工作参数选择

通过对8011工作面采煤机的割煤速度、空刀速度、端头等待时间及工作面长度等工序实测数据的统计分析，揭示了各工序的分布规律，并模拟了各工序与循环作业时间的关系。经过深入分析，得出了重要的优化结论。

Matlab编程-日期参数选择。提供一个用于选择日期的图形用户界面。

在潜土逆转旋耕研究中，通过试验及抛土粒流运动图像处理技术，对潜土逆转旋耕土粒流运动图像进行了采集、处理和分析，获取了潜土逆转旋耕抛土率的量化估算结果，探索了抛土性能与工作参数之间的关系。 本研究提出了一种验证与修正抛土率理论模型的新途径，有助于提升模型计算结果的准确性。研究表明，实际抛土率通常低于理论值，将理论模型计算结果下调7-10个百分点，可用于实际工况下的定量描述。最后，通过对多种工况的计算结果进行比对分析，并综合考虑抛土率、工作效率、和功耗，为潜土逆转旋耕工作参数的优化选择提供了科学依据。

在对正态总体参数进行检验时，常用的统计量包括 Z 统计量、t 统计量和 χ² 统计量。Z 统计量和 t 统计量通常应用于均值和比例的检验，而 χ² 统计量则用于方差检验。 选择合适的统计量取决于以下因素： 总体标准差是否已知：当总体标准差已知时，可以使用 Z 统计量；当总体标准差未知时，则需使用 t 统计量。 样本量大小：样本量的大小会影响检验结果的可靠性。一般来说，样本量越大，检验结果越可靠。

在进行任何下载操作之前，请优化并选择适当的选项。这将确保您获得最佳的性能和功能。

在此阶段可以设置机器学习算法的参数。参数设置通常可以改善算法的性能。

尤达尼斯·科托波洛斯，IEEE 会员，利安德罗斯·塔西乌拉斯，IEEE 高级会员

提供 MATLAB 命令、语法和用法详解。

Apache Kylin工作机制 Kylin是一个开源的分布式分析引擎，专为处理大规模数据集而设计。其核心原理在于预计算，通过预先计算所有可能的查询结果并将其存储为Cube，从而实现极快的查询速度。 Kylin工作流程如下： 数据建模: 用户根据业务需求定义数据模型，包括维度、指标和数据源。 Cube构建: Kylin根据数据模型构建Cube，预计算所有可能的查询结果。 查询: 用户提交查询请求，Kylin直接从Cube中获取结果，无需访问原始数据。 Cube的构建过程： 维度组合: Kylin根据维度定义生成所有可能的维度组合。 指标计算: Kylin针对每个维度组合计算相应的指标值。 存储: 计算结果以Cube的形式存储在分布式文件系统中。 Kylin的优势: 极速查询: 通过预计算，Kylin能够实现亚秒级查询响应。 高可扩展性: Kylin支持水平扩展，能够处理PB级数据。 易于使用: Kylin提供友好的用户界面，方便用户进行数据建模和查询。

Yarn 工作流程图解 这张流程图详细展示了 Yarn 处理应用程序请求的步骤： 客户端提交应用程序： 用户向 Yarn 资源管理器提交应用程序，请求分配资源。 资源管理器接收请求： 资源管理器接收应用程序请求，并为其分配一个 Application Master。 启动 Application Master： 资源管理器在一个节点上启动 Application Master 容器。 Application Master 请求资源： Application Master 向资源管理器申请运行任务所需的资源（容器）。 资源管理器分配资源： 资源管理器根据资源情况和调度策略，为 Application Master 分配资源。 Application Master 启动任务： Application Master 在分配的容器中启动任务。 任务运行： 任务在容器中执行用户代码，并与 Application Master 通信汇报进度和状态。 任务完成： 任务完成后，Application Master 向资源管理器注销，释放资源。