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CEP Extensions Sample: 适合Creative Cloud应用的CEP HTML JavaScript扩展...

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简介：
本示例展示如何为Adobe Creative Cloud应用程序创建CEP HTML与JavaScript扩展，涵盖基本架构、安装及使用方法。 CEP扩展样本：这是关于Creative Cloud应用程序中的CEP HTML/JavaScript扩展的示例代码。

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  • CEP Extensions Sample: 适合Creative Cloud应用的CEP HTML JavaScript扩展...
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    本示例展示如何为Adobe Creative Cloud应用程序创建CEP HTML与JavaScript扩展，涵盖基本架构、安装及使用方法。 CEP扩展样本：这是关于Creative Cloud应用程序中的CEP HTML/JavaScript扩展的示例代码。
     
  • Adobe CEP模板：用于构建CEP扩展的工具
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    这段简介可以描述为：Adobe CEP 模板提供了一套简便的工具和框架，帮助开发者轻松创建适用于Creative Cloud应用程序的CEP（Common Extensibility Platform）插件及扩展。 这个简介简洁地介绍了模板的功能与目的。根据需要也可以稍作调整或补充具体细节。 Adobe CEP模板用于为Adobe的Creative Cloud Suite应用程序创建新的CEP扩展。使用npm安装相关依赖后，可以通过以下步骤操作： 1. 使用config.js中的设置创建一个新扩展：`npm run new` 2. 通过交互式提示创建一个新的扩展名： `npm run prompt` 为了建立你的扩展，请确保您使用的是Adobe的最新版本。这些需要在系统中全局可见（即，通过全局安装方式）。 未来的工作目前正在进行跟踪之中。如果您想参与其中，请直接联系相关人员。
     
  • Flink CEP学习指南1：初识Flink CEP
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    简介：本指南旨在帮助读者了解Apache Flink中的复杂事件处理（CEP）库的基础知识，适合对实时数据流处理感兴趣的开发者。通过实例解析，使新手快速掌握Flink CEP的基本概念和用法。 Flink CEP是Apache Flink中的一个复杂事件处理（Complex Event Processing, CEP）库。它允许用户定义复杂的模式来匹配流数据，并能提取出有意义的业务信息，例如异常检测、趋势分析等。 1. **什么是Flink CEP？** - Flink CEP是一个用于在实时数据流中识别和响应复杂事件序列的工具。 2. **Flink CEP可以做哪些事情？** - 它可以帮助用户定义复杂的模式来匹配输入的数据流，从而提取出有用的业务信息。例如，在金融交易监控系统中检测欺诈行为；或者在一个网络流量分析场景下发现异常活动。 3. **Flink CEP与传统流处理的区别是什么？** - 尽管Flink CEP也是基于数据流进行操作的，但它专注于通过识别特定的时间序列模式来提供更高级别的抽象和功能。这使得它非常适合用于需要检测复杂业务规则的应用场景。 4. **如何实现Flink CEP？** - Flink CEP提供了多种方式来进行事件处理，包括但不限于使用Pattern API定义复杂的事件匹配逻辑。 很多开发者在初次接触时可能会将Flink流式处理和CEP混淆。虽然它们都涉及到了数据的实时处理，但Flink CEP更侧重于通过识别特定的时间序列模式来提供更加高级的功能和服务。
     
  • Flink CEP指南书
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    《Flink CEP指南书》是一本专注于Apache Flink复杂事件处理（CEP）的教程书籍，深入浅出地讲解了如何使用Flink进行实时数据流中的模式匹配和事件处理。 本段落全面系统地介绍了Flink CEP的相关知识点及代码讲解。内容涵盖了：Flink CEP与流式处理的区别、原理介绍、API详解、各种模式的应用、跳过策略的使用方法、模式匹配技术以及水位线的概念等内容，并通过具体的代码示例提供了实现和解析，帮助读者深入理解Flink CEP的核心功能及其应用实践。
     
  • 基于ECEF点集计算CEP
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    本文介绍了一种在地球中心坐标系(ECEF)中计算弹着点散布精度(CEP)的方法，为精确评估定位系统的性能提供了新的技术手段。 输入ECEF坐标点集并转换成ENU坐标以及计算CEP的MATLAB代码。
     
