海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

分布式操作系统是计算机科学领域中的一个重要主题，它涉及多个独立计算节点通过网络进行协作，共同完成一个任务或提供服务。在“分布式操作系统课件”中，我们可以深入探讨这一复杂且关键的技术。东北大学的这门课程可能涵盖了从基础概念到高级应用的广泛内容，旨在帮助学生理解和掌握分布式系统的原理和实践。 分布式操作系统的核心概念包括： 1. **分布式系统的基本特征**：分布式系统由分布在不同地理位置的多台计算机组成，它们通过网络通信并共享资源。这些系统的关键特性包括透明性（如位置透明、复制透明等）、高可用性、可扩展性和容错性。 2. **进程间通信（IPC）**：分布式系统中的各个节点需要通过进程间通信机制交换信息。常见的通信方式有消息传递、管道、套接字等，这些通信机制是实现分布式计算的基础。 3. **一致性模型**：在分布式环境中，数据一致性是个重要问题。例如，强一致性、弱一致性、最终一致性等模型各有优缺点，需要根据应用场景选择合适的模型。 4. **分布式文件系统**：如Hadoop HDFS和Google File System (GFS)等，是分布式系统中的重要组成部分，它们允许多个节点同时访问和操作大型数据集。 5. **负载均衡**：为了优化系统性能，分布式操作系统需要实现负载均衡，确保工作负载均匀分布到各个节点，避免单点过载。 6. **容错与恢复**：分布式系统需要设计出能够容忍硬件故障、网络中断等异常情况的机制，如冗余、检查点和恢复策略。 7. **分布式资源管理**：有效管理和调度分布式系统中的计算、存储等资源，是提高系统效率的关键。 8. **分布式事务处理**：保证分布式环境下的事务操作原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID属性），是数据库系统的重要课题。 9. **云计算与分布式计算**：云计算平台如AWS、Azure、阿里云等，大量使用分布式操作系统来提供弹性、可扩展的计算和存储服务。 10. **分布式算法**：包括选举算法、共识算法（如Paxos、Raft）等，这些算法是解决分布式系统中一致性问题的关键工具。 11. **安全与隐私**：在分布式系统中，保护数据的安全和用户隐私至关重要，涉及到身份验证、授权、加密和审计等多个方面。 通过东北大学的“分布式操作系统课件”，学生可以系统学习以上内容，并通过案例分析和实践项目，提升对分布式系统设计和实现的理解。在当今互联网和大数据时代，分布式操作系统不仅是学术研究的热点，也是实际工程应用的基石。掌握这些知识将对学生的未来职业生涯有着深远的影响。

