分布式系统是现代信息技术领域中的重要概念，它涉及多个独立计算机协同工作，共同处理单个或多个任务，以实现高可用性、高性能和可扩展性。本课件集合了电子科技大学的分布式系统教学资源，是学习分布式系统的基础教材，非常适合初学者入门。 1. **系统模型**（02-系统模型.ppt）：这部分内容会介绍分布式系统的基本架构，包括客户端/服务器（C/S）模型、对等网络（P2P）模型以及主从结构等。还会讲解不同模型的优缺点以及适用场景，帮助理解分布式系统的基石。 2. **事务和并发控制**（05-事务和并发控制.ppt）：在分布式环境中，多任务同时进行可能导致数据一致性问题。事务的概念被引入来确保数据的完整性和一致性，如ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则。同时，并发控制策略如两阶段提交、多阶段提交和乐观锁等将被讨论，以确保多个操作的正确协调。 3. **复制技术**（06-复制.ppt）：为了提高可用性和容错性，分布式系统通常采用数据复制策略。这部分会涵盖不同的复制模式，如简单复制、主从复制、多主复制等，并分析其在性能、一致性及容错性方面的差异。 4. **P2P系统**（09-P2P系统.ppt）：P2P网络是分布式系统的一个重要分支，强调节点间的平等性。这里会讲解P2P的原理，如DHT（分布式哈希表）用于节点查找，以及BitTorrent等流行协议的工作机制。 5. **云计算**（10-云计算1.ppt, 10-云计算2.ppt, 10-云计算3.ppt, 10-云计算4.ppt）：云计算是分布式系统的实际应用之一，这些课件会深入讨论云计算的三个层次（基础设施即服务IaaS、平台即服务PaaS、软件即服务SaaS），以及虚拟化技术、云存储和云安全等方面的知识。 6. **基于P2P的视频点播系统综述**（基于P2P的视频点播系统综述 (1).pdf）：这可能是一个具体的案例研究，探讨如何利用P2P技术构建高效、可靠的视频点播服务，包括P2P流媒体协议、缓存策略以及服务质量保证等方面。 通过这些课件，你可以逐步理解分布式系统的核心概念，学习如何设计和优化分布式应用程序，以及掌握当前流行的云计算技术。对于希望在这个领域深造的人来说，这是一个非常宝贵的学习资源。

全书章节《分布式系统及云计算概论》 第1章 绪论 1.1 分布式系统概述 1.2 分布式云计算的兴起 1.3 分布式云计算的主要服务和应用 1.4 小结 分布式系统综述 第2章 分布式系统入门 2.1 分布式系统的定义 2.2 分布式系统中的软硬件 2.3分布系统中的主要特征（比如安全性，容错性，安全性等等） 2.4小结 第3章 客户-服务器端构架 3.1 客户-服务器端构架和体系结构 3.2 客户-服务器端通信协议 3.3 客户-服务器端模型的变种 3.4 小结

基于Comsol的热电效应多物理场仿真计算模型：温度场与电流场耦合效应下的电势与电场分布研究,Comsol热电效应仿真计算模型：多物理场耦合分析温度场与电流场分布,Comsol热电效应仿真计算模型，采用温度场和电流场耦合热电效应多物理场进行计算，可以得到计算模型的温度场、电势和电场分布 ,Comsol热电效应仿真计算模型; 温度场和电流场耦合; 多物理场计算; 温度场、电势和电场分布,Comsol多物理场耦合热电效应仿真计算模型 在现代科学技术研究中，多物理场仿真技术扮演着重要角色，尤其是在探索复杂物理现象时。本文所探讨的基于Comsol软件的热电效应多物理场仿真计算模型，聚焦于温度场与电流场之间的耦合作用，深入研究了这一耦合效应对电势和电场分布的影响。Comsol是一款功能强大的仿真分析和建模软件，能够处理热传递、电磁场、流体动力学等多种物理过程的耦合分析。 在热电效应的仿真研究中，温度场与电流场的耦合是一个核心议题。热电效应涉及了能量转换过程，其中包括热能向电能的转换，或电能向热能的转换。当材料同时受到温度梯度和电流的影响时，将会在材料内部产生电势差，这种现象在多个领域有着广泛的应用，如热电发电、制冷技术等。 通过Comsol软件建立的仿真模型，研究人员可以模拟材料在不同温度和电流条件下的热电性能，观察到温度场、电流场、电势和电场的分布情况。这一模型的建立，对于理解热电效应的物理机制、优化热电器件的设计以及提高热电材料的转换效率都具有重要的指导意义。 本文提到的仿真计算模型采用了一种独特的耦合分析方法，即将温度场和电流场的计算相互结合，实现了多物理场的耦合计算。通过这种计算方法，研究者可以得到更为精确和全面的仿真结果，进而预测材料的热电性能，为热电材料的开发和应用提供理论依据。 在技术博客文章中，深度剖析了热电效应仿真模型的构建过程，讨论了仿真模型的参数设定、边界条件以及材料属性的选取。这些因素对于仿真结果的准确性和可靠性至关重要。此外，文章还涉及了如何解读仿真结果，分析了温度场和电流场耦合后对电势和电场分布的影响，为相关领域的研究者和技术人员提供了有价值的参考信息。 随着仿真技术的发展，热电效应的仿真模型愈发精细，为深入理解材料在热电转换过程中的物理行为提供了强大的工具。本文所提及的仿真计算模型，不仅丰富了热电效应的理论研究，也为实际应用提供了技术支持，预示着热电技术在新能源领域的发展潜力。 热电效应的仿真计算模型不仅适用于科研领域，也逐渐被工业界所采用，用于评估材料的热电性能，指导热电器件的设计与制造。随着计算能力的提升和仿真软件的优化，未来热电效应的仿真研究将更加精细化和高效化，推动热电技术的创新与应用。 此外，本文还提供了一些辅助性的文件，如相关的技术博客文章、图片资料、深度探讨的文档以及研究性文本。这些文件为研究者提供了丰富的背景知识和详细的操作指南，有助于进一步理解和掌握热电效应仿真模型的构建和应用。 基于Comsol软件的热电效应多物理场仿真计算模型是一个极具价值的研究工具，它不仅能够帮助科研人员深化对热电效应的理解，还能够推动热电技术在实际应用中的发展，为新能源和材料科学领域带来创新突破。随着仿真技术的不断进步和优化，未来该模型将会在更多领域得到应用，为解决能源危机和环境问题提供新的思路和方案。

