在任何类型的软件中，有效管理资源都是至关重要的。从移动设备中的嵌入式软件，到大型企业服务器上的软件，有效地管理内存、线程、文件、网络连接之类的资源对于让系统可以正常且高效地工作都很重要。 　　 我们经常在软件开发生命周期的后期才发现资源管理需求，而在这么晚的时候改变系统设计很困难。所以，在生命周期的早期执行这样的任务就很重要。因为属于不同领域的系统有不同的约束和需求，所以对某个特定系统或者配置很有效的方法对另一个系统就未必那么有效。 　　 本书用模式来描述在系统中有效实现资源管理的方法。这些模式描述得很详细，使用了几个例子，并且和posa前两卷一样，给出了如何实现它们的指导。此外，这一卷还对资源管理做了透彻的介绍，并给出了两个案例研究，分别把这些模式应用于自组网络计算和移动射频网络。这些模式归于不同的资源管理领域，涉及了完整的资源生命周期：获取、管理和释放。

PowerBI DAX函数入门到精通教程【第二卷】.pdf

PowerBI DAX函数入门到精通教程【第三卷】.pdf

PowerBI DAX函数入门到精通教程【第四卷】.pdf

PowerBI DAX函数入门到精通教程【第一卷】.pdf

MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测， 数据为多变量时间序列数据，多输入单输出,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件，运行环境MATLAB2020b及以上，运行主程序CNN_BiLSTM即可。

MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多输入回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

基于CNN-SVM数据预测模型（python） 卷积支持向量机数据预测模型，CNN-SVM数据预测模型（python） 卷积支持向量机数据预测模型，CNN-SVM数据预测模型（python）

MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入12个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

风电机组轴承处于早期故障阶段时，特征信号往往比较微弱，并且受环境噪声及信号衰减的影响严重，因此轴承早期故障特征一直难以提取。经验模态分解(EMD)在轴承的故障特征提取中已经得到了广泛的应用，但其在强背景噪声干扰下对轴承早期故障特征的提取具有一定的局限性。针对这一问题，考虑到最大相关峭度解卷积(MCKD)算法可凸显出轴承振动信号中被噪声所掩盖的故障冲击脉冲，非常适用于轴承早期故障信号的降噪处理，因此将MCKD与EMD相结合用于轴承早期故障诊断。用MCKD对强噪声轴承信号进行降噪，然后对降噪后的信号进行EMD，选取敏感本征模态函数(IMF)并计算其包络谱，通过分析包络谱中幅值凸出的频率成分判断故障类型。仿真和试验分析结果验证了所提方法的有效性和准确性。