最新实例
电偶极子静态与高速运动下功率方向图
电偶极子在静态和高速运动状态下的功率方向图,其中dpc表示赤道面方向,dpz表示子午面方向。
近距离煤层同采下组煤放煤优化策略研究
根据提供的文件信息,以下是对标题、描述及相关知识点的详细阐述:近距离煤层同采是指在同一矿区内,联合开采上下多层煤的技术。放煤顺序是指在开采下层煤时,安排顶煤的先后次序。这一问题的解决,对于提高煤炭回收率、降低含矸率以及优化开采经济效益具有重要意义。PFC2D(Particle Flow Code in Two Dimensions)是由Itasca Consulting Group开发的颗粒流数值模拟软件,主要用于模拟煤炭开采过程中的物理现象。通过PFC2D软件,可以模拟地层运动、颗粒流及岩石破碎等复杂过程,为矿山工程提供数值模拟支持。泉店煤矿作为一个实际案例,通过模拟其联合开采工作面,分析不同放煤顺序对顶煤回收率和含矸率的影响,从而确定最佳的开采策略。统计分析表明,通过优化放煤顺序可以最大化顶煤回收率并最小化含矸率,这些分析结果基于PFC2D软件的数值模拟。研究还着重分析了近距离煤层、联合开采和放煤顺序等关键词,以深入探讨矿井开采技术和策略。最终,通过文献引用与实际应用的结合,展示了研究在理论和实际操作中的深度挖掘和贡献。
无数据校验列存储任意数目-刘鹏分享云计算与数据挖掘
BigTable未设定最小列数限制,允许存储各种数据类型,所有数据均视为字符串。数据有效性由应用系统验证,操作可按行分组合并,不支持跨行修改操作。
MATLAB下ID3算法在IRIS数据集上的精度检验
在MATLAB环境下,我们实现了ID3算法,并在IRIS数据集上进行了精度检验。实验包括两个主要部分:第一部分是对连续值属性的离散化处理,我们采用了幼稚的四舍五入方法和类属性权变系数(CACC)算法;第二部分是使用离散化后的属性在MATLAB中实现ID3算法,并进行了多次训练和测试。实验结果通过混淆矩阵和精度评估进行了详细分析。
如何在MATLAB 2016 Win64、32位系统中进行安装教程
在FBD编辑器中,程序由FFB组成,调用功能块的方法请参考5.3节“如何调用FFB”。如果需要扩展功能块的针脚,只需按住功能块底部的黑点向下拖动。例如,增加“逻辑与”块的输入针脚,最多可以增加到32个。详细图示见图5-17。
三城市汽车租赁公司的差分方程模型及其稳态分析
一家汽车租赁公司在三个相邻的城市运营,承诺任意城市租赁的汽车可以在其他城市归还。根据经验估计和市场调查,汽车在不同城市间的转移比例分别为:在A市租赁的汽车在A、B、C市归还的比例分别为0.6、0.3、0.1;在B市租赁的比例为0.2、0.7、0.1;在C市租赁的比例为0.1、0.3、0.6。公司将600辆汽车平均分配到三个城市,并建立了汽车数量在城市间转移的模型,讨论了长期变化趋势。
BayesPI探索蛋白质-DNA相互作用的新生物物理模型
为了深入了解贝叶斯分层模型中超参数重估计技术的实施,我们在BayesPI中采用了贝叶斯模型正则化和生物物理建模,引入了拉普拉斯和柯西先验。我们还根据神经网络的结构属性将超参数(模型的正则化常数)分成多个类别。新的BayesPI模型已在合成和真实ChIP数据集上进行了测试,以识别蛋白质结合能矩阵。
星环Transwarp超融合大数据一体机TxData
星环Transwarp超融合大数据一体机TxData是一款企业级Hadoop一体化系统,结合了高效的数据处理和管理功能。
matlab处理技巧大全
这本书籍提供了大量的Matlab源代码实例,对于初学者来说是非常宝贵的学习资料,内容简单易懂。
重新审视最终一致性的概念翻译段落
《重新思考最终一致性》部分段落的中文翻译揭示了有关数据一致性和分布式系统的关键概念。在分布式环境中,数据一致性是一个主要挑战,特别是在系统需要在多个节点之间保持数据同步时。会话约束是确保数据正确性的一种手段,涉及跟踪会话中的读写操作顺序,以避免不一致情况的发生。尽管直接跟踪每个写操作可能昂贵,但通过维护版本向量可以简化这一过程。每个版本向量记录了最后读取和写入的项,有效地表示了会话约束。然而,这种方法有时过于保守,可能导致实际上安全的操作被延迟执行。此外,多操作事务处理和隔离约束是数据库事务处理的关键方面。1SR要求每个事务的历史记录等效于一个串行化的历史,实现1SR通常依赖于主拷贝和两阶段锁定,但增加了故障检测和恢复的复杂性。与之相比,并行快照隔离是一种更为灵活的策略,允许并发执行不冲突的写操作,同时与SI兼容。PSI的一个优点是事务只需要访问只读集合的副本,从而提高了分区期间的可用性和正常操作时的性能。然而,PSI的隔离级别低于1SR和SI,可能存在一定的数据一致性风险。修订图则是描述并发操作模型的另一种方法,类似于检入检出模型来管理事务间的交互。这种模型有助于理解并发执行如何影响数据的一致性,尤其是在多版本数据共存时。这些概念对于理解和设计分布式系统中的数据一致性策略至关重要。在大数据和云环境的普及下,理解并实现适当的数据一致性模型对于确保系统的可靠性和性能具有重要意义。开发者需要权衡各种一致性模型的优缺点,以适应特定的应用场景和业务需求。例如,如果系统对高可用性要求较高,PSI可能是更合适的选择;而如果需要严格的串行化,1SR可能是更好的选择。在实际应用中,还需考虑故障恢复、性能优化和网络分区等因素,以实现最佳的数据一致性解决方案。