系统解耦

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前后端解耦利器:HBase 中间层实践
前后端解耦利器:HBase 中间层实践 在 HBase 应用中,引入中间层能够有效隔离前后端,带来诸多优势: 1. 简化前端开发: 前端只需与中间层交互,无需了解 HBase 的复杂细节,降低学习成本和开发难度。 中间层可以提供更友好的接口,例如 RESTful API,便于前端调用。 2. 提升系统可维护性: 前后端代码分离,各自独立开发、测试和部署,提高开发效率和代码质量。 修改后端逻辑或 HBase 版本时,只需调整中间层,无需修改前端代码,降低维护成本。 3. 增强系统安全性: 中间层可以实现权限控制、数据校验等功能,保护 HBase 数据安全。 隐藏 HBase 集群的内部细节,降低系统被攻击的风险。 4. 提高系统性能: 中间层可以缓存数据,减少对 HBase 的直接访问,提升查询效率。 中间层可以实现负载均衡,将请求分发到不同的 HBase 节点,提高系统吞吐量。 5. 实现数据聚合和转换: 中间层可以对 HBase 数据进行处理和转换,例如数据聚合、格式转换等,满足前端多样化的数据需求。 中间层的技术选型 常用的中间层技术包括: RESTful API 框架:Spring Boot, Flask RPC 框架:Thrift, gRPC 消息队列:Kafka, RabbitMQ 总结 引入中间层是 HBase 应用开发的最佳实践之一,能够有效提高开发效率、降低维护成本、增强系统安全性、提升系统性能和扩展性。
双馈感应电机解耦控制的新方法
双馈感应电机解耦控制是电力系统中的重要技术,其通过新的控制方法实现了对电力传输的高效优化。详细探讨了这一技术在提高发电效率和稳定性方面的应用。通过实验验证,新方法不仅提升了系统的响应速度,还减少了系统中的能量损耗。这些创新将有助于未来电力系统的可持续发展。
基于解耦长短期兴趣的用户兴趣建模新方法
建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而,由于缺乏手动标注用户兴趣的标签,现有方法常常将长短期兴趣纠缠在一起,导致推荐的准确性和可解释性不佳。为解决这一问题,提出了一种对比学习框架,专注于将长期和短期兴趣的推荐分开。我们首先引入了独立的编码器,分别捕捉不同时间尺度下的用户兴趣。然后,通过从交互序列中提取长期和短期兴趣的代理标签,来监督兴趣表示与其相似性。最后,考虑到长短期兴趣的动态变化,我们提出了基于注意力机制的自适应聚合方法来进行预测。我们在电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集上进行了实验,结果显示,所提出的方法始终优于现有的模型,显著提高了推荐效果:GAUC提升超过0.01,NDCG提升超过4%。进一步的反事实评估表明,本方法成功实现了长期和短期兴趣的更强解耦。
平面应力条件下基于损伤解耦的塑性模型及Matlab实现
本模型基于Unger的论文[1,2],针对平面应力问题,实现了将塑性行为与损伤行为分离计算的损伤塑性模型。该模型不考虑压缩硬化。 模型输入 函数 [Material_State2,D]=Damage_Plasticity_Model_2D(Material,Material_State,e) 拥有以下输入参数: Material: 包含材料属性的结构体,包括: Material.E (弹性模量) Material.v (泊松比) Material.f_t (拉伸强度) Material.g_f (归一化断裂能) Material.f_c (单轴抗压强度) Material.f_c2 (双轴抗压强度) Material_State: 包含先前增量或迭代步骤中材料状态变量历史记录的结构体,包括: Material_State.s (应力向量) Material_State.e (应变向量) Material_State.s_eff (有效应力) Material.k_RK (兰金屈服准则的当前状态变量) e: 当前应变增量 模型输出 Material_State2: 更新后的材料状态变量 D: 损伤变量 参考文献 [1] Unger, J. F., & Eckardt, C. (2011). Multiscale modeling of concrete: From damage behavior to structural analysis. Springer Science & Business Media. [2] Unger, J. F. (2007). Ein mehrskalenmodell für die beschreibung des trag- und verformungsverhaltens von beton unter kurzzeitiger belastung (Doctoral dissertation, Universität Stuttgart).
GS、NR和快速解耦法在6、9、14、26、30节点测试系统潮流分析中的MATLAB开发
该程序利用牛顿拉夫逊法、高斯西德尔法和快速解耦法,求解IEEE标准的6、9、14、26、30节点测试系统的潮流方程。请打开main.m。
MATLAB代码存储库-Nat-Commun-2018解耦共表达基因的正交核糖体动态分配
MATLAB代码存储库Nat-Commun-2018包含了我们在论文“正交核糖体的动态分配促进共表达基因解耦”的MATLAB代码示例。请通过GitHub联系Alexander Darlington以获取与此代码相关的查询。合成回路的引入可导致宿主和电路基因之间不必要的核糖体竞争。我们表明,通过表达特异性改变的合成16S rRNA,可以将核糖体池分为宿主特异性和电路特异性活性,从而减轻资源竞争的影响。我们开发了一个细胞生理学模型来设计动态资源分配控制器,增加正交核糖体的产生以解耦基因。
(优异操作)基于MATLAB图像解雾系统.zip
这个设计经过调试,能够非常好地运行,非常适合学习和应用拓展。欢迎大家下载使用,我们提供答疑和解惑支持,共同交流。这个设计具有很高的学习价值,对于有基础的人来说,可以进行修改和调整,以实现不同的算法功能。
SQL语法全解
SQL语法全解 掌握SQL语法,轻松驾驭数据库!本篇涵盖了SQL的常用语法,助您快速入门,高效运用SQL语言进行数据库操作。 以下是一些SQL基本语法: SELECT: 用于从数据库表中检索数据。 FROM: 指定要检索数据的表。 WHERE: 用于过滤数据,指定检索条件。 INSERT: 用于向数据库表中插入新数据。 UPDATE: 用于更新数据库表中的现有数据。 DELETE: 用于从数据库表中删除数据。 CREATE TABLE: 用于创建新数据库表。 ALTER TABLE: 用于修改现有数据库表的结构。 DROP TABLE: 用于删除数据库表。 学习SQL语法,开启数据库管理之旅!
Oracle函数全解
Oracle函数包括运算符、日期时间和字符串处理等类别,提供丰富功能,满足不同数据操作需求。
大数据代码全解
清华大学出版社出版的《大数据:从基础理论到最佳实践》(ISBN:978-7-302-45743-5)资源丰富,提供学习过程中所需的代码和技术要点,方便理解本书内容。