内容概要：本文详细介绍了使用COMSOL进行多种复杂物理场数值仿真的经验和技巧，涵盖变压器磁通密度、力磁耦合位移、微波加热电场分布、瓦斯抽采孔隙率与甲烷含量以及IGBT温度及应力等多个领域的具体案例。作者通过实例展示了如何处理材料非线性、多物理场耦合、网格优化等问题，并提供了具体的代码片段和注意事项。 适合人群：从事数值模拟、多物理场耦合仿真及相关领域的科研人员和技术工程师。 使用场景及目标：帮助读者掌握COMSOL在不同应用场景下的建模方法和技巧，解决常见问题并提升仿真准确性。适用于希望深入了解COMSOL多物理场耦合仿真的专业人士。 其他说明：文中不仅提供了详细的代码示例，还分享了许多实用的经验教训，如材料属性设置、边界条件选择、网格划分等，有助于读者快速上手并避免常见的陷阱。

SSM分布式电商项目-Shop.zip是一个基于Spring、SpringMVC和MyBatis的电商系统实现。这个项目展示了如何在Java环境中构建一个完整的电子商务平台，它包括了前后端交互、数据库设计、服务化架构等多个关键点。以下是该项目涉及的主要知识点： 1. **Spring框架**：Spring是Java开发中的核心组件，提供了依赖注入（DI）和面向切面编程（AOP）等功能，使得代码更加模块化和可测试。在这个项目中，Spring用于管理应用的bean，包括数据库连接池、事务管理器以及业务层和服务层的接口和实现。 2. **SpringMVC**：SpringMVC是Spring框架的一部分，专门用于处理Web请求。它负责接收HTTP请求，调用业务逻辑，然后将结果返回给客户端。在Shop项目中，Controller层的Java类是SpringMVC的入口，它们处理HTTP请求并调用Service层进行业务处理。 3. **MyBatis**：MyBatis是一个持久层框架，它简化了SQL操作。通过XML或注解配置，MyBatis可以将SQL语句与Java代码绑定，实现数据的增删查改。Shop项目中的Mapper接口和XML配置文件定义了数据库操作，而Service层通过MyBatis的SqlSession来执行这些操作。 4. **数据库设计**：电商项目通常涉及到复杂的数据库设计，包括商品、订单、用户、购物车、评论等多个表。Shop项目会包含相应的数据库模型，如商品表（Product）、订单表（Order）、用户表（User）等，以及它们之间的关系设计，如一对多、多对多等。 5. **分布式服务**：作为分布式项目，Shop可能采用了服务化架构，将业务拆分成多个独立的服务，如商品服务、订单服务、用户服务等。这样可以提高系统的扩展性和可维护性。 6. **RESTful API设计**：为了实现前后端分离，项目可能会遵循RESTful原则设计API，通过HTTP动词（GET、POST、PUT、DELETE）和资源路径来表示不同的操作。 7. **事务管理**：在电商场景中，事务一致性至关重要，例如在下单过程中需要保证扣款和更新库存的一致性。Spring提供的声明式事务管理可以确保这些操作的原子性。 8. **安全机制**：项目可能包含了用户认证和授权功能，如JWT令牌验证、Spring Security等，以保护用户的个人信息和交易安全。 9. **缓存策略**：为了提升性能，项目可能会使用缓存技术，如Redis或Memcached，存储热点数据，减少数据库查询。 10. **测试与调试**：一个完善的项目会包含单元测试和集成测试，如JUnit和Mockito，以确保代码质量。同时，日志系统如Log4j可以帮助开发者追踪和定位问题。 11. **前端技术**：虽然主要讨论后端，但前端部分可能采用了HTML、CSS和JavaScript，可能使用了Vue.js、React.js或Angular.js等现代前端框架，以及Bootstrap等UI库来构建用户界面。 以上就是关于"一个SSM分布式电商项目-Shop.zip"的详细知识点，涵盖了从后端开发到前端展示的全过程。这个项目为学习和实践Java Web开发，特别是SSM框架的运用，提供了一个很好的实战平台。

