NORTON ANTIVIRUS 8.0 for Windows NT/2000 Servers 中文版、英文版。 Symantec System Center 4.6 中文版在广州市工商局全系统中设立了市局和分局两级防病毒架构。 防病毒系统覆盖范围所括全局所有的工作站和服务器。采用全网统一更新，分级管理的模式。其结构如下： 在全局设置了LiveUpdate中心和一级服务器。各节点设置了二级服务器。LiveUpdate中心负责防病毒系统的统一更新和二级服务器的管理。

### 国科大-叶笑春、王展-并行处理-期末复习资料 #### 重要知识点概览 本篇文章将根据题目要求，详细解析给定的并行处理知识点，主要包括负载均衡的方法、Flynn分类法、多核通信方式、系统域点对点通信的基本元素、并行程序的通用模型、并行执行的主要形式、多线程的收益与代价、并行编程模型、局部性的概念、Cache Miss的原因及避免方法、降低通信开销的方法、以及影响应用可扩展性的因素。 ### 负载均衡的方法 **负载均衡**是并行处理中的一个重要概念，目的是确保各处理单元的工作量大致相等，从而最大化整体系统的效率。常见的两种方法是： 1. **任务开始前的负载均衡**：在任务开始之前，根据任务的特点和处理单元的能力预先分配工作量，使得每个处理单元的工作量尽可能均衡。 2. **任务执行过程中的动态负载均衡**：随着任务的执行，动态调整各个处理单元的工作量，以适应实际情况的变化，比如某个处理单元完成得较快，则可以分配更多任务给它。 ### Flynn分类法 **Flynn分类法**是一种用于区分并行处理系统的分类方法，主要依据指令流和数据流的特性来划分，包括以下四种类型： 1. **单指令流单数据流结构（SISD）**：典型的顺序处理计算机，如传统的CPU。 2. **单指令流多数据流结构（SIMD）**：适用于处理大量相似数据的任务，如图形处理器（GPU）中的某些计算单元。 3. **多指令流单数据流结构（MISD）**：较少见，主要用于某些特殊应用场景，如信号处理。 4. **多指令流多数据流结构（MIMD）**：最通用的并行处理架构，每个处理单元可以独立执行不同的指令流。 ### 多核通信方式 在多核处理器环境中，不同核心之间的通信至关重要，主要有以下三种方式： 1. **共享地址空间**：所有核心都可以访问相同的内存空间，通信简单直接，但需要注意同步和一致性问题。 2. **消息传递**：通过发送消息的方式进行通信，适用于分布式系统或多节点集群环境。 3. **数据并行**：针对大规模数据集的处理，将数据分割后分配给不同的核心进行并行处理。 ### 系统域点对点通信的基本元素 系统域内的点对点通信是并行计算中常见的一种通信方式，其基本构成包括： 1. **节点**：可以是集群中的单个计算机或者多处理器系统中的单一处理器。 2. **网络接口**：如高速网络接口卡（NIC），例如万兆以太网卡或InfiniBand HCA（主机通道适配器）。 3. **链路**：包括线缆和接插件，例如光纤连接和相应的光模块。 4. **网络包**：由包头、载荷、包尾三部分组成，是网络传输的基本单位。 ### 从上层应用出发的并行程序通用模型 1. **任务并行**：问题被分解为多个子任务，这些子任务可以在不同的处理单元上并行执行，子任务之间通过显式通信来协调。 2. **数据并行**：对于包含大量数据的问题，数据集被分割并分配给不同的处理单元进行并行处理，每个单元执行相同的操作。 ### 代处理器并行执行的主要形式 1. **超标量**：在同一时钟周期内执行多条指令，利用指令级并行（ILP），由硬件自动发现并行性。 2. **多核**：多个核心协同工作，支持线程级并行性，软件负责调度线程到不同的核心上。 3. **SIMD**：在单个核心内，通过多个ALU同时执行同一条指令的不同实例，实现数据级并行。 ### 多线程的收益与代价 **收益**： - 更好地利用处理器资源。 - 隐藏内存访问延迟。 - 提高并行应用的整体吞吐量。 **代价**： - 需要额外的线程上下文。 - 可能增加单一线程的运行时间。 - 对内存带宽的要求更高。 - Cache空间受限可能导致频繁访问内存。 ### 并行编程模型 1. **共享地址空间**：易于实现但难以确保良好的性能。 2. **消息传递**：结构化良好，有利于实现可扩展的并行程序。 3. **数据并行**：强调数据集的并行处理，限制迭代间的通信量。 ### 局部性的概念 1. **时间局部性**：短期内重复访问相同数据。 2. **空间局部性**：访问附近地址的数据。 3. **Cache利用**：主要利用时间局部性和空间局部性来减少Cache Miss。 ### Cache Miss的原因及避免方法 - **首次访问**：无法避免。 - **缓存容量不足**：增加缓存大小。 - **冲突**：调整缓存关联性或改变数据访问模式。 - **通信引起的Miss**：优化通信设计。 ### 降低通信开销的方法 1. **减少通信次数**。 2. **减少通信延迟**。 3. **减少通信竞争**。 4. **增加通信与计算的重叠**。 ### 影响应用可扩展性的因素 1. **应用本身的串行算法实现**。 2. **关键路径**：优化方法是缩短关键路径上的任务。 3. **处理瓶颈**：使用更高效的通信机制或采用主从计算架构。 ### 结合Roofline模型优化Stencil程序 针对3-D 7点Jacobi Stencil算法，我们可以考虑以下几点优化策略： 1. **减少通信开销**：尽量减少数据交换的需求。 2. **提高计算密集度**：增加每个计算单元的数据处理量。 3. **优化数据布局**：改进数据的存储方式以提高缓存利用率。 4. **利用SIMD指令**：利用向量化指令加速数据处理。 通过以上策略，可以有效提升并行程序的性能和可扩展性。

