针对无线传感器网络的二进制分布检测的问题，在假设无线传感器和融合中心所组成的网络是各向同性，并且总的信道容量受到制约的情况下，全面系统地研究了融合中心的优化问题，提出了在瑞利慢衰落信道条件下基于错误概率最小化的最优融合算法。

kvstore ##背景 这是课程CS162的项目，分布式KV存储, 由C语言编写 ##技术要点 网络请求服务：采用线程池加阻塞IO完成 缓存系统：采用LRU的淘汰策略 磁盘存储：每一项数据存储在一个文件中，存储数据的二进制格式 一致性算法: 采用二阶段提交协议 负载均衡算法: 一致性哈希，多副本存储 ###模块设计 kvstore主要结构为主从结构，包括Master和Slave节点，每一个存储节点包括网络请求模块，数据存储模块，包括内存中的缓存和磁盘中的数据。Master节点 包括缓存，但不进行磁盘存储，同时进行请求转发。Slave节点包括缓存和磁盘存储。 ####网络请求 网络请求模块采用的是线程池加阻塞IO，算是比较低效的部分。可以使用事件循环和回调提高网络请求效率。请求由4字节的消息长度加消息内容组成。 ####缓存 缓存使用的是LRU淘汰策略。 ####存储 kvstor

非常经典的分布式论文，包括分布式基础知识、分布式一致性、分布式数据结构、分布式实战4部分。总量超过40篇！

高级数据库课程笔记，xml数据库、面向对象、数据文件组织与存储、事务并发、分布式数据库系统、大数据、数据仓库、NOSQL以及内存数据库

为了满足基因医药研究对于速度、规模和智能化的苛刻要求，需要端到端参考架构涵 盖基因计算的关键功能，如数据管理(数据集线器)，负载编排(负载编排器)和企业 接入(应用中心)等。

GO语言分布式文件系统源码，提供最简单、可靠、高效的分布式文件系统。一个基于http协议的分布式文件系统，它基于大道至简的设计理念，一切从简设计，使得它的运维及扩展变得更加简单，它具有高性能、高可靠、无中心、免维护等优点。 大家担心的是这么简单的文件系统，靠不靠谱，可不可以用于生产环境？答案是肯定的，正因为简单所以高效，因为简单所以稳定。如果你担心功能，那就跑单元测试，如果担心性能，那就跑压力测试，项目都自带了，跑一跑更放心^_^。优点如下： 无依赖 自动同步 失败自动修复 按天分目录方便维护 支持不同的场景 文件自动去重 支持目录自定义 支持保留原文件名 支持自动生成唯一文件名 支持浏览器上传 支持查看集群文件信息 支持集群监控邮件告警 支持小文件自动合并(减少inode占用) 支持秒传 支持图片缩放 支持google认证码 支持自定义认证 支持跨域访问 极低资源开销 支持断点续传(tus) 支持docker部署 支持一键迁移 支持异地备份支持并行体验 支持token下载　

[Mycat 简介] [Mycat 配置文件server.xml] [Mycat 配置文件schema.xml] [Mycat 配置文件rule.xml] [springboot + mybatis + mycat整合]

人工智能-机器学习-软件分布式共享存储系统的性能优化.pdf

传统的分布式新能源智能服务平台信息检索精准度差，服务效率低。为了解决上述问题，基于云架构研究了一种新的分布式新能源智能服务平台，利用网络将多个小型发电站连接到一起，集中调配，同时提高能源利用的广度和深度。通过数据挖掘、数据处理、数据采集和传输、数据采集网关四个领域构建服务平台结构，设定采集功能、存储功能、显示功能。为验证平台的有效性，设定对比实验，结果表明，基于云架构构建的分布式新能源智能服务平台具有宽幅兼容、实时监测、智能分析、准确预测的优势，整体性能优于传统智能服务平台。

做大型数据库应用的时候，随着数据量越来越大，计算越来越复杂，对于性能的挑战越来越大。我们只能去使用现有的数据库方案：比如SQLSERVERCluster或者OracleRAC等,但是这也就等于走上了一条烧钱的道路，小则几十万，大则上百万乃至更多，另外还是解决不了维护的问题，要改一个表或者还原一次数据库都得几个小时或者更长的时间。最根本的办法还是像google那样有成千上万的中小型机器来代替超大型机器，每一次查询都会由几十台上百台机器来负载的分布式计算才是趋势。这里给大家介绍一个类似的数据库上的相关案例1背景    我们知道数据是一个公司的命脉，随着业务越做越大，数据量也会越来越大，计算也会越来