`

Linux服务器性能评估与优化(zz)

 
阅读更多
from:

一、影响Linux服务器性能的因素

1. 操作系统级

 

Ø       CPU

Ø       内存

Ø       磁盘I/O带宽

Ø       网络I/O带宽

 

2.        程序应用级



二、系统性能评估标准

影响性能因素
评判标准



糟糕

CPU
user% + sys%< 70%
user% + sys%= 85%
user% + sys% >=90%

内存
Swap In(si)=0

Swap Out(so)=0
Per CPU with 10 page/s
More Swap In & Swap Out

磁盘
iowait % < 20%
iowait % =35%
iowait % >= 50%




 

其中:

       %user:表示CPU处在用户模式下的时间百分比。

       %sys:表示CPU处在系统模式下的时间百分比。

       %iowait:表示CPU等待输入输出完成时间的百分比。

       swap in:即si,表示虚拟内存的页导入,即从SWAP DISK交换到RAM

       swap out:即so,表示虚拟内存的页导出,即从RAM交换到SWAP DISK。



三、系统性能分析工具

 

1.常用系统命令

Vmstat、sar、iostat、netstat、free、ps、top等

 

2.常用组合方式

•           用vmstat、sar、iostat检测是否是CPU瓶颈

•           用free、vmstat检测是否是内存瓶颈

•           用iostat检测是否是磁盘I/O瓶颈

•           用netstat检测是否是网络带宽瓶颈

 

四、Linux性能评估与优化



1. 系统整体性能评估(uptime命令)



[root@web1 ~]# uptime

16:38:00 up 118 days,  3:01,  5 users,  load average: 1.22, 1.02, 0.91

这里需要注意的是:load average这个输出值,这三个值的大小一般不能大于系统CPU的个数,例如,本输出中系统有8个CPU,如果load average的三个值长期大于8时,说明CPU很繁忙,负载很高,可能会影响系统性能,但是偶尔大于8时,倒不用担心,一般不会影响系统性能。相反,如果load average的输出值小于CPU的个数,则表示CPU还有空闲的时间片,比如本例中的输出,CPU是非常空闲的。



2. CPU性能评估



(1)利用vmstat命令监控系统CPU

   该命令可以显示关于系统各种资源之间相关性能的简要信息,这里我们主要用它来看CPU一个负载情况。

   下面是vmstat命令在某个系统的输出结果:

 

[root@node1 ~]# vmstat 2 3

procs -----------memory----------  ---swap--  -----io---- --system--  -----cpu------

r  b   swpd   free      buff  cache   si   so    bi    bo       in     cs     us sy  id   wa st

0  0    0    162240   8304  67032   0    0    13    21   1007   23     0  1   98   0   0

0  0    0    162240   8304  67032   0    0     1     0     1010   20     0  1   100 0   0

0  0    0    162240   8304  67032   0    0     1     1     1009   18     0  1    99  0   0

l        Procs

     r列表示运行和等待cpu时间片的进程数,这个值如果长期大于系统CPU的个数,说明CPU不足,需要增加CPU。

     b列表示在等待资源的进程数,比如正在等待I/O、或者内存交换等。

l        Cpu

    us列显示了用户进程消耗的CPU 时间百分比。us的值比较高时,说明用户进程消耗的cpu时间多,但是如果长期大于50%,就需要考虑优化程序或算法。

     sy列显示了内核进程消耗的CPU时间百分比。Sy的值较高时,说明内核消耗的CPU资源很多。

    根据经验,us+sy的参考值为80%,如果us+sy大于 80%说明可能存在CPU资源不足。



(2)利用sar命令监控系统CPU



sar功能很强大,可以对系统的每个方面进行单独的统计,但是使用sar命令会增加系统开销,不过这些开销是可以评估的,对系统的统计结果不会有很大影响。

下面是sar命令对某个系统的CPU统计输出:

[root@webserver ~]# sar -u 3 5

Linux 2.6.9-42.ELsmp (webserver)        11/28/2008      _i686_  (8 CPU)

