1.版本：matlab2019a，不会运行可私信博主 2.领域：图像处理 3.内容：显微镜图像浏览器 (MIB)：MIB 是用于分割多维 (2D-4D) 显微镜数据集的软件包-matlab开发 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用

《基于Hadoop Spark奥运会奖牌变化大数据分析实现毕业源码案例设计》 在这个项目中，我们探讨了如何利用Hadoop和Spark两大核心技术进行大规模数据处理和分析，具体应用于奥运会奖牌变化的历史数据。Hadoop是Apache软件基金会开发的分布式文件系统，而Spark则是一个用于大数据处理的快速、通用且可扩展的开源框架。两者结合，为大数据分析提供了强大的工具。 我们需要理解Hadoop的核心组件：HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS是一种高容错性的分布式文件系统，能够处理和存储海量数据。MapReduce是Hadoop用于并行计算的编程模型，通过“映射”和“化简”两个阶段，将任务分解到集群中的各个节点上执行，然后收集结果。 在本项目中，我们使用Hadoop的HDFS来存储奥运会奖牌变化的大量历史数据。这些数据可能包括历届奥运会的年份、举办城市、参赛国家、获得奖牌的运动员等信息。HDFS的分布式特性使得数据存储和访问效率大大提高，同时保证了数据的安全性和可靠性。 接着，我们引入Spark进行数据处理和分析。Spark相比于Hadoop MapReduce，具有更快的计算速度，因为它在内存中进行计算，减少了磁盘I/O操作。Spark提供了RDD（Resilient Distributed Datasets）的概念，这是一种弹性分布式数据集，可以高效地执行各种计算任务，如转换和动作。 在分析奥运奖牌变化的过程中，我们可能使用Spark的SQL模块（Spark SQL）对数据进行结构化查询，通过JOIN、GROUP BY等操作来统计各国的奖牌总数或奖牌趋势。此外，Spark Streaming可用于实时处理奥运会期间不断更新的奖牌数据，提供最新的奖牌排行榜。 此外，该项目可能还涉及机器学习库MLlib，用于预测未来的奖牌趋势或者分析奖牌获取与国家经济、人口等因素之间的关系。MLlib提供了丰富的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、聚类等，可以帮助我们挖掘数据背后的模式和规律。 在毕业设计的实现过程中，开发者需要编写Python或Scala代码，利用Hadoop和Spark的API进行数据处理。同时，为了保证代码的可读性和可维护性，良好的编程规范和注释也是必不可少的。完整的项目应该包含详细的文档，解释设计思路、实现过程以及结果分析。 这个毕业设计案例展示了Hadoop和Spark在大数据分析领域的应用，通过分析奥运会奖牌变化，我们可以学习到如何利用分布式计算技术处理大规模数据，并从中提取有价值的信息。这对于理解和掌握大数据处理技术，以及在未来的人工智能领域中应用这些技术，都是非常有益的实践。

基于MPC的电动汽车分布式协同自适应巡航控制：上下分层控制与仿真结果展示,基于MPC的电动汽车协同自适应巡航控制：上下分层控制与仿真结果展示,基于MPC的分布式电动汽车协同自适应巡航控制，采用上下分层控制方式，上层控制器采用模型预测控制mpc方式，产生期望的加速度，下层根据期望的加速度分配扭矩；仿真结果良好，能够实现前车在加减速情况下，规划期望的跟车距离，产生期望的加速度进行自适应巡航控制。 ,关键词：MPC（模型预测控制）; 分布式电动汽车; 协同自适应巡航控制; 上下分层控制方式; 期望加速度; 扭矩分配; 仿真结果良好; 前车加减速; 跟车距离。,基于MPC的分层控制电动汽车自适应巡航系统，仿真实现前车加减速跟车距离自适应

