Petri网导论的扫描版电子书。
Petri网是分布式系统的建模和分析工具，它特别便于描述系统中进程或部件的顺序，并发，冲突以及同步等关系。
Petri网是分布式系统的建模和分析工具，它特别便于描述系统中进程或部件的顺序，并发，冲突以及同步等关系。
2024/12/7 9:31:42
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内容：需求分析，概要设计，详细设计，测试文档，实验报告。
汇报ppt目标：该项目的宗旨在于打造可信、可靠、安全、共享的版权管理平台，利用“分布式数据共享”、“共识算法”、“密码学”等技术，在区块链上记录所有对版权作品的确权(登记)，以及后续的交易(授权)。
区块链技术有助于版权管理平台自证清白，使平台具有强大的公信力，利于推广、打造健康绿色的版权生态系统
汇报ppt目标：该项目的宗旨在于打造可信、可靠、安全、共享的版权管理平台，利用“分布式数据共享”、“共识算法”、“密码学”等技术，在区块链上记录所有对版权作品的确权(登记)，以及后续的交易(授权)。
区块链技术有助于版权管理平台自证清白，使平台具有强大的公信力，利于推广、打造健康绿色的版权生态系统
2024/12/3 13:07:41
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随着云时代的到来，大数据也吸引了越来越多多关注。
而Spark做为大数据处理的佼佼者，越来越受到人们的关注。
正是由于Spark技术的出现，使得在云计算上构建超大规模的大数据平台成为了可能。
Spark诞生于伯克利大学AMPLab，是现今大数据领域里最为活跃，最为热门，最为高效的大数据通用计算平台。
Spark是基于MapReduce算法实现的一个分布式计算框架，Spark继承了Hadoop的MapReduce的所有优点，但是比Hadoop更为高效。
Spark成功使用SparkSQL/SparkStreaming/MLlib/GraphX近乎完美的解决了大数据中的BatchProcessing、
而Spark做为大数据处理的佼佼者，越来越受到人们的关注。
正是由于Spark技术的出现，使得在云计算上构建超大规模的大数据平台成为了可能。
Spark诞生于伯克利大学AMPLab，是现今大数据领域里最为活跃，最为热门，最为高效的大数据通用计算平台。
Spark是基于MapReduce算法实现的一个分布式计算框架，Spark继承了Hadoop的MapReduce的所有优点，但是比Hadoop更为高效。
Spark成功使用SparkSQL/SparkStreaming/MLlib/GraphX近乎完美的解决了大数据中的BatchProcessing、
2024/11/29 4:32:47
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shiro前后端分离分布式权限管理,shiro前后端分离分布式权限管理shiro前后端分离分布式权限管理
2024/11/21 9:30:28
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这本书是关于分布式状态估计的最为经典的书籍，基于全连通拓扑和非全连通拓扑，线性系统和非线性系统，详细介绍了信息滤波和卡尔曼滤波的过程和推导
2024/11/21 4:02:19
17.06MB
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Distributedsystemdesignandconcepts,5thedition分布式系统概念与设计，第五版，PDF经典书籍，国外大学教材
2024/11/16 15:39:56
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IBMCloudant是一种基于jsondocument类型的非关系型（NoSQL）数据库，其具有在云端高效处理高负载、高并发读写的强大特性。
从另一个角度来说，Cloudant还是一个开源的、分布式的数据库，它基于Apache的CouchDB项目以及开源的BigCouch项目。
比如将其应用于一个大型的数据量快速增长的web或mobile项目之中，无疑将是一个非常明智的选择。
因此，从业务场景的角度
从另一个角度来说，Cloudant还是一个开源的、分布式的数据库，它基于Apache的CouchDB项目以及开源的BigCouch项目。
比如将其应用于一个大型的数据量快速增长的web或mobile项目之中，无疑将是一个非常明智的选择。
因此，从业务场景的角度
2024/11/16 9:15:32
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关于MPI、并行计算的总结对比，目录如下：1.并行计算1.1.相关背景1.2.什么是并行计算1.3.主要目的1.4.并行计算与分布式计算1.5.并行的基本条件1.6.主要的并行系统1.6.1.共享内存模型1.6.2.消息传递模型1.6.3.数据并行模型1.6.4.对比分析2.MPI2.1.什么是MPI2.2.MPI的实现2.3.MPI基本函数2.4.MPI功能特点2.5.技术对比分析2.5.1.共享内存模型（以OpenMP为例）2.5.2.分布式内存模型2.6.小结3.问题解释3.1.并行计算和MPI是什么关系？为了实现并行计算，是否使用MPI技术即可实现？3.2.MPI技术原理是什么，即基础设施提供什么样的支持能力？3.3.为了实现并行计算，应用软件需要什么样的特殊设计3.4.什么样的软件需要并行计算4.部分参考资料
2024/11/16 2:14:47
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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