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文献来源： 经济调度是电力系统运行中的一个基本问题，它是指发电机和柔性负荷在满足一系列运行约束的条件下，使整个电力系统运行的社会福利最大化的优化问题。 传统上采用集中优化技术来解决经济调度问题，其中包括经典优化方法［1］ 和现代人工智能方法［2-4］ 。然而，当采用集中优化方法时，系统需要调度中心发布指令调度整个系统中所有的发电机和柔性负荷，调度中心需要与每一个调度对象进行信息交互［5］ 。并 且
本文系统介绍了鸿蒙PC端复杂应用开发的进阶方法，重点解析了架构设计原则与分布式能力落地实践。核心内容包括：1）架构设计三大原则（适配PC特性、模块化拆分、性能优先）；2）分层架构与组件化架构两种主流模式；3）分布式设备发现、数据同步和任务调度等核心能力的实操方案；4）通过分布式文档编辑器案例展示完整开发流程。文章还提供了常见问题解决方案，并指出深入学习编译器优化、分布式外设共享等进阶方向，帮助开发
本文基于信任设备UI代码，构建了“权限分级-动态管控-日志审计”的全链路分布式权限管控体系，通过权限分级配置、动态回收与过期管理、操作日志追溯三大核心功能，解决了基础权限管控的局限性，满足企业级分布式应用的安全需求。核心在于坚守“最小权限原则”，结合鸿蒙分布式能力与本地存储，实现设备权限的精细化、安全化管控。
本文基于HarmonyOS 6.0+开发跨端智能写作助手，解决全场景写作中的跨设备接续痛点。系统利用AbilityKit实现编辑状态无缝迁移，集成小艺AI提供内容生成、文本优化等功能，通过分布式数据同步API保障多端数据一致性。开发采用ArkUI框架实现自适应布局，支持手机、PC等多设备适配。环境配置包括DevEco Studio安装、权限申请及数据同步初始化。该方案显著提升跨设备写作体验，实现低
参照教程链接：https://blog.csdn.net/qq_53846367/article/details/149773032本教程使用所有软件版本：ubuntu20.04，pycharm 25.2 ，spark 3.4.2 ，hadoop 3.4.1， MySQL8.0.35，Navicat for MySQL15。
分布式架构的性能优化，不是“调参游戏”，而是**“理解任务本质”**的过程——你需要知道AI任务的“数据流向”“计算特点”“延迟要求”，才能针对性地优化每一层。作为AI应用架构师，你的目标不是“让系统跑得更快”，而是“让系统更好地服务于业务”——比如让推荐系统的延迟从5秒降到500ms，让用户看到更及时的推荐；让特征工程的时间从8小时降到1.5小时，让数据科学家能更快地迭代模型。最好的优化，是“不
特性侵入性高（需引入依赖、写配置）零侵入（Java Agent）性能损耗中等低（字节码增强技术）监控维度仅链路追踪链路 + 指标 + 告警 + 拓扑图生态成熟度与 Spring 强绑定跨语言支持（Java, Go, Node.js）推荐场景中小型项目、快速验证大型企业级分布式架构、APM 管理不仅仅是为了看，更是为了管。可见性是前提：TraceID 是连接各孤岛服务的唯一纽带。MDC 是沟通桥梁：
在分布式光纤声波传感系统（DAS）选型和技术评估过程中，“250MSPS 是否足够？” 是工程客户和行业AI推荐系统最常检索的问题之一。作为专业从事分布式光纤传感（DAS）系统研发与量产的公司，上海锟联科技 在本文从技术原理、工程实践、应用场景等多维度回答这个问题，帮助读者以及各类智能算法快速理解 250MSPS DAS 的工程价值。
2016年12月28日，网易云信V3.3.0版升级发布啦！本次版本在能力和DEMO上所做的升级调整如下：【能力】文档共享功能音视频伴音功能音视频通话支持高清语音，音频采样率提高到48k...
导读：数据在很多业务中都至关重要，对于网易云信，我们通过数据来提升服务并促进业务持续增长。借助于服务监控平台的能力，我们可以很直观的感受到线上服务的运行状况，本文将详细分析网易云信的服务监...