分布式数据库是现代互联网技术中不可或缺的一部分，特别是在处理大规模并发访问和海量数据的场景下，它的作用尤为突出。美团作为一家大型的生活服务平台，其在数据库架构上的实践和创新具有极高的参考价值。本篇文章将深入探讨分布式数据库的发展历程、关键技术以及美团的Blade分布式数据库实践。 分布式数据库的发展历史可以追溯到2010年，阿里巴巴开源的OceanBase引领了这一领域的创新，随后Google的Spanner在2012年的OSDI会议上提出，强调全局一致的时间戳和强一致性。CockroachDB、TiDB、GaussDB等后来者则在不同方面对分布式数据库进行了优化，如云原生、分布式事务和水平扩展能力。 在美团的分布式数据库实践——Blade项目中，面临的主要问题包括硬件拓展性、高可用性、成本控制以及读写存储的AZ级故障。Blade是在TiDB的基础上进行改造的，TiDB是一个NewSQL数据库，支持分布式事务和水平扩展，但针对美团的特定业务需求，Blade进行了定制化改进。 关键的技术点包括数据分布、数据复制和分布式事务： 1. **数据分布**：数据通常通过Hash或Range进行分片，以决定数据存储在哪个服务器上。Hash分片适用于均匀分布数据，而Range分片支持范围查询和扫描操作。在Blade中，数据分布策略考虑了负载均衡和热点问题，通过迁移、分裂、合并来优化数据存储。 2. **数据复制**：Paxos和Raft是常用的复制协议，前者支持并行应用，后者实现相对简单。NWR模型则需要上层系统做更多的工作来确保正确性。Blade针对美团的业务场景，可能采用了适合冲突频繁的场景的复制策略。 3. **分布式事务**：典型的分布式事务如两阶段提交，但在高并发环境下，Percolator模型被广泛采用，它允许在单行事务存储上实现多行事务。Blade面临的问题是Percolator的乐观锁模型在发券、秒杀等冲突严重场景下的效率问题，因此Blade转向了两阶段提交，并优化了KV层，使其理解事务，实现高性能的MVCC。 4. **存储引擎**：Blade根据业务需求选择了不同的存储引擎，对于数据时效性强的场景，自研了少层级的LSM树，以减少写放大。 5. **在线分裂**：数据库的在线分裂是保证系统水平扩展的关键，Blade在不影响服务的情况下实现了数据的动态迁移和分裂。 6. **质量保证**：除了技术层面的优化，Blade还关注系统的稳定性和可用性，通过严格的测试和监控保证服务质量。 7. **应用场景**：Blade适用于高并发、大数据量的场景，如推荐系统、业务系统等。 8. **展望**：随着存算分离的趋势，Blade未来可能会进一步优化计算和存储的分离，提升系统性能。 美团的Blade分布式数据库实践体现了对业务场景的深刻理解和技术的灵活应用，它不仅在技术上进行了创新，也在实践中不断优化，以适应快速变化的业务需求。这种实践经验对其他面临类似挑战的企业具有重要的参考价值。

残差的正态概率分布图，应在一条直线上

基于GADF-CNN-LSTM模型的齿轮箱故障诊断研究：从原始振动信号到多级分类与样本分布可视化,基于GADF-CNN-LSTM模型的齿轮箱故障诊断系统：东南大学数据集的Matlab实现与可视化分析,基于GADF-CNN-LSTM对齿轮箱的故障诊断 matlab代码 数据采用的是东南大学齿轮箱数据 该模型进行故障诊断的具体步骤如下： 1）通过GADF将原始的振动信号转化为时频图； 2）通过CNN-LSTM完成多级分类任务； 3）利用T-SNE实现样本分布可视化。 ,基于GADF-CNN-LSTM的齿轮箱故障诊断; 东南大学齿轮箱数据; 原始振动信号转化; 多级分类任务; T-SNE样本分布可视化。,基于GADF-CNN-LSTM的齿轮箱故障诊断方法及其Matlab实现