11:41:24 AM     CPU     %user     %nice   %system   %iowait    %steal     %idle

11:41:27 AM     all      0.88      0.00      0.29      0.00      0.00     98.83

11:41:30 AM     all      0.13      0.00      0.17      0.21      0.00     99.50

11:41:33 AM     all      0.04      0.00      0.04      0.00      0.00     99.92

11:41:36 AM     all      90.08     0.00      0.13      0.16      0.00     9.63

11:41:39 AM     all      0.38      0.00      0.17      0.04      0.00     99.41

Average:        all      0.34      0.00      0.16      0.05      0.00     99.45

                           

对上面每项的输出解释如下:

l        %user列显示了用户进程消耗的CPU 时间百分比。

l        %nice列显示了运行正常进程所消耗的CPU 时间百分比。

l        %system列显示了系统进程消耗的CPU时间百分比。

l        %iowait列显示了IO等待所占用的CPU时间百分比

l        %steal列显示了在内存相对紧张的环境下pagein强制对不同的页面进行的steal操作 。

l        %idle列显示了CPU处在空闲状态的时间百分比。



问题

1.你是否遇到过系统CPU整体利用率不高,而应用缓慢的现象?

       在一个多CPU的系统中,如果程序使用了单线程,会出现这么一个现象,CPU的整体使用率不高,但是系统应用却响应缓慢,这可能是由于程序使用单线程的原因,单线程只使用一个CPU,导致这个CPU占用率为100%,无法处理其它请求,而其它的CPU却闲置,这就导致了整体CPU使用率不高,而应用缓慢现象的发生。



3. 内存性能评估

(1)利用free指令监控内存

free是监控linux内存使用状况最常用的指令,看下面的一个输出:

[root@webserver ~]# free  -m

                total         used       free     shared    buffers     cached

Mem:       8111       7185        926          0        243           6299

-/+ buffers/cache:     643       7468

Swap:       8189          0         8189

     一般有这样一个经验公式:应用程序可用内存/系统物理内存>70%时,表示系统内存资源非常充足,不影响系统性能,应用程序可用内存/系统物理内存<20%时,表示系统内存资源紧缺,需要增加系统内存,20%<应用程序可用内存/系统物理内存<70%时,表示系统内存资源基本能满足应用需求,暂时不影响系统性能。

3.内存性能评估



(1)利用free指令监控内存

free是监控linux内存使用状况最常用的指令,看下面的一个输出:

[root@webserver ~]# free  -m

                total         used       free     shared    buffers     cached

Mem:       8111       7185        926          0        243           6299

-/+ buffers/cache:     643       7468

Swap:       8189          0         8189

     一般有这样一个经验公式:应用程序可用内存/系统物理内存>70%时,表示系统内存资源非常充足,不影响系统性能,应用程序可用内存/系统物理内存<20%时,表示系统内存资源紧缺,需要增加系统内存,20%<应用程序可用内存/系统物理内存<70%时,表示系统内存资源基本能满足应用需求,暂时不影响系统性能。

 

(2)利用vmstat命令监控内存

 

[root@node1 ~]# vmstat 2 3

procs -----------memory----------  ---swap--  -----io---- --system--  -----cpu------

r  b   swpd   free      buff  cache   si   so    bi    bo       in     cs     us sy  id  wa st

0  0    0    162240   8304  67032   0    0    13    21   1007   23     0  1  98   0  0

0  0    0    162240   8304  67032   0    0     1     0     1010   20     0  1  100 0  0

