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kmeans.rar_分布式天线系统_分布式_天线分布

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简介：
本资源为K-means算法应用于分布式天线系统的实现代码，旨在优化天线在特定环境中的分布与性能。 求分布式天线系统小区最优天线分布的MATLAB代码。

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  • kmeans.rar_分布式天线系统_分布式_天线分布
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    本资源为K-means算法应用于分布式天线系统的实现代码，旨在优化天线在特定环境中的分布与性能。 求分布式天线系统小区最优天线分布的MATLAB代码。
     
  • MIT 6.824 - 分布式系统课程:《分布式系统》
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    《分布式系统》是基于MIT 6.824课程内容编写的教材，深入浅出地讲解了构建和理解大规模分布式系统的原理与实践。 MIT6.824分布式系统分布式计算机系统工程实践实验任务包括： 1. 实验1任务1：实现Map和Reduce功能以统计文件中单词出现的次数。 2. 实验1任务2：分发Map和Reduce任务。 3. 实验1任务3：处理Worker故障。 4. 实验2任务1：Viewservice 论文参考： - MapReduce
     
  • 分布式系统
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    简介：分布式系统是指一组通过网络相互连接、协作完成任务的独立计算机。这类系统能够提供更高效的数据处理能力和更高的可靠性。 MIT 6.824分布式系统项目使用Go语言实现了一种多样化的共识算法——Raft。该项目涵盖了选举、一致性共识以及快照等功能，并基于Raft实现了分布式一致性的K/V存储。此外，还通过配置文件的调整来实现在数据中心内的数据分片迁移，确保在配置变化时能够及时将过期分组中的数据迁移到新的分组中，从而保持数据的一致性。
     
  • 分布式技术面试题集锦：分布式锁、分布式事务、分布式缓存及分布式ID
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    本书汇集了分布式系统核心组件的面试题目，包括分布式锁、分布式事务、分布式缓存和分布式ID生成机制，旨在帮助读者深入理解并掌握分布式技术的关键概念与实现。 在现代软件架构中，分布式系统扮演着至关重要的角色，能够处理海量数据并提供高可用的服务。面试时常会考察开发者对分布式锁、分布式事务以及分布式缓存等概念的理解与应用。 首先来看分布式锁的概念：它用于解决资源争抢的问题，在单机环境下实现相对简单；但在分布式的环境中由于网络延迟和节点间的异步通信，使得确保一致性及公平性变得复杂。常见的实现方式包括基于Zookeeper、Redis或数据库的方案，并通常采用乐观锁或者悲观锁策略以保证安全地访问共享资源。 分布式事务则涉及到多个服务间的数据一致性的维护工作：本地事务可在单一资源管理器中提供ACID特性，但跨节点操作时这些特性能否得到保障就成了问题。全局事务通过使用如TX和XA协议的全球性事务管理系统来协调各个局部资源的操作从而实现一致性；其中两阶段提交（2PC）是最常见的分布式事务处理机制之一，尽管它能够确保数据的一致性，但在效率及容错能力方面有所欠缺。为了解决这些问题出现了BASE理论等方案，在牺牲了一定程度上的一致性和隔离性的前提下换取了更高的可用性和性能。 CAP原理是设计分布式系统时的一个重要参考点：指出在分布式的环境中无法同时满足一致性（C）、可用性(A)和分区容忍度(P)，开发者需要根据业务需求在这三者之间做出权衡。例如，许多微服务架构更倾向于选择AP模式，在短暂的数据不一致的情况下保证应用的高可用性。 另外，在事务管理方面，ACID特性是传统事务处理的核心要素：原子性（Atomicity）确保了操作要么全部执行成功或者完全失败；一致性(Consistency)保障数据在事务前后的正确状态；隔离性(Isolation)防止并发访问时的数据冲突与干扰现象的发生；而持久性(Durability)则保证提交的交易结果被永久保存下来。SQL标准定义了几种不同的隔离级别，从读未提交到串行化不等，在提供不同级别的可见性和一致性的同时也对性能和资源消耗进行了权衡。 总之，理解和掌握这些核心概念对于设计并实现高效、稳定的分布式应用程序至关重要，并且能帮助开发者在面试中展示出扎实的技术基础。
     
