构建基于Windows8Metro风格的高性能混合应用.pdf
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看我们的项目结构：
是一个典型的Maven 项目 ：
src/main/ HYPERLINK /base/javaee \o Java EE知识库 \t _blank Java：存放java源文件 src/main/resources：存放程序资源、配置文件 src/test/java：存放测试代码文件 src/main/webapp：web根目录 pom.xml ： maven项目配置文件，管理依赖，编译，打包
主要的后端架构： HYPERLINK /base/javaee \o Java EE知识库 \t _blank spring?+ Spring MVC + Mybatis
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构建基于IPv6下高性能的FTP系统的开题报告
一、研究背景
FTP（FileTransferProtocol，文件传输协议）是一个用于将文件从计算机的文件系统传输到另一个计算机的协议。在互联网发展之初，FTP是最流行的文件传输协议之一。然而，随着网络技术的不断发展，FTP的性能和安全性逐渐变得不足以满足当前的需求。IPv6作为下一代互联网协议，具有更好的性能、更高的可拓展性和更好的安全性，使得基于IPv6下的FTP系统成为了当前研究的热点之一。本文旨在构建一个基于IPv6下高性能的FTP系统，以提高文件传输效率和安全性。
二、研究目的
本文旨在通过以下目标来构建基于IPv6下高性能的FTP系
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/第卷第期年月
CN43-12
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近些年来，随着集成电路技术的发展，ISM频段单芯片的无线数据通信IC的性能日益提高，短距离无线应用领域也在不断地扩大，其中包括消费电子、工业控制、安防、自动抄表等诸多领域。数据的无线收发在无线产品设计中占有很大的比重。为缩短产品设计周期以及提高产品的稳定性，使产品设计工程师在设计过程中只需关注系统应用的设计，而将数据收发交付一种成熟稳定的收发系统来完成。为此，本文设计了一种基于SI4432+STM32F103的高性能无线收发平台。 1 STM32F103和SI4432芯片简介 STM32系列是采用ARM CortexTM-M3 内核的闪
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基于MySQL的高性能数据库应用开发一、 高性能数据库的选择 在数据库的应用开发中，常常会遇到性能和代价的之间矛盾。以作者在开发股市行情查询和交易系统中遇到的问题为例，要在实时记录1000多只股票每分钟更新一次的行情数据的同时，响应大量并发用户的数据查询请求。考虑到性价比和易维护性，系统又要求在基于PC服务器，Windows NT平台的软硬件环境下实现。开始，我们采用了MS SQL Server 6.5 作为数据库系统，用Visual C++ 6.0开发了访问数据库的前端，应用ODBC 数据接口，在进行了大量的数据库配置和程序优化后，发现仍不能满足性能要求。后采用SQL Server的D
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一 研究概括 云计算的结构 2 湖南大学云计算研究所 以我校高性能计算和网格计算的技术基础为依托！为湖南省工商局建立起“数字工商”的云计算平台 高精度冰灾模拟和中尺度数值天气预报高性能计算 湖南大学高性能计算研究工作汇报 基于高性能计算平台 的云计算系统研究 湖南大学计算机与通信学院 二0一0 年 二 月 湖南大学高性能计算中心 李仁发 李肯立 提纲 基 础 优 势 2 研 究 概 况 1 应 用 需 求 3 IBM Monitoring v.6 DB2
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HPC和UHPC的发展和应用 清华大学 冯乃谦 第七届HS/HPC国际会议上，认为超高性能混凝土是混凝土技术突破性进展，UHPC应用的强度高达250MPa，而且耐久性比HPC大幅度提高，说明混凝土材料和技术已进入了高科技时代。 1、世界上最古老的混凝土 2、古罗马的混凝土 3、英国人发明的现代混凝土 4、钢筋混凝土发明 1875年威廉·拉塞尔斯申请了钢筋混凝土专利，并用钢筋混凝土预制件建造了低层住宅。 5、预应力钢筋混凝土的发明 1917年法国人欧仁、弗雷西内开发了预应力混凝土结构体系。到了19世纪90年代，混凝土已广泛应用于各种工程项目，如码头、桥梁、
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基于铁基金属有机骨架衍生材料构筑高性能钠离子混合电容器
一、引言
随着社会对可再生能源和绿色能源的日益关注，钠离子混合电容器作为一种新型的储能器件，在电动汽车、智能电网和可再生能源领域的应用前景广阔。而其核心组成部分，即电极材料，更是决定其性能的关键因素。近年来，基于铁基金属有机骨架（MOFs）衍生材料因其独特的结构和优异的电化学性能，在钠离子混合电容器中展现出巨大的应用潜力。本文旨在探讨基于铁基金属有机骨架衍生材料构筑高性能钠离子混合电容器的方法和效果。
二、铁基金属有机骨架衍生材料的概述
铁基金属有机骨架（MOFs）是一种由金属离子与有机配体通过配位键形成的具有多孔结构的晶体材料。其独特的
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一、高性能计算集群概述
高性能计算集群（High-PerformanceComputingCluster，简称HPC）是指通过高速网络连接大量计算节点，以实现大规模并行计算的系统。这种系统能够处理复杂的科学、工程和商业问题，对于推动科学研究和技术创新具有重要意义。构建高性能计算集群需要遵循一系列原则，以确保系统的高效运行和可持续发展。
1.1高性能计算集群的核心特性
高性能计算集群的核心特性包括高性能、高可靠性、高可扩展性和高能效。高性能是指集群能够提供强大的计算能力，满足复杂计算任务的需求。高可靠性意味着集群能够在各种情况下稳定运行，保证计
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摘要
矩阵分解是一种推荐系统的有效算法。随机梯度下降法（SGD）是目前最常用的矩阵分解算法之一。然而，在面临大规模的数据集时，串行的SGD算法运行起来需要大量时间，无法满足推荐系统对于时效性的要求。现在的并行SGD算法通常采用将矩阵分块，将不同行、不同列的分块分配给不同处理单元并行计算。现有的基于SGD的矩阵分解并行算法主要有DSGD、FPSGD、CUMSGD。DSGD算法各个节点在各个分块更新后需要同步等待，每次更新的速度取决于负载最重的计算节点。FPSGD是基于共享内存的并行算法，无需进行同步等待，但其在面临特别大规模的数据时，内存可能无法满足要求。本文基于上述
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114792028 A
(43)申请公布日 2022.07.26
(21)申请号 202210025175.2 G06N 3/04 (2006.01)