0  0    0    162240   8304  67032   0    0     1     1     1009   18     0  1  99   0  0

l        memory

         swpd列表示切换到内存交换区的内存数量(以k为单位)。如果swpd的值不为0,或者比较大,只要si、so的值长期为0,这种情况下一般不用担心,不会影响系统性能。

         free列表示当前空闲的物理内存数量(以k为单位)

         buff列表示buffers cache的内存数量,一般对块设备的读写才需要缓冲。

         cache列表示page cached的内存数量,一般作为文件系统cached,频繁访问的文件都会被cached,如果cache值较大,说明cached的文件数较多,如果此时IO中bi比较小,说明文件系统效率比较好。

l        swap

si列表示由磁盘调入内存,也就是内存进入内存交换区的数量。

so列表示由内存调入磁盘,也就是内存交换区进入内存的数量。

一般情况下,si、so的值都为0,如果si、so的值长期不为0,则表示系统内存不足。需要增加系统内存。



4.磁盘I/O性能评估 

(1)磁盘存储基础

l             熟悉RAID存储方式,可以根据应用的不同,选择不同的RAID方式。

l             尽可能用内存的读写代替直接磁盘I/O,使频繁访问的文件或数据放入内存中进行操作处理,因为内存读写操作比直接磁盘读写的效率要高千倍。

l             将经常进行读写的文件与长期不变的文件独立出来,分别放置到不同的磁盘设备上。

l              对于写操作频繁的数据,可以考虑使用裸设备代替文件系统。

        

       使用裸设备的优点有:

ü           数据可以直接读写,不需要经过操作系统级的缓存,节省了内存资源,避免了内存资源争用。

ü           避免了文件系统级的维护开销,比如文件系统需要维护超级块、I-node等。

ü           避免了操作系统的cache预读功能,减少了I/O请求。

       使用裸设备的缺点是:

ü            数据管理、空间管理不灵活,需要很专业的人来操作。

 

(2)利用iostat评估磁盘性能

[root@webserver ~]#   iostat -d 2 3

Linux 2.6.9-42.ELsmp (webserver)        12/01/2008      _i686_  (8 CPU)



Device:         tps   Blk_read/s   Blk_wrtn/s   Blk_read      Blk_wrtn

sda               1.87         2.58       114.12        6479462     286537372



Device:         tps   Blk_read/s   Blk_wrtn/s   Blk_read   Blk_wrtn

sda               0.00         0.00         0.00              0                0



Device:         tps   Blk_read/s   Blk_wrtn/s   Blk_read    Blk_wrtn

sda               1.00         0.00        12.00             0                24

对上面每项的输出解释如下:

Blk_read/s表示每秒读取的数据块数。

Blk_wrtn/s表示每秒写入的数据块数。

Blk_read表示读取的所有块数。

Blk_wrtn表示写入的所有块数。

Ø            可以通过Blk_read/s和Blk_wrtn/s的值对磁盘的读写性能有一个基本的了解,如果Blk_wrtn/s值很大,表示磁盘的写操作很频繁,可以考虑优化磁盘或者优化程序,如果Blk_read/s值很大,表示磁盘直接读取操作很多,可以将读取的数据放入内存中进行操作。

Ø            对于这两个选项的值没有一个固定的大小,根据系统应用的不同,会有不同的值,但是有一个规则还是可以遵循的:长期的、超大的数据读写,肯定是不正常的,这种情况一定会影响系统性能。





(3)利用sar评估磁盘性能

         通过“sar –d”组合,可以对系统的磁盘IO做一个基本的统计,请看下面的一个输出:

[root@webserver ~]# sar -d 2 3

Linux 2.6.9-42.ELsmp (webserver)        11/30/2008      _i686_  (8 CPU)



11:09:33 PM  DEV     tps   rd_sec/s   wr_sec/s  avgrq-sz  avgqu-sz   await  svctm   %util

11:09:35 PM dev8-0  0.00  0.00            0.00        0.00          0.00         0.00   0.00     0.00



11:09:35 PM  DEV     tps  rd_sec/s    wr_sec/s  avgrq-sz  avgqu-sz  await   svctm   %util

11:09:37 PM dev8-0  1.00  0.00         12.00        12.00         0.00        0.00    0.00     0.00



11:09:37 PM   DEV    tps    rd_sec/s  wr_sec/s   avgrq-sz  avgqu-sz  await  svctm   %util

