协同作战

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作战模型数值模拟方法及结果分析
提出一种作战模型的数值模拟方法,并应用该方法对三种作战模式进行模拟分析。通过对模拟结果进行统计分析,揭示了不同作战模式下关键指标的数字特征和统计规律。
使用Matlab开发模拟作战导航系统
利用Matlab开发模拟作战导航系统,通过在Simulink模型中的特定书签位置双击,实现对Word文档的快速访问。
Hadoop与Hive协同配置指南
Hadoop与Hive协同配置指南 本指南涵盖Hadoop 2.8.4版本(hadoop-2.8.4.tar.gz)和Hive 2.3.3版本(apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz)的协同配置步骤。 准备工作: 确保系统已安装Java环境(版本1.7或更高)。 下载Hadoop 2.8.4和Hive 2.3.3的二进制文件。 Hadoop配置: 解压Hadoop,并将其放置在合适的目录下。 编辑Hadoop配置文件,包括core-site.xml,hdfs-site.xml,mapred-site.xml和yarn-site.xml,设置Hadoop集群的相关参数,如HDFS存储路径,YARN资源管理器地址等。 格式化HDFS文件系统:hdfs namenode -format 启动Hadoop集群:start-all.sh Hive配置: 解压Hive,并将其放置在合适的目录下。 将MySQL JDBC驱动包放置到Hive的lib目录下。 编辑Hive配置文件hive-site.xml,设置Hive Metastore数据库连接信息以及Hive数据仓库的存储路径等。 初始化Hive Metastore:schematool -initSchema -dbType mysql 验证配置: 使用hdfs dfs -ls /命令检查HDFS文件系统是否正常运行。 使用hive命令进入Hive CLI,并执行一些简单的HiveQL查询,例如show databases;,以验证Hive是否正常运行。 注意: 以上步骤仅为基本配置指南,实际操作中可能需要根据具体环境进行调整。
Fortran 与 Matlab 协同工作
Fortran 作为高性能计算领域的佼佼者,与 Matlab 强大的数据分析和可视化功能相结合,可以实现优势互补,为科学研究和工程应用提供更强大的解决方案。
协同过滤商品推荐系统
构建商品推荐系统,利用协同过滤算法,根据用户画像及购买历史,推荐相关商品,为用户提供个性化购物体验。
FEKO与matlab的协同应用
利用电磁兼容仿真软件FEKO与matlab协同设计天线。
中学协同学习软件比较
为探索中学协同学习软件,研究了Atutor、Moodle、Sakai三个系统。通过问卷和访谈收集师生数据后,分析发现: 协同学习能加强学与教。 软件的协作学习功能效果积极。 师生愿意使用协同学习来提高学习效果。
协同推荐系统评估方法的研究
随着互联网技术的进步和普及,用户每天面临的信息量急剧增加,如何在海量信息中找到真正感兴趣的内容成为一个迫切的问题。推荐系统应运而生,通过过滤和检索技术帮助用户从大量信息中筛选出有价值的内容,有效缓解信息过载问题。详细探讨了一种针对协同过滤推荐系统的评估方法,并进行了详细介绍。
Excel 与 SQL Server 2008 报表服务协同
Excel 与 SQL Server 2008 报表服务协同 通过 SQL Server 2008 报表服务,用户可以将报表数据导出至 Excel,并在 Excel 中进行进一步的数据分析和处理。
ORACLE-SQL 性能优化:协同优化策略
优化 ORACLE-SQL 性能并非单一角色的责任,而需要系统应用设计人员、应用开发人员、数据库管理人员以及硬件/软件管理人员协同合作。 系统应用设计人员 需清晰传达应用系统设计,明确数据流动路径,为后续优化提供清晰的系统架构视图。 应用开发人员 需明确其选择的实现策略,以便在语句调整过程中快速定位问题模块和可疑 SQL 语句,提高优化效率。 数据库管理人员 需密切监控系统活动并提供相关数据,以便快速识别和纠正异常系统性能,保障数据库稳定运行。 硬件/软件管理人员 需提供系统硬件、软件配置信息,为系统设计和管理提供依据,确保软硬件环境满足性能需求。