Druid:为OLAP而生,多快好省高。
•多,可以处理海量的数据,Druid官网说可以扩展到PB级,这个量非常大。
•快,亚秒级响应,官网说10亿量级下做到亚秒响应,我们实际应用也是亚秒响应,实时导入,导入即可查询。
导入了以后我们就可以查询到,这个还是非常非常的牛的。
•好,就是高可用,分布式容错架构,可以做到无宕机。
•省,采用列存储,高效压缩。
我举一下我们的例子,我们原始日志是10亿量级,我们选取16个维度,22个度量值,每天生成的索引是几百兆。
•高,它支持高并发,可以是作为面向用户的应用
2023/12/1 11:23:02 266KB Druid 实时 OLAP 数据仓库架构
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利用arcmap打开shape文件,里面数据丰富,利用插值法制作中国地区降水量分布图,步骤详细,适合新手。
2023/12/1 6:25:26 29.71MB arcmap 降水量 插值法
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适合学习分布式初学者。




懒得介绍了自己下载看
2023/12/1 2:43:34 190B java springmvc
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根据百度百科,“风”是“跟地面大致平行的空气流动,是由于冷热气压分布不均匀而产生的空气流动现象”。
风能是一种可再生、清洁的能源,风力发电是最具大规模开发技术经济条件的非水电再生能源。
现今风力发电主要利用的是近地风能。
2023/12/1 0:47:45 318KB 风电功率,预测模型
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为了加快无源定位的速度,提高定位精度,针对标准粒子滤波中的重要性函数和重采样所导致的样本枯竭问题,本文结合遗传算法和粒子滤波算法,提出一种改进的的粒子滤波算法,该算法优化了粒子在状态空间的分布特性,增加了样本的多样性,克服了重采样过程中的粒子退化问题,并针对二维平面机动模型进行仿真。
仿真实验表明,本文算法能够适用于机载无源定位系统,能够有效的提高滤波精度,跟踪性能优于经典的粒子滤波算法。
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Base4J项目简介iBase4J是Java语言的分布式系统架构。
使用Spring整合开源框架。
使用Maven对项目进行模块化管理,提高项目的易开发性、扩展性。
系统包括4个子系统:系统管理Service、系统管理Web、业务Service、业务Web。
系统管理:包括用户管理、权限管理、数据字典、系统参数管理等等。
业务相关:您的业务开发。
可以无限的扩展子系统,子系统之间使用Dubbo或MQ进行通信。
主要功能数据库:Druid数据库连接池,监控数据库访问性能,统计SQL的执行性能。
数据库密码加密,加密方式请查看PropertiesUtil,decryptProperties属性
2023/11/29 22:50:43 19.95MB iBase4J
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在我们iOS项目开发过程中,我们的团队成员都是分散的、分布式,这个项目管理带来了挑战。
Git是一个能够进行版本管理的软件,它是cvs和svn的未来。
下面我根据我们的经验总结一些心得如下:你是可以根据自己的需要搭建git服务器,当然也可以使用github(https://github.com/)开源社区提供服务器,在这里可以有免费300M的空间使用,但是项目只能是共有的,如果是私有项目需要付费。
进入https://github.com/plans注册你的github帐号。
为了能够使的你的电脑安全的访问github服务器,需要提供为你电脑进行SSH数字加密,大家可以参考http://help.gi
2023/11/26 10:29:47 996KB 使用github管理iOS分布式项目开发
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本帖代码和教程有Matlab技术论坛原创,原帖参见http://www.matlabsky.com/viewthread.php?tid=3885一、数值积分基本公式数值求积基本通用公式如下Eqn1.gif(1.63KB)2009-11-2023:23xk:求积节点Ak:求积系数,与f(x)无关数值积分要做的就是确定上式中的节点xk和系数Ak。
可以证明当求积系数Ak全为正时,上述数值积分计算过程是稳定。
二、插值型数值积分公式对f(x)给定的n+1个节点进行Lagrange多项式插值,故Eqn2.gif(2.95KB)2009-11-2023:23即求积系数为Eqn3.gif(3.29KB)2009-11-2023:23三、牛顿-柯特斯数值积分公式当求积节点在[a,b]等间距分布时,插值型积分公式(先使用Lagrange对节点进行多项式插值,再计算求积系数,最后求积分值)称为Newton-Cotes积分公式。
由于Newton-Cotes积分是通过Lagrange多项式插值变化而来的,我们都知道高次多项式插值会出现Runge振荡现象,因此会导致高阶Newton-Cotes公式不稳定。
Newton-Cotes积分公式的求积系数为Eqn4.gif(3.38KB)2009-11-2023:28其中C(k,n)称为柯特斯系数。
(1)当n=1时,Newton-Cotes公式即为梯形公式Eqn5.gif(1.68KB)2009-11-2023:28容易证明上式具有一次代数精度(对于Newton-Cotes积分公式,n为奇数时有n次迭代精度,n为偶数时具有n+1次精度,精度越高积分越精确,同时计算量也越大)(2)当n=2时,Newton-Cotes公式即为辛普森(Simpson)公式或者抛物线公式Eqn6.gif(2.04KB)2009-11-2023:28上式具有3次迭代精度(3)当n=4时,Newton-Cotes公式称为科特斯(Cotes)公式Eqn7.gif(2.68KB)2009-11-2023:28上式具有5次迭代精度。
由于n=3和n=2时具有相同的迭代精度,但是n=2时计算量小,故n=3的Newton-Cotes积分公式用的很少(4)当≥8时,通过计算可以知道,在n=8时柯特斯系数出现负值由于数值积分稳定的条件是求积系数Ak必须为正,所以n>=8以上高阶Newton-Cotes公式,我们不能保证积分的稳定性(其根本原因是,Newton-Cotes公式是由Lagrange插值多项推导出来的,而高阶多项式会出现Rung现象)。
四、复化求解公式n阶Newton-Cotes公式只能有n+1个积分节点,但是高阶Newton-Cotes公式由不稳定。
为了提高大区间的数值积分精度,我们采用了分段积分的方法,即先将原区间划分成若干小区间,然后对每一个小区间使用Newton-Cotes积分公式,这就是复化Newton-Cotes求积公式。
(1)当n=1时,称为复化梯形公式。
将[a,b]等分为n份,子区间长度为h=(b-a)/n,则复化梯形公式为(注意:复化求解公式不需要求积子区间等间距,只是Newton-Cotes公式分段积分时自动对小区间进行等分,我们这里采用等分子区间是为了便于计算而已)Eqn8.gif(2.18KB)2009-11-2023:28(2)当n=2时,称为复化辛普森公式。
Eqn9.gif(2.96KB)2009-11-2023:28五、Newton-Cotes数值积分公式Matlab代码
2023/11/26 8:36:30 126KB Matlab 技术论坛 牛顿 科特斯
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2023/11/26 5:53:28 14.46MB 光伏并网 MPPT 逆变并网
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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