11:09:39 PM dev8-0  1.99   0.00         47.76         24.00       0.00        0.50    0.25     0.05



Average:  DEV          tps    rd_sec/s   wr_sec/s  avgrq-sz  avgqu-sz    await  svctm   %util

Average:  dev8-0      1.00   0.00          19.97         20.00       0.00         0.33    0.17     0.02

      需要关注的几个参数含义:

     await表示平均每次设备I/O操作的等待时间(以毫秒为单位)。

     svctm表示平均每次设备I/O操作的服务时间(以毫秒为单位)。

     %util表示一秒中有百分之几的时间用于I/O操作。





对以磁盘IO性能,一般有如下评判标准:

     正常情况下svctm应该是小于await值的,而svctm的大小和磁盘性能有关,CPU、内存的负荷也会对svctm值造成影响,过多的请求也会间接的导致svctm值的增加。

     await值的大小一般取决与svctm的值和I/O队列长度以及I/O请求模式,如果svctm的值与await很接近,表示几乎没有I/O等待,磁盘性能很好,如果await的值远高于svctm的值,则表示I/O队列等待太长,系统上运行的应用程序将变慢,此时可以通过更换更快的硬盘来解决问题。

     %util项的值也是衡量磁盘I/O的一个重要指标,如果%util接近100%,表示磁盘产生的I/O请求太多,I/O系统已经满负荷的在工作,该磁盘可能存在瓶颈。长期下去,势必影响系统的性能,可以通过优化程序或者通过更换更高、更快的磁盘来解决此问题。



5. 网络性能评估



(1)通过ping命令检测网络的连通性

(2)通过netstat –i组合检测网络接口状况

(3)通过netstat –r组合检测系统的路由表信息

(4)通过sar –n组合显示系统的网络运行状态



五、Oracle在Linux下的性能优化



Oracle数据库内存参数的优化

Ø       与oracle相关的系统内核参数

Ø       SGA、PGA参数设置



Oracle下磁盘存储性能优化

Ø       文件系统的选择(ext2/ext3、xfs、ocfs2)

Ø       Oracle  ASM存储

1.优化oracle性能参数之前要了解的情况

1)物理内存有多大

2)操作系统估计要使用多大内存

3)数据库是使用文件系统还是裸设备

4)有多少并发连接

5)应用是OLTP类型还是OLAP类型



2.oracle数据库内存参数的优化

 

(1)系统内核参数

修改 /etc/sysctl.conf 这个文件,加入以下的语句:

kernel.shmmax = 2147483648

kernel.shmmni = 4096

kernel.shmall = 2097152

kernel.sem = 250 32000 100 128

fs.file-max = 65536

net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000

参数依次为:

Kernel.shmmax:共享内存段的最大尺寸(以字节为单位)。

Kernel.shmmni:系统中共享内存段的最大数量。

Kernel.shmall:共享内存总量,以页为单位。

fs.file-max:文件句柄数,表示在Linux系统中可以打开的文件数量。

net.ipv4.ip_local_port_range:应用程序可使用的IPv4端口范围。



需要注意的几个问题

关于Kernel.shmmax

     Oracle SGA 由共享内存组成,如果错误设置 SHMMAX可能会限制SGA 的大小,SHMMAX设置不足可能会导致以下问题:ORA-27123:unable to attach to shared memory segment,如果该参数设置小于Oracle SGA设置,那么SGA就会被分配多个共享内存段。这在繁忙的系统中可能成为性能负担,带来系统问题。

     Oracle建议Kernel.shmmax最好大于sga,以让oracle共享内存区SGA在一个共享内存段中,从而提高性能。

关于Kernel.shmall

     表示系统共享内存总大小,以页为单位。

     一个32位的Linux系统,8G的内存,可以设置kernel.shmall = 2097152,即为: 2097152*4k/1024/1024 = 8G就是说可用共享内存一共8G,这里的4K是32位操作系统一页的大小,即4096字节。

