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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
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!
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 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;
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
本文转载自: http://blog.chinaunix.net/space.php?uid=25046147&do=blog&id=3051404
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内容概要:本文详细介绍了西门子200Smart PLC与维纶触摸屏在某疫苗车间控制系统的具体应用,涵盖配液、发酵、纯化及CIP清洗四个主要工艺环节。文中不仅展示了具体的编程代码和技术细节,还分享了许多实战经验和调试技巧。例如,在配液罐中,通过模拟量处理确保温度和液位的精确控制;发酵罐部分,着重讨论了PID参数整定和USS通讯控制变频器的方法;纯化过程中,强调了双PID串级控制的应用;CIP清洗环节,则涉及复杂的定时器逻辑和阀门联锁机制。此外,文章还提到了一些常见的陷阱及其解决方案,如通讯干扰、状态机切换等问题。 适合人群:具有一定PLC编程基础的技术人员,尤其是从事工业自动化领域的工程师。 使用场景及目标:适用于需要深入了解PLC与触摸屏集成控制系统的工程师,帮助他们在实际项目中更好地理解和应用相关技术和方法,提高系统的稳定性和可靠性。 其他说明:文章提供了大量实战经验和代码片段,有助于读者快速掌握关键技术点,并避免常见错误。同时,文中提到的一些优化措施和调试技巧对提升系统性能非常有帮助。
计算机网络课程的结课设计是使用思科模拟器搭建一个中小型校园网,当时花了几天时间查阅相关博客总算是做出来了,现在免费上传CSDN,希望小伙伴们能给博客一套三连支持
《芋道开发指南文档-2023-10-27更新》是针对软件开发者和IT专业人士的一份详尽的资源集合,旨在提供最新的开发实践、范例代码和最佳策略。这份2023年10月27日更新的文档集,包含了丰富的模板和素材,帮助开发者在日常工作中提高效率,保证项目的顺利进行。 让我们深入探讨这份文档的可能内容。"芋道"可能是一个开源项目或一个专业的技术社区,其开发指南涵盖了多个方面,例如: 1. **编程语言指南**:可能包括Java、Python、JavaScript、C++等主流语言的编码规范、最佳实践以及常见问题的解决方案。 2. **框架与库的应用**:可能会讲解React、Vue、Angular等前端框架,以及Django、Spring Boot等后端框架的使用技巧和常见应用场景。 3. **数据库管理**:涵盖了SQL语言的基本操作,数据库设计原则,以及如何高效使用MySQL、PostgreSQL、MongoDB等数据库系统。 4. **版本控制**:详细介绍了Git的工作流程,分支管理策略,以及与其他开发工具(如Visual Studio Code、IntelliJ IDEA)的集成。 5. **持续集成与持续部署(CI/CD)**:包括Jenkins、Travis CI、GitHub Actions等工具的配置和使用,以实现自动化测试和部署。 6. **云服务与容器化**:可能涉及AWS、Azure、Google Cloud Platform等云计算平台的使用,以及Docker和Kubernetes的容器化部署实践。 7. **API设计与测试**:讲解RESTful API的设计原则,Swagger的使用,以及Postman等工具进行API测试的方法。 8. **安全性与隐私保护**:涵盖OAuth、JWT认证机制,HTTPS安全通信,以及防止SQL注入、
内容概要:本文介绍了一种先进的综合能源系统优化调度模型,该模型将风电、光伏、光热发电等新能源与燃气轮机、燃气锅炉等传统能源设备相结合,利用信息间隙决策(IGDT)处理不确定性。模型中引入了P2G(电转气)装置和碳捕集技术,实现了碳经济闭环。通过多能转换和储能系统的协同调度,提高了系统的灵活性和鲁棒性。文中详细介绍了模型的关键组件和技术实现,包括IGDT的鲁棒性参数设置、P2G与碳捕集的协同控制、储能系统的三维协同调度等。此外,模型展示了在极端天气和负荷波动下的优异表现,显著降低了碳排放成本并提高了能源利用效率。 适合人群:从事能源系统优化、电力调度、碳交易等相关领域的研究人员和工程师。 使用场景及目标:适用于需要处理多种能源形式和不确定性的综合能源系统调度场景。主要目标是提高系统的灵活性、鲁棒性和经济效益,减少碳排放。 其他说明:模型具有良好的扩展性,可以通过修改配置文件轻松集成新的能源设备。代码中包含了详细的注释和公式推导,便于理解和进一步改进。
毕业设计的论文撰写、终期答辩相关的资源
