摘要：现今，越来越多的企业面临着各种各样的数据集成和系统整合，CORBA、DCOM、RMI等RPC中间件技术也应运而生，但由于采用RPC同步处理技术，在功能、健壮性、可扩展性上都存在着诸多缺点。
而基于消息的异步处理模型采用非阻塞的调用特性，发送者将消息发送给消息服务器，消息服务器在合适的时候再将消息转发给接收者；
发送和接收是异步的，发送者无需等待，二者的生命周期也可以不必相同，而且发送者可以将消息间接传给多个接收者，大大提高了程序的功能、可扩展性及健壮性，这使得异步处理模型在分布式应用上比起同步处理模型更具有吸引力。
[5]本文首先介绍了消息中间件的原理，然后介绍了目前流行的消息中间件产品和一些
而基于消息的异步处理模型采用非阻塞的调用特性，发送者将消息发送给消息服务器，消息服务器在合适的时候再将消息转发给接收者；
发送和接收是异步的，发送者无需等待，二者的生命周期也可以不必相同，而且发送者可以将消息间接传给多个接收者，大大提高了程序的功能、可扩展性及健壮性，这使得异步处理模型在分布式应用上比起同步处理模型更具有吸引力。
[5]本文首先介绍了消息中间件的原理，然后介绍了目前流行的消息中间件产品和一些
2023/1/12 5:31:36
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用MapReduce实现KMeans算法,数据的读写都是在HDFS上进行的，在伪分布下运转没有问题。
文档中有具体说明。
文档中有具体说明。
2018/7/23 9:44:21
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本书较为系统地介绍了数字信号处理的理论、相应的算法及这些算法的软件与硬件实现。
全书共14章,内容包括离散时间信号与离散时间系统的基本概念、Z变换及离散时间系统分析、离散时间信号的傅里叶变换及DFT、其它常用的信号变换(DCT、DST、DWT及Hilbert变换)、傅里叶变换的快速算法、离散时间系统的相位、结构与状态变量描述、数字滤波器设计(IIR、FIR及特殊方式的滤波器)、平稳随机信号的基本概念、经典功率谱估计、参数模型功率谱估计、非平稳信号的时-频分布及数字信号处理的硬件实现等内容。
本书阐述了基础理论与概念,同时尽量反映数字信号处理在近20年来的新进展;在叙述方法上,努力做到说理详细、论证清楚及便于自学。
本书绝大部分章节都配有例题、习题及上机练习题,所附的40个子程序不但有利于读者学习书中的内容,而且也有利于将所学的内容用于实际。
本书可作为理工科研究生及大学本科高年级学生的教材及参考书,也可作为工程技术人员的自学参考书。
图
全书共14章,内容包括离散时间信号与离散时间系统的基本概念、Z变换及离散时间系统分析、离散时间信号的傅里叶变换及DFT、其它常用的信号变换(DCT、DST、DWT及Hilbert变换)、傅里叶变换的快速算法、离散时间系统的相位、结构与状态变量描述、数字滤波器设计(IIR、FIR及特殊方式的滤波器)、平稳随机信号的基本概念、经典功率谱估计、参数模型功率谱估计、非平稳信号的时-频分布及数字信号处理的硬件实现等内容。
本书阐述了基础理论与概念,同时尽量反映数字信号处理在近20年来的新进展;在叙述方法上,努力做到说理详细、论证清楚及便于自学。
本书绝大部分章节都配有例题、习题及上机练习题,所附的40个子程序不但有利于读者学习书中的内容,而且也有利于将所学的内容用于实际。
本书可作为理工科研究生及大学本科高年级学生的教材及参考书,也可作为工程技术人员的自学参考书。
图
2020/8/10 15:06:07
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人口密度网格化比人口密度行政单元化更接近人口的实际分布。
而且是实现人口数据与其他社会经济统计数据$资源数据$环境数据复合
而且是实现人口数据与其他社会经济统计数据$资源数据$环境数据复合
2016/9/9 21:50:30
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Cloudstate-下一代无服务器“我们预测无服务器计算将增长，从而统治云计算的未来。
”—BerkeleyCS部门，将有状态服务，快速的数据/流和响应技术的功能带入CloudNative生态系统，以真正的弹性可扩展性，高弹性和全局性，打破了阻碍无服务器平台进行通用应用程序开发的最终障碍。
Kubernetes生态系统中进行部署。
当今的无服务器运动非常关注底层基础设备的自动化，但是在某种程度上，它已经忽略了应用程序层上同样复杂的要求，在这些层上，向快速数据，流传输和事件驱动的有状态体系结构的迁移创造了各种生产中操作系统的新挑战。
无状态功能是在云计算工具包中占有一席之地的出色工具，但是对于无服务器而言，要实现行业要求无服务器世界的宏伟愿景，同时允许我们构建以数据为中心的现代实时应用程序，我们可以继续忽略分布式系统中最棘手的问题：管理状态-您的数据。
项目迎接了这一挑战，为无服务器2.0铺平了道路。
它由两部分组成：标准工作-定义规范，用户功能和后端之间的协议以及TCK。
参考实现—用不同的语言实现后端和一组客户端API库。
Cloudstate的参考实
”—BerkeleyCS部门，将有状态服务，快速的数据/流和响应技术的功能带入CloudNative生态系统，以真正的弹性可扩展性，高弹性和全局性，打破了阻碍无服务器平台进行通用应用程序开发的最终障碍。
Kubernetes生态系统中进行部署。
当今的无服务器运动非常关注底层基础设备的自动化，但是在某种程度上，它已经忽略了应用程序层上同样复杂的要求，在这些层上，向快速数据，流传输和事件驱动的有状态体系结构的迁移创造了各种生产中操作系统的新挑战。
无状态功能是在云计算工具包中占有一席之地的出色工具，但是对于无服务器而言，要实现行业要求无服务器世界的宏伟愿景，同时允许我们构建以数据为中心的现代实时应用程序，我们可以继续忽略分布式系统中最棘手的问题：管理状态-您的数据。
项目迎接了这一挑战，为无服务器2.0铺平了道路。
它由两部分组成：标准工作-定义规范，用户功能和后端之间的协议以及TCK。
参考实现—用不同的语言实现后端和一组客户端API库。
Cloudstate的参考实
2015/7/26 7:40:03
4.38MB
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回音壁微腔matlab计较程序包括计较谐振波长，计较Q值和计较场分布，主程序包含腔的结构参数，计较的结构为三层介质的微管腔
2019/1/12 19:41:29
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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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