关于Kernel.shmmni

     表示系统中共享内存段的最大数量。系统默认是4096,一般无需修改,在SUN OS下还有Kernel.shmmin参数,表示共享内存段最小尺寸,勿要混肴!
(2)SGA、PAG参数的设置



A Oracle在内存管理方面的改进

     Oracle 9i通过参数PGA_AGGREGATE_TARGET参数实现PGA自动管理  Oracle 10g通过参数SGA_TARGET参数实现了SGA的自动管理,

     Oracle 11g实现了数据库所有内存块的全自动化管理,使得动态管理SGA和PGA成为现实。



自动内存管理的两个参数:

     MEMORY_TARGET:表示整个ORACLE实例所能使用的内存大小,包括PGA和SGA的整体大小,即这个参数是动态的,可以动态控制SGA和PGA的大小。

     MEMORY_MAX_TARGET:这个参数定义了MEMORY_TARGET最大可以达到而不用重启实例的值,如果没有设置MEMORY_MAX_TARGET值,默认等于MEMORY_TARGET的值。

     使用动态内存管理时,SGA_TARGET和PGA_AGGREGATE_TARGET代表它们各自内存区域的最小设置,要让Oracle完全控制内存管理,这两个参数应该设置为0。

B Oracle五种内存管理方式

Ø         自动内存管理,即AMM (Automatic Memory Management)

Ø         自动共享内存管理,即ASMM(Automatic Shared Memory Management)

Ø         手动共享内存管理

Ø         自动PGA管理

Ø         手动PGA管理



自动内存管理(AMM)

默认安装oracle11g的实例就是AMM方式。通过如下查看:

示例如下:

SQL> show parameters target
NAME                                       TYPE                  VALUE
------------ ---------------------      ------------------    ---------------------- archive_lag_target                     integer                      0
db_flashback_retention_target   integer                    1860
fast_start_io_target                    integer                      0
fast_start_mttr_target                 integer                      0
memory_max_target                  big integer              1400M
memory_target                          big integer              1400M
pga_aggregate_target                big integer                0
sga_target                                  big integer                0

注意:如果初始化参数 LOCK_SGA = true ,则 AMM 是不可用的。

自动共享内存管理

自动共享内存管理是oracle10g引进的,如果要使用自动共享内存管理,只需设置MEMORY_TARGET=0,然后显式指定SGA_TARGET即可。

示例如下:

SQL> alter system set memory_target=0 scope=both;
System altered.
SQL> alter system set sga_target=1024m scope=both;
System altered.
SQL>



手工共享内存管理

Oracle9i以及以前版本,只能手工设置共享内存管理,如果要使用手动共享内存管理,首先需要设置SGA_TARGET 与 MEMORY_TARGET为0。

SGA包含主要参数有:

share_pool_size:共享池大小,建议300-500M之间。

Log_buffer:日志缓冲区大小,建议1-3M之间。

Large_pool_size:大缓冲池大小,非MTS系统,建议在20-30M之间。

Java_pool_size:java池大小,没有java应用时,建议10-20M之间。

db_cache_size:数据缓冲区大小,根据可使用内存大小,尽可能大。



自动PAG管理

Oracle9i版本引入了自动PGA管理,如果使用的是AMM管理方式,则无需担心PGA的配置,但是如果对对AMM管理不放心的话,可以设置自动PGA管理,设置

     WORKAREA_SIZE_POLICY = AUTO

然后指定PGA_AGGREGATE_TARGET大小即可。,



手工PAG管理



如果要做到精确的控制PGA,还可以设置手动管理PGA,设置

WORKAREA_SIZE_POLICY = manual

然后分别指定PGA相关参数即可:

PGA相关参数有:

SORT_AREA_SIZE

SORT_AREA_RETAINED_SIZE,



3.Oracle下磁盘存储性能优化



①      选择文件系统存取数据

文件系统的选择

     单一文件系统(ext2、ext3、xfs等)

     集群文件系统(gfs、ocfs2)

