GSS 全程回顾

最新推荐文章于 2021-02-15 22:05:08 发布
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#工作

公司给所有的 IT服务同事提供了一个 学习 Client Call的技巧，五天紧张的学习中大家精力高度集中，学到了很多东西。
在这个简短的配合中 我们 team被评为 best team，这个很是超出我的预期，同事也体会了 teamwork的愉快，当然这只是一个 training 的 session 希望在之后的工作中能够坚持这些 teamwork的精神和态度

CVM presentation cadence call等环节的设计都非常有效，最大程度的在线了 真实的商业场景
基于MATLAB的GSE、GSS、GDD的五天运行法计算
Dancing_Piggy的博客
06-07 1858
基于MATLAB的GSE、GSS、GDD的五天运行法计算 最近看文献，在计算长期无生育期信息的情况下，运用五天运行法计算生育期以及生长度日 五天平均值运行法： We define thermal GS as the period from the onset of the GS (specifically, the first five consecutive days during which a daily average temperature higher than 5 and 10°Coccur
稀疏矩阵运算器
fengzhongzhui_feng的博客
07-19 938
// 稀疏矩阵计算器.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #define MAXSIZE 12500 #define OK 1 typedef int ElemType; typedef int Status; typedef struct{ int i,j; ElemType e; }Triple; typedef
大型稀疏矩阵求解器GSS 2.0发布
柳长街
12-29 7332
 GSS(GRUS SPARSE SOLVER) 是用于求解大型稀疏矩阵的软件包。采用最新的模型及算法，具有高效，稳定，通用等特点。提供10万阶免费试用版，详细信息欢迎访问www.grusoft.com。对比测试表明：速度明显优于同类求解器，其中分解时间平均不到UMFPACK的一半。许多矩阵只有GSS可求解。GSS支持多种数据类型和平台，提供多种接口和模式，已在多个行业得到应用。  
GSS_spd 2.2 发布
柳长街
09-22 1152
GSS_spd is a novel sparse solver for symmetric positive definite matrices (SPD in abbreviation). GSS_spd is about 20% faster than PARDISO in numerical factorization. The result is based on nearly all
nfs加kerberos
weixin_33717117的博客
10-16 260
服务端开启3个服务，添加3个防火墙服务端下载ldap证书，kdc的票服务端配置ldap服务端添加共享，修改配置文件vim /etc/sysconfig/nfs添加-V 4.2客户端同样要配置ldap同样要下载kerberos的票客户端需要开启服务nfs-secure客户端挂载 转载于:https://blog.51cto.com/chomper/1703466...
gss java_GSSName
weixin_42605397的博客
02-15 151
该接口封装了单个GSS-API主体实体。应用程序通过GSSManager类中存在的createName方法之一获取此接口的实现。在概念上，GSSName包含实体或许多原始名称元素的许多表示，每个支持的底层机制一个。在GSS术语中，仅包含一个机制的元素的GSSName称为机制名称(MN)由于不同的身份验证机制可能会使用不同的命名空间来标识其主体，所以GSS-API的命名支持在多机制环境中(或者甚至在...
精选资源
GSS_Win7_64-bit_USB_Drivers.7z
09-07
《思博伦GSS6700/6300驱动在Windows 7 64位系统中的USB驱动详解》 思博伦通信是全球知名的网络测试与测量解决方案提供商，其GSS6700和GSS6300系列设备广泛应用于无线通信测试、网络性能评估以及射频信号模拟等领域...
MATLAB.rar_GSS_optimization
07-14
标题中的“MATLAB.rar_GSS_optimization”表明这是一个与MATLAB相关的压缩文件，重点在于使用GSS（ Genetic Simulated Annealing）算法进行优化。GSS算法是遗传算法和模拟退火算法的结合，旨在解决复杂优化问题。在...
gss_api.rar_gss-api
09-14
`gss_api.rar_gss-api`可能包含了一个简化版的GSS-API实现或示例代码，主要文件`gss_api.c`很可能是C语言编写的源代码，用于演示或实现GSS-API的部分功能。 GSS-API的核心概念包括： 1. **安全上下文（Security ...
线性方程组求解库
luckyboy101的专栏
06-11 3850
线性方程组求解库 求解线性方程组 Ax=b，常用的方法包括 直接解法（一般是对 A 进行矩阵分解）和 迭代法。常用的数值计算平台，如 Matlab，Octave，numpy 中都支持对线性方程组的求解，以 Matlab 的性能最优，支持的方法也最多，直接求解时用 x=b\A 会根据 A 的性质（如对称、稀疏）选择最优的算法，在用迭代求解时还可以先进行不完全分解来加速收敛速度。 下面总结一下
大规模稀疏矩阵并行直接求解器
connvwuyg43343026的博客
02-25 1139
开发成功：posted in my csdn blog:http://blog.youkuaiyun.com/Cyrosly/ ...
稀疏矩阵求解的一点总结
热门推荐
xiaotie1005的专栏
07-03 1万+
前段时间遇到一些稀疏矩阵的问题，主要是求解大型的非齐次线性方程组：Ax = b, 其中 A是一个大型的稀疏矩阵，可能有上万或十万阶，根据A的特点可能有下面一些求解方法： 1. A 是一个对称正定矩阵，可以用Cholesky分解求解。 2. A 是一个方阵，但是不知道是否对称，也不知道是否正定，则可用 LU分解。 3. A 是一个长方形的矩阵，且行数要大于列数（列数大于行数的没有定解），则用Q
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
GSS-API简化实现代码分析
资源摘要信息:"gss-api是一个简化版本的通用安全服务应用程序接口（Generic Security Service Application Program Interface），GSS-API是一个提供安全服务的编程接口，主要用于网络认证和授权。它提供了一系列的...
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