拒绝服务 分布式拒绝服务 用于DDoS攻击的简单Python代码，仅用于教育目的。 在我开始学习套接字编程时实现。 可以使用服务程序或工具（例如MPI或Docker）以分布式方式使用此脚本。 我个人确实使用MPI在4台PC机上分布式执行了该脚本。 结果是一个非常强大的网站杀死工具。 此代码包含两个版本： 套接字版本：使用Python套接字库向服务器发送大量请求。 Urllib2版本：使用Python urllib2库虚拟访问了目标网站，增加了一些较弱的Web统计服务（如。 代理模式尚不可用。

Apache Kafka是一个分布式发布 - 订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使您能够将消息从一个端点传递到另一个端点。 Kafka适合离线和在线消息消费。 Kafka消息保留在磁盘上，并在群集内复制以防止数据丢失。 Kafka构建在ZooKeeper同步服务之上。 它与Apache Storm和Spark非常好地集成，用于实时流式数据分析。

声明:该设计资料分享来自51嘿电子论坛，仅供网友学习参考，不可以用于商业用途。 系统总体方案概述: 本设计通过温度传感器检测现场环境温度，同时将检测到的温度由单片机控制NRF24l01传输至中央控制室主机，中央控制室主机将接收到的信息通过LCD显示，并在温度超过安全值时进行报警。 无线分布式温度采集设计原理: 电源电路为单片机和其他电路模块供电；DS18b20用于温度采集；液晶显示主要用于显示当前系统状态；晶振和复位电路主要用于提供单片机基本的工作要求；NRF24l01用于数据的无线发送和接收按键与LED主要用于系统设置和状态指示。 实物展示: 温度采集结果: 系统原理框图如图: 附件内容截图: 电路原理图+PCB截图: 分布式温度采集系统程序源码截图，见“相关文件”下载:

为了弥补基于集中式处理的分布式数据挖掘方法的不足，有效地实施分布式数据挖掘（DDM）任务，需要一种能从分布式数据源中获取多样化代表性取样集的技术。提出了一种新的适用于分布式数据挖掘环境的数据取样算法（OptiSim-DDM方法），算法核心是基于最优K相异性进行数据选择，采用移动Agent技术和扩展的最优K相异性数据多样化代表性子集选择方法，能在各分布式数据场地中轮转选择出全局数据集的多样化代表性取样集。该方法通过降低所挖掘的数据集的数据规模来降低数据挖掘算法的时空复杂度，降低网络通讯代价，提高数据挖掘的执

仿真平台：MATALAB 可在初始原始数据基础上更改 Untitled是主函数运行，其余子函数，注释清晰 电热综合能源系统的动态定价问题，采用主从博弈方法 上领导者问题上，以综合能源系统整体的收益作为目标函数，考虑电价以及热价等相关约束，在下层运营商和负荷聚合商作为跟随者，构建了领导者-跟随者Stackelberg博弈模型，同时还考虑了系统的功率平衡条件以及热能平衡条件等约束，模型的上层求解DE优化算法，下层求解采用CPLEX求解器，将CPLEX求解嵌入到DE优化算法中，程序运行时间423.73s，考虑该代码具有一定的创新性，适合新手学习以及在此基础上进行拓展，在不同主体之间相互交互求解，代码质量高 解决了多主体间交互问题

使用vmware复制了三个ubuntu18.04虚拟机系统，模拟多台服务器，安装配置完全分布式hadoop。 想修改成免费的，不会修改。有问题可以留言一起交流

本文搭建了一个由三节点（master、slave1、slave2）构成的Hadoop完全分布式集群（区别单节点伪分布式集群），并通过Hadoop分布式计算的一个示例测试集群的正确性。对hadoop分布式环境搭建过程感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧

RabbitMQ的实战应用

安卓操作系统下SEED分布式数据库在大数据中的应用

基于多目标粒子群算法的储能容量配置，基于IEEE33节点电网，建立以储能投资成本网损成本峰谷套利收益为成本目标，以电压波动最小为安全指标的多目标规划模型。模型充分考虑了电力系统的潮流约束、储能SOC等约束，通过得到储能最优运行计划，得到了各个设备容量的最佳规划容量。