该是一个在 Kaggle 上发布的数据集,专注于 2024 年出现的漏洞(CVE)信息。以下是关于该数据集的详细介绍:该数据集收集了 2024 年记录在案的各类漏洞信息,涵盖了漏洞的利用方式(Exploits)、通用漏洞评分系统(CVSS)评分以及受影响的操作系统(OS)。通过整合这些信息,研究人员和安全专家可以全面了解每个漏洞的潜在威胁、影响范围以及可能的攻击途径。数据主要来源于权威的漏洞信息平台,如美国国家漏洞数据库(NVD)等。这些数据经过整理和筛选后被纳入数据集,确保了信息的准确性和可靠性。数据集特点:全面性:涵盖了多种操作系统(如 Windows、Linux、Android 等)的漏洞信息,反映了不同平台的安全状况。实用性:CVSS 评分提供了漏洞严重程度的量化指标,帮助用户快速评估漏洞的优先级。同时,漏洞利用信息(Exploits)为安全研究人员提供了攻击者可能的攻击手段,有助于提前制定防御策略。时效性:专注于 2024 年的漏洞数据,反映了当前网络安全领域面临的新挑战和新趋势。该数据集可用于多种研究和实践场景: 安全研究:研究人员可以利用该数据集分析漏洞的分布规律、攻击趋势以及不同操作系统之间的安全差异,为网络安全防护提供理论支持。 机器学习与数据分析:数据集中的结构化信息适合用于机器学习模型的训练,例如预测漏洞的 CVSS 评分、识别潜在的高危漏洞等。 企业安全评估:企业安全团队可以参考该数据集中的漏洞信息,结合自身系统的实际情况,进行安全评估和漏洞修复计划的制定。
内容概要:本文档作为建模大赛的入门指南,详细介绍了建模大赛的概念、类型、竞赛流程、核心步骤与技巧,并提供实战案例解析。文档首先概述了建模大赛,指出其以数学、计算机技术为核心,主要分为数学建模、3D建模和AI大模型竞赛三类。接着深入解析了数学建模竞赛,涵盖组队策略(如三人分别负责建模、编程、论文写作)、时间安排(72小时内完成全流程)以及问题分析、模型建立、编程实现和论文撰写的要点。文中还提供了物流路径优化的实战案例,展示了如何将实际问题转化为图论问题并采用Dijkstra或蚁群算法求解。最后,文档推荐了不同类型建模的学习资源与工具,并给出了新手避坑建议,如避免过度复杂化模型、重视可视化呈现等。; 适合人群:对建模大赛感兴趣的初学者,特别是高校学生及希望参与数学建模竞赛的新手。; 使用场景及目标:①了解建模大赛的基本概念和分类;②掌握数学建模竞赛的具体流程与分工;③学习如何将实际问题转化为数学模型并求解;④获取实战经验和常见错误规避方法。; 其他说明:文档不仅提供了理论知识,还结合具体实例和代码片段帮助读者更好地理解和实践建模过程。建议新手从中小型赛事开始积累经验,逐步提升技能水平。
该资源为protobuf-6.30.1-cp310-abi3-win32.whl,欢迎下载使用哦!
内容概要:本文档详细介绍了基于Linux系统的大数据环境搭建流程,涵盖从虚拟机创建到集群建立的全过程。首先,通过一系列步骤创建并配置虚拟机,包括设置IP地址、安装MySQL数据库等操作。接着,重点讲解了Ambari的安装与配置,涉及关闭防火墙、设置免密登录、安装时间同步服务(ntp)、HTTP服务以及配置YUM源等关键环节。最后,完成了Ambari数据库的创建、JDK的安装、Ambari server和agent的部署,并指导用户创建集群。整个过程中还提供了针对可能出现的问题及其解决方案,确保各组件顺利安装与配置。 适合人群:具有Linux基础操作技能的数据工程师或运维人员,尤其是那些需要构建和管理大数据平台的专业人士。 使用场景及目标:适用于希望快速搭建稳定可靠的大数据平台的企业或个人开发者。通过本指南可以掌握如何利用Ambari工具自动化部署Hadoop生态系统中的各个组件,从而提高工作效率,降低维护成本。 其他说明:文档中包含了大量具体的命令行指令和配置细节,建议读者按照顺序逐步操作,并注意记录下重要的参数值以便后续参考。此外,在遇到问题时可参照提供的解决方案进行排查,必要时查阅官方文档获取更多信息。
内容概要:本文详细介绍了如何在MATLAB R2018A中使用最小均方(LMS)自适应滤波算法对一维时间序列信号进行降噪处理,特别是针对心电图(ECG)信号的应用。首先,通过生成模拟的ECG信号并加入随机噪声,创建了一个带有噪声的时间序列。然后,实现了LMS算法的核心部分,包括滤波器阶数、步长参数的选择以及权重更新规则的设计。文中还提供了详细的代码示例,展示了如何构建和训练自适应滤波器,并通过图形化方式比较了原始信号、加噪信号与经过LMS处理后的降噪信号之间的差异。此外,作者分享了一些实用的经验和技术要点,如参数选择的影响、误差曲线的解读等。 适用人群:适用于具有一定MATLAB编程基础并对信号处理感兴趣的科研人员、工程师或学生。 使用场景及目标:本教程旨在帮助读者掌握LMS算法的基本原理及其在实际项目中的应用方法,特别是在生物医学工程、机械故障诊断等领域中处理含噪信号的任务。同时,也为进一步探索其他类型的自适应滤波技术和扩展到不同的信号处理任务奠定了基础。 其他说明:尽管LMS算法在处理平稳噪声方面表现出色,但在面对突发性的强干扰时仍存在一定局限性。因此,在某些特殊场合下,可能需要与其他滤波技术相结合以获得更好的效果。