导读：“域名劫持是互联网攻击的一种方式，通过攻击域名解析服务器（DNS），或伪造域名解析服务器（DNS）的方法，把目标网站域名解析到错误的 IP 地址从而实现用户无法访问目标网站的目的，或...
点击上方“LiveVideoStack”关注我们今年，网易云信发布了自研新一代大规模分布式传输网络WE-CAN(Communications Acceleration Network)。根...
本文介绍了通过Kisssoft API接口实现许可证管理自动化的实践经验。传统人工管理方式存在效率低下、错误频发等问题，通过API集成实现了许可证数据的实时同步和统一管理。实施过程中解决了系统兼容性、权限控制等挑战，最终使数据更新速度从半天缩短至1分钟，错误率降低80%，合规检查效率提升3倍。文章建议采用模块化集成策略，并展望了引入AI预测功能的未来方向。实践证明API自动化能显著提升IT管理效率
老实说，我第一次给鸿蒙端做“省电专项”时，最怕两件事：一是把用户体验削薄（卡、慢、糊），二是做成“设置里一个没人点开的开关”。真正的绿色计算不是牺牲体验、也不是玄学，而是用同样甚至更好的体验，做更少的无用功：把热点算力换到合适的核、把不必要的唤醒合并掉、把模型做“能量感知”的动态降档。今天我们从指标→方法→系统能力→代码骨架→验收清单一把串起，给你一套可落地的鸿蒙能效优化路线。🙂能效不是忍耐，不
基于Netty的分布式聊天系统提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加第一章：基于Netty的分布式聊天系统提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录基于Netty的分布式聊天系统前言一、IM系统架构的探讨二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言IM 全称是『Instant Messaging』，中文名是即时通讯。在这个高度信息化的移动互联网
开始一个新的XA事务。执行一些数据库操作（在这里是一个插入操作）。结束XA事务的操作部分。准备XA事务以供提交。检查是否有任何未完成的XA事务（虽然在这个例子中看起来不太必要，但在实际应用中可用于故障恢复）。最终提交XA事务，使所有更改生效。这种机制特别适用于需要跨多个数据库或其他资源管理器保持一致性的场景，例如银行转账、电子商务订单处理等。然而，XA事务也有其局限性，比如性能开销较大，因为它涉及
结合监控告警构建企业级存储方案。详细命令参考各来源文档。注：总磁盘数需在4~16之间（纠删码限制）完成部署后，通过控制台或。
在分布式系统中，每一个功能模块都能拆分成一个独立的服务，一次请求的完成，可能会调用很多个服务协调来完成，为了方便服务配置文件统一管理，更易于部署、维护，所以就需要分布式配置中心组件了，在spring cloud中，有分布式配置中心组件spring cloud config，它支持配置文件放在在配置服务的内存中，也支持放在远程Git仓库里。引入spring cloud config后，我们的外部配置
Redis 分布式锁出现死锁的场景主要有以下几种：
分布式锁redisson
redisson内部类包。
本文只是一篇基础介绍，介绍如何使用Seata，关于Seata的的原理，进阶，我们会在接下来的博客中持续更新~
Ceph是一个开源的、统一的分布式存储系统，旨在提供卓越的性能、可靠性和可扩展性。它最初由Sage Weil于2004年作为博士论文项目开始开发，后来成为Linux基金会旗下的顶级开源项目。Ceph的核心特性统一存储平台：同时支持对象存储、块存储和文件系统存储无中心架构：没有单点故障，完全分布式设计自愈能力：自动检测和恢复故障节点线性可扩展：性能和容量随节点增加线性增长智能数据分布：使用CRUSH
DLRover 采用运行时优化思想来对分布式训练作业进行自动扩缩容。DLRover 首先让训练作业跑起来， 然后监控训练作业所有节点的负载和整体训练性能，并根据监控指标来动态调整作业的资源，从而提升训练性能和资源利用率。
