一般来说，每个组织都有其自己的DNS服务器，用于维护域的名称映射数据库记录或资源记录。当客户端请求名称解析时，DNS服务器先在自己的记录中检查是否有对应的IP地址。如果未找到，它就会向其他DNS服务器询问该信息。具体查询过程同其分层结构一样，一旦DNS服务器在自身的数据库中没有找到IP地址,它会请求上一级DNS服务器看是否能找到这一IP地址,这个过程会继续下去，直到找到答案或超时。
在实际工作中要注意项目规模的控制，不要形成大而全的浮在上面的项目，注重项目的落地，大型的数据中心整合一定会分期实施，要给用户灌输冰冻三尺非一日之寒的思想，不可能一次到位.
新建一个窗口，窗口的下部有3个命令按钮，其中左边按钮中标有“谢谢”，中间按钮中标有“你好”，右边按钮中标有“结束程序”。当鼠标单击左边按钮时，屏幕上显示问候语“谢谢”，当鼠标单击中间按钮时，屏幕上显示问候语“你好”，当鼠标单击右边按钮时，结束程序。屏幕上显示的问候语通过标签label来实现。
某企业的企业信息化系统在经过几期扩展后，网络规模也在不断地扩展。现已规划配置DHCP服务器、WWW服务器、数据库服务器、FTP文件服务器、EMAIL邮件服务器。
文件传输协议FTP （ File Transfer Protocol ）是Internet上使用最广泛的文件传送协议。它允许用户将文件从一台计算机传输到另一台计算机上E，并且能保证传输的可靠性。由于采用TCP/IP协议作为Internet的基本协议。无论两台Internet上的计算机在地理位置上相距多远，只要它们都支持FTP协议，就可以相互传送文件。这样做不仅可以节省实时联机的通信费用，而且可以方便地阅读与处理传输过来的文件。同时，采用FTP传输文件时，不需要对文件进行复杂的转换，因此具有较高的效率。
WebLogic是美国bea公司出品的一个application server确切的说是一个基于j2ee架构的中间件。目前weblogic在世界application server市场上占有最大的份额，其他还有象IBM的websphere，免费的tomcat、resin等中间件。
监控系统:一台或多台计算机综合监控多台数控设备。直接数字控制,分布式数字控制,柔性数字控制.组成：DNC控制计算机+数据通信系统+DNC接口+控制软。
Redis（Remote Dictionary Server） 是一个使用 C 语言编写的，开源的（BSD许可）高性能非关系型（NoSQL）的键值对数据库。 Redis 可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。键的类型只能为字符串，值支持五种数据类型：字符串、列表、集合、散列表、有序集合。 与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，因此 redis 被广泛应用于缓存方向，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。另外，Redis 也经常用来做分布式锁。除此之外，Redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。
没有账户，需要注册
本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
在实际工业场景中，机器大多数时间都处于正常工作状态，而故障状态下的时间则非常短。因此，收集到的故障数据非常有限，这导致了故障诊断数据集的不平衡，故障样本的数量远少于正常样本。此外，随着制造业的快速发展，机器设备变得越来越复杂，这使得收集的故障数据中存在噪声、类重叠、类内和类间不平衡、多类不平衡以及时间序列不平衡等问题。因此，解决这些问题已成为故障诊断领域的研究热点和难点，并出现了许多解决方法。本文将从数据预处理、特征提取以及分类器改进三个方面进行全面梳理。同时，还描述了不平衡数据分类方法在工业场景中的应用。最后，总结了不平衡数据分类研究领域面临的挑战，并提出了未来可能的研究方向。
机器学习在异常检测、疾病诊断等许多不同领域的应用中，普遍存在类别分布不平衡的数据现象。数据重采样是解决不平衡数据分类问题最通用的方法，近年来学术界提出了合成数据采样、聚类采样以及集成采样等一系列算法。各算法所采样生成的数据集各具特性，对不同类型分类器的作用各不相同。
在不平衡数据上训练的分类算法往往导致预测质量差。模型严重偏向多数类，忽略了对许多用例至关重要的少数例子。这使得模型对于涉及罕见但高优先级事件的现实问题来说不切实际。
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