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《轴流型潜水泵轴承设计的改进》 大中型轴流式潜水泵的下轴承承受很大的轴向力，因而需要对其温升进行控制。笔者根据在设计实践中的经验，对轴流型潜水泵下轴承的设计作了改进，通过温升监控装置显示此改进可大幅度降低轴承的温升。

大数据流式计算平台Apache Storm默认采用轮询的方式进行任务调度，未考虑到拓扑中各任务计算开销的差异以及任务之间不同类型的通信模式，在负载均衡和通信开销方面存在较大的优化空间。针对这一问题，提出 一种Storm环境下基于权重的任务调度算法(TSAW-Storm)。该算法首先根据各任务的CPU资源占用情况以及任务间的数据流大小，分别确定拓扑的点权和边权; 并利用最大化边权增益的思想，逐步构建起各工作节点中承载的任务集合，在保证集群负载均衡的同时，尽可能将边权较大的节点间数据流转化为节点内数据流，从而降低网络传输开销。实验结果表明，在包含有8个工作节点的WordCount基准测试中，TSAW-Storm的系统延迟和节点间数据流大小相比Storm默认调度算法分别降低了30.0%和32.9%，且各工作节点的CPU负载标准差仅为Storm默认调度算法的25.8% ; 此外，在与在线调度算法的对比实验中，TSAW-Storm在系统延迟、节点间数据流大小和CPU负载标准差方面分别降低了7.76%、11.8%和5.93%，且算法的执行开销明显降低，有效提高了Storm系统的运行效率。

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介绍了DMA和cache的关系和内在原理，内核中流式DMA结构的介绍和使用

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npm状态 TailorX是一种布局服务，它使用流从片段服务组成网页。 O'Reilly在的标题中将其描述为“一个提供可集成到任何Node.js服务器的中间件的库”。 它的部分灵感来自Facebook的并基于 。 TailorX的一些功能和优点： 在后端组成预渲染的标记。 这对于SEO很重要，并可以固定初始渲染。 确保快速到达第一个字节。 TailorX并行请求片段并尽快流式传输它们，而不会阻塞页面的其余部分。 加强绩效预算。 否则，这非常具有挑战性，因为您无法控制性能。 容错。 即使页面片段失败或超时，也要渲染有意义的输出。 TailorX是Isomorphic 一部分，该旨在

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