Advertisement

用于地球至火星任务设计的MATLAB脚本-OTB: 优化e2m_matlab脚本以进行地球至火星任务分析与设计的工具箱...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：OTB是一个针对地球到火星任务设计的MATLAB工具箱，通过优化e2m_matlab脚本来支持任务分析和设计，为航天工程师提供强大的计算工具。 PDF文档与名为e2m_matlab_otb.m的MATLAB脚本可用于设计并优化从地球同步轨道到火星遭遇的弹道行星际任务。该软件假设星际注入是从圆形地球同步轨道脉冲发生的。B平面坐标表示为以火星为中心（相对于地心）平均赤道和纪元坐标系中的IAU节点。目标是在近地点半径与轨道倾角组合、到达双曲线单个B平面坐标或火星进入界面(EI)条件下强制执行的，具体的目标类型及数值由用户定义。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 用于地球至火星任务设计的MATLAB脚本-OTB: 优化e2m_matlab脚本以进行地球至火星任务分析与设计的工具箱...
    优质
    简介：OTB是一个针对地球到火星任务设计的MATLAB工具箱，通过优化e2m_matlab脚本来支持任务分析和设计，为航天工程师提供强大的计算工具。 PDF文档与名为e2m_matlab_otb.m的MATLAB脚本可用于设计并优化从地球同步轨道到火星遭遇的弹道行星际任务。该软件假设星际注入是从圆形地球同步轨道脉冲发生的。B平面坐标表示为以火星为中心（相对于地心）平均赤道和纪元坐标系中的IAU节点。目标是在近地点半径与轨道倾角组合、到达双曲线单个B平面坐标或火星进入界面(EI)条件下强制执行的，具体的目标类型及数值由用户定义。
     
  • 火星与地球坐标转换工具软件
    优质
    火星与地球坐标转换工具是一款专为研究人员和天文爱好者设计的专业软件，支持高效准确地在火星和地球之间进行地理坐标的相互转换。 可以实现火星坐标转大地坐标的工具，操作简便且结果准确，希望各位看官能给予点赞支持！
     
  • MySQL定时任务脚本优化版
    优质
    MySQL定时任务脚本优化版旨在提升数据库维护效率，通过精简与加速现有SQL定时任务，确保数据处理更加高效、稳定。适用于需频繁数据操作及分析的环境。 为了减少编写大量Java代码的需求并减轻应用服务器的压力，可以使用数据库定时任务执行脚本或数据库脚本来实现相关功能。这种方法能够有效地简化开发工作，并且降低对应用服务器资源的依赖。
     
  • PHP定时脚本_定时任务_计划任务
    优质
    简介：本文介绍如何在PHP中编写和管理定时脚本，涵盖设定定时任务与计划任务的方法及应用场景。 要定时访问的链接可以放到 cron.php 文件中的对应位置运行代码即可。然后在自己的代码中增加触发运行 cron.php 文件的功能。使用里面的 _sock 方法非阻塞运行，如果进程死掉了，在触发时会根据 cron.log 的文件时间判断是否超过运行间隔时间+10秒后重新继续运行，cron-run 保证进程中只有一个实例。要停止定时任务，可以修改cron-switch文件使其不存在即可，重命名该文件即可实现停止功能。但是实际的停止时间为定时cron.php 中当前运行下一次的时间触发停止。 使用情况：有可能出现进程过多导致 apache 停止的情况，在 IIS 上暂未发现问题。 在 Linux 系统中建议使用 crontab 定时任务，而在 Windows 环境中则推荐使用计划任务。
     
  • 火星转移轨道MATLAB仿真.zip_MATLAB轨道转移_地球至火星发射_航天工程轨道转移
    优质
    本资源为基于MATLAB的航天工程项目，专注于从地球到火星的发射及轨道转移技术研究与仿真。提供详细的火星转移轨道计算和分析方法。 以二体问题为模型，从地球发射航天器探索火星，在途中需经过一次无动力金星借力操作。目标是寻找最优的发射时间窗口和飞行时间，使总速度增量最小，并绘制出地球到金星之间的Pork-Chop发射能量等高线图。设定的发射时间范围是从2023年到2033年之间，且整个任务的总飞行时长不得超过两年。
     
  • 月球、太阳和行星的视坐标：使用 MATLAB 脚本进行计算 - MATLAB 开发
    优质
    该MATLAB项目提供了一系列脚本来计算月球、太阳及各行星相对于观测者的视坐标。通过精确天文算法，用户可轻松获取天体位置数据。适用于科研与教学用途。 PDF文档与名为aplanet1.m的MATLAB函数以及一个名为demo_aplanet1.m的演示脚本可用于确定月球、太阳或行星的明显地心坐标和地心坐标。此例程使用JPL二进制星历文件作为源星历数据，这些应用程序利用了美国海军天文台开发并公开提供的NOVAS（海军天文台矢量天体测量子程序）Fortran版本移植到MATLAB的一系列函数。适用于Windows兼容计算机的JPL二进制星历文件可以从相关网站下载。
     
