源文地址：http://blog.csdn.net/miyatang/article/details/6387818
参考二：某项目计算实例
为了方便计算数据库服务器的造型，我们约定：
" 系统同时在线用户数为1500人（U1）；
" 平均每个用户每分钟发出2次业务请求（N1）；
" 系统发出的业务请求中，更新、查询、统计各占1/3；
" 平均每次更新业务产生3个事务（T1）；
" 平均每次查询业务产生8个事务（T2）；
" 平均每次统计业务产生13个事务（T3）；
" 一天内忙时的处理量为平均值的5倍；
" 经验系数为1.6；(实际工程经验)
" 考虑服务器保留30％的冗余；
服务器需要的处理能力为：
TPC-C=U1*N1*（T1+T2+T3）/3*3*经验系数/冗余系数
则应用服务器的处理性能估算为：
TPC-C= 1500*2*（3+8+13）/3*5*1.6/0.7= 274,285 tpmC
数据库服务器关系到整个系统的稳定运行，考虑到高可靠性和高可用性，并注重设备的可扩展性和性价比，
系统将配置两台TPC-C值不小于28万的高性能数据库服务器。
link:
TPC基准程序及tpmc值 http://datum.studyget.com/200603/20060312_17206.shtml
读懂服务器性能指标：拨开服务器评测体系迷雾 http://net.yesky.com/263/2278263.shtml
深入解读TPC体系 http://cnw2005.cnw.com.cn/store/detail/detail.asp?articleId=49970&ColumnId=11541&pg=&view=
如何实施Benchmark标准测试-问题的提出及Tpc-C标准 http://www.eygle.com/archives/2004/10/howto_implement_benchmark_test01.html
2、在官网公布的TPCC测试中没有X3690X5，可以参照HP和IBM对4颗Intel Xeon X7560 2.26GHz 的测试结构。
2颗 Intel Xeon Processor E7530 6C 1.86 GHz 12MB Cache 105w x3690 X5 TPC-C约等于(1800000/32/2.26)*12*1.86=55000
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前期规划通过预估事务产生量，结合实际业务场景进行计算，例如在xkjs平台的例子中，计算高峰期的事务需求，然后根据TPC-C指标和冗余比例来确定服务器的TPCC值。 后期容量规划则直接分析实际运行中的服务器数据，...
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目前关于属性操作的创建于编辑主要有新旧两个版本，旧版本主要使用UF_ATTR_assign（）函数，新版本主要使用UF_ATTR_set_user_attribute（）函数。注意在使用新版本是需要初始化。
编书 机械制图习题集（属性块图框）出版社.dwg
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内容概要：本文档提供了三种神经网络控制器（NNPC、MRC和NARMA-L2）在机器人手臂模型上性能比较的MATLAB实现代码及详细解释。首先初始化工作空间并设定仿真参数，包括仿真时间和采样时间等。接着定义了机器人手臂的二阶动力学模型参数，并将其转换为离散时间系统。对于参考信号，可以选择方波或正弦波形式。然后分别实现了三种控制器的具体算法：MRC通过定义参考模型参数并训练神经网络来实现控制；NNPC利用预测模型神经网络并结合优化算法求解控制序列；NARMA-L2则通过两个神经网络分别建模f和g函数，进而实现控制律。最后，对三种控制器进行了性能比较，包括计算均方根误差、最大误差、调节时间等指标，并绘制了响应曲线和跟踪误差曲线。此外，还强调了机器人手臂模型参数的一致性和参考信号设置的规范性，提出了常见问题的解决方案以及性能比较的标准化方法。 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉MATLAB编程语言的研究人员或工程师，以及对神经网络控制理论有一定了解的技术人员。 使用场景及目标：①理解不同类型的神经网络控制器的工作原理；②掌握在MATLAB中实现这些控制器的方法；③学会如何设置合理的参考信号并保证模型参数的一致性；④能够根据具体的性能指标对比不同控制器的效果，从而选择最适合应用场景的控制器。 其他说明：本文档不仅提供了完整的实验代码，还对每个步骤进行了详细的注释，有助于读者更好地理解每段代码的功能。同时，针对可能出现的问题给出了相应的解决办法，确保实验结果的有效性和可靠性。为了使性能比较更加公平合理，文档还介绍了标准化的测试流程和评估标准，这对于进一步研究和应用具有重要的指导意义。
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# 基于Python的微信智能聊天机器人 ## 项目简介 本项目是一个基于Python的微信智能聊天机器人框架，旨在通过ChatGPT的强大对话能力，将微信打造成一个智能助手。该机器人支持私聊和群聊的智能回复、语音识别、图片生成、插件扩展等功能，能够与好友进行多轮对话，并提供丰富的交互体验。项目支持多端部署，包括个人微信、微信公众号和企业微信应用。 ## 项目的主要特性和功能 多端部署支持个人微信、微信公众号和企业微信应用等多种部署方式。 智能对话支持私聊和群聊的智能回复，具备多轮会话上下文记忆功能，支持GPT3、GPT3.5、GPT4等模型。 语音识别可识别语音消息并通过文字或语音回复，支持Azure、Baidu、Google、OpenAI等多种语音模型。 图片生成支持图片生成和图生图功能（如照片修复），可选择DALLE、Stable Diffusion、Replicate等模型。
