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Java并发性和多线程-v1.2-极客

在过去单 CPU 时代,单任务在一个时间点只能执行单一程序。之后发展到多任务阶段,计算机能在同一时间点 并行执行多任务或多进程。虽然并不是真正意义上的“同一时间点”,而是多个任务或进程共享一个 CPU,并交 由操作系统来完成多任务间对 CPU 的运行切换,以使得每个任务都有机会获得一定的时间片运行。 随着多任务对软件开发者带来的新挑战,程序不在能假设独占所有的 CPU 时间、所有的内存和其他计算机资 源。一个好的程序榜样是在其不再使用这些资源时对其进行释放,以使得其他程序能有机会使用这些资源。

  • 2021-04-20
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智能楼宇方案及案例

枪机、半球和鱼眼高清摄像机 宽动态, P-iris, 广角监控, 360度鱼眼 智能分析(移动侦测, 人脸检测, 视频遮挡, 出现/消失, 虚拟线) 枪机、半球、一体型和快球高清摄像机 红外, IP66, 车牌抓拍, 变倍型,防暴型 智能分析(移动侦测,视频遮挡, 进入/进出, 虚拟线) 一体型和快球高清摄像机 广角监控, 红外, IP66, 变倍型,防暴型 智能分析(移动侦测, 出现/消失, 虚拟线) 枪机和半球高清摄像机 广角监控, 宽动态 智能分析(移动侦测,人脸检测,出现/消失,虚拟线) 扁平微型半球高清摄像机 广角监控, 360度鱼眼, 防暴型 智能分析(音频侦测)

  • 2021-04-18
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智能楼宇自控系统解决方案

关注公众“找方案”获取更多行业解决方案 关注公众“找方案”获取更多行业解决方案 SAIA智能楼宇自控系统 微信公众号“找方案”,为各位写方案的案友提供各行业的精品解决方案下载,包括:智慧城市、智能制造、智慧林业、智能交通、应急指挥、智慧环卫、智慧社区、国土、公安、管网、电信、银行、物流、教育等,欢迎关注。 01|系统简介 SAIA楼宇自控系统是惠朋星公司基于瑞士SAIA-BURGESS公司PCD产品开发的智能楼宇控制系统。本系统由中央管理站、DDC控制器、远程I/O站及各类传感器、执行机构组成,是能够完成多种控制、管理功能及提供中央空调动态模糊节能控制的网络系统。应用于综合办公大楼、工厂、医院、商场、机场等,是国际上最先进的楼宇自控系统之一。

  • 2021-04-18
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智能楼宇建设方案

智能楼宇综合实训基地涉及智能楼宇工程化系统及智能化建筑实训单元组成。这两套系统分别从单元实训、智能小区应用以及技能考核的方面进行设计,即可以单独使用,也可以进行综合性使用。规划建设完成后将可承担楼宇智能化工程技术专业的BAS、IBMS、综合布线和安全防范技术等课程的全部或部分教学与实训。

  • 2021-04-18
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网络信息对抗整理

险评估的方法有:树形分析法、历史分析法、风险概率评估法、失误模型及后果 分析法;具体为 : 确定各种威胁可能发生的频率及其可能产生的损失的大小,然 后依据 BPL公式规定的原则来确定是否需要增加或改进安全防护措施; 当损失发 生的概率与损失本身造成的影响的乘积大于防止该损失的代价时(即 B<PL)就 应该采用防止损失的策略,反之则不必;风险评估的步骤:确定受保护对象、确 定威胁、确定保护措施。

  • 2021-04-20
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nodebook开放源码电子书

这是一本关于 Node.js 技术的开放源码电子书,受到台湾nodejs社区提供(源码参 见github地址 )启发编写。感谢台湾nodejs社区的前辈提供这么优秀的教程,不过 台湾社区的教程已经停止了维护。为了让大家学习到这么优秀的教程,我决定将其 复活,所以才有了这个项目。由于原书写作的时候Node版本是0.6,所以在写作本 书的时候,借鉴了原书的目录结构,但是内容上进行了重写。 本书的线上阅读网 址,与 GitHub 资料同步更新。

  • 2021-04-15
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SpringBoot实战

Spring Boot为开发者带来了更好的开发体验,但写完代码只是万里长征路上的一小步,后续的运维工作才是让很多人真正感到无助的。Spring Boot在运维方面做了很多工作,部署、监控、度量,无一不在其涉猎范围之内,结合Spring Cloud后还可以轻松地实现服务发现、服务降级等功能。

  • 2021-04-09
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Shiro教程

Shiro 可以非常容易的开发出足够好的应用,其不仅可以用在JavaSE 环境,也可以用在JavaEE 环境。Shiro 可以帮助我们完成:认证、授权、加密、会话管理、与Web 集成、缓存等。

  • 2021-04-09
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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