操作系统:09第九章 网络与分布式操作系统(1).ppt
2022-05-21 09:01:20 180KB 文档资料 网络 分布式
操作系统:09第九章 网络与分布式操作系统(2).ppt
2022-05-21 09:01:20 399KB 文档资料 网络 分布式
分布式温控系统 邮电大学软件工程大作 1. 工程说明 开发语言: Java, GUI 使用 Swing 运行环境: JDK 1.5 以上 集成开发环境(IDE): Intellij IDEA 14.0.2 数据库版本: MySQL 5.6 2. 工程源代码 源代码位于 app/ 文件夹中 app/server: 主机 app/client: 丛控机 3. 数据库建库脚本 脚本位于 app/server/sql/ 文件夹中 access_log.sql: 丛机登录登出信息 cost_report.sql: 报表 transaction_log.sql: 丛机事物请求交互记录 user.sql: 主机管理员信息 4. 资源文件 资源文件在 app/client/src/main/resources 文件夹中, 内容为丛控机的输出功率 以及工作模式的切图 5. Setup a) 主机 配
2022-05-20 20:18:49 7.74MB Java
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MongoDB是一个基于分布式文件存储 [1] 的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。 使用原理: 所谓“面向集合”(Collection-Oriented),意思是数据被分组存储在数据集中,被称为一个集合(Collection)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名,并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库(RDBMS)里的表(table),不同的是它不需要定义任何模式(schema)。Nytro MegaRAID技术中的闪存高速缓存算法,能够快速识别数据库内大数据集中的热数据,提供一致的性能改进。 模式自由(schema-free),意味着对于存储在mongodb数据库中
2022-05-20 18:03:53 152.69MB mongodb 数据库 分布式 database
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Designing Distributed Systems: Patterns and Paradigms for Scalable, Reliable Services 1st Edition
2022-05-20 18:02:58 4.44MB 分布式 distributed
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分布式电源在配电网中并网渗透率越来越高,但增加了系统的总成本与不稳定性。本文以实现配电网经济性与安全稳定运行协调统一为目的,研究了配电网中并网DG渗透率确定情景下风光车储设备容量的优化配置方法。首先,从配电网投资管理者角度出发,以配电网年均收益最大为目标函数,同时引入DG输出功率波动最小指标,考虑配电网潮流、DG、储能三方约束条件建立风光车储容量配置双层优化模型,运用遗传算法进行求解;然后,对分布式电源接入节点已知的33节点配电网系统进行测试计算,求得DG并网总容量确定情景下的风光车储容量最优配置方案;最后,对不同DG渗透率情景下配电网年收益的影响进行分析,得出系统在该模型求解下并网DG的最大渗透率。算例结果验证了所设计方法的有效性,为含风光车储混合的配电网经济安全运行提供了新的思路。
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鲲鹏BoostKit分布式存储使能套件
2022-05-20 15:00:50 9.3MB 华为 分布式
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分布式事务解决方案,完整的demo,注册中心使用的是zk,可以自行修改为nacos或者apollo,直接运行,配置数据库就行了
2022-05-20 14:57:19 32.6MB seata 分布式事务 springboot zk
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限幅器 Limiter可以使您的SpringBoot项目获得分布式锁和各种限流器能力,帮助您轻松解决业务方面的竞态条件问题,在不提高业务复杂度的同时增强接口的安全性。 快速开始 添加依赖 < dependency> < groupId>site.higgs.limiter < artifactId>limiter-support < version>1.0-SNAPSHOT 添加@EnableLimiter注解 @SpringBootApplication @En
2022-05-20 14:27:43 61KB spring spring-boot spring-cloud lock
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针对水下传感器网络能量消耗大、延迟时间长、信道利用率低等问题,提出了一种带选择适应性的水下传感器网络分布式路由算法(AS-UWSN)。AS-UWSN使数据包成为一种具有以最大阈值为能耗界限的选择性和具有以最大信息素浓度为搜索对象的适应性的蚁群,以当前链路的能量损耗、网络延迟、误包率作为信息素的产生因子,每次迭代时蚁群都会直接搜索最优的节点转发路径,迭代次数少且具有更好的实时性和灵活性。实验仿真结果表明,在水下无线传感器网络的能量优化以及延迟时间控制、信道利用率提升上采用AS-UWSN算法得到了较好的效果。
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