并行计算PC机群的构建 随着计算机硬件技术的高速发展,处理器和网络的性能不断地迅速提高和价格的日益 下降,使得并行计算日益从传统的超级计算平台转移到由一组高性能节点或工作站/PC机 构成的称之为机群的计算平台上,从而机群成为构建可扩放并行计算机的一大趋势

一、了解在三种OS平台上 二、软件编程模式 三、开发流程 四、开发工具的基本知识

一、Swing GUI 组件 – 所在的包: javax.swing – Swing组件的平台相关性较小(lightweight) 二、早期版本的GUI组件 – 所在的包: java.awt – 与平台相关性较强

本章着重介绍商务网站运行平台各种软件和硬件产品，对其性能及其选择加以分析和对 比，并从多角度提出最优化的组合，以供企业在建设商务网站时选用

Java是一种出色的面向对象跨平台编程语言。在 当今的软件领域几乎无处不见Java语言活跃的身 影，然而Java语言究竟是什么，本节将从两个方 面解释Java的“身世”，Java既是一种编程语言， 也是一个软件平台。并且将从多个方面分析了 Java到底能为我们做什么

1、掌握网络方案设计目标、通信平台和资源平台的设计方法 2、掌握网络操作系统与服务器的选择和配置 3、了解网络安全设计目标

习题例题: 1.查阅资料,找出一个并行计算的典型应用,详细描述该应用在并行化方面成功和失败 之处以及遇到的困难:(从下列方面考虑:该应用是针对什么科学或者工程上的具仁 问题设计的;对于要解决的问题,该应用实际效果怎样,模拟结果和物理结果进行比 较的结果如何;该应用的运行在什么并行计算平台上;(比如分布式或共享内存,向 量机)这个应用使用那种开发工具开发的;该应用的实际工作性能怎样,和运行平台 最佳性能相比较;该应用的可扩展性如何?如果不好,你认为它的扩展性的瓶颈在何 处?)

 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型

一、实验目的 1. 熟悉 THBDC-1 型 控制理论·计算机控制技术实验平台及“THBDC-1”软件的使用； 2. 熟悉各典型环节的阶跃响应特性及其电路模拟； 3. 测量各典型环节的阶跃响应曲线，并了解参数变化对其动态特性的影响。 二、实验设备 1. THBDC-1 型 控制理论·计算机控制技术实验平台； 2. PC 机一台(含“THBDC-1”软件)、USB 数据采集卡、37 针通信线 1 根、16 芯数据排线、USB 接口线； 三、实验内容 1. 设计并组建各典型环节的模拟电路； 2. 测量各典型环节的阶跃响应，并研究参数变化对其输出响应的影响； 四、实验原理 自控系统是由比例、积分、微分、惯性等环节按一定的关系组建而成。熟悉这些典型环节的结构及其对阶跃输入的响应，将对系统的设计和分析十分有益

针对复杂空间创面法向自动聚焦和切痂的关键技术问题, 提出了一套由5自由度运动平台和2自由度激光光路控制机构组成的激光切痂控制系统.对激光切痂并联机构进行运动学逆解分析, 推导了运动平台和激光光路控制机构的位置对应关系.结合所推导的位置对应关系和复杂创面轮廓三维扫描结果, 该系统可实现激光轨迹的自动规划, 从而完成激光自动切痂.基于所提出的激光切痂系统, 进行了激光切痂实验研究, 实验测试结果表明: 该激光切痂系统能很好完成人体手部区域的三维轮廓扫描与重建, 并自动规划激光焦点光斑运动轨迹并切痂