Pscad仿真模型程序-分布式电源接入对传统三段过流保护的影响 改变dg接入位置容量，考察其对配网传统三段过流保护影响，模型中搭建了详细三段过流保护模块，包含详细保护整定计算，仿真结果整整理48页。 这个方向的有很多，还有提出新的保护算法的，dg采用详细风光储建模的 在电力系统领域，分布式电源（DG）的接入对于传统电网的保护系统提出了新的挑战。特别是对三段过流保护的影响，是近年来研究的热点。本文档深入探讨了分布式电源接入位置和容量的变化对配电网传统三段过流保护机制的影响。 需要明确传统三段过流保护的概念。三段过流保护是一种阶梯式的保护策略，它根据过电流的严重程度来分段进行保护，能够对不同范围的故障进行快速、有选择性的隔离。第一段通常是最靠近故障点的保护，反应速度最快，但保护范围最小；第二段和第三段保护范围依次扩大，反应速度则相对减慢，以避免第一段保护误动作导致的保护范围过大。 在分布式电源接入电网后，原有的电流流向可能会发生变化，导致保护设置的参数不再适应新的运行情况。这是因为分布式电源往往带有自己的短路电流，这些电流与传统的电网电流叠加后，可能会引起保护装置的误动作或者拒动。例如，在DG接入位置较近时，其提供的短路电流可能会超过保护装置设定的电流门槛值，触发第一段过流保护动作，从而导致不必要的断路器动作。 因此，在分布式电源接入电网设计和运行中，需要重新评估和设计过流保护策略。这涉及到对保护整定计算的重新设计，以确保在分布式电源接入时保护系统的可靠性和有效性。仿真模型程序在这方面发挥着重要作用，它能够在不实际搭建物理电网的情况下，对保护策略进行模拟测试，快速地评估不同DG接入方案对过流保护的影响。 在本文档所提及的仿真模型程序中，构建了一个包含分布式电源的详细配电网模型，并在其中搭建了三段过流保护模块。仿真模型不仅包含了配电网的基本结构，还详细模拟了各种故障情况下的电流变化，以及保护装置的动作情况。通过这样的仿真，研究者可以观察到分布式电源接入位置和容量变化对过流保护的具体影响，并据此调整保护整定值，以确保保护策略的适应性和可靠性。 研究者们还提出了新的保护算法，比如利用通信技术的智能保护方案，以及针对分布式电源特点设计的自适应保护算法。这些新算法旨在更好地适应分布式电源接入电网带来的新情况，提高保护系统的灵活性和选择性。 文档中还提到了风光储建模的详细性，这意味着在仿真模型中，不仅考虑了分布式电源的发电特性，还考虑了其储能特性和可再生能源的波动性。这对于确保模型能够精确模拟真实世界的电力系统运行情况至关重要。 整体而言，本文档提供了一个深入分析分布式电源接入对传统三段过流保护影响的研究平台，并通过仿真模型程序来验证和优化保护策略，这对于未来智能电网的发展具有重要的理论和实践意义。

