通过解析的方法, 导出这一模型的度分布、聚类系数和平
均路径长度, 发现其具备复杂网络的无标度、小世界等特性, 并通过数值仿真进行了验证。
2021-10-11 18:57:53
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程序分为两个大的部分信息录入和信息查询，信息录入分为学生基本信息录入和修改、学生成绩信息录入和修改，信息查询分为学生基本信息一览表可以排序、学生成绩一览表可以排序、按学生姓名查询和删除信息。是运用QSqlQueryModel对数据库操作的一个实例，数据库运用的QSQLITE
2021-10-09 19:23:04
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介绍了一种基于迭代FFT算法的优化方法来实现矩形稀疏阵列的峰值旁瓣电平最优化的设计，给出了该方法的详细优化步骤。如果矩形平面阵列的阵元等间距分布，则阵列因子与阵元激励之间存在二维傅里叶变换关系，对随机初始化的阵元激励作迭代FFT循环，在一定的旁瓣约束条件下，便可以得到最优的阵元分布。仿真结果证明了该方法的快速性、有效性和稳健性。
2021-10-09 13:17:46
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SmugMug的基本架构
完成数据迁移后，由于不需再考虑基础设施问题，SmugMug将公司的主要精力集中在提高服务质量上。目前SmugMug向用户提供了三种照片访问方式[35]：
SmugMug以代理的身份处理用户访问请求
SmugMug对用户访问请求进行重定向
利用有关API直接对存储在S3中的数据进行访问。
在这三种访问方式中，以第一种方式访问的用户超过99%。也就是说几乎所有的用户都选择这种访问方式，这也正是SmugMug所期待的结果，因为它希望S3对于普通用户来说是透明的。SmugMug公司还引入了EC2服务，使客户可以利用EC2来完成图片的在线编辑和处理。
将基础设施部分外包给亚马逊后，SmugMug的基础架构如图 4‑33所示。几乎所有的用户都是采用直接访问SmugMug的方式处理照片，实际的照片处理过程对于用户是透明的。SmugMug的系统后台则如虚线框所示。主要包括三个部分[37]：队列服务，亚马逊AWS和控制器。目前使用的AWS包括EC2和S3。而队列服务和控制器则由SmugMug提供。SmugMug并没有采用SQS而是建立了自己的队列服务,控制器每隔固定的时间就会自动决定增加还是减少EC2实例。整个SmugMug 的系统具有高度的智能型，绝大部分操作都会自动完成。这也是为什么SmugMug仅用几十人就可以完成如此巨大的工作量。
2021-10-09 11:14:10
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