文件系统存储优缺点:

     优点:管理维护方便。

     缺点:数据读写要经过操作系统级的缓存,效率不是很高。

②      ASM(Automatic Storage Management)

ASM优点:

     数据可直接读写,无需经过操作系统存取效率很高,读写效率与直接的原始设备基本相同。

     Oracle提供了专门的管理和维护工具



关于作者



高俊峰,网名:南非蚂蚁

IXPUB “存储设备与容灾技术”及“ Linux与开源世界”版主。

喜欢oracle和 Unix/Linux技术,平时主要活动在ITPUB.net﹑IXPUB.net﹑ChinaUnix.net等大型技术社区,一直致力与oracle数据库﹑Unix/Linux操作系统管理﹑优化领域,现在主要从事oracle数据库管理和项目规划设计工作,擅长oracle数据库的备份恢复,性能调优,对Unix/Linux集群应用也有一定的研究。



  通过如下方式可以联系

MSN:gaojf_888@hotmail.com

QQ:397824870

Email:dba.gao@gmail.com


---★ 本文转摘自『IT学习者』→ http://www.itlearner.com/article/4553
分享到:
评论

相关推荐

    zz-网络安全试题(总).docx

    该模块主要测试参赛者的服务器系统安全配置能力,包括Windows和Linux环境。任务包括但不限于以下几个方面: 1. **密码策略**:设置强密码策略,例如最小长度、复杂性要求和密码有效期,以增强系统安全性。 2. **...

    web日志分析总结

    日志包含了服务器与客户端交互的详细信息,通过对这些信息的深入解析,我们可以识别出潜在的安全威胁,追踪攻击源,以及评估系统的漏洞。以下是对日志分析过程的详细阐述: 前期工作主要集中在日志的预处理和初步...

    受激拉曼散射计量【Stimulated-Raman-Scattering Metrology】 附Matlab代码.rar

    1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 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。

    MMC整流器技术解析:基于Matlab的双闭环控制策略与环流抑制性能研究,Matlab下的MMC整流器技术文档:18个子模块,双闭环控制稳定直流电压,环流抑制与最近电平逼近调制,优化桥臂电流波形,高效

    MMC整流器技术解析:基于Matlab的双闭环控制策略与环流抑制性能研究,Matlab下的MMC整流器技术文档:18个子模块,双闭环控制稳定直流电压,环流抑制与最近电平逼近调制,优化桥臂电流波形,高效并网运行。,MMC整流器(Matlab),技术文档 1.MMC工作在整流侧,子模块个数N=18,直流侧电压Udc=25.2kV,交流侧电压6.6kV 2.控制器采用双闭环控制,外环控制直流电压,采用PI调节器,电流内环采用PI+前馈解耦; 3.环流抑制采用PI控制,能够抑制环流二倍频分量; 4.采用最近电平逼近调制(NLM), 5.均压排序:电容电压排序采用冒泡排序,判断桥臂电流方向确定投入切除; 结果: 1.输出的直流电压能够稳定在25.2kV; 2.有功功率,无功功率稳态时波形稳定,有功功率为3.2MW,无功稳定在0Var; 3.网侧电压电流波形均为对称的三相电压和三相电流波形,网侧电流THD=1.47%<2%,符合并网要求; 4.环流抑制后桥臂电流的波形得到改善,桥臂电流THD由9.57%降至1.93%,环流波形也可以看到得到抑制; 5.电容电压能够稳定变化 ,工作点关键词:MMC

    Boost二级升压光伏并网结构的Simulink建模与MPPT最大功率点追踪:基于功率反馈的扰动观察法调整电压方向研究,Boost二级升压光伏并网结构的Simulink建模与MPPT最大功率点追踪:基

