DCOM服务器的数目和内存大小计算

VC/MFC > ATL/ActiveX/COM [问题点数:0分]
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C#基础教程-c#实例教程,适合初学者

本章介绍C#语言的基础知识,希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言,并以此为基础,能够进一步学习用C#语言编写window应用程序Web应用程序。当然仅靠一章的内容就完全掌握C#语言是不可能的,如需进一步学习C#语言...

java 面试题 总结

引用类型原始类型具有不同的特征用法,它们包括:大小和速度问题,这种类型以哪种类型的数据结构存储,当引用类型原始类型用作某个类的实例数据时所指定的缺省值。对象引用实例变量的缺省值为 null,而原始...

服务器的tomcat调优jvm调化

对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU 的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU 的处理能力越强,系统运行速度越快。 Tomcat 的优化不像...

cmd命令设置java虚拟机内存_JVM调优基础——运行参数、内存分析命令、内存分析工具...

不多BB,开门见山-D=传入参数作为系统的参数属性,项目中可以根据这个命令传入文件路径去选择不同的...clientserver,启动时client比server快,但是启动完成后server的比client性能更好,不同的模式默认的jvm参数...

将WebLogic服务器和应用程序配置迁移到WebSphere Application Server

本文的目的是帮助您将Java™2平台企业版(J2EE)应用程序从BEA WebLogic Server迁移到IBM WebSphere Application Server平台。... 本文通过专门关注迁移J2EE应用程序中存在的两种类型的配置来补充这些资源...

java参数-xmn1g_JVM-常用内存调优参数总结

一、内存调整参数-Xmx2g设置堆内存最大值为2g-Xmx512m设置堆内存最大值为512m-Xms1g设置堆内存最小值1g(ps:-Xms-Xmx实际上是 -XX:InitialHeapSize -XX:MaxHeapSize 的缩写。例如:-XX:InitialHeapSize=128m -XX:...

WIN2K3&WINXP系统服务详解

首次安装 Microsoft® Windows Server™ 2003 或 Microsoft Windows® XP 时,某些服务被安装配置为在计算机启动时默认运行。其默认服务与 Windows 2000 Server 中的相比要少一些,对于 Windows Server 2003 来说...

计算机各类会议及投稿文章总结(快速入门)

1. 首先一定要注意杂志的发表范围, 超出范围的千万别投,要不就是浪费时间;另外,每个杂志都有他们的具体格式要求,一定要...2. 论文写作一定要言简意赅,特别是摘要,引言结论部分,特别是摘要结论不能重复,发现...

linux环境下的tomcat8.0的内存优化配置及垃圾回收管理等系列优化措施

Tomcat8 安全配置与性能优化 博客分类: java架构 1.关于Tomcat的session数目 这个可以直接...2.监视Tomcat的内存使用情况 使用JDK自带的jconsole可以比较明了的看到内存的使用情况,线程的状态,当前加载的类的总量...

计算机顶级会议Rankings && 英文投稿的一点经验

英文投稿的一点经验【转载】 ... 1. 首先一定要注意杂志的发表范围, 超出范围的千万别投,要不就是浪费时间;另外,每个杂志都有他们的具体格式要求,一定要按照他们的要求把论文写好,免得浪费时间,前些时候,我的一...

JVM-常用内存调优参数总结

一、内存调整参数 -Xmx2g  设置堆内存最大值为2g ... 设置堆内存最小值1g(ps:-Xms-Xmx实际上是 -XX:InitialHeapSize  -XX:MaxHeapSize 的缩写。例如:-XX:InitialHeapSize=128m -XX:MaxHeapSize=2g ...

计算机各类会议及投稿文章总结,个人感觉入门超级有用!

  1. 首先一定要注意杂志的发表范围, 超出范围的千万别投,要不就是浪费时间;另外,每个杂志都有他们的具体格式要求,一定要按照他们的要求把论文写好,免得浪费时间,前些时候,我的一个同事向一个著名的英文杂志...

Java初级面试题(详细)

Java基础部分 基础部分的顺序:基本语法,类相关的语法,内部类的语法,继承相关的语法,异常的语法,线程的语法,集合的语法,io的语法,虚拟机方面的语法。 1、一个".java"源文件中是否可以包括多个类(不是内部...