  • Hive脚本任务参数的优化配置.doc
    优质
    本文档详细探讨了如何通过优化Hive脚本任务的参数设置来提升数据处理效率和性能，适用于大数据开发人员参考。 ### Hive脚本任务参数优化配置详解 #### 一、概述 在大数据处理场景中，Apache Hive作为一款广泛使用的数据仓库工具，提供了SQL查询接口来处理存储在Hadoop文件系统中的结构化数据。为了提高Hive查询性能，合理的参数配置至关重要。本段落将详细探讨Hive脚本任务参数的优化配置方法，旨在帮助用户更好地理解和调整Hive参数，以达到最佳的查询效率。 #### 二、Hive MR参数调优 1. **谓词下推（Predicate Push Down）**： - `set hive.optimize.ppd=true;` 开启谓词下推功能。谓词下推是一种优化技术，它将查询条件尽可能地推送到数据源层进行过滤，从而减少不必要的数据传输和处理开销。 2. **动态分区参数**： - `set hive.exec.mode.local.auto=true;` 开启自动本地模式，当数据量较小时，Hive作业可以在单个节点上运行，提高资源利用率。 - `set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;` 设置动态分区模式为非严格模式，允许所有分区字段都使用动态分区。此设置提高了灵活性，但可能增加数据倾斜的风险。 - `set hive.exec.max.dynamic.partitions=100000;` 限制动态分区的最大数量，防止过多的动态分区导致资源耗尽。 - `set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100000;` 限制每个节点上创建的最大动态分区数量，进一步控制资源消耗。 - `set hive.exec.max.created.files=150000;` 限制作业最多可以创建的文件数量，避免因文件过多而导致的问题。 3. **Map Join优化**： - `set hive.auto.covert.join=true;` 开启自动转换Join类型的功能，Hive会根据数据大小自动选择最优的Join方式。 - `set hive.mapjoin.smalltable.size=2500000;` 设置小表大小阈值，小于该阈值的表会被加载到内存中用于Map Join。 - `set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=512000000;` 设置无需条件任务的Map Join大小阈值，超过该值的表不会被自动转换为Map Join。 4. **关联优化器**： - `set hive.optimize.correlation=true;` 开启关联优化器，以优化表之间的连接顺序。 5. **Union优化**： - Hive通过Tez引擎执行union语句时，生成的输出文件会存放在特定目录。若切换至MapReduce引擎，需通过参数 `set mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive=true;` 开启递归读取目录下的文件功能，确保所有数据都被正确读取。 6. **零拷贝读取**： - `set hive.exec.orc.zerocopy=true;` 开启零拷贝读取功能，提高ORC文件格式的读取速度。 7. **Join数据倾斜优化**： - `set hive.optimize.skewjoin=true;` 开启数据倾斜优化，帮助识别并处理数据倾斜问题。 - `set hive.optimize.skewjoin.compiletime=true;` 在编译时启用数据倾斜优化，进一步提升优化效果。 8. **Group By优化**： - `set hive.map.aggr=true;` 开启Map端聚合，减少传递给Reduce端的数据量。 - `set hive.groupby.skewindata=true;` 对于数据倾斜问题进行优化，提高Group By操作的效率。 9. **小文件合并调优**： - 使用CombineHiveInputFormat输入格式帮助合并小文件：`Set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;` - 配置文件合并策略：`hive.merge.mapfiles` 和 `hive.merge.mapredfiles` 控制何时进行合并；`hive.merge.size.per.task` 和 `hive.merge.smallfiles.avgsize` 设定合并的阈值。 10. **Map和Reduce个数配置**： - Map任务拆分粒度控制：通过设置参数如 `Set mapred.max.split.size=`、`Set mapred.min.split.size.per.node=` 和 `Set mapred.min.split.size.per.rack=` - Reduce任务数量及处理数据量上限的设定：直接设置Reduce任务的数量，例如 `set mapred.reduce.tasks = 10;`; 控制每个Reducer的数据量上限如 `set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=`；限制作业产生的最大文件数量如`set hive.exec.max.created.files=10000` 11. **压缩配置**： - 开启中间结果数据的压缩：`
     
  • Linux定时任务脚本执行
    优质
    简介：本文介绍如何在Linux系统中使用crontab创建和管理定时任务，包括编写简单的shell脚本并设置定期自动执行。 在Linux系统中，可以使用定时任务脚本来自动化执行特定的任务。这通常通过crontab文件来配置，用户可以在其中添加需要定期运行的命令或脚本路径，并设置相应的执行时间间隔。例如，可以通过编辑crontab文件（使用`crontab -e`命令）并按照指定格式输入要运行的任务和对应的时间安排，从而实现任务自动化。 这种方法不仅简化了日常维护工作，还能确保系统中的关键操作按预定计划顺利进行。
     
  • MySQL计划任务命令执行脚本实例
    优质
    本文提供了一个详细的MySQL计划任务命令执行脚本实例，帮助读者了解如何使用cron作业定期执行数据库操作。 在MySQL中可以直接设置参数来定时执行一些任务。虽然可以通过Windows或Linux的计划任务实现这一功能，但MySQL本身也具备这样的能力。
     
  • 在Windows中用Python设置定时任务执行脚本
    优质
    本文将详细介绍如何在Windows操作系统中使用Python来创建和管理定时任务，实现自动化运行脚本的功能。 如果你编写了Python程序并希望在特定时间自动执行（例如每天上午10点运行一个爬虫任务），可以通过Windows系统自带的任务计划程序来设置定时任务。由于Windows没有像Linux那样的crontab命令，所以这里介绍的是针对Windows系统的操作步骤： 一、进入任务计划程序 二、设定定时任务 1. 创建基本任务； 2. 设定新的任务名称和描述； 3. 选择触发器（即何时执行该任务）； 4. 对选定的触发器设置具体的执行时间； 5. 指定启动的程序或脚本，这里需要选择Python解释器及其路径； 6. 确认所选程序与所需文件的位置是否正确。 完成以上步骤后，请检查定时任务配置是否成功。