链路利用率

查询表空间利用率的SQL语句可以通过查看系统视图来完成。

当前需要查看数据库中各表空间的使用情况，以便进行优化和管理。

查询Oracle数据库各表空间的使用情况，包括总空间大小、已使用空间、使用比例、空闲空间和最大块。通过SQL语句SELECT...WHERE对表空间进行详细分析。

传统的HBase多租户方案存在资源利用率低、维护成本高、资源竞争和故障扩散等问题。为了解决这些问题，我们引入并改进了HBase 2.0的rs分组功能，实现了HBase集群的动态分组隔离。 通过将HBase集群动态切分成多个分组，每个分组包含多台物理服务器，可以有效隔离不同业务，防止资源竞争和故障扩散，提高集群稳定性。此外，动态分组还能根据业务需求灵活调整集群资源，例如在618和11.11大促期间，可以动态分配更多资源给高负载业务，提升硬件资源利用率。

信息化利用信息技术收集、处理、分析和应用信息，支持企业决策和运营。企业柔性是企业适应环境变化、应对不确定性的能力，包括生产、组织和管理。信息化与企业柔性密切相关，可提高生产灵活性和管理柔性。通过先进技术和敏捷制造优化生产流程、降低成本、提高质量和交货期。优化供应链管理和人力资源管理，提升产能利用率和生产效率。产能利用率反映了企业资源利用程度，高产能利用率关键于设备维护更新、生产流程优化和管理优化。

探讨了基于 UMTS-OFDMA 和 SC-FDMA 的无线接入中 LTE 上行链路单载波 OFDMA 的技术特性和应用。

链路预测方法的新趋势 基于结构相似性： 这类方法简单易行，计算复杂度低，尤其依赖局部结构的算法。 挑战： 不同算法在不同网络中的预测能力差异巨大。 缺乏对算法性能与网络结构特征之间关系的深入研究。 针对复杂网络（如含权网络、有向网络、多部分网络等）的结构信息预测研究不足。 未来方向： 建立以网络系综理论为基础的链路预测理论框架。 通过网络结构统计分析，估算预测方法的可预测极限，指导最佳方法选择。 基于最大似然估计： 局限性： 计算复杂度高，难以应用于大规模网络。 预测精度有限。 概率模型： 优势： 综合考虑网络结构信息和节点属性信息，力求更精准的预测。 局限性： 计算复杂度高。 节点外在属性信息获取难度大。 总结： 各种链路预测方法都致力于通过对已知数据的精确刻画实现预测，但角度各不相同。基于结构相似性的方法简单高效，但需要克服现有挑战。基于最大似然估计的方法和概率模型则面临计算复杂度和数据获取方面的难题。未来，链路预测需要在理论框架构建、算法优化和复杂网络应用等方面持续探索。

赵勇编著的《架构大数据技术及算法解析》涵盖了大数据领域的各个重要环节，从基础概念到实践应用，提供了全面的学习路径： 大数据概念阐述 数据采集方法 数据分析技术 实时数据处理 数据挖掘与深度学习 大数据可视化 大数据安全保障 知名公司大数据架构案例 通过对以上内容的讲解，读者能够建立对大数据全链路的清晰认知，并深入了解其核心技术和算法。

该仿真模型专注于UMTS下行链路的物理层仿真，基于3GPP标准25.101、25.211，版本99的25.212和25.213。尽管标准未定义接收器实现，但ZIP文件包含原始模型和调试模型。详细信息请参阅附带的“Readme.txt”文件。

由于CDMA系统受限于干扰，自适应天线阵列在提升系统容量、覆盖范围和服务质量方面具有巨大潜力。 智能天线可以通过形成窄波束降低下行链路干扰，进而提升系统容量或服务质量，这对非对称高速数据应用尤其有利。 通过降低基站接收机的灵敏度，智能天线可以提高系统容量。