  • 基于协作与分布式的MIMO移动通信天线系统
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    本研究聚焦于开发先进的MIMO（多输入多输出）技术在移动通信中的应用，特别强调了分布式和协作式天线系统的优化设计。旨在提高无线网络的数据传输效率及覆盖范围，同时减少干扰与能耗，以适应日益增长的移动数据需求。 用于移动通信的协作分布式天线系统是一种利用协作和分布式MIMO技术来增强无线网络性能的方法。这种系统通过多个分散部署的天线节点之间的协同工作，提高了信号覆盖范围、数据传输速率以及整体系统的可靠性。
     
  • Java天眼分布式追踪系统含源码
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    Java天眼分布式追踪系统含源码是一套全面的Java开发工具包，专注于提供高效、精准的分布式应用性能监控与调试解决方案。本书不仅提供了系统的理论知识讲解，还详细介绍了源代码，帮助读者深入理解并灵活运用该技术框架。 资源名称：Java天眼大型分布式跟踪系统 附带源码 教程内容： - APP: 接入skyeye-client的系统会通过kafkaAppender向Kafka写入日志。 - es-indexer-group: Kafka的ES消费组，读取Kafka的数据并批量bulk到Elasticsearch。 - monitor-group: Kafka的监控消费组，在应用程序的日志中进行各种event埋点（如第三方异常报警、请求耗时异常报警等）。
     
  • JAVA实现的分布式在线聊天系统源码（毕业设计）
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    本项目为基于Java开发的分布式在线聊天系统的完整源代码，旨在完成毕业设计要求。它展示了如何利用Java技术构建高效、稳定的网络通信应用。 本系统是分布式聊天系统的中心组件，实现了从零开始的分布式架构，并通过Socket进行服务器间的通信。系统主要采用Spring、Hibernate等框架，在数据交换中使用JSON格式的数据传输方式，并在通信过程中应用AES加密技术以确保安全性。 当新的聊天服务器加入集群时，该系统会为它分配一个唯一的编号和用于当前会话的安全密钥。所有后续的通讯都将通过AES进行加密处理。此项目可以直接运行，适合于毕业设计、课程作业或对相关技术感兴趣的人员学习研究。如果有进一步的需求，请随时联系我。
     
  • Java天眼分布式追踪系统 源码附赠
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    Java天眼分布式追踪系统源码附赠提供了一套完整的解决方案用于监控和调试复杂的分布式应用环境。本书不仅深入讲解了系统的架构设计与核心原理，还全面展示了详细的源代码细节，并特别赠送全套项目源码，助力读者快速掌握实战技能，提升开发效率。 Java天眼大型分布式跟踪系统能够对运行于JVM上的JAVA、Scala程序进行实时日志采集、索引和可视化，并提供进程级别的监控功能。此外，该系统还能针对内部操作实施策略性报警，并追踪分布式的RPC调用以支持性能分析。
     
  • 分布式系统学习——主要参考MIT课程《分布式系统》
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    本简介基于MIT的《分布式系统》课程，旨在为对分布式系统感兴趣的读者提供一个全面的学习指南和资源概览。 今天是2018年3月1日，我准备重新开始学习MIT的6.824《分布式系统》课程。最新的课程内容可以在相关页面查看，每节课的相关信息也会更新其中。 在学习过程中，我们期待共同进步，并欢迎提问和交流意见。此外，在mit目录下有《分布式系统》课程的学习资源；etcd-raft是一个基于该框架的简单k/v系统的实现，包含一些代码注释以及一个详细的代码解析地址供参考。
     
  • 小区综合布线与信息点分布-综合布线系统
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    本课程探讨小区内综合布线系统的规划、设计和实施，重点讲解信息点的合理分布及其重要性，旨在培养学生掌握相关技术规范及实际操作能力。 小区综合布线拓扑图展示了各个信息点的分布情况。