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如何保障柴发长时间载?

这当然是一件可喜之事,然而,从另一方面考虑,IDC运维人员缺乏柴发带载运行,尤其是长时间载运行的经验,则更容易忽视柴发这重保障。...那么,如何保障柴发长时间载?本文即将为您介绍一些专业的方法。...实际上,当市电中断、柴发起动那一刻起,我们就应该做好打持久战的准备,而下文中三个长时间市电中断的案例也印证了这一点。那么关于柴发系统长时间载运行,我们需要关注什么呢? ?...4 实施标准化运行流程 柴发长时间载过程中,可能出现运维人员交接班的情况。然而由于个人习惯或者对于操作的理解不一致,就可能造成严重的影响。...四、柴发长时间载运行案例 笔者从事数据中心运维工作八年以来,曾遇到多次市电异常柴发持续长时间载的情况,其中最长记录为“柴发持续载运行48小时,保障业务零影响”。

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Java笔记(0)

错过,不是错了,而是过了 ——龙族 安卓写了一上午,感觉到自己的java基础真的不好.跑过来不基础.参考图书"疯狂Java"~ 写一下环境变量的设置....---- 这两个jar文件的Java类会在编译与运行java程序时使用 看到openJDK的里面也有 ---- 为什么突然说这个,相必所有人在学习之初都要接触PLASSPATH这个东西。...java java类名。运行这个东西的时候,java类是哪里找的?你可能会说,当前路径。是,没错,但是你是直觉回答。但是1.4之前没有设计这个东西。只能你手动.来指定路径。...win平台用; Liunx平台用: ---- java是一种面向对象的语言,不和c一样,最小程序单位是函数,Java是类(class) 我们可以看到,一个最简单的java程序出现了 此时报错了 无论多复杂都有一个...用notepad写会出现 xxx.java,txt

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禁忌搜索算法求解时间窗的车辆路径规划问题详解(附Java代码)

本文附带Java代码详解,是根据过去学长写的C++代码修改而来的: 干货 | 十分钟掌握禁忌搜索算法求解时间窗的车辆路径问题(附C++代码和详细代码注释) 新的代码加入了原先忘加的藐视准则,将一些冗余代码改为函数调用...RouteType import java.util.ArrayList; public class RouteType { public double Load;//单条路径承载量...在route中,第0个、最后一个都为depot,第k个为第k位。 } 路线类,记录该路线的总承载量,总长度,对时间窗约束的总违反量,以及单条路径上的客户节点序列。...0有起始时间0和终止时间,所以如上赋值。...代码参考: 干货 | 十分钟掌握禁忌搜索算法求解时间窗的车辆路径问题(附C++代码和详细代码注释) 【代码及参考资料见留言区】 赞 赏 长按下方二维码打赏 感谢您, 支持学生们的原创热情!

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java时间

1、时间戳的定义   时间戳是指文件属性里的创建、修改、访问时间。 数字时间戳技术是数字签名技术一种变种的应用。在电子商务交易文件中,时间是十分重要的 信息。...数字时间戳服务(DTS:digital time stamp service)是网上电子商务安全服务项目之一,能提供电子文件的日期和时间信息的安全保护。  ...时间戳(time-stamp)是一个经加密后形成的凭证文档,它包括三个部分: (1)需加时间戳的文件的摘要(digest); (2)DTS收到文件的日期和时间; (3...一般来说,时间戳产生的过程为:    用户首先将需要加时间戳的文件用Hash编码加密形成摘要,然后将该摘要发送到DTS,DTS在加入了收到文件摘要的日期和时间信息后再对该文件加密(数字签名),然后送回用户...,书面签署文件的时间是由签署人自己写上的,而数字时间戳则不然,它是由认证单位DTS来加的,以DTS收到文件的时间为依据。

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0梳理1场时间序列赛事!

作者:杰少,南京大学硕士 本文基于 2021 “AI Earth”人工智能创新挑战赛-AI助力精准气象和海洋预测,梳理了时间序列赛事的实践和分析过程,提供了完整baseline方案。...时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。 ?...一、赛题背景 赛题简介 本次赛题是一个时间序列预测问题。...数据格式转化 2.1 SODA_train处理 SODA_train.nc中[0,0:36,:,:]为第1-第3年逐月的历史观测数据; SODA_train.nc中[1,0:36,:,:]为第2-第4...2.3 CMIP_train处理 CMIP_train.nc中[0,0:36,:,:]为CMIP6第一个模式提供的第1-第3年逐月的历史模拟数据; …, CMIP_train.nc中[150,0:36,

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Keras中LSTM的多变量时间序列预测

这在时间序列预测中是一个很大的好处,经典的线性方法很难适应多元或多输入预测问题。 在本教程中,您将了解如何在Keras深度学习库中开发用于多变量时间序列预测的LSTM模型。...完成本教程后,您将知道: 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和并将一个LSTM模型拟合到一个多变量的时间序列预测问题上。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。...,9.84,0,0 5,2010,1,1,4,NA,-20,-12,1018,NW,12.97,0,0 第一步是将日期 - 时间信息合并成一个日期 - 时间,以便我们可以将它用作Pandas的一个索引。...我们现在可以用0值来标记它们。 下面的脚本加载原始数据集,并将日期 - 时间信息解析为Pandas DataFrame索引。“否”列被删除,然后为每列指定更清晰的名称。...北京PM2.5数据集在UCI机器学习库 Keras中长期短期记忆模型的5步生命周期 Python中的长时间短时记忆网络的时间序列预测 Python中的长期短期记忆网络的多步时间序列预测 概要 在本教程中

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干货|蚁群算法求解时间窗的车辆路径规划问题详解(附Java代码)

学 习 警 告 一眨眼春节又过去了,相信很多同学也和小编一样,度过了一段时间相对轻松的时光。 当然,玩耍过后也不能忘记学习。...本期为大家带来的内容是蚁群算法,解决大家熟悉的时间窗的车辆路径规划问题。...感兴趣的朋友可以看过去的推文: 禁忌搜索算法求解时间窗的车辆路径规划问题详解(附Java代码) 通过上面的介绍,大家不难想到,蚁群算法的关键在于信息素的利用。...因为小编太懒了,具体代码就不在此展示了,有兴趣的朋友可以在公众号内输入【ACSVRP】不带【】即可下载对应Java代码。 这里展示一下代码的运行情况。...如果感觉还不够明白,可以登录公众号【程序猿声】,输入【ACSVRP】不带【】,即可获取相关Java代码,再作研究。 ?

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0基础学习PyFlink——事件时间和运行时间的窗口

在 《0基础学习PyFlink——时间滚动窗口(Tumbling Time Windows)》一文中,我们使用的是运行时间(Tumbling ProcessingTimeWindows)作为窗口的参考时间...为了让结果稳定,我们可以不依赖运行时间(ProcessingTime),而使用不依赖于运行环境,只依赖于数据的事件时间(EventTime)。...这个信息可以是单调递增的ID,也可以是不唯一的时间戳。我们可以将这类信息看做事件发生的时间。 那如何让输入的数据中的“事件时间”参与到窗口时长的计算中呢?...这样系统就会根据这个字段的值生成一个单调递增的时间戳。这个时间戳相对顺序就和输入数据一样,是稳定的。 比如上图中,会分别用2,1,4,3……来计算时间戳。...execution env.execute() if __name__ == '__main__': word_count() (‘E’, 1) TimeWindow(start=0,

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