本文详细介绍了反制无人机的核心架构、主流技术分类、典型应用场景及未来发展趋势。核心架构包括侦测识别层、决策控制中枢和反制执行单元，采用多传感器融合技术和AI分析提升目标识别精度。主流技术分为软杀伤（如电磁压制、导航欺骗）和硬摧毁手段（如动能拦截、定向能武器）。应用场景涵盖军事防御、公共安全和关键基础设施保护。未来技术将向智能化、多手段协同和小型化方向发展，同时需遵守相关法律与伦理约束。 反制无人机技术是当今世界上用于防御和控制无人机威胁的重要手段，它包括了诸多技术手段，既有软杀伤技术，如电磁压制、导航欺骗，也有硬摧毁手段，如动能拦截、定向能武器。而这些技术的实现依赖于一套复杂的系统架构，其中侦测识别层是基础，它利用多传感器融合技术，能够对无人机进行有效识别和跟踪。决策控制中枢则负责处理来自侦测识别层的信息，制定相应的反制策略。而反制执行单元则是将决策转化为实际行动，执行对无人机的干扰或拦截。 在实际应用中，反制无人机技术主要应用在军事防御、公共安全和关键基础设施保护等领域。例如在军事领域，防止敌对势力利用无人机进行侦察或攻击；在公共安全领域，防止无人机非法侵入禁飞区，威胁公共安全；在关键基础设施保护方面，保证机场、核电站等重要设施不受无人机威胁。 未来，随着无人机技术的不断进步和无人机应用的普及，反制无人机技术也将不断升级和优化。智能化是其中的一个主要趋势，未来的系统将更加依赖人工智能技术，以实现更加高效和准确的决策。同时，多手段协同作战将成为主流，通过对各种反制手段的整合，形成一套全方位的防御体系。小型化也是一个发展方向，便于设备的部署和移动。 然而，在反制无人机技术的发展过程中，法律和伦理的约束不容忽视。如何在保护社会安全和保护个人隐私之间找到平衡点，如何避免技术误用或滥用，这些都是未来发展中必须面对的问题。 反制无人机技术是一个多学科交叉融合的领域，涉及电子工程、计算机科学、人工智能、法律伦理等多个方面。这些技术手段和系统架构的综合运用，构成了当今反制无人机技术的核心内容。随着技术的不断进步，这一领域将继续展现出巨大的发展潜力和应用前景。