  • Scikit-Learn 小型扩展的综合包：Sklearn-Extensions
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    Sklearn-Extensions是基于Scikit-Learn开发的一个小型Python库，提供了多种实用工具和算法以增强机器学习流程。包含了数据预处理、模型评估等方面的额外功能，旨在简化开发者的工作并提高效率。 Scikit-Learn 扩展 v0.0.2 是一个单一源代码存储库，旨在补充 scikit-learn 在添加新预测器和模块方面较为谨慎的方法，并为那些不符合这些标准但与 sklearn 兼容的模块提供独立可安装的来源。该项目特别关注较小的一次性项目（例如特定功能实现），而不是大型成熟项目（如 pylearn2、Lifelines 或 LightGBM）。此外，我们倾向于避免具有重要外部依赖关系的项目，并更偏好基于 Python/numpy/scipy 的项目。 由于这些指导目标，本存储库中包含的模块可能不如 scikit-learn 中直接提供的模块经过充分测试或稳定。因此，在使用大量功能时需要格外小心和谨慎。
     
  • Adobe Creative Cloud的替代卸载工具：Creative Cloud Uninstaller
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    Creative Cloud Uninstaller是一款专为Adobe Creative Cloud设计的高效卸载工具，能彻底清除软件及其残留文件，便于用户重新安装或更换版本。 Adobe Creative Cloud专用卸载工具无需安装，一键彻底卸载。有效解决Adobe cloud无法正常卸载的问题。
     
  • Flink动态CEP——源自啤酒鸭的灵感
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    本文以“啤酒鸭”的趣味比喻切入，详细介绍了Apache Flink中动态复杂事件处理（CEP）的应用与实现机制。通过生动的例子，帮助读者更好地理解如何利用Flink CEP应对实时数据流中的模式识别挑战。 标题中的“Flink动态CEP”指的是Apache Flink中用于处理事件流的复杂事件处理（Complex Event Processing，简称CEP）功能，而“动态”则意味着这种处理方式具有灵活性和可适应性，能够应对流数据中模式的变化。Flink CEP提供了一种强大的工具，允许用户定义和检测数据流中的模式，从而实现对实时事件流的高级分析。 描述中的“来自黄瓜炖啤酒鸭的无私分享”可能是指某个博客作者，以“黄瓜炖啤酒鸭”为笔名，分享了关于Flink动态CEP的实践经验。通过访问这位博主的文章，可以了解到更多细节和示例。“动态CEP”的标签进一步强调这个主题关注的是在事件流处理中如何进行动态模式识别。 传统CEP中的模式通常是静态的，在系统设计时就已经预定义好。而动态CEP允许模式随着时间和数据的变化更新，这在许多实际场景中有用，例如金融市场中的异常检测和网络入侵检测等。 文件名“flink_cep_groovy_aviator2”中可能包含以下资源：“flink_cep”指Flink的CEP模块，“groovy”表示使用Groovy编程语言编写的脚本或示例。Groovy是一种简洁且强大的Java平台脚本语言，常用于编写Flink作业。“aviator”可能是Aviator库，这是一个轻量级的Java表达式引擎，通常在动态规则评估中被使用。 Flink CEP的使用包括以下步骤： 1. **定义模式**：用户需要定义一系列事件构成的模式。 2. **创建PatternStream**：将`DataStream`转换为`PatternStream`。 3. **定义匹配后的操作**：当模式匹配成功时，可以定义接下来的操作。 4. **应用CEP**：将已定义好的模式和操作应用于数据流。 动态CEP面临的挑战是如何处理模式的动态变化。这可能涉及以下技术： - **模式更新**：允许在运行时添加、删除或修改预定义的模式。 - **适应性匹配**：根据当前输入流动态调整匹配策略。 - **回溯机制**：重新评估历史事件以发现新的潜在匹配。 实践中，Groovy和Aviator库可以简化这些操作。Groovy提供了简洁的语法来定义和修改模式；而Aviator则方便地处理动态规则表达式。 Flink动态CEP是实时流处理中的一个重要工具，它允许开发者灵活地检测和响应数据流中的复杂模式，以满足业务需求的变化。通过学习并应用这项技术，可以构建出更智能且适应性强的实时分析系统。
     
  • Creative Cloud安装包
    优质
    Creative Cloud安装包包含了来自Adobe的一系列创意软件，包括Photoshop、Illustrator和Premiere等，适用于各种设计与创作需求。 Adobe云平台非常好用。
     
  • GPS静态精度CEP值计算V1.2版
    优质
    GPS静态精度CEP值计算V1.2版是一款专业工具软件，用于评估和分析全球定位系统（GPS）在静止状态下的精确度。通过计算CEP（圆概率误差），用户能够准确了解定位信号的稳定性和可靠性，适用于导航、测绘及科研等多个领域。 本工具用于计算GPS NMEA语句的CEP经度值，并根据CEP定义进行精确计算。如果结果为0，则表示至少有50%的位置点完全一致，因此CEP为0。此版本是对之前工具的升级版，可以替代旧版本使用。