基于一致性算法的直流微电网电压电流恢复与均分策略：分布式二次控制方案的研究与MATLAB Simulink实现,基于一致性算法的直流微电网电压电流恢复与均分策略：分布式二次控制方案的研究与MATLAB Simulink实现,关键词:一致性算法;直流微电网;下垂控制;分布式二次控制;电压电流恢复与均分;非线性负载;MATLAB Simulink;顶刊复现，有意者加好友；本模型不，运行时间较长耐心等待 主题:提出了一种新的基于一致性算法的直流微电网均流和均压二级控制方案，该微电网由分布式电源、动态RLC和非线性ZIE(恒阻抗、恒电流和指数型)负载组成。 分布式二级控制器位于初级电压控制层(下垂控制层)之上，并利用通过与邻居通信来计算必要的控制动作。 除了表明在稳定状态下总是能达到预期的目标之外，还推导了恒功率负载(即零指数负载)平衡点存在和唯一的充分条件。 该控制方案仅依赖于本地信息，便于即插即用。 最后提供了电压稳定性分析，并通过仿真说明了该方案的优秀性能和鲁棒性。 ,关键词：一致性算法;直流微电网;下垂控制;分布式二次控制;电压电流恢复与均分;非线性负载;MATLAB Simulink

dmall商城是一个基于SpringCloud构建的分布式电商系统，它的核心目标是实现高可用、高性能、模块化的电商服务架构。SpringCloud作为一个微服务开发的利器，提供了包括服务注册与发现、配置中心、熔断机制、负载均衡、API网关、分布式追踪等在内的一系列功能，使得构建大规模分布式系统的复杂度大大降低。 1. **SpringCloud简介** SpringCloud是基于Spring Boot进行快速构建云应用的工具集，它简化了分布式系统开发中的许多常见问题，如配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性令牌、全局锁、领导选举、分布式会话、集群状态等。 2. **SpringCloud组件解析** - **Eureka**：服务注册与发现，每个服务启动时都会向Eureka Server注册自己的信息，服务消费者通过Eureka获取服务提供者的信息。 - **Zuul**：API网关，负责统一处理请求路由、认证、限流、监控等，是系统对外的统一入口。 - **Hystrix**：断路器，防止服务雪崩，当某个服务出现故障时，Hystrix会打开断路器，后续请求将直接返回失败，避免了故障扩散。 - **Ribbon**：客户端负载均衡器，与Eureka配合，为服务消费者提供从服务列表中选择服务器的能力。 - **Spring Cloud Config**：配置中心，支持配置的实时更新，可以将配置存储在Git仓库或远程服务器上。 - **Spring Cloud Bus**：消息总线，用于服务间的通信，例如配置更改的广播。 3. **dmall商城架构设计** - **模块化设计**：dmall商城可能包含用户模块、商品模块、订单模块、支付模块等多个独立的服务，每个模块都可以单独部署和扩展，实现微服务化。 - **数据一致性**：利用分布式事务解决方案（如2PC、TCC、Saga）来保证跨服务的数据一致性。 - **服务治理**：通过Eureka实现服务的注册和发现，监控服务的状态，确保服务的高可用性。 - **安全性**：通过OAuth2实现用户授权，JWT进行用户身份验证，保证系统的安全性。 - **监控**：集成Prometheus和Grafana进行性能监控，及时发现并解决问题。 - **日志收集**：使用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）或Zipkin进行日志收集和追踪，便于排查问题。 4. **开发实践** - 使用Maven或Gradle作为构建工具，管理项目依赖。 - 使用SpringBoot的起步依赖，简化配置，快速启动服务。 - 使用Docker和Kubernetes进行服务的容器化和集群部署，提高资源利用率和可移植性。 - 利用Spring Cloud Stream和RabbitMQ或Kafka实现服务间的消息传递。 - 使用MyBatis或JPA作为持久层框架，处理数据库操作。 5. **测试与部署** - 单元测试和集成测试确保代码质量。 - 使用Git进行版本控制，持续集成工具如Jenkins自动化构建和部署。 - 在生产环境中，采用蓝绿部署或金丝雀发布策略，减少服务升级的风险。 dmall商城是一个典型的SpringCloud微服务架构示例，它充分展示了SpringCloud在构建大型分布式系统中的应用价值。通过学习和分析该项目，开发者可以深入理解微服务架构的设计原则和最佳实践，提升自身在分布式系统开发领域的专业能力。

