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windows下mumps安装
m0_46450116
2023-09-20 16:55:00
有没有大佬知道mumps怎么安装嘛
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27页-免改造安全技术实现数据监管合规与有序流通(2023)(1).pdf
27页-免改造安全技术实现数据监管合规与有序流通(2023)(1)
金融监管银保监会监管数据安全管理办法:数据采集存储使用全流程风险防控体系构建
内容概要:《中国银保监会监管数据安全管理办法(试行)》旨在规范监管数据的安全管理,提升数据保护能力,防范安全风险。办法明确了监管数据的定义、范围及其在采集、存储、处理、使用、委托服务及销毁等全生命周期中的安全管理要求。强调数据应依法合规采集,通过专用网络传输,存储于安全环境,并实施分级分类防护措施。对数据使用限定了用途和设备范围,要求脱敏处理和可追溯管理,并严格管控对外提供和跨境共享。针对委托服务机构设定了准入条件和协议管理机制,明确安全责任。同时建立自查、评估、检查和应急报告机制,确保数据安全事件及时处置和上报。; 适合人群:银保监会及其派出机构工作人员、受托提供监管数据服务的企事业单位、金融机构信息技术与数据管理人员。; 使用场景及目标:①指导监管数据全生命周期的安全管理实践;②规范受托机构的服务准入与安全管理;③建立健全数据安全风险防控与应急响应机制;④支持监管数据在合规前提下的有效利用与共享。; 阅读建议:本办法具有较强的政策性和操作性,建议结合实际工作流程对照执行,重点关注数据分类、权限控制、技术防护和应急管理等方面要求,并定期开展合规自查与培训。
2机5节点系统潮流仿真模型(Simulink仿真实现)
2机5节点系统潮流仿真模型(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了基于Simulink的2机5节点电力系统潮流仿真模型的构建与实现,重点在于通过仿真手段分析电力系统中各节点的电压、功率分布及系统稳定性,帮助理解潮流计算的基本原理与工程应用。文中可能涉及牛顿-拉夫逊法或PQ分解法等经典潮流算法的仿真验证,并利用Simulink强大的模块化建模能力实现系统动态与稳态行为的可视化模拟,为电力系统规划与运行提供技术支持。; 适合人群:电气工程及相关专业的高校学生、研究生,以及从事电力系统仿真、自动化控制、能源系统分析的科研人员和工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统潮流计算的基本理论与仿真方法;②学习如何在Simulink中构建多节点电力系统模型;③通过仿真分析系统参数变化对潮流分布的影响,服务于教学实验、科研项目或实际工程设计。; 阅读建议:建议读者结合电力系统分析基础知识,边操作Simulink模型边理解算法流程,重点关注模型搭建、参数设置与仿真结果分析环节,有条件者可对比MATLAB编程实现与Simulink仿真的差异,深化对数值计算与系统建模的理解。
软件工程基于多语言技术栈的电商平台后端设计:高并发与可维护性优化方案研究
内容概要:本文系统性地介绍了编程语言进阶的学习路径与实战项目实践,涵盖主流技术栈(Python、Java、Go、Rust)的优劣势分析,针对高并发性能优化、业务逻辑可维护性、数据处理效率等行业痛点提供具体解决方案,并结合设计模式与代码示例深入讲解。文章重点通过构建一个基于FastAPI的简易电商平台后端,演示了从技术选型、核心编码到项目优化的完整流程,强调性能调优、架构设计与实际工程问题的应对策略。最后提出进阶建议,倡导深入底层原理、掌握云原生技术、参与开源项目以持续提升技术能力。; 适合人群:具备一定编程经验,希望提升系统设计能力和工程实战水平的1-3年开发者,以及准备向中高级工程师进阶的技术人员。; 使用场景及目标:①帮助开发者在不同技术路线间做出合理选型决策;②掌握高并发、分布式、缓存等关键技术的实际应用;③通过完整项目实践理解Web后端开发全流程并积累可迁移经验;④提升对框架底层原理和系统性能优化的理解。; 阅读建议:建议边读边动手实现文中的代码示例与项目模块,结合调试与性能测试加深理解,同时延伸学习文中提到的底层机制(如GIL、goroutine、ORM原理)和工具链(Docker、Redis、JWT),以构建完整的知识体系。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型任务调度算法,旨在优化异构分布式系统中的任务分配与执行效率。通过Matlab代码实现,该算法利用遗传算法的全局搜索能力,解决任务调度中的复杂优化问题,提升系统资源利用率和任务完成速度。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建及交叉变异操作,并通过仿真实验验证了其相较于传统方法在调度性能上的优越性。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事分布式系统、任务调度或智能优化算法研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①应用于异构计算环境下的高效任务调度;②为科研人员提供遗传算法在调度领域应用的完整实现案例,支持进一步改进与对比实验;③服务于高校教学与课程设计中关于智能优化算法的实践环节。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行调试与运行,深入理解遗传算法在任务调度中的具体实现细节,并可通过修改参数或引入其他优化策略开展扩展性研究。
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