hadoop

hadoop是一个开源分布式计算平台,以hadoop分布式文件系统HDFS和大规模数据分布式编程模型MapReduce为核心。它为用户提供了底部细节透明的分布式基础架构。

HDFS的高容错性,高伸缩性等特点允许用户将hadoop部署在低廉的硬件上,形成分布式系统;而MapReduce分布式编程模型允许用户在不了解系统底层细节的情况下开发并行应用程序。再者,配合其他项目(如下图)的使用,使得用户可以利用hadoop轻松地组织计算机资源,利用集群的计算和存储能力,处理海量数据。

hadoop主要相关项目,我总结了下面一张图供大家参考:
 
 
这些子项目的总结会陆续给出!
内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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