红色警报:WAS V5.0.2.3以下的版本安全证书即将过期!

iceleighton 2005-02-25 01:53:50
https://www-900.ibm.com/cn/support/forum/app/tscforum/topic?tid=54177
大家相互通告,顶!
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iceleighton 2005-03-14
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最后再顶一把!
DanielYWoo 2005-03-07
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>>我的赶紧看看,惨了呀.我们部署了500台was呀.

>>500多台?好像只听说过农行一次性买过上千个WAS CPU的liecense

赫赫,一个机器两个CPU的话,老洪看来一定是农行的
iceleighton 2005-03-05
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500多台?好像只听说过农行一次性买过上千个WAS CPU的liecense
DanielYWoo 2005-03-04
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500 WAS ! 这么多License好有钱
rainman_2008 2005-03-04
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我的赶紧看看,惨了呀.
我们部署了500台was呀.
iceleighton 2005-03-03
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去连接里面看,又非常详细地说明,包括产生的原因,表现,解决的办法!
kongbaby 2005-03-02
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顶!
plm1 2005-03-02
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那我们的怎么办?
iceleighton 2005-03-01
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顶!
内容概要:本文研究了基于元胞神经网络配流与DQN强化学习的公交线网扰动韧性恢复方法,提出了一种协同模型,通过元胞神经网络进行交通流量分配,并结合DQN(深度Q网络)强化学习优化调度策略,以应对公交网络中突发扰动(如线路中断、客流突变等)下的系统恢复问题。该模型在Matlab平台上实现了仿真验证,结果表明其在提升公交线网运行韧性、加快系统恢复速度、优化资源配置方面具有显著效果。研究涵盖模型构建、算法设计、仿真实验与结果分析全过程,体现了智能算法在城市交通管理中的深度融合与应用价值。; 适合人群:具备一定交通工程、智能优化算法或强化学习基础知识,从事智慧交通、城市规划、运筹优化等相关领域研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①解决城市公交网络在突发事件下的快速恢复与调度优化问题;②探索元胞神经网络与DQN强化学习在复杂交通系统建模与决策中的协同机制;③为智能公共交通管理系统提供算法支持与仿真验证工具。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与文中模型框架同步阅读,重点关注元胞神经网络的配流机制与DQN奖励函数的设计逻辑,通过调整扰动场景参数进行仿真实验,深入理解算法在不同工况下的适应性与优化效果。

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