今天去 海图 买了本 mongodb 权威指南

原创 于 2016-08-25 16:31:32 发布 · 218 阅读 · 0 ·
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博主分享了购买《MongoDB权威指南》的经历，并寻求分布式应用开发的相关资源，包括demo和文档。

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好热啊 好困啊 .... 睡觉去了... 晚上再看....

 

谁有分布式应用 开发的 demo 或者文档 能给我发点不...

 

前天下午与 昨天 跑了2次 动物园 海洋馆 .....

 

累 啊  小孩却很 精神 ...... 难过

超图电子海图设计软件使用指南
12-13
海图是航海中不可或缺的工具，它提供了关于海洋水域和沿岸地形的详细信息，以确保航行的安全性。海图一般分为普通海图和专用海图两大类。专用海图特指电子海图，即电子航海图(ENC)，是一种专为电子海图显示与信息...
电子海图免费版
09-21
电子海图，作为航海领域的重要工具，是现代船舶航行安全的重要保障。电子海图系统（Electronic Navigational Chart，简称ENC）是国际海事组织（IMO）推荐的标准海图形式，它结合了数字地图和GPS定位技术，为航海者...
【MongoDB】探讨《MongoDB权威指南》书籍中的几点错误
夜深人静后的码农
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今天进一步学习MongoDB，学习资料是《MongoDB权威指南》，详细见如下封面： 在阅读过程中发现了如下错误： 第一处：P29页批量插入，在书中讲到可以利用batchInsert函数实现批量插入，我运行时候发现系统提示没有这个方法。我用的软件是2.6.4.我以为是版本过低，然后下载2.6.6 最新版本进行测试，报同样的错误； Property 'batchInsert' of obj
标准S57电子海图数据读取、符号解析与渲染！
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现有标准电子海图数据读取，符号解析，渲染相关的源码出售(C# 和 C++都有全套代码) 有意请留言！或者添加qq群(581378927)
S57Obj格式全解析：海图数据结构的权威指南
[S57Obj格式全解析：海图数据结构的权威指南](https://allscan12.com/wp-content/uploads/2018/10/Blog_064-000-1024x398.png) # 摘要 S57格式作为海图数据的标准交换格式，在海洋测绘领域扮演了重要角色。本文对...
电子海图浏览器 电子海图二次开发 电子海图引擎
05-16
在本例中，所提及的电子海图浏览器是用Qt库开发的，Qt是一个流行的开源C++框架，它支持多平台开发，意味着该浏览器可以在Windows、Linux、macOS等多种操作系统上运行。 电子海图是航海领域的重要组成部分，它们以...
精选资源
全球 海图资源(无偏移 )
10-22
海图是地图的一种，即航海专用地图。海图是以表示海洋区域制图现象的一种地图。将地球表面的海洋及其连接的陆地，经过制图综合以符号、文字和颜色相配合，反映出各种自然现象和社会经济现象的地理分布与相互关系的...
通过结合结合键力行为与机器学习方法来设计高熵陶瓷.zip
12-21
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
发动机故障检测数据集：1K+记录、11维传感器特征与多级故障标签CSV
12-21
该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据，旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源，特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集，涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳：数据类型为日期时间，记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00，并以5分钟为间隔持续生成，体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度（摄氏度）：以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间，反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速（转/分钟）：以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成，符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率（公里/升）：浮点型变量，用于衡量发动机的燃料利用效能，即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z：这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度，较高的数值通常暗示存在异常振动，可能与潜在的机械故障相关。 扭矩（牛·米）：以浮点数表征发动机输出的旋转力矩，数值区间为50至200牛·米，体现了发动机的负载能力。 功率输出（千瓦）：浮点型变量，描述发动机单位时间内做功的速率，取值范围为20至100千瓦。 故障状态：整型分类变量，用于标识发动机的异常程度，共分为四个等级：0代表正常状态，1表示轻微故障，2对应中等故障，3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量，支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式：字符串类型变量，描述发动机当前的工作状态，主要包括：怠速（发动机运转但无负载）、巡航（发动机在常规负载下平稳运行）、重载（发动机承受高负荷或高压工况）。 数据集整体包含1000条记录，每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类，有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成，旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景，所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标，均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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HLOA-BP基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
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【HLOA-BP】基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于角蜥蜴算法（HLOA）优化BP神经网络的风电功率预测方法，并提供了Matlab代码实现。该方法利用角蜥蜴算法优化BP神经网络的初始权重和阈值，以提高传统BP神经网络在风电功率预测中的收敛速度和预测精度。研究涵盖了模型构建、算法优化、仿真测试与结果分析等环节，展示了HLOA-BP模型相较于传统BP及其他优化算法在预测准确性与稳定性方面的优势，适用于处理风电出力的随机性和波动性问题。; 适合人群：具备一定电力系统、机器学习或智能优化算法基础的高校研究生、科研人员及从事新能源预测相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于风电场功率预测系统，提升短期与超短期功率预测精度；②为智能优化算法与神经网络结合的研究提供参考案例；③服务于电力系统调度、储能配置及电网稳定运行等场景下的数据支持需求。; 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HLOA算法的寻优机制与BP网络的训练过程，通过对比实验深入理解模型性能提升的关键因素，并可根据实际数据调整参数以适配不同风电场环境。
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