学时分配

Druid 的基础架构挺有意思的，适合搞实时或者数据湖这类项目的朋友。它用了一套多节点的架构，分工明确，各司其职。比如Coordinator管数据段分布，Overlord盯着数据摄入任务，Broker像前台小哥，接到查询就分发给对应节点，响应也快。 数据存在哪儿？那就得靠Historical，它负责真正持有数据段并查询，读取速度快。MiddleManager就是干活的工人节点，数据摄入、段合并都靠它，干完活就能下班，不像 Historical 那样长期在线。 DeepStorage是后备仓库，所有数据段都会备份到这儿，比如云存储或者 HDFS，等需要再加载回来也不慢。整体来说，Druid 的架

遗传算法代码，解决物流中心与用户间的分配问题，优化物流效率。

Spark Streaming: 实时分析的真谛

为 SparkContext 分配 Executor 时，需要考虑内存和 CPU 资源。内存分配应避免过度分配，导致内存溢出或数据溢出。CPU 分配应根据实际计算需求调整，可根据 CPU 使用率进行观察。

任务分配优化 利用组合优化中的分支限界法，高效解决任务分配问题，寻找最佳分配方案。

学习如何有效地分配Oracle角色给管理员。

简要介绍了空时分组码的原理，并利用Matlab进行了仿真实验，最后对仿真结果进行了详细分析。

Waterfilling.m 是一个好用的 MATLAB 工具，主要用于根据子载波数目和总功率，来分配子信道的功率。使用这个工具，你可以轻松地进行功率分配，并且能生成相应的功率分配图。这对于做 OFDM 或其他通信算法的仿真研究有用。嗯，代码逻辑简单，运算速度还挺快的，适合你在调试或仿真过程中使用。如果你需要做类似的功率分配，这个资源挺适合你。 不过要注意，虽然工具简单，最好还是对 MATLAB 有一定的了解，这样能更好地发挥它的优势。，这个工具是个实用的小帮手，适合无线通信方面的项目。

详细描述了DB2的内存分配机制，适合想要深入了解该领域的读者下载阅读。

2021春数字逻辑第一章学时安排 总计：48 学时 课程讲授 (42 学时) 第一章 开关理论基础 (7 学时) 第二章 组合逻辑 (10 学时) 第三章 时序逻辑 (12 学时) 第四章 存储逻辑器件 (6 学时) 第五章 可编程逻辑 (7 学时) 第六章 数字系统 (6 学时) 数字逻辑实验 (6 学时) 基本逻辑门实验 三态门实验 数据选择器和译码器实验 ... ... 备注： 数字逻辑与数字系统设计实验为单独课程，安排在每周一次，共计16学时。