单点分布

Hadoop-3.2.0 单点集群部署指南 本指南介绍了如何在 Windows 和 Linux 系统上部署单点 Hadoop 集群。

对MATLAB代码进行优化，以实现单点最小二乘匹配，并提升相关系数的表现。

介绍了我利用MATLAB开发的伪距单点定位新方法，包括如何读取RINEX导航文件和观测文件，并独立于定位程序之外进行处理。在单点定位过程中，还实现了地球自转、卫星钟误差、接收机钟误差、相对效应、电离层和对流层等多项改正。此外，还对定位结果进行了简单的卡尔曼滤波处理。

Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开源框架，用于在普通硬件集群上存储和处理大量数据。其核心组件包括： 1. Hadoop Distributed File System (HDFS) - 设计用于在多个服务器上存储大数据并提供高吞吐量访问的分布式文件系统。 2. MapReduce - 用于在Hadoop集群上进行大规模数据集的并行处理和分析的编程模型和软件框架。 Hadoop的特点包括： - 可扩展性：能够处理PB级别的数据。 - 可靠性：通过数据复制（默认为3份）确保数据持久性和容错性。 - 成本效益：可在商用硬件上运行，降低成本。 - 支持多种数据源：能够处理结构化、半结构化和非结构化数据。

介绍了一种基于Matlab的伪距单点定位新方法，包括rinex导航文件和观测文件的读取技术。该方法独立于传统定位程序，同时考虑了地球自转、卫星钟误差、接收机钟误差、相对效应、电离层和对流层等多种校正因素。此外，还对定位结果进行了简单的卡尔曼滤波处理。

通过 mywigner 函数计算复杂函数的二维 Wigner 分布。 输入电场 Ex 必须为列向量，且满足采样定理：- dy = 2π/X（其中 X 为所有 x 值的跨度）- dx = 2π/Y（其中 Y 为所有 y 值的跨度） 数据必须完全包含在 x(0)..x(N-1) 和 y(0)..y(N-1) 范围内。

对于其他分布参数估计，可以采用两种方法：1. 当样本容量充分大时（n>50），根据中心极限定理，近似服从正态分布。2. 使用 MATLAB 工具箱中提供的特定分布函数进行估计：- [muhat, muci] = expfit(X,alpha)：在显著性水平 alpha 下，计算指数分布数据 X 的均值的点估计和区间估计。- [lambdahat, lambdaci] = poissfit(X,alpha)：在显著性水平 alpha 下，计算泊松分布数据 X 的参数的点估计和区间估计。- [phat, pci] = weibfit(X,alpha)：在显著性水平 alpha 下，计算 Weibull 分布数据 X 的参数的点估计和区间估计。

卡方分布是一种描述相互独立正态分布变量平方和的分布。在无人机三维航路规划中，它可用于评估航路方案的稳定性和可靠性。

Redis实现分布式锁 Redis分布式锁是通过设置键值对来实现锁机制，锁的获取和释放都通过原子操作完成，保证了并发环境下锁的安全性。 联锁 联锁是同时获取多个锁，以确保操作的原子性。 秒杀商品测试 秒杀商品场景中，通过分布式锁可以控制并发访问，防止商品超卖。 多线程并发测试 多线程并发测试可以模拟高并发场景，验证分布式锁的性能和稳定性。 Redission锁测试 Redission是一个Java分布式锁框架，提供了基于Redis的分布式锁实现。

本导论介绍分布式算法的基础概念和原理。它涵盖了分布式系统中的同步和异步模型，通信协议和共识算法，以及容错和容错性技术。