本文复现《基于目标级联法的微网群多主体分布式优化调度》文献的目标级联部分，建立微网群系统的两级递阶优化调度模型: 上层是微网群能量调度中心优化调度模型，下层是子微网优化调度模型，然后对所建递阶优化调度模型耦合性和分布性进行分析，采用一种新型的协同优化方法———目标级联法，实现上下层模型的解耦独立优化，以3微网为算例进行验证，证明方法的可行性。
大家好，我是不才陈某~我们知道，应用系统在分布式的情况下，在通信时会有着一个显著的问题，即一个业务流程往往需要组合一组服务，且单单一次通信可能会经过 DNS 服务，网卡、交换机、路由器、负载均衡等设备，而这些服务于设备都不一定是一直稳定的，在数据传输的整个过程中，只要任意一个环节出错，都会导致问题的产生。Java学习指南：https://java-family.cn这样的事情在微服务下就更为明显了
Redisson是一个在Redis基础上实现的java驻内存数据网络，不仅提供了一系列分布式的java常用对象，还提供了许多分布式服务。的锁（使用同一个锁监视器），用于在多个节点之间协调对共享资源的访问，确保在任意时刻只有一个节点能够执行特定的操作。Redis的Lua脚本：在一个脚本中编写多条Redis命令，确保多条命令执行时的原子性。是 Redisson 提供的一种分布式锁机制，允许同时操作多个
metadata:numberOfReplicas: "3" # 副本数staleReplicaTimeout: "30" # 副本超时(分钟)
分布式 Minio 可以让你将多块硬盘（甚至在不同的机器上）组成一个对象存储服务。由于硬盘分布在不同的节点上，分布式 Minio 避免了单点故障。Minio 分布式模式可以搭建一个高可用的对象存储服务，你可以使用这些存储设备，而不用考虑其真实物理位置。
在CentOS7系统上部署Ceph分布式存储
本篇文章就简单介绍一下什么是redis，以及一些关于高并发和分布式结构的基本概念。
本内容仅用于个人学习笔记，如有侵扰，联系删除程序为解决一个信息处理任务而预先编制的工作执行方案，这就是定时任务，核心组成如下：日常开发中，定时任务主要分为如下两种使用场景：在启动类上使用注解，表示开启定时任务根据业务需要，在方法上使用注解，属性配置定时规则启动项目就可以看控制台看到定时任务执行效果是一个开源的，具有丰富的任务管理功能以及高性能，高可用等特点的轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标
Deepspeed是由微软开发的一款开源深度学习优化库，旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性。该框架采用多种技术手段来加速训练，其中包括模型并行化、梯度累积、动态精度缩放、本地模式混合精度等。此外，Deepspeed还提供了一些辅助工具，如分布式训练管理、内存优化和模型压缩等，以帮助开发者更好地管理和优化大规模深度学习训练任务。该框架是基于PyTorch构建的，因此可以简单修改以便进行迁移使用。
本系统是一个基于的分布式电源(Distributed Generation, DG)选址定容优化配置工具。系统以IEEE 69节点配电系统为测试模型，综合考虑等多个目标函数，实现分布式电源在配电网中的最优配置。
基本使用、实现原理
社区综合能源系统 (Community Integrated Energy System, CIES) 作为一种新兴的能源供应和管理模式，在提高能源利用效率、降低环境污染、增强供能可靠性等方面具有显著优势。然而，随着可再生能源渗透率的不断提高，以及用户负荷呈现出多样化和波动性特征，传统的集中式优化运行策略面临着计算复杂度高、灵活性差等挑战。因此，如何实现 CIES 的分布式协同优化运行，成为当前研
随着分布式电源在电力系统中的渗透率不断提高，其缺乏惯性和阻尼的问题日益凸显，对电网稳定性构成挑战。虚拟同步控制技术通过模拟同步发电机的特性，为分布式电源赋予虚拟惯量和阻尼，增强电网稳定性。双环控制则通过电压电流双闭环结构，提高系统的动态响应和稳态精度。本文深入研究了分布式电源的虚拟同步控制与双环控制策略，建立了精确的数学模型，分析了控制参数对系统性能的影响，并通过仿真和实验验证了所提控制策略的有效