本文讨论了基于分布式控制的DC/DC变换器并联系统自动交错方案，该方案旨在实现并联DC/DC变换器的交错运行，同时在模块数量变化时自动调整，保持交错运行状态。分布式控制能够有效提升系统的灵活性与可靠性，且不使用交错线实现交错，避免了系统风险。 我们要了解什么是DC/DC变换器。DC/DC变换器是一种电力电子设备，用于将一个直流电压转换为另一个不同水平的直流电压。这种变换器在电源管理中非常关键，广泛应用于工业自动化、通信设备、计算机以及电动汽车等领域。根据控制方式的不同，DC/DC变换器有多种类型，比如降压（BUCK）、升压（BOOST）、升降压（BUCK-BOOST）等。 并联系统指的是多个相同的电源模块并联运行，以提供更大的输出功率和更好的负载分配。并联系统的优势在于它可以提供冗余、提高系统的容错能力，并且便于系统扩展。当并联系统中的模块数量变化时，为了保证每个模块的输出电压和电流波形相互协调，减少波形干扰，就需要交错运行技术。 传统交错运行控制方案通常采用集中式控制，有一个独立的控制单元来同步各个模块的开关动作，从而减少电压和电流纹波。但是，集中式控制的缺点在于它对控制单元的可靠性要求很高，一旦控制单元出现问题，整个系统可能会失效。此外，集中式控制难以应对模块数量的变化，不便于系统的模块化设计。 相对于集中式控制方案，分布式控制方案最大的特点就是不需要交错线，各模块间无额外连接，这有利于模块化设计，从而提高了系统的灵活性和可靠性。在分布式控制中，各模块自行调整其开关频率与相位，以实现交错运行。为了实现这种控制，本文提出的方案包括了脉冲整形单元、异地时钟获取环节、锁相环电路以及PWM控制信号发生电路。 脉冲整形单元负责处理主电路反馈的信号，提取并整形出系统开关信号。异地时钟获取环节通过处理不同模块的脉冲信号来获得系统时钟，而锁相环电路则用来实现模块间时钟信号的相位同步。PWM控制信号发生电路则根据系统时钟和反馈信号，生成PWM控制信号来控制变换器的开关动作。 此外，文中还提到了实验验证。通过一个三模块并联DC/DC电源系统的实验，验证了该自动交错方案的可行性。实验结果证明，该方案确实可以实现各模块的交错运行，保持系统在模块数量变化时的稳定性和可靠性。 在电子技术领域，开发板是开发和测试电子项目的常用工具。ARM开发板是指使用ARM架构处理器的开发板。在实验中，ARM开发板可以被用来实现控制系统的设计与测试，比如控制电路的PWM信号发生电路。 总结来说，基于分布式控制的DC/DC变换器并联系统自动交错方案，通过创新的控制策略和电路设计，成功实现了无交错线的交错控制，降低了系统复杂度，提高了灵活性和可靠性。这一技术进步对于提高电力电子系统的性能和效率具有重要意义，对于构建高效、可靠和灵活的电源管理解决方案有着实际的应用价值。