第3章HBase原理与实战 第4章HBase进阶 第5章容灾与监控 第6章Phoenix & Sqoop 第7章需求分析与技术选型 第8章功能梳理与方案设计 第9章子模块-数据库操作模块 第10章子模块-用户管理模块 第11章子模块-权限管理模块 第12章子模块-文件管理模块 第13章子模块-接口模块 第14章子模块-SDK模块 第15章课程总结 源码 ### Java分布式文件存储项目开发视频教程知识点概览 #### HBase原理与实战（第3章） - **HBase介绍**：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的 Google 论文 “Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data”。不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 - **HBase架构**：深入理解HBase的架构组成，包括Master节点和RegionServer节点的功能和交互机制。 - **HBase数据模型**：学习HBase的数据模型，了解表、行键、列族等基本概念以及它们之间的关系。 - **HBase读写流程**：掌握HBase中的数据读取和写入的具体流程，包括如何定位数据、如何进行读写操作。 - **HBase应用场景**：讨论HBase在大数据处理中的应用场景，如日志分析、消息推送等。 #### HBase进阶（第4章） - **高级特性**：介绍HBase的一些高级特性，例如压缩、缓存机制、版本控制等。 - **性能调优**：讲解HBase性能调优的方法和技术，包括参数配置、硬件选择等方面。 - **故障排查**：学习HBase常见问题及故障排查技巧，提高问题解决能力。 #### 容灾与监控（第5章） - **容灾机制**：介绍HBase的容灾机制，包括数据备份、恢复策略等。 - **集群监控**：学习如何使用工具（如Hadoop生态系统中的Ambari）来监控HBase集群的运行状态。 #### Phoenix & Sqoop（第6章） - **Phoenix概述**：Phoenix是构建在HBase之上的SQL查询引擎，支持快速的SQL查询。 - **Phoenix安装与配置**：详细介绍如何安装和配置Phoenix环境。 - **使用Phoenix进行查询**：教授如何使用Phoenix执行SQL查询，以及如何优化查询性能。 - **Sqoop简介**：Sqoop是一种用于在Hadoop和传统的关系型数据库之间传输数据的工具。 - **使用Sqoop进行数据迁移**：指导如何使用Sqoop将数据从传统数据库导入到Hadoop或从Hadoop导出到传统数据库。 #### 需求分析与技术选型（第7章） - **需求收集**：如何进行有效的业务需求收集和整理。 - **系统设计**：基于需求分析，进行系统架构设计。 - **技术栈选择**：根据项目需求选择合适的技术栈，包括HBase、Spring Boot等。 #### 功能梳理与方案设计（第8章） - **功能模块划分**：按照业务需求对系统进行功能模块划分。 - **模块设计**：对每个模块进行详细的设计，包括接口设计、数据库设计等。 #### 子模块-数据库操作模块（第9章） - **数据库连接池**：实现数据库连接池的管理和使用。 - **CRUD操作**：实现对数据库的基本增删改查操作。 - **事务管理**：实现对数据库事务的管理，确保数据一致性。 #### 子模块-用户管理模块（第10章） - **用户注册与登录**：实现用户的注册和登录功能。 - **密码管理**：实现密码的安全存储和加密解密操作。 - **权限验证**：实现用户权限的验证功能。 #### 子模块-权限管理模块（第11章） - **角色管理**：实现角色的添加、删除、修改等功能。 - **权限分配**：实现对用户权限的分配和撤销操作。 #### 子模块-文件管理模块（第12章） - **文件上传**：实现文件的上传功能。 - **文件下载**：实现文件的下载功能。 - **文件存储**：讨论不同类型的文件存储方式，如本地存储、云存储等。 #### 子模块-接口模块（第13章） - **RESTful API设计**：遵循RESTful风格设计API接口。 - **接口文档**：编写清晰的接口文档，方便前端和其他系统的调用。 #### 子模块-SDK模块（第14章） - **SDK开发**：开发适用于不同平台的客户端SDK。 - **SDK使用示例**：提供SDK使用的示例代码，帮助用户快速上手。 #### 课程总结（第15章） - **项目回顾**：回顾整个项目的开发过程和关键技术点。 - **未来展望**：讨论未来可能的发展方向和技术趋势。 通过本视频教程的学习，学员能够全面掌握使用HBase和Spring Boot进行分布式文件存储系统开发所需的核心技术和实践经验。此外，还能够深入了解各个模块的设计思路和实现细节，为实际工作中遇到的问题提供解决方案。

