杂项

本文详细列出了服务器上运行的MySQL、Apache、Nginx和PHP等关键软件的版本信息,包括MySQL 5.6.40和5.7.24、Apache 2.4.6、Nginx 1.14.0及PHP 5.2.17和5.4.16。此外,还展示了Nginx的配置示例,以及如何在数据库中查看和使用特定的数据库。

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云瀚

[root@izj6c568nnw638q5xwlkwzz /]# mysql -V
mysql  Ver 14.14 Distrib 5.6.40, for Linux (x86_64) using  EditLine wrapper
[root@izj6c568nnw638q5xwlkwzz /]# httpd -v
Server version: Apache/2.4.6 (CentOS)
Server built:   Oct 19 2017 20:39:16
[root@izj6c568nnw638q5xwlkwzz /]# nginx -v
nginx version: nginx/1.14.0
[root@izj6c568nnw638q5xwlkwzz /]# php -v
PHP 5.2.17 (cli) (built: May 29 2018 09:01:36) 
Copyright (c) 1997-2010 The PHP Group
Zend Engine v2.2.0, Copyright (c) 1998-2010 Zend Technologies
    with Zend Optimizer v3.3.9, Copyright (c) 1998-2009, by Zend Technologies

服务器

[root@localhost /]# mysql -V
mysql  Ver 14.14 Distrib 5.7.24, for Linux (x86_64) using  EditLine wrapper
[root@localhost /]# httpd -v
Server version: Apache/2.4.6 (CentOS)
Server built:   Nov  5 2018 01:47:09
[root@localhost /]# nginx -v
-bash: nginx: command not found
[root@localhost /]# php -v
PHP 5.4.16 (cli) (built: Oct 30 2018 19:30:51) 
Copyright (c) 1997-2013 The PHP Group
Zend Engine v2.4.0, Copyright (c) 1998-2013 Zend Technologies

云瀚

listen       80;
    server_name  www.vast-data.com;

    location / {
        root   /usr/share/nginx/html/vast-data;
        index  index.php index.html index.htm;
    }

1.查看数据库,选中使用数据库,并查看数据库表,具体操作命令如下:

show databases;

use student;

show tables;
内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
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