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FNCS-教程 欢迎使用网络协同仿真框架 (FNCS) 教程。 本教程包含四个针对基础知识的分步指南（“电源+电源”、“电源+网络”）、一个适度复杂的交互控制应用程序（“GridLAB-D+ns-3”）和一个完全-具有多个馈线、零售市场和传输级最佳潮流（“大”）内的批发市场的交互控制应用。 展示了使用 FNCS 框架运行协同仿真的基础知识。 我们将引导您安装 FNCS 及其一个依赖项 ZeroMQ，以及如何在 FNCS 提供的协同仿真平台内运行两个示例模拟器。 提供的代码示例将说明协同仿真的原理，包括消息交换和时钟同步。 使用两个玩具动力模拟器代表我们所说的“基于刻度”的模拟器，而不是下一个演示中介绍的基于事件的模拟器。 通过将电源模拟器与网络模拟器相结合，增加了协同仿真的复杂性。 将基于滴答的模拟器与基于事件的模拟器结合起来可能会令人沮丧，但我们为每种类型的模拟器提供接口。 将引导

概述 QueryBuilder 使您无需输入单个按键即可构建和运行复杂的数据库查询。 它提供与 Analyzer 相同类型的分析，但它使用一种非常不同的方法。 服务器维护一个数据库，它用于配置信息以及来自其他数据库的表或视图的快照。 配置信息描述了已为系统定义的数据库和表。 基于浏览器的客户端应用程序具有熟悉的拖放式查询构建器，支持任意数量的并发数据库连接。 它包括以下功能： 创建到多个服务器数据库的连接（通过 JDBC） 将表添加到查询构建器面板 选择要显示的列 指定加入条件 指定过滤条件 运行查询 从表或视图导入快照 定义计算列 描述和显示表格 创建数据透视查询 通常，客户端使用拖放比喻来允许您与对象进行交互。 此外，双击通常执行最常见的操作，因此只需双击或拖放即可创建范围广泛的查询。 当然，复杂且高度定制的查询确实需要一些输入！ QueryBuilder 用户界面导览 创建

论企业集团母子公司财务控制体系的构建与运行_管理信息化_ERP_5486

MapReduce运行原理 MapReduce运行阶段 1 MapReduce运行架构 2 目 录 一、MapReduce运行阶段 MapReduce重点会分为四个运行阶段，分别是：Split、Map、Shuffle、Reduce。 什么是MapReduce 一、MapReduce运行阶段 此阶段，每个输入文件被分片输入到map。如一个文件有200M，默认会被分成2片，因为每片的默认最大值和每块的默认值128M相同。 如果输入为大量的小文件，则会造成过多的map数，导致效率下降，可采用压缩输入格式。 Split阶段 一、MapReduce运行阶段 执行map任务。map数由分片决定。 Map阶段 Shuffle阶段 将map的输出经过“整理”后给到reduce，也称为“混洗”。分为map端操作和reduce端操作。在map端，map的输出先写入缓存，当每次缓存快满时，由缓存“溢写”至磁盘，每次溢写都先进行“分区”，并对每个分区的数据进行“排序”和“合并”（可选）。一般会产生多个溢写的文件，这些文件会在map端先被“归并”为一个大的磁盘文件，通知reduce任务来领取自己的分区。在red

实验报告【全集】https://blog.csdn.net/qq_41587612/article/details/106428769

matlab的egde源代码Jenkins MATLAB插件 用于MATLAB:registered:的Jenkins:trade_mark:插件使您能够运行MATLAB和Simulink:registered:测试并生成工件，例如PDF测试报告，JUnit和TAP测试结果以及Cobertura代码或模型覆盖率报告。 您也可以使用该插件导出Simulink Test:trade_mark:Manager结果。 配置步骤 要配置插件，请参阅 变更记录 有关发行的详细列表，请参见。 例子 要了解如何在测试工作流程中使用插件，请参阅。 联系我们 如果您有任何疑问或建议，请通过与MathWorks:registered:联系。 执照 麻省理工学院:copyright:2019 The MathWorks，Inc. 建立结果 全面的

NVIDIA Container Toolkit允许用户构建和运行GPU加速的Docker容器。 该工具包包括容器运行时库和实用程序，用于自动配置容器以利用NVIDIA GPU。 确保已为Linux发行版安装了NVIDIA驱动程序和Docker引擎。请注意，您无需在主机系统上安装CUDA Toolkit，但需要安装NVIDIA驱动程序。 NVIDIA Container Toolkit支持生态系统中的不同容器引擎-Docker，LXC，Podman等。请按照《用户指南》使用这些引擎运行GPU容器。 NVIDIA Container Toolkit的体系结构允许生态系统中的不同容器引擎-轻松支持Docker，LXC，Podman。 NVIDIA Container Toolkit提供了用于枚举GPU的不同选项以及CUDA容器支持的功能。

BKG的开源NTRIP Caster在Docker下运行 该存储库包含设置为在docker下运行的BKG NTRIP Caster。 NTRIP是由德国联邦制图和大地测量局组织BundesamtfürKartographieundGeodäsie（BKG）发明的。 它用于通过Internet将更正从GNSS基站传输到GNSS流动站。 （GNSS是我们通常称为GPS的总称。） 总结一下：GNSS接收机从诸如GPS之类的GNSS卫星接收信号，并使用它们来计算其位置。 信号因诸如电离层之类的障碍物而失真，这会导致计算出的位置出现误差。 基站和流动站都是GNSS接收器。 基站被固定在一个地点，并且非常精确地知道其位置。 它对卫星信号的观察可以用来计算出信号的失真，从而纠正误差。 距基站几公里范围内的流动站可以使用这些更正来计算其精确到2厘米的位置。 NTRIP协议为基站提供了通过Interne