该项目是一个使用Java开发的分布式架构在线测评平台，其核心特点是基于SpringCloud框架，结合Vue.js进行前后端分离设计。这个平台旨在提供一个高效、稳定且易于扩展的在线编程测评环境，可能广泛应用于教育、竞赛或者企业招聘场景。下面将详细阐述相关知识点。 1. **SpringCloud**： SpringCloud是Spring官方提供的一个微服务开发框架，它能够帮助开发者快速构建分布式系统中的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性令牌、全局锁、领导选举、分布式会话、集群状态等核心功能。在本项目中，SpringCloud扮演着服务治理的角色，使得各个子服务能够相互通信和协同工作。 2. **Vue.js**： Vue.js是一个轻量级的前端JavaScript框架，以数据驱动和组件化为设计核心。Vue.js使得构建用户界面变得简单和高效。在这个在线测评平台中，Vue.js负责处理前端视图的渲染和交互，提供友好的用户体验。 3. **前后端分离**： 前后端分离是一种常见的软件开发模式，它将应用程序分为两个独立的部分：前端负责用户交互，后端负责数据处理和业务逻辑。在这个项目中，Vue.js作为前端框架处理用户界面和交互，而Java后端则处理数据和业务逻辑，通过API进行通信。 4. **分布式架构**： 分布式架构是指将一个复杂系统拆分成多个互相协作的子系统，每个子系统运行在独立的硬件或虚拟机上。在本项目中，这种架构提供了高可用性和可扩展性，可以处理大量的并发请求，并且可以根据需求动态添加或减少服务器。 5. **数据库与SQL**： `sqlAndsettings`目录可能包含数据库脚本和设置文件，用于初始化和配置数据库。在在线测评平台中，数据库用于存储用户信息、题目、提交的代码、评分结果等数据。SQL（结构化查询语言）用于与数据库进行交互，如插入、更新、查询和删除数据。 6. **文档**： `docs`目录可能包含项目的文档资料，如设计文档、API接口说明、安装指南等，对于理解和维护项目非常有帮助。 7. **hoj-springboot**： 这个文件夹可能是SpringBoot应用的源代码，SpringBoot是Spring的一个模块，简化了Spring应用的初始搭建以及开发过程，提供了自动配置、内嵌Web服务器、健康检查等功能。 8. **hoj-scrollBoard**： 这可能是一个滚动公告板组件，用于展示平台的最新消息或者通知，使用Vue.js编写。 9. **sandbox**： 沙箱（sandbox）通常用于测试代码执行环境，可能在这个在线测评平台上，沙箱是安全执行用户提交的代码的地方，以评估其正确性和性能，防止恶意代码影响系统。 10. **hoj-vue**： 这个文件夹可能是前端Vue.js应用的源代码，包括组件、路由、样式和配置等，负责整个用户界面的呈现和功能实现。 总结，这个项目展示了Java和Vue.js在现代互联网应用中的强大组合，以及SpringCloud在构建分布式系统中的实用性。通过这些技术，开发者可以构建出高效、可靠且易于扩展的在线测评平台，满足各种场景的需求。

包含了四本书：《大型分布式网站架构设计与实践》、《大型网站系统与JAVA中间件实践》、《分布式Java应用基础与实践》、《核心原理与案例分析》。可为有java开发基础的开发人员提供从基础到深入的学习分布式技术

为解决配电网中分布式光伏最大准入容量的问题，以系统安全运行为约束建立分布式光伏准入容量的鲁棒模型。为了适应新型配电网，协调系统安全性与分布式光伏准入容量之间的矛盾，在评估分布式电源准入容量时考虑包含有有载调压变压器和静止无功补偿装置等主动管理手段的网络拓扑，并建立鲁棒性指标实现不确定区间可调节鲁棒优化。通过鲁棒线性优化方法将不确定模型转化为确定的混合整数线性规划进行求解。以改进的IEEE33节点为例，通过比较本文提出的算法及随机规划算法，验证了本文所建模型的可行性和有效性。