实验一 基于 MPI 实现埃拉托斯特尼筛法及性能优化 一．实验目的 本实验旨在让学生掌握分布式并行计算的基本概念和MPI（Message Passing Interface）编程技术，通过实现埃拉托斯特尼筛法，理解并行计算在解决大规模计算问题时的优势。同时，学生将学习如何进行并行程序的性能分析与优化，包括加速比、并行效率的计算，并对实验结果进行深入解读。 二．实验内容 1. 学习MPI的基本通信机制，包括进程创建、进程间消息传递等。 2. 编写并运行基于MPI的埃拉托斯特尼筛法程序，实现分布式环境下的素数筛选。 3. 对并行程序进行性能分析，包括计算加速比和并行效率。 4. 根据性能分析结果，对程序进行优化，提高并行效率。 三．实验要求 1. 使用C或Fortran语言，结合MPI库编写埃拉托斯特尼筛法的并行程序。 2. 设计合理的数据分配策略，如按块分配，确保并行计算的负载均衡。 3. 提供程序运行结果的截图，包括不同进程数下的运行时间，展示加速比和并行效率曲线。 4. 分析并解释加速比的变化趋势和并行效率降低的原因，探讨可能的优化方案。 四．实验报告 实验报告应包含以下内容： 1. 实验环境介绍：操作系统、MPI版本、编译器等。 2. 算法描述：简述埃拉托斯特尼筛法的原理。 3. 并行设计：详细说明并行化过程中数据的分配、同步和通信机制。 4. 实验结果：展示并解释不同进程数下的运行时间、加速比和并行效率曲线。 5. 性能分析：分析并行程序的性能瓶颈，解释加速比变化的原因。 6. 优化策略：提出并实施优化方案，对比优化前后的性能差异。 附录 1 MPI 环境配置 这部分提供配置MPI开发环境的步骤，包括安装MPI库、设置环境变量等。 附录 2 埃拉托斯特尼素数筛选原理 详细阐述埃拉托斯特尼筛法的数学原理，解释如何通过排除倍数来找到素数。 附录 3 埃拉托斯特尼筛法 MPI 实现 1. 数据块分配方法：描述如何将待筛选的整数范围划分给各个进程，确保工作负载的均衡。 2. 初始版并行代码代码说明：解析并行代码的结构，解释关键函数和通信过程。 附录 4 优化思路 1. 去掉待筛选偶数：由于所有偶数都不是素数（除了2），优化方案可以避免处理偶数，节省计算资源。 2. 其他可能的优化：如减少不必要的通信，利用局部信息减少全局同步等。 通过本实验，学生不仅能掌握并行计算的基本技能，还能培养解决实际问题的能力，为后续更复杂的并行算法设计和优化打下基础。

海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

分布式操作系统是计算机科学领域中的一个重要主题，它涉及多个独立计算节点通过网络进行协作，共同完成一个任务或提供服务。在“分布式操作系统课件”中，我们可以深入探讨这一复杂且关键的技术。东北大学的这门课程可能涵盖了从基础概念到高级应用的广泛内容，旨在帮助学生理解和掌握分布式系统的原理和实践。 分布式操作系统的核心概念包括： 1. **分布式系统的基本特征**：分布式系统由分布在不同地理位置的多台计算机组成，它们通过网络通信并共享资源。这些系统的关键特性包括透明性（如位置透明、复制透明等）、高可用性、可扩展性和容错性。 2. **进程间通信（IPC）**：分布式系统中的各个节点需要通过进程间通信机制交换信息。常见的通信方式有消息传递、管道、套接字等，这些通信机制是实现分布式计算的基础。 3. **一致性模型**：在分布式环境中，数据一致性是个重要问题。例如，强一致性、弱一致性、最终一致性等模型各有优缺点，需要根据应用场景选择合适的模型。 4. **分布式文件系统**：如Hadoop HDFS和Google File System (GFS)等，是分布式系统中的重要组成部分，它们允许多个节点同时访问和操作大型数据集。 5. **负载均衡**：为了优化系统性能，分布式操作系统需要实现负载均衡，确保工作负载均匀分布到各个节点，避免单点过载。 6. **容错与恢复**：分布式系统需要设计出能够容忍硬件故障、网络中断等异常情况的机制，如冗余、检查点和恢复策略。 7. **分布式资源管理**：有效管理和调度分布式系统中的计算、存储等资源，是提高系统效率的关键。 8. **分布式事务处理**：保证分布式环境下的事务操作原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID属性），是数据库系统的重要课题。 9. **云计算与分布式计算**：云计算平台如AWS、Azure、阿里云等，大量使用分布式操作系统来提供弹性、可扩展的计算和存储服务。 10. **分布式算法**：包括选举算法、共识算法（如Paxos、Raft）等，这些算法是解决分布式系统中一致性问题的关键工具。 11. **安全与隐私**：在分布式系统中，保护数据的安全和用户隐私至关重要，涉及到身份验证、授权、加密和审计等多个方面。 通过东北大学的“分布式操作系统课件”，学生可以系统学习以上内容，并通过案例分析和实践项目，提升对分布式系统设计和实现的理解。在当今互联网和大数据时代，分布式操作系统不仅是学术研究的热点，也是实际工程应用的基石。掌握这些知识将对学生的未来职业生涯有着深远的影响。