MySQL Workbench是一款强大的数据库设计和管理工具，专为MySQL数据库系统设计。它是SQL开发、数据库建模和管理的集成解决方案，适用于开发人员、DBA（数据库管理员）以及对数据库有需求的任何用户。这款工具提供了可视化界面，使得数据库管理变得更加直观和高效。 标题中的“最新解压版本”意味着您获得的是一个免安装的版本，通常这种版本的软件可以直接在解压缩后运行，无需通过传统的安装过程。这为用户提供了便利，特别是在不同的计算机上快速试用或工作时，无需担心系统冲突或注册表问题。 描述中提到的“运行MySQLWorkbench.exe”是指执行MySQL Workbench应用程序的主执行文件。在Windows操作系统中，可执行文件通常具有.exe扩展名，双击该文件即可启动程序。在解压缩MySQL Workbench的文件夹后，找到这个名为“MySQLWorkbench.exe”的文件，点击它即可启动数据库管理工具。 MySQL Workbench的主要特性包括： 1. **数据建模**：它提供了一个ER（实体关系）模型，允许用户创建和设计数据库结构。通过拖放操作，可以轻松创建表、设置字段类型、定义键和关系，甚至进行复杂的数据库设计。 2. **SQL开发**：内置的SQL编辑器支持编写、运行和调试SQL脚本，提供了代码补全、语法高亮、错误检查等功能，极大地提高了SQL开发效率。 3. **数据库管理**：可以连接到多个MySQL服务器，进行数据库的创建、备份、恢复、优化等操作。此外，它还可以用于查看和修改数据库表的数据，以及管理用户权限。 4. **图表和报告**：MySQL Workbench可以生成各种图表和报告，帮助用户理解数据库结构、性能统计和查询执行计划，这对于分析和优化数据库性能非常有用。 5. **版本控制**：支持版本控制集成，如Git，使团队协作更加流畅，确保数据库结构的变更能够得到跟踪和管理。 6. **数据迁移**：提供了数据迁移向导，用于将数据从其他数据库系统迁移到MySQL，或者在不同MySQL实例之间迁移。 7. **图形化界面**：MySQL Workbench的图形化界面使得数据库管理对新手友好，同时也满足了高级用户的复杂需求。 8. **社区支持**：作为开源项目，MySQL Workbench有庞大的用户社区和丰富的在线资源，遇到问题时可以方便地查找解决方案或获取帮助。 MySQL Workbench是一个功能全面的数据库管理工具，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益。通过解压缩并运行提供的“MySQLWorkbench.exe”，您可以立即开始探索和管理MySQL数据库的世界。

**卡尔曼滤波器简介** 卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一种基于数学统计的估计理论，用于处理带有噪声的动态系统中的数据估计问题。它利用系统模型和观测数据，通过一系列递推计算，对系统的状态进行最优估计。卡尔曼滤波器尤其适用于线性高斯系统，但在非线性系统中，通过适当的线性化方法（如扩展卡尔曼滤波器）也能得到较好的应用。 **Simulink中的卡尔曼滤波器模型** Simulink是MATLAB的一个模块化建模环境，特别适合进行动态系统仿真。在Simulink中搭建卡尔曼滤波器模型，可以直观地展示滤波过程，并进行实时仿真。一个简单的卡尔曼滤波器Simulink模型通常包括以下几个关键组件： 1. **状态更新方程**：对应于系统的动态模型，描述系统状态如何随时间变化。在上述模型中，状态空间模型可能为： \[ x_k = F_k x_{k-1} + B_k u_k + w_k \] 其中，\(x_k\) 是当前状态，\(F_k\) 是状态转移矩阵，\(B_k\) 是输入矩阵，\(u_k\) 是控制输入，\(w_k\) 是零均值的系统噪声。 2. **观测模型**：表示如何从状态中获取观测数据。一般形式为： \[ z_k = H_k x_k + v_k \] 其中，\(z_k\) 是观测数据，\(H_k\) 是观测矩阵，\(v_k\) 是观测噪声，同样假设为零均值。 3. **卡尔曼增益**：卡尔曼增益\(K_k\)根据上一时刻的预测误差和观测误差计算得出，用于平衡系统模型与观测数据的权重。 4. **状态估计**：结合卡尔曼增益和观测数据，更新状态估计： \[ \hat{x}_k = x_k + K_k (z_k - H_k \hat{x}_{k|k-1}) \] 其中，\(\hat{x}_{k|k-1}\) 是对当前状态的预测，\(\hat{x}_k\) 是对当前状态的估计。 5. **协方差更新**：计算系统状态误差的协方差矩阵，用于更新卡尔曼增益： \[ P_k = (I - K_k H_k) P_{k|k-1} \] 其中，\(P_{k|k-1}\) 是前一步的预测协方差，\(P_k\) 是当前的估计协方差，\(I\) 是单位矩阵。 **适合初学者的学习点** 1. **Simulink基础操作**：学习如何在Simulink环境中创建、连接和配置模块，理解模块的功能和用法。 2. **卡尔曼滤波器原理**：理解卡尔曼滤波器的基本公式和工作流程，了解每个步骤的目的和意义。 3. **动态系统模拟**：通过实例了解如何用Simulink模拟动态系统，分析不同参数对滤波效果的影响。 4. **误差分析**：观察滤波结果，分析实际数据与滤波后数据的差异，理解噪声对系统的影响以及卡尔曼滤波器的改善作用。 5. **扩展应用**：尝试将模型应用于其他领域，如导航、控制、信号处理等，进一步提升理解和应用能力。 综上，"kalman滤波器simulink图"提供了一个学习卡尔曼滤波器理论和实践的好平台，初学者可以通过这个模型深入理解卡尔曼滤波器的工作原理，并掌握在Simulink中实现滤波器的方法。通过实际操作和实验，可以更好地掌握这一重要估计工具。

