基于区块链的分布式数字身份系统源码+高分项目.7z 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练

分布式系统是现代信息技术领域中的重要概念，它涉及多个独立计算机协同工作，共同处理单个或多个任务，以实现高可用性、高性能和可扩展性。本课件集合了电子科技大学的分布式系统教学资源，是学习分布式系统的基础教材，非常适合初学者入门。 1. **系统模型**（02-系统模型.ppt）：这部分内容会介绍分布式系统的基本架构，包括客户端/服务器（C/S）模型、对等网络（P2P）模型以及主从结构等。还会讲解不同模型的优缺点以及适用场景，帮助理解分布式系统的基石。 2. **事务和并发控制**（05-事务和并发控制.ppt）：在分布式环境中，多任务同时进行可能导致数据一致性问题。事务的概念被引入来确保数据的完整性和一致性，如ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则。同时，并发控制策略如两阶段提交、多阶段提交和乐观锁等将被讨论，以确保多个操作的正确协调。 3. **复制技术**（06-复制.ppt）：为了提高可用性和容错性，分布式系统通常采用数据复制策略。这部分会涵盖不同的复制模式，如简单复制、主从复制、多主复制等，并分析其在性能、一致性及容错性方面的差异。 4. **P2P系统**（09-P2P系统.ppt）：P2P网络是分布式系统的一个重要分支，强调节点间的平等性。这里会讲解P2P的原理，如DHT（分布式哈希表）用于节点查找，以及BitTorrent等流行协议的工作机制。 5. **云计算**（10-云计算1.ppt, 10-云计算2.ppt, 10-云计算3.ppt, 10-云计算4.ppt）：云计算是分布式系统的实际应用之一，这些课件会深入讨论云计算的三个层次（基础设施即服务IaaS、平台即服务PaaS、软件即服务SaaS），以及虚拟化技术、云存储和云安全等方面的知识。 6. **基于P2P的视频点播系统综述**（基于P2P的视频点播系统综述 (1).pdf）：这可能是一个具体的案例研究，探讨如何利用P2P技术构建高效、可靠的视频点播服务，包括P2P流媒体协议、缓存策略以及服务质量保证等方面。 通过这些课件，你可以逐步理解分布式系统的核心概念，学习如何设计和优化分布式应用程序，以及掌握当前流行的云计算技术。对于希望在这个领域深造的人来说，这是一个非常宝贵的学习资源。

全书章节《分布式系统及云计算概论》 第1章 绪论 1.1 分布式系统概述 1.2 分布式云计算的兴起 1.3 分布式云计算的主要服务和应用 1.4 小结 分布式系统综述 第2章 分布式系统入门 2.1 分布式系统的定义 2.2 分布式系统中的软硬件 2.3分布系统中的主要特征（比如安全性，容错性，安全性等等） 2.4小结 第3章 客户-服务器端构架 3.1 客户-服务器端构架和体系结构 3.2 客户-服务器端通信协议 3.3 客户-服务器端模型的变种 3.4 小结

内容概要：本文详细介绍了含分布式光伏的30节点状态估计程序的设计与实现。状态估计是电力系统中一项关键技术，旨在精确估算系统各节点的有功无功功率。文中首先解释了状态估计的基本原理，即利用量测数据和数学算法求解系统的状态变量（电压幅值和相角）。随后展示了简化的Python代码实现，涵盖雅克比矩阵计算、状态估计迭代过程以及最终功率计算。特别强调了分布式光伏对接入节点的影响，提出了针对光伏节点的特殊处理方法，如引入光伏出力预测误差作为伪量测，调整雅克比矩阵结构，采用带正则化的改进加权最小二乘法等措施。此外，还讨论了如何处理光伏节点的无功出力范围限制、量测量测配置、状态变量初始化等问题，并提供了残差分析和可视化校验等功能。 适合人群：从事电力系统研究的技术人员、研究生及以上学历的相关专业学生。 使用场景及目标：适用于需要进行电力系统状态估计的研究项目或实际应用中，特别是在含有分布式光伏发电系统的环境中。目标是提高状态估计的准确性，确保电力系统的稳定运行。 其他说明：文中提供的代码示例和方法可以作为进一步研究的基础，同时也指出了实际应用中可能遇到的问题及解决方案。

《基于Hadoop的大数据实战详解》 在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为企业决策、科学研究和社会治理的重要工具。而Hadoop作为开源的分布式计算框架，无疑是处理海量数据的首选方案之一。本文将深入探讨Hadoop在大数据实战中的应用，以及如何通过Hadoop实现人工智能的落地。 一、Hadoop基础与原理 Hadoop是Apache基金会的一个开源项目，其核心包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS是一种分布式文件系统，它将大量数据分散存储在多台廉价服务器上，提供高容错性和高可用性。MapReduce则是一种并行处理模型，用于大规模数据集的计算，将大任务分解为多个小任务并行处理。 二、Hadoop与大数据实战 1. 数据采集：在大数据实战中，首先涉及的是数据的收集，这可以通过各种方式，如Web日志、传感器数据、社交媒体等。Hadoop的Flume或Nifi工具可以高效地从不同源头汇聚数据。 2. 数据存储：Hadoop的HDFS提供了高容错的数据存储机制，适合大规模、非结构化数据的存储。通过HDFS，数据可以在集群间进行冗余备份，保证了数据的可靠性。 3. 数据处理：MapReduce是Hadoop处理数据的核心。在Map阶段，原始数据被拆分成键值对，并分发到各个节点进行处理；Reduce阶段则负责聚合Map阶段的结果，生成最终输出。此外，Hadoop生态系统还包括Pig、Hive等工具，提供更高级别的数据处理和分析功能。 4. 数据分析：Hadoop支持多种数据分析工具，如Mahout用于机器学习，Spark用于实时分析，以及HBase和Cassandra等NoSQL数据库用于高效查询。 三、Hadoop与人工智能 人工智能的发展离不开大数据的支撑。Hadoop作为大数据处理平台，为AI提供了基础架构。例如： 1. 训练模型：在机器学习中，需要大量的数据来训练模型。Hadoop可以处理PB级别的数据，使得大规模数据训练成为可能。 2. 特征工程：Hadoop可以帮助进行特征提取和预处理，为机器学习模型提供有效输入。 3. 模型优化：通过MapReduce并行计算，可以快速评估和调整模型参数，加速模型训练过程。 4. 预测服务：Hadoop可以与YARN结合，为在线预测服务提供资源管理和调度，实现大数据驱动的智能应用。 总结来说，Hadoop是大数据处理的关键技术，为人工智能提供了强有力的支持。从数据的采集、存储、处理到分析，Hadoop在每一个环节都扮演着不可或缺的角色。理解并掌握Hadoop的原理与实战技巧，对于推动人工智能项目的实施具有重大意义。在实际应用中，结合Hadoop生态系统的其他组件，如Spark、HBase等，可以构建出更高效、更灵活的大数据解决方案，服务于各种复杂的人工智能应用场景。

基于SpingBoot+SpringCloud+Maven+Eureka+Vue的分布式架构网上商城系统源码+数据已获导师指导。 本项目是一套基于SpringCloud的分布式架构网上商城系统，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的Java学习者。也可作为课程设计、期末大作业 包含：项目源码、数据库脚本、开发说明文档、LW、答辩PPT等，该项目可以直接作为毕设使用。 项目都经过严格调试，确保可以运行！ 考虑到实际生活中分布式架构网上商城在管理方面的需要以及对该平台认真的分析,将系统权限按管理员和用户涉及用户划分。 管理员；管理员使用本系统涉到的功能主要有：首页、个人中心、用户管理、商品信息管理、商品分类管理、系统管理、订单管理等功能。 用户能进行个人信息设置，商品信息查看等等 项目可正常启动，以下为开发所需环境： 开发语言：Java 框架：springboot JDK版本：JDK1.8 服务器：tomcat7 数据库：mysql 5.7（5.7版本） 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/myeclipse/idea Maven包：Mav

【VR分布式渲染解析】 在当前的数字媒体领域，虚拟现实（VR）技术的应用越来越广泛，而随着内容制作的复杂度提升，高效的渲染解决方案显得尤为重要。"VR分布式渲染"是一种先进的技术，它允许通过多台计算机协作来处理大型的3D场景，显著提高渲染速度，降低单台机器的负载。在这个过程中，3ds Max与VRAY这两个强大的工具起到了关键作用。 3ds Max，一款由Autodesk公司开发的专业3D建模、动画和渲染软件，是许多设计师和艺术家的首选工具。其内置的功能强大且灵活，能够创建复杂的3D模型和逼真的环境。然而，当面临大规模的VR项目时，单机渲染可能会耗时甚久。这时，利用VR分布式渲染可以将渲染任务分解到多台计算机上并行处理，显著提升效率。 VRAY，作为3ds Max的一个流行渲染引擎，以其出色的光线追踪能力和全局光照效果而闻名。它不仅支持传统的单机渲染，还提供了分布式渲染的功能，允许用户在多台计算机网络中分配渲染工作。通过VRAY的分布式渲染设置，用户可以指定渲染代理节点，将计算任务分发到这些节点上，每个节点负责一部分图像的渲染，最终合并成完整的图像。 实现VR分布式渲染，通常需要以下步骤： 1. **设置渲染农场**：你需要建立一个渲染农场，这可能包括多台配备有强大图形处理器（GPU）和内存的计算机。这些计算机需要连接在同一网络中，并配置相应的网络共享设置。 2. **安装和配置VRAY**：在每台计算机上安装并激活VRAY，确保所有版本一致，以避免兼容性问题。然后，在主计算机上设置渲染设置，启用分布式渲染选项，并添加其他计算机作为渲染节点。 3. **任务分配**：在3ds Max中，导入或创建VR项目，然后设置渲染参数。在VRAY的分布式渲染选项中，指定渲染区域划分和分配策略，可以按层、对象或像素等不同方式分割任务。 4. **启动渲染**：开始渲染任务，3ds Max会将渲染工作分解并发送到各个节点，各节点同时开始处理任务。渲染完成后，主计算机收集所有节点的结果，并合成最终的VR图像。 5. **监控和优化**：在整个过程中，可以使用监控工具跟踪渲染进度，调整节点的优先级或资源分配，以优化性能和效率。 分布式渲染的实施需要一定的技术和硬件支持，但它能显著提升大型VR项目的生产效率，尤其是在时间紧迫的情况下。此外，通过合理配置和管理渲染农场，还能实现成本效益的最大化，因为可以在非高峰时段利用闲置的计算资源。 总结来说，VR分布式渲染是3ds Max和VRAY结合使用的一种高效策略，它将原本繁琐的渲染过程转化为多台机器的协同工作，极大地提高了工作效率，为VR内容创作者带来了更广阔的可能性。无论是游戏开发、建筑可视化还是电影特效，这项技术都扮演着不可或缺的角色，推动了整个VR产业的发展。

ELK+FileBeat+Kafka分布式系统搭建图文教程 本教程详细记录了ELK+FileBeat+Kafka分布式系统的搭建流程和步骤，为大家快速上手提供了详细的指导。本系统由FileBeat、Kafka、Logstash、Elasticsearch、Kibana五个组件组成，分别负责日志收集、缓存层、日志处理、数据存储和数据展示。 FileBeat是轻量级的日志收集器，负责从多种来源收集日志，并将其转存到Kafka集群中。Kafka集群作为缓存层，能够减少网络环境的影响，避免数据丢失。Logstash从Kafka集群中取出数据，并对其进行处理和格式化，最后将其输出到Elasticsearch中。Elasticsearch作为数据存储层，负责存储和索引日志数据。Kibana作为数据展示层，通过Web界面提供了对日志数据的实时查询和可视化功能。 本系统的搭建需要四台服务器，每台服务器都需要安装JDK，并配置环境变量。同时，需要修改全局配置文件，作用于所有用户。在系统调优方面，需要调整文件描述符的限制、进程数限制和内存映射的限制。 在软件版本方面，系统使用了Kafka 3.x版本、Zookeeper 3.x版本、Elasticsearch 7.x版本、Kibana 7.x版本和FileBeat 7.x版本。 在Kafka集群的搭建中，需要关闭防火墙，并安装Kafka和Zookeeper。Zookeeper需要手动创建数据目录和日志目录，并在dataDir目录下创建myid文件，文件内容必须与zookeeper.properties中的编号保持一致。Kafka需要修改server.properties文件，配置Broker的ID、端口号、网络线程数、IO线程数、发送缓冲区大小、接收缓冲区大小、日志目录等参数。 本教程提供了详细的ELK+FileBeat+Kafka分布式系统搭建流程和步骤，为大家快速上手提供了有价值的参考。

### 西电分布式计算课程（PPT总结版）笔记知识点详解 #### 一、通信技术 **1.1 分布式计算基础** - **通信技术的重要性：** 在分布式计算领域，节点之间的高效通信是实现高性能计算的核心。文档重点介绍了几种通信技术： - **底层通信技术：** 包括TCP/UDP这样的点对点通信技术。 - **并发服务技术：** 如多线程和线程池等。 - **上层通信技术：** 比如基于消息中间件的通信技术。 **1.2 TCP/IP 与 OSI 模型** - **TCP/IP 协议栈的发展背景：** TCP/IP 先于OSI模型出现，其结构更为实用且简化了网络编程。 - **四层模型：** - **应用层：** 提供应用程序所需的高级服务。 - **传输层：** 主要负责端到端的数据传输，典型协议有TCP和UDP。 - **网络层：** 处理IP地址并进行路由选择。 - **接口层：** 负责物理通信，如以太网或Wi-Fi。 - **简化网络编程：** 每一层都提供特定功能，便于开发人员按需选择合适的层次进行编程。 **1.3 套接字（Socket）编程** - **套接字介绍：** 套接字是传输层和网络层提供给应用层的标准化编程接口。 - **类型：** - **流式套接字：** 基于TCP协议，提供可靠的、面向连接的服务。 - **数据报套接字：** 基于UDP协议，提供不可靠的、无连接的服务。 - **原始套接字：** 直接访问底层协议，灵活性高但使用复杂。 - **标识：** 通常使用五元组来唯一标识一个套接字：本地IP地址、本地端口号、远程IP地址、远程端口号和协议类型。 **1.4 通信模式** - **基于消息中间件的通信技术：** 如ActiveMQ、RabbitMQ等，提供分布式消息队列服务，支持异步通信。 - **Web Service 技术：** 通过HTTP协议实现不同节点之间的互操作，定义了一系列标准。 - **事件驱动模型+单线程：** 结合事件驱动模型和单线程提高系统吞吐量。 - **其他并发服务技术：** Proactor模型和协程模型，增强系统的解耦合度。 #### 二、并发服务技术 **2.1 基于多线程的并发服务** - **特点：** - **动态创建与销毁：** 灵活性高但带来额外开销。 - **资源消耗：** 频繁创建和销毁线程导致CPU时间和内存的消耗。 - **管理复杂性：** 手动管理线程生命周期增加编程难度。 - **线程安全问题：** 多线程环境下易发生数据竞争和一致性问题。 **2.2 基于线程池的并发服务** - **特点：** - **提高效率：** 通过重用线程减少开销。 - **资源管理：** 线程池有效管理线程资源，降低资源消耗。 - **可控性：** 通过配置参数调整性能和资源使用。 - **简化编程：** 减少编程复杂度，使代码更简洁易维护。 - **同步与异常处理：** 提供同步机制和支持优雅的异常处理。 **2.3 事件驱动模型配合单线程** - **事件驱动模型：** 结合线程池提高系统吞吐量。 - **特点：** - **单线程处理：** 通过事件循环处理多个请求，减少线程切换开销。 - **异步处理：** 支持非阻塞IO操作，提高并发能力。 #### 三、远程过程调用与远程方法调用 **3.1 RPC 与 RMI** - **远程过程调用（RPC）：** - **概念：** 允许远程调用过程或服务，如同本地调用。 - **语言无关性：** 客户端和服务端可使用不同编程语言。 - **协议与架构：** 没有固定实现，如gRPC使用HTTP/2和ProtoBuf。 - **灵活性：** 适用于多种网络环境，但实现复杂。 - **远程方法调用（RMI）：** - **概念：** Java RMI是JDK提供的一套RMI中间件。 - **面向对象特性：** 扩展面向对象编程模型至分布式环境。 - **协议与架构：** 实现跨进程、跨语言、跨网络的过程调用。 - **灵活性：** 支持多种网络协议和数据序列化格式。 #### 四、分布式存储与计算框架 文档还提及了分布式存储和计算框架，包括： - **MapReduce：** Google提出的分布式数据处理模型，用于大规模数据集的并行处理。 - **Spark：** Apache Spark是一种用于大规模数据处理的开源集群计算框架，提供了比MapReduce更快的数据处理速度。 #### 总结 本文档全面介绍了分布式计算领域的关键技术点，包括通信技术、并发服务技术、远程过程调用与远程方法调用等内容。通过学习这些知识点，读者可以深入理解分布式计算的基本原理和技术实现，并为进一步研究和实践打下坚实的基础。