雷达地杂波或海浪杂波服从该分布 % 产生韦泊分布随机数 N=500; b=1; a=1.2; r=rand(N,1); x=b*(-log(r)).^(1/a); subplot(2,1,1); plot(x); y=ksdensity(x) subplot(2,1,2); plot(y); 韦泊分布

天越室内分布设计软件带场强仿真是适用各种室内场景的无线覆盖设计的专用软件，支持iDEN、TETRA、CDMA800、GSM900、DCS1800、PHS、W-LAN以及包括WCDMA、TD-SCDMA在内的多种移动通信系统。 天越室内分布设计软件带场强仿真具有以下主要功能： 1、比例设置功能 2、智能绘制平面图； 3、智能绘制系统图； 4、自动根据平面图生成系统图； 5、系统图的电平计算以及优化计算； 6、批量复制标准楼层并编号； 7、智能切图、图框压缩； 8、智能化电梯设计； 9、自动生成预算； 10、场强仿真功能； 11、DWG图转Visio图纸； 12、工程管理； 13、图框管理和智能打印； 14、智能生成图例； 15、自动生成器件标签； 16、单点场强仿真功能； 17、测试路径仿真功能 18、主干优化功能 19、三维仿真 20、AP分区优化设计 21、交换图智能生成 22、室内外综合覆盖设计 23、模糊识别定制系统 24、智能一键审核功能

内容概要：本文详细介绍了含分布式光伏的30节点状态估计程序的设计与实现。状态估计是电力系统中一项关键技术，旨在精确估算系统各节点的有功无功功率。文中首先解释了状态估计的基本原理，即利用量测数据和数学算法求解系统的状态变量（电压幅值和相角）。随后展示了简化的Python代码实现，涵盖雅克比矩阵计算、状态估计迭代过程以及最终功率计算。特别强调了分布式光伏对接入节点的影响，提出了针对光伏节点的特殊处理方法，如引入光伏出力预测误差作为伪量测，调整雅克比矩阵结构，采用带正则化的改进加权最小二乘法等措施。此外，还讨论了如何处理光伏节点的无功出力范围限制、量测量测配置、状态变量初始化等问题，并提供了残差分析和可视化校验等功能。 适合人群：从事电力系统研究的技术人员、研究生及以上学历的相关专业学生。 使用场景及目标：适用于需要进行电力系统状态估计的研究项目或实际应用中，特别是在含有分布式光伏发电系统的环境中。目标是提高状态估计的准确性，确保电力系统的稳定运行。 其他说明：文中提供的代码示例和方法可以作为进一步研究的基础，同时也指出了实际应用中可能遇到的问题及解决方案。