    Boost二级升压光伏并网结构的Simulink建模与MPPT最大功率点追踪:基于功率反馈的扰动观察法调整电压方向研究,Boost二级升压光伏并网结构的Simulink建模与MPPT最大功率点追踪:基于功率反馈的扰动观察法调整电压方向研究,Boost二级升压光伏并网结构,Simulink建模,MPPT最大功率点追踪,扰动观察法采用功率反馈方式,若ΔP>0,说明电压调整的方向正确,可以继续按原方向进行“干扰”;若ΔP<0,说明电压调整的方向错误,需要对“干扰”的方向进行改变。 ,Boost升压;光伏并网结构;Simulink建模;MPPT最大功率点追踪;扰动观察法;功率反馈;电压调整方向。,光伏并网结构中Boost升压MPPT控制策略的Simulink建模与功率反馈扰动观察法

    STM32F103C8T6 USB寄存器开发详解(12)-键盘设备

    STM32F103C8T6 USB寄存器开发详解(12)-键盘设备

    2011-2020广东21市科技活动人员数

    科技活动人员数专指直接从事科技活动以及专门从事科技活动管理和为科技活动提供直接服务的人员数量

    Matlab Simulink仿真探究Flyback反激式开关电源性能表现与优化策略,Matlab Simulink仿真探究Flyback反激式开关电源的工作机制,Matlab Simulimk仿真

    Matlab Simulink仿真探究Flyback反激式开关电源性能表现与优化策略,Matlab Simulink仿真探究Flyback反激式开关电源的工作机制,Matlab Simulimk仿真,Flyback反激式开关电源仿真 ,Matlab; Simulink仿真; Flyback反激式; 开关电源仿真,Matlab Simulink在Flyback反激式开关电源仿真中的应用

    基于Comsol的埋地电缆电磁加热计算模型:深度解析温度场与电磁场分布学习资料与服务,COMSOL埋地电缆电磁加热计算模型:温度场与电磁场分布的解析与学习资源,comsol 埋地电缆电磁加热计算模型

    基于Comsol的埋地电缆电磁加热计算模型:深度解析温度场与电磁场分布学习资料与服务,COMSOL埋地电缆电磁加热计算模型:温度场与电磁场分布的解析与学习资源,comsol 埋地电缆电磁加热计算模型,可以得到埋地电缆温度场及电磁场分布,提供学习资料和服务, ,comsol;埋地电缆电磁加热计算模型;温度场分布;电磁场分布;学习资料;服务,Comsol埋地电缆电磁加热模型:温度场与电磁场分布学习资料及服务

    ibus-table-chinese-yong-1.4.6-3.el7.x64-86.rpm.tar.gz

    1、文件内容:ibus-table-chinese-yong-1.4.6-3.el7.rpm以及相关依赖 2、文件形式:tar.gz压缩包 3、安装指令: #Step1、解压 tar -zxvf /mnt/data/output/ibus-table-chinese-yong-1.4.6-3.el7.tar.gz #Step2、进入解压后的目录,执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm 4、更多资源/技术支持:公众号禅静编程坊

    基于51单片机protues仿真的汽车智能灯光控制系统设计(仿真图、源代码)

    基于51单片机protues仿真的汽车智能灯光控制系统设计(仿真图、源代码) 一、设计项目 根据本次设计的要求,设计出一款基于51单片机的自动切换远近光灯的设计。 技术条件与说明: 1. 设计硬件部分,中央处理器采用了STC89C51RC单片机; 2. 使用两个灯珠代表远近光灯,感光部分采用了光敏电阻,因为光敏电阻输出的是电压模拟信号,单片机不能直接处理模拟信号,所以经过ADC0832进行转化成数字信号; 3. 显示部分采用了LCD1602液晶,还增加按键部分电路,可以选择手自动切换远近光灯; 4. 用超声模块进行检测距离;

    altermanager的企业微信告警服务

    altermanager的企业微信告警服务

    MyAgent测试版本在线下载

    MyAgent测试版本在线下载

    Comsol技术:可调BIC应用的二氧化钒VO2材料探索,Comsol模拟二氧化钒VO2的可调BIC特性研究,Comsol二氧化钒VO2可调BIC ,Comsol; 二氧化钒VO2; 可调BIC

