哪些因素影响消费者的在线购买决策_顾客感知价值的驱动作用_李宗伟.caj

网络文本采集与分类系统的设计与实现_余菁雯.caj

《基于docker容器的高并发web系统架构设计与实现》随着互联网迅速发展，社交、媒体以及电商等ｗｅｂ网站用户数量 越来越大，并发流量也越来越高，这对于传统ｗｅｂ系统架构设计提出 新的挑战。本文基于ｄｏｃｋｅｒ容器虚拟化技术来设计实现高并发ｗｅｂ系 统架构，实现ｗｅｂ系统的高并发、易扩展以及提升系统资源利用均衡 率等功能。 本文基于ｄｏｃｋｅｒ容器以及Ｋｕｂｅｍｅｔｅｓ容器集群技术，从负载均 衡、弹性伸缩以及资源调度等方面设计实现容器化高并发ｗｅｂ系统架 构。设计实现基于工作负载特性的动态负载均衡策略，能够实现根据 不同负载类型以及容器集群资源利用率而实时调整容器集群服务的 权重；设计实现基于灰度模型短时间负载预测弹性伸缩策略，能够实 现高效容器集群弹性伸缩以及提升系统并发性能；设计实现基于蚁群 算法并行调度策略，能够有效提升容器集群整体调度效果，提高容器 服务集群的可用性以及改善系统的资源利用均衡率等。 基于ｄｏｃｋｅｒ容器的高并发ｗｅｂ系统架构能够实现系统的高并发、 易扩展以及提升系统集群的资源利用率等功能。经过系统测试分析， 基于工作负载特性的动态负载均衡策略比传统轮询、加权轮询策略在 高并发流量下有更好的吞吐量以及响应时间等性能表现，基于灰度模 型预测的弹性伸缩机制比传统ＫｕｂｅｍｅｔｅｓＨＰＡ机制在短时间内具有 更好的集群伸缩特性以及基于蚁群算法的并行容器调度策略比传统 Ｋｕｂｅｍｅｔｅｓｄｅｆａｕｌｔｓ策略有更高的调度优势，能够有效提升容器的均 匀分发，实现系统高可用性以及提升系统的资源利用均衡率等。 基于ｄｏｃｋｅｒ容器技术高并发ｗｅｂ系统架构设计，能够有效解决 当前高并发流量下ｗｅｂ系统流量转发、集群伸缩以及资源调度等问 题，对于容器技术的具体应用研究以及高并发系统架构的设计具有一 定的实用价值。 关键词：高并发ｗｅｂ系统，容器虚拟化，动态负载均衡，弹性伸 缩，并行资源调度

为了在系统体积和成本保持不变的情况下提高测角分辨能力，本文利用多载频 MIMO 雷达发射频率分集信号，通过 MIMO 雷达多发多收的特性产生虚拟阵列以此扩大天线孔径。该方法利用 LFMCW 上下扫频的数据进行精准的测距测速，同时运用 MUSIC 算法在测角范围内进行谱峰搜索精确估计目标方向，仿真结果表明了所提方法的可行性和有效性。

基于非负字典学习高光谱图像超分辨.caj

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