第3章HBase原理与实战 第4章HBase进阶 第5章容灾与监控 第6章Phoenix & Sqoop 第7章需求分析与技术选型 第8章功能梳理与方案设计 第9章子模块-数据库操作模块 第10章子模块-用户管理模块 第11章子模块-权限管理模块 第12章子模块-文件管理模块 第13章子模块-接口模块 第14章子模块-SDK模块 第15章课程总结 源码 ### Java分布式文件存储项目开发视频教程知识点概览 #### HBase原理与实战（第3章） - **HBase介绍**：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的 Google 论文 “Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data”。不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 - **HBase架构**：深入理解HBase的架构组成，包括Master节点和RegionServer节点的功能和交互机制。 - **HBase数据模型**：学习HBase的数据模型，了解表、行键、列族等基本概念以及它们之间的关系。 - **HBase读写流程**：掌握HBase中的数据读取和写入的具体流程，包括如何定位数据、如何进行读写操作。 - **HBase应用场景**：讨论HBase在大数据处理中的应用场景，如日志分析、消息推送等。 #### HBase进阶（第4章） - **高级特性**：介绍HBase的一些高级特性，例如压缩、缓存机制、版本控制等。 - **性能调优**：讲解HBase性能调优的方法和技术，包括参数配置、硬件选择等方面。 - **故障排查**：学习HBase常见问题及故障排查技巧，提高问题解决能力。 #### 容灾与监控（第5章） - **容灾机制**：介绍HBase的容灾机制，包括数据备份、恢复策略等。 - **集群监控**：学习如何使用工具（如Hadoop生态系统中的Ambari）来监控HBase集群的运行状态。 #### Phoenix & Sqoop（第6章） - **Phoenix概述**：Phoenix是构建在HBase之上的SQL查询引擎，支持快速的SQL查询。 - **Phoenix安装与配置**：详细介绍如何安装和配置Phoenix环境。 - **使用Phoenix进行查询**：教授如何使用Phoenix执行SQL查询，以及如何优化查询性能。 - **Sqoop简介**：Sqoop是一种用于在Hadoop和传统的关系型数据库之间传输数据的工具。 - **使用Sqoop进行数据迁移**：指导如何使用Sqoop将数据从传统数据库导入到Hadoop或从Hadoop导出到传统数据库。 #### 需求分析与技术选型（第7章） - **需求收集**：如何进行有效的业务需求收集和整理。 - **系统设计**：基于需求分析，进行系统架构设计。 - **技术栈选择**：根据项目需求选择合适的技术栈，包括HBase、Spring Boot等。 #### 功能梳理与方案设计（第8章） - **功能模块划分**：按照业务需求对系统进行功能模块划分。 - **模块设计**：对每个模块进行详细的设计，包括接口设计、数据库设计等。 #### 子模块-数据库操作模块（第9章） - **数据库连接池**：实现数据库连接池的管理和使用。 - **CRUD操作**：实现对数据库的基本增删改查操作。 - **事务管理**：实现对数据库事务的管理，确保数据一致性。 #### 子模块-用户管理模块（第10章） - **用户注册与登录**：实现用户的注册和登录功能。 - **密码管理**：实现密码的安全存储和加密解密操作。 - **权限验证**：实现用户权限的验证功能。 #### 子模块-权限管理模块（第11章） - **角色管理**：实现角色的添加、删除、修改等功能。 - **权限分配**：实现对用户权限的分配和撤销操作。 #### 子模块-文件管理模块（第12章） - **文件上传**：实现文件的上传功能。 - **文件下载**：实现文件的下载功能。 - **文件存储**：讨论不同类型的文件存储方式，如本地存储、云存储等。 #### 子模块-接口模块（第13章） - **RESTful API设计**：遵循RESTful风格设计API接口。 - **接口文档**：编写清晰的接口文档，方便前端和其他系统的调用。 #### 子模块-SDK模块（第14章） - **SDK开发**：开发适用于不同平台的客户端SDK。 - **SDK使用示例**：提供SDK使用的示例代码，帮助用户快速上手。 #### 课程总结（第15章） - **项目回顾**：回顾整个项目的开发过程和关键技术点。 - **未来展望**：讨论未来可能的发展方向和技术趋势。 通过本视频教程的学习，学员能够全面掌握使用HBase和Spring Boot进行分布式文件存储系统开发所需的核心技术和实践经验。此外，还能够深入了解各个模块的设计思路和实现细节，为实际工作中遇到的问题提供解决方案。

