Yanagishima-master 改写版

Yanagishima 20.0是专为Presto数据查询引擎设计的开源工具，主要提供用户友好的界面，方便进行SQL查询、监控和管理Presto集群。该版本已预编译完成，用户可直接下载使用，无需自行构建。在Presto生态系统中，Yanagishima扮演重要角色，为开发者和数据分析师提供交互式查询界面，大大增强了Presto的易用性。以下详细介绍Yanagishima 20.0版本的关键特性： 1. Presto集成：Yanagishima主要与Presto集成，允许通过HTTP API运行SQL查询，用户无需安装桌面客户端，可通过Web浏览器等工具与Presto交互。 2. 多集群支持：Yanagishima支持连接多个Presto集群，特别适用于跨数据源分析的组织，用户可轻松切换不同Presto配置，进行跨集群查询。 3. 查询历史记录：Yanagishima记录和显示用户查询历史，方便回顾和复用查询语句，提升工作效率。 4. 结果可视化：除展示查询结果外，Yanagishima提供表格形式查看和导出数据的方式，便于数据分析和报表制作。 5. 权限控制：Yanagishima提供基本身份验证和访问控制功能，管理员可设置用户权限，限制对特定Presto集群的访问。 6. 配置自定义：用户可自定义配置，如Presto集群地址、认证方式、查询超时时间等，以适应不同环境需求。 7. 监控功能：Yanagishima监控Presto集群运行状态，如查询执行时间、内存使用情况，有助优化查询性能和诊断问题。 8. 易部署：Yanagishima预编译，用户解压到服务器，配置环境变量和文件即可快速启动服务。 9. 社区支持：Yanagishima作为开源项目，拥有活跃社区，用户可获取文档、示例及问题解决方案。 10. API接口：除网页界面外，Yanagishima还提供RESTful API，允许开发者构建自定义前端应用。

xgBoost，即Extreme Gradient Boosting，是一款高效、灵活且可扩展的梯度提升框架，特别适用于机器学习中的分类和回归任务。它基于优化的C++实现，并提供Python、R、Java等多种接口，方便在各种开发环境中使用。\"优化版xgBoost-master编译教程\"指的是预先编译好的xgBoost源码仓库主分支，通常包含最新功能和性能优化。该版本因其快速、准确和强大的并行处理能力而备受推崇。详细内容包括并行计算、高效内存管理、自定义损失函数、模型诊断与可视化以及分布式环境支持等特性。在安装使用时，请确保版本兼容性并设置相应的环境变量。

QtRedis-master 是一个使用 Qt C++ 编写的开源库，用于与 Redis 数据库进行交互。原版库不支持中文数据，经过优化后，该版本现已具备中文存储和读写功能。

Presto 是一个开源的分布式 SQL 查询引擎，适用于处理 GB 到 PB 级别的数据，擅长秒级查询。Yanagishima 是 Presto 的可视化客户端。官网提供的源码需要编译，此处提供已编译的 Yanagishima 19.0.zip。 Yanagishima 的安装和启动配置，请参考官网： https://github.com/zhaolianchao/yanagishima#quick-start 如有其他疑问，请联系 wenjunlong88_easy@163.com

presto web客户端，v20.0版本，经过实际测试，功能正常运行。

已经编译好的yanagishima-23.0资源，可直接下载使用。

c6v2.6修订的待办任务处理流程已经优化，解决了运行缓慢的问题，同时改进了委托问题的处理方式。

Presto-Web 查询工具，基于 Yanagishima 18.0 版本，支持查询 Presto 和 Hive 数据库。

该仿真涉及多智能体在事件触发下实现的一致性，参考文献为杨大鹏作者的文论仿真。此仿真将帮助研究事件触发一致性的学者，提供了实用的参考与方法。