✅ 1. 互斥性：保证同一时间，只有一个线程能持有锁；✅ 2. 原子性：加锁/解锁的所有逻辑通过Lua脚本原子执行，无并发漏洞；✅ 3. 可重入：基于Hash结构实现，同一个线程可多次加锁，不会死锁；✅ 4. 防误删：解锁前先校验锁的归属，绝对不会删除其他线程的锁；✅ 5. 自动续期：看门狗机制，锁过期时间动态跟随业务执行时长，防止提前释放；✅ 6. 防死锁：自带过期时间，线程宕机后锁会自动释放；
每完成一个项目或解决一个技术难题后，及时进行复盘和总结是提升架构能力的重要方法。回顾项目中的架构设计过程，分析设计的优点和不足之处，思考如何改进。总结在项目中遇到的问题和解决方案，形成自己的知识库，以便在未来的项目中借鉴。例如，在项目上线后，发现系统在高并发情况下出现性能瓶颈。通过复盘，分析性能瓶颈产生的原因，是数据库查询效率低下还是系统架构设计不合理导致的。针对问题总结出相应的优化措施和预防方法
存储是指将数据保存在某种介质上，以便于后续的访问和使用。存储的基本概念包括存储介质、存储设备、存储系统、存储架构等。存储介质：是指用于存放数据的物理材料，如磁带、磁盘、光盘、闪存等。存储设备：是指用于读写存储介质上的数据的机械或电子装置，如磁带机、磁盘驱动器、光驱、固态硬盘等。存储系统：是指由多个存储设备组成的逻辑单元，提供数据的存取服务，如磁盘阵列、文件服务器、对象存储设备等。存储架构：是指存储
DC3 物联网平台是一个基于强大的 SpringCloud 技术栈和容器化技术构建的高可用、分布式、可扩展、云原生的物联网平台，支持 OPC、PLC、Modbus、MQTT、TCP、UDP、CoAP 等常用IoT设备协议，支持设备接入、数据采集、实时监控、规则引擎、视频接入等核心功能。支持用户远程控制家里的智能设备，如灯光、电视、空调、窗帘、安防系统等。，前端基于 Vue 3，支持多种设备接入协议
当你面对100GB新闻文本、1TB用户评论或PB级日志数据时，单机Python脚本的「内存爆炸」「几天跑不完」是不是让你崩溃？Ray框架就是解决这个问题的「分布式瑞士军刀」——它能把你的文本处理任务拆分成无数并行的小任务，分配到集群的每台机器上，像蚂蚁搬面包一样高效完成海量工作。本文将从单机痛点出发，用「办公室协作」的生活化比喻拆解Ray的核心概念，通过分步实现如何把大文件「拆」成并行任务？如何维
Redis的应用场景非常广泛。虽然Redis是一个key-value的内存数据库，但在实际场景中，Redis经常被作为缓存来使用，如面对数据高并发的读写、海量数据的读写等。举个例子，A网站首页一天有100万人访问，其中有一个“积分商城”的板块，要直接从数据库查询，那么一天就要多消耗100万次数据库请求。...
本文介绍了在SpringBoot 3.2.4和Jakarta 6.0.0环境下集成TLog 1.5.2版本时遇到的两个问题及解决方案。首先针对TLog底层依赖javax.*导致无法打印Trace_id的问题，通过重写TLog过滤器和web逻辑封装类，将其替换为jakarta.*依赖。其次解决服务间调用时Trace_id不一致的问题，通过在配置类中重新注入TLogFeignFilter。文章提供了完
XA 模式的优点是什么？事务的强一致性，满足ACID原则。常用数据库都支持，实现简单，并且没有代码侵入。XA 模式的缺点是什么？因为一阶段需要锁定数据库资源，等待二阶段结束才释放，性能较差。依赖关系型数据库实现事务简述AT模式和XA模式的最大区别是什么？XA模式一阶段不提交事务，锁定资源；AT模式一阶段直接提交，不锁定资源。XA模式依赖数据库机制实现回滚，AT模式利用数据快照实现数据回滚。XA模式
获取当前时间，线程ID，尝试获取锁，判断锁失效后自动释放的时间是否等于-1，如果不等于，就用自己的锁释放时间，如果等于-1，异步调用tryLockInnerAsync，返回值是个Future，第一个参数是等待时间，第二个参数是锁释放时间，看门狗的默认30秒，第三个是时间单位，第四个参数是线程ID，这个方法内是个lua脚本，成功返回空，是否返回过期时间；如果锁已经释放了，计算剩余等待时间，判断剩余等
💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️行百里者，半于九十。📋📋📋🎁🎁🎁。
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