如果你需要获取最新的县及县以上行政区划代码，手头有一份资源应该会有。通过这个资源，能轻松下载各种版本的行政区划代码，不管你是用 Excel、SQL 还是 MySQL，链接都直观，也能适应不同的需求。比如，你可以下载最新的 2022 年江苏省行政区划更新，或者直接获取全省范围的县级数据。使用上也没太多复杂的设置，适合各种技术栈的开发者。如果你正好需要这类数据，这些资源对你来说肯定挺合适的。

MATLAB开发 - Semideviation。估计下行和上行偏差。

Zipkin在使用MySQL存储链路数据时所需的脚件，可以从官方GitHub地址获取：https://github.com/openzipkin/zipkin-storage/mysql/src/main/resources/mysql.sql。如果找不到，请参考这份我自己准备的版本。

赵勇编著的《架构大数据技术及算法解析》涵盖了大数据领域的各个重要环节，从基础概念到实践应用，提供了全面的学习路径： 大数据概念阐述 数据采集方法 数据分析技术 实时数据处理 数据挖掘与深度学习 大数据可视化 大数据安全保障 知名公司大数据架构案例 通过对以上内容的讲解，读者能够建立对大数据全链路的清晰认知，并深入了解其核心技术和算法。

从 SQL 小白到玩转 Oracle 备份的全链路学习资源，蛮适合前端想扩展技能树的你。里面讲得挺细，从CREATE TABLE开始，到各种JOIN、子查询、存储过程，再到备份恢复，算是一步步带你进阶的路线图。是PL/SQL那块，对逻辑控制能力提升蛮有，写点业务逻辑完全不在话下。还有不少性能调优的干货，像EXPLAIN PLAN、SQL Tuning Advisor，响应也快，体验感不错。 备份相关内容也比较全，像物理备份、逻辑备份和 RMAN 这些都有覆盖，结合实际操作练一练，懂得就能用得上。顺手还整理了几个配套文章链接，SELECT 语法也复习得明明白白。，想学 Oracle 不走弯路，这