对分布式网络数据包优先级传输模型进行优化,可以提高分布式网络中资源调度和信息传输性能。
传统方法采用时频耦合尺度分解算法,在大量的冗余数据干扰下,降低了数据的优先级识别精度和传输性能。
建立一种基于自适应加权量化特征分解和冗余数据滤除的分布式网络数据包优先级传输模型。
首先构建分布式网络数据包优先级传输的信道结构模型,采用级联滤波算法对数据包中冗余数据进行滤波预处理,对数据库中的信息传输流进行自适应加权量化特征分解后,通过特征提取实现优先级的自适应识别,实现传输模型改进。
仿真实验结果表明,采用改进模型进行分布式网络数据包优先级传输,数据传输的吞吐性能较好,执行时间较短,展示了较好的应用性能。
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Android技术测试我们需要使用android应用程序显示存储库列表。
客观的在GitHub中显示“方形”组织的存储库的滚动列表。
该应用程序应仅包含一个屏幕(“存储库”屏幕)。
每个列表项应至少具有存储库的名称和描述。
技术测试API该api位于因此BASE_URL为:orgs/square/repos和查询:?page=3&per_page=50,这意味着我们将使用PAGE_SIZE=的分页默认为50。
使用的技术-Koin-Room-导航组件-分页库3.0-Retrofit+Okhttp-协程-Flow-viewModel-Mockito-Expresso建筑学此应用使用具有以下组件的MVVM体系结构模型:有效地是域层的输出视图:android活动及其布局负责UI和用户/系统事件ViewModel:视图观察到的简单数据存储区,用于填充其
2024/1/16 18:01:18 219KB Kotlin
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基于高功率固体激光系统中杂散光的分析结果,利用Wildfire-PRO/E3.0软件将系统中鬼像在装置结构模型中进行了三维可视化仿真,建立了描述鬼像分布的仿真模型。
利用该模型可对装置中可能产生的一阶至多阶鬼像位置进行全面显示,可从各个角度观察鬼像分布情况,便于排除无危害的鬼像。
同时,对典型位置的鬼像危害进行了分析,提出了规避鬼像危害的方法和措施。
研究结果为高功率固体激光装置的杂散光管理提供了有力支撑。
2023/12/6 20:28:18 2.13MB 鬼像可视 杂散光 鬼像 高功率固
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为做到更高相似的三维物理模拟实验,通过对以往结构模型底板的研究改进,提出了条带式组合活动底板与半密闭空间开采模拟技术相结合的实验方法,并将其应用于实际。
实践表明:该方法成功实现了三维模型工作面模拟支架的全过程自动移架、模拟支架管线的有效管理以及覆岩垮落形态的全过程保存等技术创新,极大提高了实验仿真性和准确性,对完善地下煤层开采理论研究、改善实验条件具有一定意义,为该类实验的顺利进行提供了技术参考。
2023/11/14 12:36:38 732KB 行业研究
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实现由关联矩阵(由excel表格导入)生成可达矩阵,由可达矩阵经过相关规则得出级别划分。
2023/11/7 4:04:28 752B ISM 解释结构模型
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StOCNET是个WINDOWS环境下的开放软件系统,适用于社会网络的高级统计分析。
它提供了一个应用多种统计方法的平台,每种统计方法可以以单独模块的形式方便地嵌入其中。
StOCNET包含六个统计模块:(1)BLOCKS,随机块模型;
(2)ULTRAS,使用超度量(Ultrametrics)估计潜在的传递性结构(latenttransitivestructures);
(3)P2,拟合指数随机图p2模型;
(4)SIENA,纵向网络数据的分析;
(5)ZO,确定随机图统计量的分布概率;
(6)PACNET,构造和拟合基于偏代数结构的结构模型(structuralmodelsbasedonpartialalgebraicstructures)。
2023/11/1 3:11:30 8.55MB 社会网络 UciNet
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JudeaPearl是一名美国计算机科学家和哲学家,以倡导人工智能的概率方法和贝叶斯网络的发展而闻名。
他还因为建立了基于结构模型的因果和反事实推理的理论。
他是ACM图灵奖的2011年度获奖者,这是计算机科学中的最高荣誉,“通过发展概率和因果推理的微积分对人工智能做出了重大贡献”。
2023/10/1 8:47:50 10.11MB Judea Pearl 贝叶斯网络 人工智能
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为了进一步理解IEEE802.15.5标准,对802.15.5的结构模型、关键技术及应用进行了介绍。
讨论了IEEE802.15.5对mesh网络的完全支持能力,并对高速个域网(HR-WPAN)和低速个域网(LR-WPAN)两种情况进行了比较,最后给出了WPAN存在的问题及展望。
2023/7/31 17:31:34 481KB 802.15.5 无线个域网 网状 路由
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通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。
通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行,以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。
如有不足,后续及时修改。
整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。
HDFS采用主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个Nam
2023/6/2 11:51:27 359KB 知识分享:详解Hadoop核心架构
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摘要: 在基于面向服务体系架构(SOA)中,“组件化”是一个很重要的概念,如何进行“组件化”开发是搭建企业级业务基础平台时需求考虑的一个重要课题,本文通过建立业务组件(BC)接口模型及内部结构模型,提供了一个在新开发系统环境下基于Web服务和OSGi标准的组件化开发模型。
 什么是业务组件(BC)  组件化、模块化是软件开发中一个很重要的概念,基于面向服务体系架构(ServiceOrientedArchitecture,SOA)下,如何实现组件化,有各种实现方式,下面通过对各种组件概念的对比,从技术角度提出业务组件(BusinessComponent,BC)定义,并结合对总线模式的分析,给出企业
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