计算机类顶级会议排名+投稿经验

英文投稿的一点经验【转载】From: http://chl033.woku.com/article/2893317.html1. 首先一定要注意杂志的发表范围, 超出范围的千万别投,要不就是浪费时间;另外,每个杂志都有他们的具体格式要求,一定要按照他们的...

Linux服务器维护监控相关

Linux服务器的性能指标 1. CPU1.1 CPU状态在任意时间内,CPU有7个状态: 1.idle,表示CPU闲置并等待工作分配. 2.user,表示CPU在运行用户的进程 3.system,表示CPU在执行kernel工作 4.nice,表示CPU花费在被nice改变...

计算机顶级会议排名Rankings && 英文投稿的一点经验

1. 首先一定要注意杂志的发表范围, 超出范围的千万别投,要不就是浪费时间;另外,每个杂志都有他们的具体格式要求,一定要按照他们...2. 论文写作一定要言简意赅,特别是摘要,引言结论部分,特别是摘要结论不能重复,发

Windows 的服务概述网络端口要求

本文讨论 microsoft Windows Server system 中的 Microsoft 客户端和服务器操作系统、基于服务器的程序及其子组件所使用的必需网络端口、协议服务。 管理员支持人员可以使用此文章来确定在分段网络中,Microsoft...

IIS 之 Web 服务器上的 ASP.NET 进程模型设置

配置 Microsoft Internet 信息服务 (IIS) Web 服务器上的 ASP.NET 进程模型设置。 processModel 节只能在 Machine.config 文件中进行设置,它影响服务器上运行的所有 ASP.NET 应用程序。  Machine.config 文件位置...

PHP.ini配置文件中文【转】

;;;;;;;;;;; ; 警告 ; ;;;;;;;;;;; ; 此配置文件是对于新安装的PHP的默认设置. ; 默认情况下,PHP使用此配置文件安装 ; 此配置针对开发目的,并且*不是*针对生产环境 ; 基于一些安全方面的考虑,在你的网站上线...

Java面试题

第一,谈谈final, finally, finalize的区别。 final?修饰符(关键字)如果一个类被声明为final,意味着它不能再派生出新的子类,不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的,又被声明为final的。...

程序员面试之葵花宝典

程序员面试之葵花宝典  1、 面向对象的特征有哪些方面    1. 抽象:抽象就是忽略一个主题中与当前目标无关的那些方面,以便更充分地注意与当前目标有关的方面。抽象并不打算了解全部问题,而只是选择其中的...

WIN2003服务器配置指南!

装sql、serv-U、McAfee ,打补丁  <br />基本设置1.禁用的4个服务:Help and ...删除下列文件夹的除administratorsSYSTEM组外的所有用户权限: Documents and Settings All Users P

JAVA程序员笔试面试题汇总及答案

1、面向对象的特征有哪些方面(1)抽象:抽象就是忽略一个主题中与当前目标无关的那些方面,以便更充分地注意与当前目标有关的方面。抽象并不打算了解全部问题,而只是选择其中的一...

java笔试题及解答专辑201710241450

在系统开发中,抽象指的是在决定如何实现对象之前的对象的意义行为。使用抽象可以尽可能避免过早考虑一些细节。 抽象就是忽略一个主题中与当前目标无关的那些方面,以便更充分地注意与当前目标有关的方面。抽象并...

125条常见的java面试笔试题大汇总

1.抽象:  抽象就是忽略一个主题中与... 继承是一种联结类的层次模型,并且允许鼓励类的重用,它提供了一种明确表述共性的方法。对象的一个新类可以从现有的类中派生,这个过程称为类继承。新类继承了原始类的特

JAVA面试题笔试题总汇(含答案)-联想lenovo

· JAVA面试题笔试题总汇(含答案)-联想lenovo ·  1、面向对象的特征有哪些方面 1.抽象: 抽象就是忽略一个主题中与当前目标无关的那些方面,以便更充分地注意与当前目标有关的方面。抽象并不打算了解...

计算欧式距离的matlab程序

这是一个计算欧式距离的matlab程序,本人使用过,很好用。

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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