    Comsol技术:可调BIC应用的二氧化钒VO2材料探索,Comsol模拟二氧化钒VO2的可调BIC特性研究,Comsol二氧化钒VO2可调BIC。 ,Comsol; 二氧化钒VO2; 可调BIC,Comsol二氧化钒VO2材料:可调BIC技术的关键应用

    C++学生成绩管理系统源码.zip

    C++学生成绩管理系统源码

    基于Matlab与Cplex的激励型需求响应模式:负荷转移与电价响应的差异化目标函数解析,基于Matlab与CPLEX的激励型需求响应负荷转移策略探索,激励型需求响应 matlab +cplex 激励

    基于Matlab与Cplex的激励型需求响应模式:负荷转移与电价响应的差异化目标函数解析,基于Matlab与CPLEX的激励型需求响应负荷转移策略探索,激励型需求响应 matlab +cplex 激励型需求响应采用激励型需求响应方式对负荷进行转移,和电价响应模式不同,具体的目标函数如下 ,激励型需求响应; matlab + cplex; 负荷转移; 目标函数。,Matlab与Cplex结合的激励型需求响应模型及其负荷转移策略

    scratch介绍(scratch说明).zip

    scratch介绍(scratch说明).zip

    深度学习模型的发展历程及其关键技术在人工智能领域的应用

    内容概要:本文全面介绍了深度学习模型的概念、工作机制和发展历程,详细探讨了神经网络的构建和训练过程,包括反向传播算法和梯度下降方法。文中还列举了深度学习在图像识别、自然语言处理、医疗和金融等多个领域的应用实例,并讨论了当前面临的挑战,如数据依赖、计算资源需求、可解释性和对抗攻击等问题。最后,文章展望了未来的发展趋势,如与量子计算和区块链的融合,以及在更多领域的应用前景。 适合人群:对该领域有兴趣的技术人员、研究人员和学者,尤其适合那些希望深入了解深度学习原理和技术细节的读者。 使用场景及目标:①理解深度学习模型的基本原理和结构;②了解深度学习模型的具体应用案例;③掌握应对当前技术挑战的方向。 阅读建议:文章内容详尽丰富,读者应在阅读过程中注意理解各个关键技术的概念和原理,尤其是神经网络的构成及训练过程。同时也建议对比不同模型的特点及其在具体应用中的表现。

    day02供应链管理系统-补充.zip

    该文档提供了一个关于供应链管理系统开发的详细指南,重点介绍了项目安排、技术实现和框架搭建的相关内容。 文档分为以下几个关键部分: 项目安排:主要步骤包括搭建框架(1天),基础数据模块和权限管理(4天),以及应收应付和销售管理(5天)。 供应链概念:供应链系统的核心流程是通过采购商品放入仓库,并在销售时从仓库提取商品,涉及三个主要订单:采购订单、销售订单和调拨订单。 大数据的应用:介绍了数据挖掘、ETL(数据抽取)和BI(商业智能)在供应链管理中的应用。 技术实现:讲述了DAO(数据访问对象)的重用、服务层的重用、以及前端JS的继承机制、jQuery插件开发等技术细节。 系统框架搭建:包括Maven环境的配置、Web工程的创建、持久化类和映射文件的编写,以及Spring配置文件的实现。 DAO的需求和功能:供应链管理系统的各个模块都涉及分页查询、条件查询、删除、增加、修改操作等需求。 泛型的应用:通过示例说明了在Java语言中如何使用泛型来实现模块化和可扩展性。 文档非常技术导向,适合开发人员参考,用于构建供应链管理系统的架构和功能模块。

    清华大学104页《Deepseek:从入门到精通》

    这份长达104页的手册由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后及其团队精心编撰,内容详尽,覆盖了从基础概念、技术原理到实战案例的全方位指导。它不仅适合初学者快速了解DeepSeek的基本操作,也为有经验的用户提供了高级技巧和优化策略。

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics