HVAC Systems

分布式系统设计 分布式系统是由多个组件组成的系统，这些组件位于不同的网络节点上，通过网络相互协调工作。设计分布式系统时需考虑多个方面，包括：- 并发处理：处理竞态条件和死锁问题。- 数据一致性：确保各节点数据状态一致。- 容错性：处理节点故障，保障整体服务。- 负载均衡：合理分配任务，避免性能下降。- 网络通信：设计高效的通信协议。- 同步与异步交互：影响系统的响应时间和可靠性。 TLA+语言 TLA+（Temporal Logic of Actions）是一种形式化规范语言，主要用于描述系统的状态和行为，其核心特点包括：- 数学基础：精确描述系统属性和行为。- 时间逻辑：表达系统随时间变化的

数据库系统 - 习题作业【含答案及解析】

前言 第一章 引论 第一节 搜索引擎的概念 第二节 搜索引擎的发展历史 第三节 一些著名的 搜索引擎 上篇 WEB 搜索引擎基本原理和技术 第二章 WEB 搜索引擎工作原理和体系结构 第一节 基本要求 第二节 网页搜集 第三节 预处理 第四节 查询服务 第五节 体系结构 第三章 WEB信息的搜集 第一节 引言 一、超文本传输协议二、一个小型 搜索引擎 系统 第二节 网页搜集 一、定义 URL 类和 Page 类二、与服务器建立连接三、发送请求和接收数据四、网页信息存储的天网格式 第三节 多道搜集程序并行工作 第四节 如何避免网页的重复搜集 第五节 如何首先搜集重要的网页 第六节 搜集信息的类型

Database Systems: Design, Implementation, and Management, Ninth Edition by Carlos Coronel, Steven Morris, and Peter Rob explores fundamental principles and advanced techniques in designing robust database systems. This edition covers essential topics, including database architecture, SQL programming

推荐系统的老司机都知道，《Recommender Systems Handbook》算是经典中的经典，内容真不水，讲得细。协同过滤、矩阵分解、深度学习啥的都覆盖到了，像是推荐系统的工具箱。尤其是你搞算法或者系统架构的，翻一翻，收获挺多的。 协同过滤的用户-用户和物品-物品两个玩法讲得清楚，配合案例，理解起来不难。你要做个音乐或电商推荐系统，这一招挺实用。 基于内容的推荐这块，书里也讲得蛮细，比如文章关键词、用户偏好画像，配合一些文本就能上手。 混合推荐策略就更高级点了，把上面几种方法糅合一起，效果会更稳一点，用户体验也更自然。比如视频平台那种首页推荐，就离不开这套路。 推荐系统里头的矩阵分解部

回顾了PID控制器的发展历程，重点介绍了基于专家系统、模糊控制和神经网络的智能PID控制器的研究概况，并对今后的PID控制发展进行了展望。这些信息对我们理解PID控制技术及其改进具有重要帮助。

随着科技的迅猛发展，大数据时代为智能交通领域带来了诸多变革。将探讨在大数据时代背景下，人工智能、大数据等新技术在智能交通中的应用，以及这些技术如何推动智能交通系统的重大变革。\\智能交通系统面临的主要痛点包括信息资源整合、数据智能分析决策、大数据全生命周期的新技术应用、信息主动推送以及智能网联汽车的发展等。这些痛点需要通过采用新技术来解决，从而提升交通系统的效率、安全性和智能化水平。\\信息资源整合是智能交通发展的基础。通过整合来自不同交通参与者和交通基础设施的数据资源，可以实现信息共享和互联互通。这不仅提高了数据的可用性，还能够通过大数据分析技术，对交通模式进行深入挖掘和预测，为交通管理和规

(4) 三角分解: [L,U]=lu(A) 将 A 做对角线分解，使得 A=LU，其中 L 为 下三角矩阵，U 为 上三角矩阵。注意：L 实际上是一个“心理上”的 下三角矩阵*，它事实上是一个置换矩阵 P 的逆矩阵与一个真正下三角矩阵 L1（其对角线元素为 1）的乘积。 例： a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9] 比较： [l1,u1,p]=lu(a) 与 [l,u]=lu(a)

推荐系统的入门指南里，《Recommender Systems Handbook》算是比较经典的一本。内容覆盖挺全的，从协同过滤、矩阵分解讲到上下文感知推荐，理论基础也扎实。更难得的是，它还配了不少实际案例，比如商品推荐、电影推荐那种，读起来不会太抽象。 推荐系统的基础架构、算法流程，在书里都讲得挺细的。尤其适合你对推荐算法有点了解，但还想继续深挖的阶段。比如你平时用 Python 写点 推荐脚本，看到书里的实现细节，肯定有种“哦，原来我之前写的逻辑还能这么优化”的感觉。 书里也有不少和 数据挖掘 相关的内容，比如怎么从用户行为数据里挖出偏好模式，怎么冷启动问题这些。理论和实践结合得还蛮自然的

分布式系统里的查询场景，最容易踩坑的就是联合查询。UNION看起来简单，实际上在分布式环境下，执行逻辑可比你想象得复杂得多。Brendan Burns 的《Designing Distributed Systems》里，讲联合查询那部分，挺有意思，尤其是讲到数据在多个节点上如何合并时的策略设计，有启发。