绝大部分的大数据需求都来自于Internet技术的爆炸，这已经不是什么秘密。面向公众的应用程序可以拥有几百万用户，这个想法在10-20年前是闻所未闻的。如今，即使是一个普通网站，也可能拥有数百万用户，如果这些用户是活跃的，那么每天可能产生数百万个数据项。具有讽刺意味的是，创建大数据的基础架构和系统也可以反向工作，提供一些更好的方法来集成和使用该数据。有用的是，InfoSphereBigInsights通过一个简单的RESTAPI支持数据作业的管理和执行。通过Jaql接口，我们可以运行查询，并直接从Hadoop集群中获取信息。本文将重点介绍这些系统如何协同工作，为捕捉数据提供丰富的基础，并提供了

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充分利用灵活性资源的调节作用能够有效平抑风电的随机波动，提高风电接纳能力。提出一种计及源荷储综合灵活性的电力系统日前优化调度方法。分析了电力系统灵活性需求及源荷储灵活性供给特性，综合考虑系统运行灵活性概率平衡特性；基于条件风险价值(CVaR)度量灵活性不足给电力系统带来的风险损失，将CVaR融入目标函数以优化分配有限的灵活性资源；构建了计及灵活性的随机优化调度模型。以IEEE 39节点系统和实际区域电网为算例验证了所提方法和模型的可行性、有效性。

pylbm pylbm是使用Lattice Boltzmann求解器进行数值模拟的多合一软件包。 该软件包提供了用于描述1D，2D和3D问题中的格子Boltzmann方案的所有工具。 我们选择D'Humières形式主义来描述问题。 您可以使用一组简单的形状（例如圆形，球形，...）来制作复杂的几何图形。 pylbm使用Cython，NumPy或Loo.py根据用户指定的方案和域执行数值方案。 Pythran和Numba即将面市。 pylbm具有mpi4py的MPI支持。 安装 您可以通过多种方式安装pylbm 与曼巴或conda mamba install pylbm -c conda-forge conda install pylbm -c conda-forge 与Pypi pip install pylbm 或者 pip install pylbm --user 从来源

matlab模糊控制器生成c代码普罗米修斯 用于虚拟化基础架构实验的灵活工具包。 如何引用 请将此项目引用为以下论文（BibTeX 格式）： @ARTICLE{CPE:CPE4400, author = {Cosimo Anglano and Massimo Canonico and Marco Guazzone}, title = {{Prometheus}: a flexible toolkit for the experimentation with virtualized infrastructures}, journal = {Concurrency and Computation: Practice and Experience}, volume = {30}, number = {11}, year = {2018}, issn = {1532-0634}, url = {http://dx.doi.org/10.1002/cpe.4400}, doi = {10.1002/cpe.4400}, pages = {e4400--n/a}, keyword

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