该项目是一个使用Java开发的分布式架构在线测评平台，其核心特点是基于SpringCloud框架，结合Vue.js进行前后端分离设计。这个平台旨在提供一个高效、稳定且易于扩展的在线编程测评环境，可能广泛应用于教育、竞赛或者企业招聘场景。下面将详细阐述相关知识点。 1. **SpringCloud**： SpringCloud是Spring官方提供的一个微服务开发框架，它能够帮助开发者快速构建分布式系统中的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性令牌、全局锁、领导选举、分布式会话、集群状态等核心功能。在本项目中，SpringCloud扮演着服务治理的角色，使得各个子服务能够相互通信和协同工作。 2. **Vue.js**： Vue.js是一个轻量级的前端JavaScript框架，以数据驱动和组件化为设计核心。Vue.js使得构建用户界面变得简单和高效。在这个在线测评平台中，Vue.js负责处理前端视图的渲染和交互，提供友好的用户体验。 3. **前后端分离**： 前后端分离是一种常见的软件开发模式，它将应用程序分为两个独立的部分：前端负责用户交互，后端负责数据处理和业务逻辑。在这个项目中，Vue.js作为前端框架处理用户界面和交互，而Java后端则处理数据和业务逻辑，通过API进行通信。 4. **分布式架构**： 分布式架构是指将一个复杂系统拆分成多个互相协作的子系统，每个子系统运行在独立的硬件或虚拟机上。在本项目中，这种架构提供了高可用性和可扩展性，可以处理大量的并发请求，并且可以根据需求动态添加或减少服务器。 5. **数据库与SQL**： `sqlAndsettings`目录可能包含数据库脚本和设置文件，用于初始化和配置数据库。在在线测评平台中，数据库用于存储用户信息、题目、提交的代码、评分结果等数据。SQL（结构化查询语言）用于与数据库进行交互，如插入、更新、查询和删除数据。 6. **文档**： `docs`目录可能包含项目的文档资料，如设计文档、API接口说明、安装指南等，对于理解和维护项目非常有帮助。 7. **hoj-springboot**： 这个文件夹可能是SpringBoot应用的源代码，SpringBoot是Spring的一个模块，简化了Spring应用的初始搭建以及开发过程，提供了自动配置、内嵌Web服务器、健康检查等功能。 8. **hoj-scrollBoard**： 这可能是一个滚动公告板组件，用于展示平台的最新消息或者通知，使用Vue.js编写。 9. **sandbox**： 沙箱（sandbox）通常用于测试代码执行环境，可能在这个在线测评平台上，沙箱是安全执行用户提交的代码的地方，以评估其正确性和性能，防止恶意代码影响系统。 10. **hoj-vue**： 这个文件夹可能是前端Vue.js应用的源代码，包括组件、路由、样式和配置等，负责整个用户界面的呈现和功能实现。 总结，这个项目展示了Java和Vue.js在现代互联网应用中的强大组合，以及SpringCloud在构建分布式系统中的实用性。通过这些技术，开发者可以构建出高效、可靠且易于扩展的在线测评平台，满足各种场景的需求。

包含了四本书：《大型分布式网站架构设计与实践》、《大型网站系统与JAVA中间件实践》、《分布式Java应用基础与实践》、《核心原理与案例分析》。可为有java开发基础的开发人员提供从基础到深入的学习分布式技术