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内容概要：PT500PLUS平行轴齿轮箱故障测试台是由瓦伦尼安（VALENIAN）Machine Vibration & Gearbox Simulator（机械振动-齿轮箱模拟器）开发的专业机械故障仿真测试设备。该测试台旨在模拟和研究转子、齿轮传动、轴承及电机系统中的多种常见故障，包括但不限于轴不对中、转子不平衡、机械松动、轴承故障、齿轮故障（如点蚀、磨损、断齿等）以及电机故障（如转子不平衡、轴承故障、匝间短路等）。测试台配备有先进的传感器和数据采集系统，能够实时采集并分析振动、噪声、转速、扭矩等参数，提供多通道同步信号采集与频谱分析功能。此外，测试台还配备了10寸触摸屏、PLC智能控制系统和急停按钮，确保操作简便和安全。 适用人群：机械工程专业师生、科研人员以及从事机械故障诊断和维护的技术人员。 使用场景及目标：①用于高校和科研机构的教学和研究，帮助学生和研究人员深入理解机械故障的机理；②为企业提供故障诊断和预防性维护的解决方案，提高设备可靠性和运行效率；③通过模拟真实工况下的故障，进行轴承寿命预测性试验，研究轴承故障机制与轴承载荷、转速、振动、温度之间的关系。 其他说明：测试台结构紧凑，模块化设计，便于移动和维护。它不仅支持多种传感器的安装和数据采集，还提供了丰富的分析软件功能，如FFT频谱分析、轴心轨迹图、小波分析等，支持数据导出和二次开发，适用于各种复杂的研究和应用需求。
内容概要：本文档详细介绍了XXX5G特色商业街的规划设计方案，旨在通过5G技术与物联网等前沿科技的融合，全方位提升游客体验感和街区运营效率。首先，基础信息系统涵盖综合管理智慧平台、统一结算系统、5G视频智慧安防监控系统等多个子系统，实现多系统协同管理和数据安全保障。其次，特色应用方面，推出5G短信服务、5G智慧机器人、5G无人巡逻车、5G+XR时空走廊、5G+元宇宙体验馆等项目，将尖端科技与深厚文化底蕴巧妙结合，创新文旅体验形式。最后，通过5G高清视频直播与分享、5G+高空文旅等举措，进一步提升水街的影响力和吸引力。 适用人群：本方案适用于文旅项目规划者、商业街运营管理者、信息技术从业者以及对智慧城市建设感兴趣的各界人士。 使用场景及目标：①为商业街提供全面的智慧化升级方案，涵盖基础信息系统和特色应用两大部分；②通过5G技术赋能，实现高效运营管理和沉浸式游客体验；③推动文旅产业创新发展，促进地方经济繁荣和社会进步。 其他说明：该方案不仅关注技术实现，更重视用户体验和服务质量，强调文化传承与科技创新的有机结合，致力于打造具有国际影响力的智慧文旅新地标。
【更新至2023年】2000-2023年中国气候政策不确定性指数数据（全国、省、市三个层面） 1.时间：2000-2023年 2.来源：使用人工审计和深度学习算法MacBERT模型，基于中国《人民日报》《光明日报》《经济日报》《环球时报》《科技日报》《中国新闻社》等6家主流报纸中的1,755,826篇文章，构建了2000年1月至2023年12月的中国全国、省份和主要城市层面的CCPU指数。研究框架包括六个部分：数据收集、清洗数据、人工审计、模型构建、指数计算与标准化以及技术验证。 3.范围：中国、省、市三个层次 4.参考文献：Ma, Y. R., Liu, Z., Ma, D., Zhai, P., Guo, K., Zhang, D., & Ji, Q. (2023). A news-based climate policy uncertainty index for China. Scientific Data, 10(1), 881. 5.时间跨度：全国层面：日度、月度、年度；省级层面：月度、年度；地级市层面：月度、年度
【项目资源】： 单片机项目适用于从基础到高级的各种项目，特别是在性能要求较高的场景中，比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者，可以从简单的控制台程序开始练习；如果是进阶开发者，可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。
内容概要：BTS200轴承寿命预测测试台是一款专为研究轴承寿命预测及加速磨损过程设计的实验设备。该设备结构灵活，支持不同尺寸和类型的轴承测试，最大负载可达15000N。测试台采用先进的伺服电缸加载系统，能够在轴向和径向上精确施加载荷，并配备高精度测力传感器和温度监测系统，确保实验数据的准确性。此外，BTS200还拥有油液循环润滑系统，通过油膜减少摩擦和磨损，保持机械部件在适宜的工作温度范围内，延长轴承寿命。Bearing Prognostics Simulator（实验台可通过触控屏操作，支持多速运行（0-3000RPM），并具备过热保护机制，在温度超过150℃时自动停机。BTS200广泛应用于轴承寿命预测、故障机制研究以及剩余寿命预测模型的开发。 适合人群：轴承设计研发人员、机械工程研究人员、高校实验室师生及相关领域工程师。 使用场景及目标：①研究轴承在不同载荷和转速条件下的磨损特性；②开发和验证轴承剩余寿命预测模型；③探索轴承故障机制及其对系统性能的影响；④评估不同润滑方式对轴承寿命的影响。 其他说明：BTS200测试台不仅提供硬件支持，还配备了完整的软件控制系统，包括PLC闭环控制、温度监测反馈模块等，确保实验过程的稳定性和数据的可靠性。此外，设备支持快速安装和拆卸测试轴承，便于实验操作。
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