"COMSOL多物理场耦合模型：模拟直流电弧参数分布，涵盖电场、磁场、层流场及温度场——项目设计验证环节的实用价值",comsol多物理场耦合模型，模拟直流电弧的参数分布情况，包含电场、磁场、层流场以及温度场，本模型为项目设计中的验证环节，具有实际工程应用参考价值。 ,comsol多物理场耦合模型; 直流电弧参数分布; 电场、磁场、层流场、温度场模拟; 项目设计验证环节; 工程应用参考价值,COMSOL多物理场耦合模型在项目设计中的应用：验证直流电弧参数分布及实际工程参考价值 在现代工程设计和科学分析中，多物理场耦合模型扮演着至关重要的角色。COMSOL软件是一个强大的工具，它允许工程师和研究人员通过模拟各种物理场的交互作用来预测和理解复杂的物理现象。本文档将深入探讨COMSOL多物理场耦合模型在模拟直流电弧参数分布中的应用，及其在项目设计验证环节的实用价值。 直流电弧是一种由电流通过两个电极之间的气体介质产生的持续电弧放电现象。在工程设计中，对直流电弧的研究至关重要，因为它涉及到了电场、磁场、流体力学以及热传递等多个物理场的相互作用。正确理解和模拟这些场之间的耦合效应，对于优化电弧设备的设计、提高其性能以及保障安全运行都具有重要意义。 COMSOL多物理场耦合模型通过将电场、磁场、层流场和温度场的计算整合在一起，为研究者提供了一种模拟直流电弧参数分布的方法。该模型不仅能够展示电弧放电时电场的分布情况，还能预测磁场的分布以及电弧对周围流体动力学和热场的影响。通过这种多物理场的综合模拟，可以对电弧设备中的能量转换和物质流动有一个全面的认识。 在项目设计验证环节，这种多物理场耦合模型的实用价值体现在多个方面。它可以帮助设计者在没有实际制造或实验的情况下，对电弧设备的性能进行评估。通过模拟，可以在早期阶段发现设计上的缺陷和潜在的风险，从而避免昂贵的修改成本和时间延误。该模型还可以用来研究不同的设计参数如何影响电弧的行为，进而指导设计者进行优化，提高电弧设备的工作效率和可靠性。 此外，模型还可以为电弧设备在特定应用环境中的表现提供预测，例如在高电压输电系统、电弧炉、电焊机等应用场合。通过精确的多物理场模拟，研究者能够评估电弧在各种工况下的稳定性、持久性和安全性，这对于确保电弧设备在实际工作中的可靠性和效率至关重要。 在数字化和自动化飞速发展的今天，多物理场耦合模型的应用正变得越来越广泛。通过使用如COMSOL这样的高级仿真软件，工程师和技术人员可以更加高效地进行产品设计、故障分析和性能优化。这不仅提高了研发效率，也为企业带来了更强的市场竞争力。 COMSOL多物理场耦合模型在模拟直流电弧参数分布方面提供了强大的分析工具，对于项目设计验证环节具有显著的实用价值。通过这种高级仿真技术，工程师能够更好地理解复杂物理现象，优化电弧设备设计，从而为各种工业应用提供更加安全、高效和可靠的技术解决方案。

分布式人工智能与Agent 分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence，DAI）是人工智能的一种分支，研究的是如何将智能问题分解成多个子问题，并将其分配给不同的个体或Agent，以提高问题求解效率和质量。DAI的研究起源于1980年代，逐渐引起了人们的注意。DAI可以分为三个分支：分布式问题求解（DPS）、多Agent系统（MAS）和并行人工智能（PAI）。 分布式问题求解（DPS）研究的是如何创建大粒度协作群体，以解决复杂的问题。DPS系统的特点是环境条件已知，设计按自顶向下的方向展开，算法专门用来解决特定的问题。 并行人工智能（PAI）主要研究AI的并行计算体系结构，系统通常由多个紧密耦合的问题求解器组成，每个求解器是一个细粒度的知识体。PAI研究的观点与方法结合了符号主义和联结主义，神经元计算机也属于此研究范畴。 多Agent系统（MAS）研究的是如何协调多个自治的Agent，以实现共同的目标。MAS系统中各个Agent是自主的，生命周期不全为其他Agent所知，可以有共同的目标，也可以有各自不同的目标。 Agent是DAI领域中的一个重要概念，Agent可以定义为一个自治的实体，可以感知环境、作出反应，并具有社交性和智能性。Agent的分类有思考型Agent、反应型Agent和混合型Agent等。 思考型Agent是一种知识系统，用符号AI的方法来实现Agent的表示和推理。反应型Agent的思想基础行为主义心理学，认为Agent不需要知识，只需感知环境的变化并作出相应的反应动作。 Agent的研究已经拓展到经济学、社会学等其他领域，并在许多最初不属于DAI的应用领域得到更为广泛的应用，面向Agent的思想技术作为开发设计软件系统的新方法也日益引起学术界和企业界的广泛关注。 DAI和Agent的研究对人工智能的发展和应用产生了深远的影响，并将继续推动人工智能的发展和应用。

