煤炭码头

Redis的码头工人是用于管理和协调Redis实例的工具。它提供了强大的功能，能够高效处理数据流和任务调度，确保系统运行的稳定和高效。它还可以优化资源利用率，提高系统的整体性能。Redis的码头工人简化了复杂的操作流程，使得用户能够轻松应对各种操作和管理需求。

高桩码头结构的复杂性和桩体与土壤的非线性相互作用，导致桩体受力非常复杂。采用ANSYS有限元软件，建立了高桩码头桩体与土壤相互作用的数值计算模型。结合正交试验，对不同荷载下的码头结构受力进行了仿真计算，并通过数理统计分析得出了叉桩桩顶受力随荷载变化的规律及其极限情况，为分析高桩码头叉桩破损原因提供了依据。

针对煤炭销售数据体量庞大但信息密度低下的问题，基于Hadoop平台构建了一套OLAP煤炭销售数据分析系统。该系统利用Hadoop云平台对数据进行ETL处理，构建Hive分布式数据仓库，并采用Hive的HQL语言进行OLAP统计分析。以销售量统计为例，实现了对销售量信息多层次、多角度、深层次的数据挖掘、统计和分析，并以直观的多角度形式展示数据分析结果，从而实现对煤炭销售数据的快速、准确分析。

数据库技术发展推动了数据挖掘技术在电子商务中的运用。 Apriori算法可以挖掘频繁项集，从煤炭电子商务Web数据库中提取指导营销策略的数据。此外，数据挖掘还包含模式、关联、预测、评估和聚类等技术手段。

煤炭行业的大数据真是越来越卷了，煤炭大数据研究及发展方向这篇资源还蛮系统的。来源、特征、应用、平台化发展，一个个讲得清清楚楚，读下来思路挺清晰的。像你要搞煤炭数据平台建设，这里提的几个问题扎心：数据共享难、数据质量参差、安全性堪忧，还有专业人才不好招。这些我也踩过坑，是真的。而且它还讲了怎么破局，比如你得先做顶层设计，再把数据标准理顺，平台框架也别乱搭——推荐搭个像CDH那样的，稳定性还不错。对了，配套的资源也挺全的：从大数据平台方案到开发培训都有，你可以挑着看。不懂平台框架的还可以看看技术详解那篇，写得还蛮细。如果你准备动手做煤炭数据平台，建议你先把这份内容啃一遍，尤其是标准体系和数据共享部

随着自动柜员机（ATM）的普及，如何优化其部署以提高利用率成为重要课题。运用数据挖掘和决策树ID3算法，分析现有ATM部署区域，识别高利用率区域特征，构建ATM选址模型，为金融机构提供高效ATM部署参考。

综合先前对煤炭资源的定性分析结果，以累计探获、保有、预测及尚未利用资源量为依据，通过统计分析中国各省区的煤炭资源勘查程度和开发程度指数，评估了其勘查与开发情况。研究结果显示，中国煤炭资源的勘查程度东部高于西部，北部高于南部，而开发程度则东部相对较高，西部偏低，南北差异不显著。特别是蒙东、晋陕蒙宁和北疆等地区未来具备较广泛的勘查开发潜力。

煤炭企业信息化人力资源管理系统基于B/S结构模型，应用决策支持理论，对人才管理进行信息化改造，提升企业竞争力。

为了研究陕西省煤炭中氟的分布情况及其赋存状态，对该省7个地市的146家煤炭企业生产的煤炭产品进行了详细的取样检测。研究中介绍了陕西煤田的地理分布和样品采集点的设置，依据GB/T 4633—2014标准，采用高温燃烧水解-氟离子选择电极法对148批次样品进行了氟含量测定。结果显示，陕西省煤炭中氟的含量分布范围在16 μg/g～412 μg/g之间，平均值为123 μg/g。此外，通过对氟含量与灰分、全硫、磷、砷、氯、汞等元素的相关性分析发现，氟主要以无机矿物形式存在于陕西煤炭中，与磷和砷含量存在一定相关性，而与氯和汞的含量关系不显著。

研究煤炭行业“三矿”（矿城、矿企、矿工）发展阶段下的矛盾问题，通过分析职工数据和调研融入度，探索协同发展内在机制，为高质量发展提供理论和经验支撑。