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分布式系统（distributedsystem）是建立在网络之上的软件系统。...在分布式数据库系统中，用户感觉不到数据是分布的，即用户不须知道关系是否分割、有无副本、数据存于哪个站点以及事务在哪个站点上执行等。
- **定义及特点**：分布式课件指的是利用网络技术将教学资源分布在多个服务器上的一种形式，这样的设计能够使得学习者在任何时间、任何地点都能访问到所需的课程资料。它克服了传统教育资源的地域限制，提高了资源的...
"学习分布式数据库----分布式数据库课件" 分布式数据库是一种复杂的数据库系统，它将数据分布式存储在多个站点上，并通过网络连接这些站点，以实现数据的共享和交换。分布式数据库的设计和实现与集中式数据库有很大...
分布式数据库系统是由一系列通过通信网络连接的站点组成，每个站点本身就是一个独立的数据库系统，这些站点协同工作，使得用户在任何一个站点上都可以像访问本地数据一样访问网络中其他任何位置的数据。 在分布式...
1.8 参考资料来源 参考文献 习题 第2章 分布式程序设计语言 2.1 分布式程序设计支持的需求 2.2 并行/分布式程序设计语言概述 2.3 并行性的表示 2.4 进程通信与同步 2.5 远程过程调用 2.6 健壮性 第 3 章 ...
继承性在分布式环境中则面临跨站点继承的问题，解决方案是将对象分为接口和实现，接口通过接口定义语言（IDL）描述，而实现则取决于具体的编程语言。 分布式对象的引用也受到影响，对象引用在系统中用来标识对象，...
分布式数据流应用如传感器网络、网络监控、WEB日志分析以及多站点的信用卡交易数据等，它们具有实时性、连续性、大规模以及分布式的特点。对于如何管理和分析这种大规模分布式的动态数据集，成为研究人员迫切需要...
文章中提到，针对水文模型（如半分布式水文模型TOPMODEL）存在的问题，研究者尝试引入了神经网络（ANN）技术，以融合稀疏站点的降水观测数据和模拟的降水数据作为输入，进行产汇流计算。这说明了神经网络在数据融合...
分布式学习算法的提出和应用，不仅解决了大规模数据集在单个计算节点上训练时面临的问题，也为大规模深度学习模型的快速迭代提供了可能。这种分布式训练方法可以使多个计算节点协同工作，将数据分割成小部分，各节点...
总结来说，基于支持向量数据描述的分布式数据流挖掘算法是一种高效且精确的解决方案，它通过局部站点的SVM学习和中心站点的全局模型构建，减少了网络通信开销，提高了挖掘效率，是应对大数据流挖掘挑战的有效途径。...
分布式K-means聚类算法是大数据分析中处理大规模数据集的一个重要工具。随着数据量的日益增长，传统的集中式K-means...在未来的数据挖掘、机器学习以及大规模数据集分析等领域，分布式K-means算法有望发挥重要作用。
文章指出，PDC技术正通过无线网络、智能手机、社交网络站点等多种方式渗透到用户日常生活中，这对教育界提出了迫切需求，需要在不同教育层次中培养具备广泛PDC技术技能的人才。然而，计算机技术的快速变化和研究的...
而EVPN则是一种基于MP-BGP（Multi-Protocol Border Gateway Protocol）的以太网VPN技术，它提供了跨站点的二层网络互联，并支持MAC地址的动态学习和分发。 在实验过程中，我们将通过ENSP模拟一个复杂的网络环境，...
通过以上步骤，你将在Ubuntu系统上成功配置一个Hadoop的伪分布式环境，可用于学习、开发或测试Hadoop相关应用。务必确保每个步骤都按要求完成，避免出现配置错误导致Hadoop无法正常工作。在实际操作中，你可能需要...
基于BS架构的分布式电源并网监控系统，意味着用户可以通过互联网浏览器实时查看、控制和管理各个分布式电源站点的状态，提高了远程监控的便捷性和灵活性。 本资料文档可能涵盖了以下核心知识点： 1. 分布式电源：...
分布式数据库和事务处理是现代大型应用系统中不可或缺的技术，它们涉及到如何在多个计算机节点间高效地存储、管理和处理数据。...通过深入学习和理解这些概念，开发者能够更好地设计和实现适应分布式环境的数据库系统。
3. SDD_1查询优化算法：这个算法通过不断寻找有利的半连接运算，减少每个站点的连接数据量，最后在数据量最大的站点完成装配。它包括初始化、选择有益半连接和选择组装场地三个步骤，目的是有效减少数据传输量和计算...
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