《基于Hadoop的大数据实战详解》 在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为企业决策、科学研究和社会治理的重要工具。而Hadoop作为开源的分布式计算框架，无疑是处理海量数据的首选方案之一。本文将深入探讨Hadoop在大数据实战中的应用，以及如何通过Hadoop实现人工智能的落地。 一、Hadoop基础与原理 Hadoop是Apache基金会的一个开源项目，其核心包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS是一种分布式文件系统，它将大量数据分散存储在多台廉价服务器上，提供高容错性和高可用性。MapReduce则是一种并行处理模型，用于大规模数据集的计算，将大任务分解为多个小任务并行处理。 二、Hadoop与大数据实战 1. 数据采集：在大数据实战中，首先涉及的是数据的收集，这可以通过各种方式，如Web日志、传感器数据、社交媒体等。Hadoop的Flume或Nifi工具可以高效地从不同源头汇聚数据。 2. 数据存储：Hadoop的HDFS提供了高容错的数据存储机制，适合大规模、非结构化数据的存储。通过HDFS，数据可以在集群间进行冗余备份，保证了数据的可靠性。 3. 数据处理：MapReduce是Hadoop处理数据的核心。在Map阶段，原始数据被拆分成键值对，并分发到各个节点进行处理；Reduce阶段则负责聚合Map阶段的结果，生成最终输出。此外，Hadoop生态系统还包括Pig、Hive等工具，提供更高级别的数据处理和分析功能。 4. 数据分析：Hadoop支持多种数据分析工具，如Mahout用于机器学习，Spark用于实时分析，以及HBase和Cassandra等NoSQL数据库用于高效查询。 三、Hadoop与人工智能 人工智能的发展离不开大数据的支撑。Hadoop作为大数据处理平台，为AI提供了基础架构。例如： 1. 训练模型：在机器学习中，需要大量的数据来训练模型。Hadoop可以处理PB级别的数据，使得大规模数据训练成为可能。 2. 特征工程：Hadoop可以帮助进行特征提取和预处理，为机器学习模型提供有效输入。 3. 模型优化：通过MapReduce并行计算，可以快速评估和调整模型参数，加速模型训练过程。 4. 预测服务：Hadoop可以与YARN结合，为在线预测服务提供资源管理和调度，实现大数据驱动的智能应用。 总结来说，Hadoop是大数据处理的关键技术，为人工智能提供了强有力的支持。从数据的采集、存储、处理到分析，Hadoop在每一个环节都扮演着不可或缺的角色。理解并掌握Hadoop的原理与实战技巧，对于推动人工智能项目的实施具有重大意义。在实际应用中，结合Hadoop生态系统的其他组件，如Spark、HBase等，可以构建出更高效、更灵活的大数据解决方案，服务于各种复杂的人工智能应用场景。

基于SpingBoot+SpringCloud+Maven+Eureka+Vue的分布式架构网上商城系统源码+数据已获导师指导。 本项目是一套基于SpringCloud的分布式架构网上商城系统，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的Java学习者。也可作为课程设计、期末大作业 包含：项目源码、数据库脚本、开发说明文档、LW、答辩PPT等，该项目可以直接作为毕设使用。 项目都经过严格调试，确保可以运行！ 考虑到实际生活中分布式架构网上商城在管理方面的需要以及对该平台认真的分析,将系统权限按管理员和用户涉及用户划分。 管理员；管理员使用本系统涉到的功能主要有：首页、个人中心、用户管理、商品信息管理、商品分类管理、系统管理、订单管理等功能。 用户能进行个人信息设置，商品信息查看等等 项目可正常启动，以下为开发所需环境： 开发语言：Java 框架：springboot JDK版本：JDK1.8 服务器：tomcat7 数据库：mysql 5.7（5.7版本） 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/myeclipse/idea Maven包：Mav

内容概要：本文探讨了电动汽车充电负荷预测的新方法，重点在于将交通流、环境温度以及出行行为等因素融入到预测模型中。文中详细介绍了利用MATLAB进行电动汽车充电负荷时空分布预测的具体步骤和技术细节，包括构建路网模型、定义温度对电池影响的经验公式、以及核心的时空需求预测算法。此外，还展示了如何通过可视化手段呈现充电需求的动态变化。 适合人群：从事智能交通系统、电力系统优化、新能源汽车领域的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要精确预测电动汽车充电需求的城市规划师、电网运营商和政策制定者。主要目标是提高充电桩布局合理性，优化电网资源配置，减少因充电设施不足导致的问题。 其他说明：文中提供的MATLAB代码可以作为实际项目实施的基础，同时引用的相关文献也为进一步深入研究提供了理论支持。

内容概要：本文详细介绍了利用Maxwell和Simplorer进行无线电能传输（WPT）系统的联合仿真方法。首先，通过Maxwell建立磁耦合机构的几何模型并设置材料属性和激励条件，模拟发射和接收线圈的磁场分布。然后，在Simplorer中构建与磁耦合机构相连的电路系统，如串联谐振电路，并通过接口设置实现两者的联合仿真。最终，通过分析仿真结果，包括电流、电压、功率及传输效率等数据，优化无线电能传输系统的设计。 适合人群：从事无线电能传输研究的技术人员、高校相关专业师生以及对电磁仿真感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标：适用于无线电能传输系统的设计与优化，帮助研究人员深入了解磁耦合机构的磁场分布及其对外部电路性能的影响，从而提高系统的传输效率。 其他说明：文中还分享了一些实用的操作技巧和注意事项，如参数设置、误差校正等，有助于初学者更快掌握联合仿真的方法。