在电子设计领域，PCB（Printed Circuit Board）板的设计是一项至关重要的工作，尤其是在微波频率下，因为微波信号的传播特性与PCB的物理结构密切相关。标题和描述中提到的“PCB板分布电感量”是PCB设计中的关键参数之一，它涉及到信号的传输质量和系统的稳定性。分布电感是由于PCB走线的几何形状、材料特性以及周围环境导致的一种自然电感效应，对高频信号的阻抗特性有着显著影响。 理解PCB分布电感的概念是至关重要的。在PCB布线中，每一根导线都可以看作是一个分布电感和分布电容的组合，它们是并联存在的。电感是存储磁场能量的元件，当电流变化时，会阻碍电流的快速改变，这就是所谓的电感性效应。在PCB中，这种效应是由走线的长度、宽度、高度以及介质介电常数决定的。 计算PCB的分布电感通常是一个复杂的过程，涉及到电磁场理论和微波工程。在实际设计中，工程师们通常会使用专门的软件工具，如HFSS、ADS或Cadence等，来仿真和计算这些参数。但这些专业软件可能对初学者来说门槛较高，此时，像“电感计算.xls”这样的电子表格工具就显得非常实用。这个Excel文件很可能包含了一些预设的公式或者模型，用户只需输入PCB走线的相关尺寸，就能快速估算出分布电感的值。 分布电感对于微波设计的影响主要体现在以下几个方面： 1. **信号质量**：分布电感与分布电容一起决定了PCB走线的特性阻抗。如果特性阻抗不匹配，会导致信号反射，影响传输效率和信号完整性。 2. **谐振频率**：在特定的频率下，分布电感和电容可能形成谐振电路，影响设备的工作频率和带宽。 3. **辐射和干扰**：分布电感与分布电容形成的LC谐振可能会引起不必要的电磁辐射，增加系统间的干扰。 4. **电源噪声**：在电源网络中，分布电感会与电源的内阻和分布电容形成低通滤波器，影响电源噪声的抑制。 因此，理解并精确计算PCB的分布电感量对于优化微波设备的性能至关重要。在进行微波设计时，设计师需要根据计算结果调整PCB布局和布线，以确保信号的稳定传输，并降低噪声和干扰。通过不断迭代和优化，可以实现高效、可靠的微波系统设计。

MATLAB下的ADMM算法在分布式调度中的并行与串行算法应用：基于YALMIP GUROBI的仿真研究,MATLAB代码：ADMM算法在分布式调度中的应用 关键词：并行算法(Jocobi)和串行算法（Gaussian Seidel, GS) 参考文档：《主动配电网分布式无功优化控制方法》《基于串行和并行ADMM算法的电-气能量流分布式协同优化》 仿真平台：MATLAB YALMIP GUROBI 主要内容：ADMM算法在分布式调度中的应用 复刻参考文档 ,关键词：ADMM算法; 分布式调度; 并行算法(Jocobi); 串行算法(Gaussian Seidel, GS); 主动配电网; 无功优化控制; 能量流分布式协同优化; MATLAB; YALMIP; GUROBI。,"MATLAB实现：ADMM算法在分布式调度中的并行与串行优化应用"