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1. Network Planning Before setting up the ClickHouse cluster, we need to properly plan the network environment. Our cluster will consist of three nodes, and each node requires configuration of IP address, hostname, firewall settings, and time synchronization. Node 1: node01, IP address: 10.30.201.21, hostname: node01, firewall disabled, time synchronization via NTP server. Node 2: node02, IP address: 10.30.201.22, hostname: node02, firewall disabled, time synchronization via NTP server. Node 3: node03, IP address: 10.30.201.23, hostname: node03, firewall disabled, time synchronization via NTP server. 2. Hardware Configuration Our cluster will use three machines, each with the following configuration: Node 1: 16 cores, 32GB RAM, 300GB disk, 1GbE network card. Node 2: 16 cores, 32GB RAM, 300GB disk, 1GbE network card. Node 3: 16 cores, 32GB RAM, 300GB disk, 1GbE network card. 3. Software Installation and Configuration The following software will be installed on the cluster: CentOS 7.6 virtual machines. JDK 1.8. ZooKeeper 3.4.6. ClickHouse 20.8.3.18. We will install CentOS 7.6, followed by JDK 1.8. Then we will install ZooKeeper 3.4.6 and ClickHouse 20.8.3.18. 4. ClickHouse Cluster Configuration After installing all required software, we will configure the ClickHouse cluster. This will include disk management with LVM, node configuration, setting up hosts mapping, disabling the firewall, configuring passwordless SSH login, and setting up time synchronization. The cluster will consist of three nodes, each with the following configuration: Node 1: node01, IP address: 10.30.201.21, hostname: node01, firewall disabled, time synchronization via NTP server. Node 2: node02, IP address: 10.30.201.22, hostname: node02, firewall disabled, time synchronization via NTP server. Node 3: node03, IP address: 10.30.201.23, hostname: node03, firewall disabled, time synchronization via NTP server.

统计建模与R软件 一、知识点概览 本教材《统计建模与R软件》主要介绍了统计学的基本理论及其在R语言中的应用。通过本书的学习，读者将能够掌握如何利用R软件进行数据处理、统计分析及模型构建等技能。 二、核心知识点详解 1.1 统计基础知识 1.1.1 随机试验随机试验是指结果不能预先确定的试验。例如，掷一枚硬币的结果可能是正面或反面，这无法事先确切预测。随机试验具有以下特点：- 可重复性：可以多次重复相同的试验。- 不确定性：每次试验的结果是不确定的。- 可观察性：试验的结果是可以观察到的。 1.1.2 样本空间与样本点- 样本空间（Ω）：随机试验所有可能结果的集合称为样本空间。- 样本点（ω）：样本空间中的每一个基本结果称为一个样本点。 1.1.3 随机事件随机事件是指由一个或多个样本点组成的子集。例如，在掷骰子的试验中，“出现偶数”就是一个随机事件。 1.1.4 集合的运算- 包含关系：如果所有的元素A都在B中，则称A包含于B，记作A⊆B。- 相等：如果两个集合A和B中的元素完全相同，则称A等于B，记作A=B。- 并集：两个集合A和B的所有元素构成的新集合，记作A∪B。- 交集：两个集合A和B共有的元素构成的新集合，记作A∩B。- 差集：集合A去掉B中的元素后剩下的元素集合，记作A-B。 1.1.5 概率的定义概率是对随机事件发生可能性大小的一种度量。对于任意随机事件A，其概率P(A)满足0≤P(A)≤1。若P(A)=0，则称事件A是不可能事件；若P(A)=1，则称事件A是必然事件。 1.1.6 Bayes公式Bayes公式是在已知某个条件发生的前提下计算另一个事件的概率的方法，特别适用于条件概率的计算。公式表达为：[P(A|B) = \frac{P(B|A) \cdot P(A)}{P(B)}]其中，P(A|B)表示在事件B已经发生的条件下事件A发生的概率。 1.1.7 统计分布- 离散型随机变量的分布：例如伯努利分布、二项分布等。- 连续型随机变量的分布：例如正态分布、均匀分布等。 1.1.8 伯努利分布伯努利分布是一种只有两种可能结果（成功或失败）的离散型随机变量的分布。

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第1章 使用软件环境 1.1 CST2011（CST STUDIO SUITE） 1.2 HFSS 13 如果采用其他版本的软件也是可以的，不同版本的相关设置和步骤基本是一样的。 第2章 CST导入HFSS 2.1 图1 原始CST模型结构 此处通过不同视角展示本教程使用的CST模型结构。 图1 原始CST模型结构图 模型为一个微带贴片天线，采用同轴馈电。 2.2 图2 原始CST模型结构导出sat过程 A++

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