新增能源控制器相关协议解析 支持规约: 1.698.45报文解析；2.南网规约报文解析；3.1376.2报文解析；4.1376.1规约帧结构解析；5.645-2007表规约帧结构解析；6.101规约报文解析；7.104规约报文解析。附加功能：a.698.45模拟主站功能；b.698.45规约示例报文

.net 开发的web 网页没法进行无预览打印？看看这个方法，通过url协议进行本地客户端调用并且传参进行打印，调用方法：在有url或者跳转的地方写上： printCMCC://参数1-参数2 (上边参数1和参数2中间要有 -） 例如 代码有注释

本文详细介绍了使用RobotStudio软件进行ABB机器人喷涂虚拟仿真的全过程。首先概述了喷涂机器人在生产中的广泛应用及RobotStudio软件针对喷涂工艺开发的Smart组件功能，包括生成油漆雾化模型和实时显示漆面效果。接着，文章分步骤讲解了喷涂机器人工作站的创建、Smart组件的添加与参数设置（如PaintApplicator和ColorTable组件）、喷涂机器人的示教编程（包括运动程序编写和信号控制指令添加）、工作站获取虚拟控制器变量数据配置、Smart组件属性与信号连接、喷涂工作站I/O信号逻辑设定，以及最终的仿真运行效果展示。通过本文，读者可以全面了解如何利用RobotStudio软件实现机器人喷涂工艺的虚拟仿真。 在现代工业生产中，喷涂机器人凭借其高效、精确的特点广泛应用于各个领域，尤其是在汽车制造、家具涂装等对表面质量要求极高的生产线上。为了提高喷涂工艺的研发效率，降低生产成本，虚拟仿真技术得到了快速的发展。本文将详细阐述如何通过ABB集团开发的RobotStudio软件包来实现机器人喷涂工艺的虚拟仿真全过程。 RobotStudio不仅支持传统的机器人编程，还提供了强大的虚拟仿真功能，特别在开发智能喷涂系统方面具有显著优势。软件中的Smart组件功能针对喷涂工艺进行了专门的优化，使工程师能够创建出接近真实场景的油漆雾化模型，以及实时调整与展示漆面效果。这大大节省了传统喷涂工艺研发中的材料成本和时间成本。 在使用RobotStudio进行喷涂机器人工作站创建的流程中，首先要通过软件环境模拟出真实的工作场景，包括喷涂机器人本体、喷涂枪、工件等。随后，用户需要向工作站中添加Smart组件，如PaintApplicator组件用于控制喷涂路径和参数设置，ColorTable组件用于定义颜色信息。这些组件的参数设置直接决定了喷涂的效果与质量。 在完成喷涂机器人的示教编程后，用户需要对运动程序进行编写，包括路径规划和运动速度的设定，同时还要添加信号控制指令，用于控制喷涂开始、结束以及喷涂速度等。通过这些步骤的编程，机器人能够按照预定的程序进行精确地喷涂作业。 当基本的程序编写完成后，工作站需要获取虚拟控制器的变量数据进行配置。这一阶段，工程师需要确保工作站中所有必要的变量都与实际控制器中的相应变量正确连接。Smart组件属性与信号的连接是喷涂仿真的关键，确保了喷涂参数和信号的正确传递，模拟了真实机器人控制器中的交互行为。 在定义喷涂工作站的I/O信号逻辑时，需要特别注意信号的逻辑关系，确保喷涂的每一个步骤都能够在逻辑上正确执行。这包括了喷涂开始、结束的信号控制，以及喷涂过程中可能出现的任何异常信号的处理逻辑。 最终，通过上述所有步骤的设置与调整，当进入仿真运行阶段时，工程师可以直观地观察到喷涂机器人在虚拟环境中的表现。仿真运行效果展示是检验虚拟仿真成功与否的关键环节，它不仅可以验证程序的正确性，还可以直观地展示出喷涂效果，让工程师对最终产品的质量有直观的认识。 RobotStudio软件通过Smart组件功能，极大地方便了喷涂工艺的研发人员快速实现喷涂机器人的虚拟仿真。这一过程不仅节省了大量的时间和成本，而且提供了更加精确的仿真结果，为实际生产中的喷涂工艺提供了有力的技术支持。

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梁冰, 陈丹丹, 苏宇编著 人民邮电出版社《SQL语言参考大全 》一书的随书光盘