《基于蚂蚁算法的动态分布式路由算法》 在信息技术领域，路由算法是网络通信中的核心组成部分，它决定了数据在网络中的传输路径。随着互联网的飞速发展和分布式系统的普及，高效的路由算法变得至关重要。本文将深入探讨一种借鉴自然界蚂蚁行为的优化算法——蚂蚁算法，并将其应用于动态分布式路由中。 蚂蚁算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟生物进化过程的全局优化算法，最初由Marco Dorigo等人提出。该算法灵感来源于蚂蚁寻找食物过程中释放信息素的行为，通过模拟这种机制来解决复杂的优化问题。在分布式路由中，我们可以将网络节点视为蚂蚁，每条可能的路径则相当于蚂蚁寻找食物的路线。蚂蚁们根据信息素浓度选择路径，同时在走过路径时更新信息素，形成一个动态的优化过程。 动态分布式路由算法的目标是在不断变化的网络环境中，找到最佳的数据传输路径。传统的静态路由算法难以适应网络状态的快速变化，而基于蚂蚁算法的动态路由策略则能够实时响应网络状况，自动调整路由表，提高数据传输的效率和可靠性。 在蚂蚁算法的具体实现中，每只“蚂蚁”代表一个数据包，它们在节点间随机游走，选择下一跳节点的概率受当前路径上的信息素浓度影响。信息素浓度高的路径更有可能被选择，从而形成了正反馈机制。同时，算法还包括蒸发机制，即随着时间的推移，信息素会逐渐减少，防止旧路径过度固化，保证了算法的探索能力。 在分布式系统中，每个节点都执行蚂蚁算法，维护局部路由表，并通过通信交换信息素信息。这样，整个网络形成一个自组织、自适应的路由结构。蚂蚁算法的并行性和分布式特性使其在处理大规模网络问题时展现出高效性能。 此外，蚂蚁算法还可以结合其他优化技术，如遗传算法、粒子群优化等，进一步提升路由性能。例如，可以引入变异操作来避免算法陷入局部最优，或者利用粒子群中的个体经验和全局经验来改进信息素更新规则。 基于蚂蚁算法的动态分布式路由算法充分利用生物界中的智能行为，为网络路由提供了一种新颖且有效的解决方案。通过模拟自然界的优化机制，这种算法能够应对网络环境的复杂性和动态性，提高网络资源的利用率，降低数据传输延迟，确保服务质量和稳定性。尽管存在一定的计算复杂性，但随着硬件性能的不断提升和算法的持续优化，这种算法在未来的分布式网络中具有广阔的应用前景。

"无监督域自适应的切片Wasserstein差异(SWD)：特征分布对齐的几何指导和跨领域的学习方式" 在本文中，我们将介绍一种新的无监督域自适应方法，称为切片Wasserstein差异（SWD），旨在解决域之间的特征分布对齐问题。该方法基于Wasserstein度量和特定于任务的决策边界，提供了一个几何上有意义的指导，以检测远离源的支持的目标样本，并使有效的分布对齐在一个端到端的可训练的方式。 在无监督域自适应中，一个主要挑战是如何跨域学习和泛化。深度学习模型尽管具有出色的学习能力和改进的泛化能力，但是在不同域中收集的数据之间的关系的转移仍然是一个挑战。域转移可以以多种形式存在，包括协变量移位、先验概率移位和概念移位。 我们提出的方法旨在捕捉特定任务分类器的输出之间的差异的自然概念，提供了一个几何上有意义的指导，以检测远离源的支持的目标样本，并使有效的分布对齐在一个端到端的可训练的方式。 我们的方法基于Wasserstein度量，通过最小化在特定任务分类器之间移动边缘分布，来实现域之间的特征分布对齐。我们还使用切片Wasserstein差异（SWD）来实现有效的分布对齐，并且可以容易地应用于任何局部自适应问题，例如图像分类、语义分割和对象检测。 相比于之前的方法，我们的方法不需要通过启发式假设在特征、输入或输出空间中对齐流形，而是直接对需要整形的目标数据区域进行整形。我们的方法也可以应用于其他领域，例如图像检索、基于颜色的风格转移和图像扭曲。 在实验验证中，我们的方法在数字和符号识别、图像分类、语义分割、目标检测等方面都取得了良好的结果，证明了该方法的有效性和通用性。 我们的方法为解决域之间的特征分布对齐问题提供了一种新的解决方案，具有良好的泛化能力和可扩展性。 在深度卷积神经网络中，我们可以使用切片Wasserstein差异（SWD）来实现有效的分布对齐，并且可以容易地应用于任何局部自适应问题，例如图像分类、语义分割和对象检测。 在无监督域自适应中，我们可以使用Wasserstein度量来捕捉特定任务分类器的输出之间的差异的自然概念，提供了一个几何上有意义的指导，以检测远离源的支持的目标样本，并使有效的分布对齐在一个端到端的可训练的方式。 在实验验证中，我们的方法在数字和符号识别、图像分类、语义分割、目标检测等方面都取得了良好的结果，证明了该方法的有效性和通用性。 我们的方法可以应用于其他领域，例如图像检索、基于颜色的风格转移和图像扭曲。我们的方法为解决域之间的特征分布对齐问题提供了一种新的解决方案，具有良好的泛化能力和可扩展性。