分布式光伏系统的装调与运维是近年来随着可再生能源技术发展而逐渐兴起的一个重要领域，尤其在职业教育中占有举足轻重的地位。"ZZ-2022027 分布式光伏系统的装调与运维赛项赛题.zip"这个压缩包文件，显然包含了关于这一赛项的详细资料，为参赛者提供了宝贵的参考资源。 分布式光伏系统，顾名思义，是指在用户侧或小型电站级别的光伏发电系统，通常由太阳能电池板、逆变器、配电设备以及储能装置等组成。这些组件协同工作，将太阳光能转化为电能，供给用户使用或并入电网。装调与运维是系统正常运行的关键环节，涉及安装、调试、故障排除、性能监测等多个方面。 装调阶段，主要任务包括： 1. **系统设计**：根据场地条件、光照资源、负荷需求等因素，进行系统配置和布局设计。 2. **组件安装**：太阳能电池板的定位和固定，确保最佳接收光照角度。 3. **电气连接**：连接电池板、逆变器、断路器等，形成完整的电路。 4. **调试与测试**：检查电路是否正确，确保系统安全无误，通过功率输出测试评估系统效率。 运维阶段，主要包括： 1. **日常监测**：通过监控系统实时查看光伏系统的发电量、电压、电流等参数。 2. **故障诊断与处理**：对异常数据进行分析，找出故障原因，并及时进行维修。 3. **清洁维护**：定期清理电池板表面的灰尘和污垢，保持高效发电。 4. **性能优化**：根据季节变化和天气条件，调整系统运行策略，提高能源利用率。 5. **安全管理**：防止电气事故，确保人员安全，符合电力行业的相关规定。 对于中职学生来说，掌握这些技能不仅有助于参加此类技能大赛，也是未来就业市场的核心竞争力。通过学习和实践，他们可以深入了解新能源技术，培养解决实际问题的能力，为我国的绿色能源发展贡献自己的力量。 "分布式光伏系统的装调与运维赛项赛"旨在检验参赛者的理论知识、动手能力和团队协作，涵盖从项目规划到现场实施的全过程。参赛者需要具备扎实的电气工程基础，熟悉光伏系统的原理，掌握逆变器、配电系统等相关设备的操作，同时，还要具备良好的问题解决能力和现场应变能力。 这个压缩包文件中的内容很可能包括了赛题介绍、评分标准、历年真题、案例分析等，为参赛者提供全面的备考指南。对于有志于投身分布式光伏领域的中职学生来说，这是一个极好的学习和提升的机会。