建筑节点有哪些数据库，对于Java系统大家现在都用什么系统架构

来源：整理时间：2024-06-04 04:59:54 编辑：黑码技术手机版

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1，对于Java系统大家现在都用什么系统架构
2，为什么要用B树结构
3，什么是局域网
4，有谁知道Engineering Base是什么
5，神经网络算法是什么

1，对于Java系统大家现在都用什么系统架构

就我接触到的说一下，我第一家公司项目比较小型是 springmvc + spring + hibernate （也有mabatis的），第二家公司，项目是大型的，所以好多是分布式的框架，spring、spring integration、dubbo、zookeeper、redis、mybatis等都有用到

对于Java系统大家现在都用什么系统架构

2，为什么要用B树结构

B+ 树种树数据结构n叉树每节点通孩棵B+树包含根节点、内部节点叶节点根节点能叶节点能包含两或两孩节点节点 B+ 树通用于数据库操作系统文件系统 NTFS, ReiserFS, NSS, XFS, JFS, ReFS BFS等文件系统都使用B+树作元数据索引 B+ 树特点能够保持数据稳定序其插入与修改拥较稳定数间复杂度B+ 树元素自底向插

mysql索引的数据结构，为什么用b+树先从数据结构的角度来答。题主应该知道b-树和b+树最重要的一个区别就是b+树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而b-树是每个索引节点都会有data域。这就决定了b+树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据。

为什么要用B树结构

3，什么是局域网

计算机网络的分类标准有很多，比方说按照拓扑结构、介质访问方式、交换方式以及数据传输率等，但是这些分类标准只给出了网络某些一方面的特征，并不能反映网络技术的本质，而按照计算机网络的覆盖范围来分可以反映网络技术的本质局域网（Local Area Network），简称LAN，是指在某一区域内由多台计算机互联成的计算机组。“某一区域”指的是同一办公室、同一建筑物、同一公司和同一学校等，一般是方圆几千米以内。局域网可以实现文件管理、应用软件共享、打印机共享、(扫描仪共享(注：扫描仪不能共享）)工作组内的日程安排、电子邮件和传真通信服务等功能。局域网是封闭型的，可以由办公室内的两台计算机组成，也可以由一个公司内的上千台计算机组成。

lan目前广泛应用于办公室自动化； (3)多台(一般在数十台到数百台之间)设备共享一个传输媒介； (4)网络的布局比较规则，在单个lan内部一般不存在交换节点与路由选择问题什么是局域网。外部设备和数据库等互相联接起来组成的计算机通信网，简称lan。它可以通过数据通信网或专用数据电路，与远方的局域网、数据库或处理中心相连接，构成一个大范围的信息处理系统;秒到100兆比特/秒之间或更高。局域网有以下特点： (1)覆盖范围一般在几公里以内； (2)采用专用的传输媒介来构成网路，传输速率在1兆比特/； (5)拓扑结构主要为总线型和环型、生产自动化和信息处理系统中家里用的电脑都不是局域网? 局域网(local area network)是在一个局部的地理范围内(如一个学校、工厂和机关内)，将各种计算机

什么是局域网

4，有谁知道Engineering Base是什么

Engineering Base 2004是一个全球首创的集成式智能化电气设计软件EngineeringBase科学地整合了微软的SQLServer数据库、Visio绘图平台以及VB编程环境，为电气设计工作创造了一个全新的智能化平台，开创了电气工程设计的新纪元。具体欢迎浏览下列网站索取试用光盘：http://www.engineeringbase.cn/changelang-zho.html电气项目一般都包括一次方案图、二次原理系统图、布局图、二次接线图、各种器件清单、端子排的接线表单等很多类别的图纸表单信息。通常当您在使用CAD类软件来做电气设计的时候，您无法对这么多种类图纸图表的信息做统一的管理和集中式的更新。所以在您修改或者创建一个电气项目的时候必定会耗费您很多的时间。您经常需要做那些毫无意义的重复性的工作，而且差错率也难以避免，工作效率无法提高。使用非专业类的软件给您的印象就是整天把头埋在图纸堆里，满脑子都是改线号、改原理等等，这些乏味的重复工作对于您的身心也都造成了一定的影响。CAD并不是专业的电气设计软件，它的优势仅体现在绘图方面，特别是绘制平面图、结构图、建筑图方面。但在用CAD来做电气设计的时候，一般电气工程师都会觉得它不专业，更没有智能化、人性化。所以很多的电气工程师都向往能够拥有一种智能化的专业电气设计软件来帮助自己更好的完成设计工作。EngineeringBase2004正是一种专业智能化的电气设计软件。其强大优势主要体现在：①关联参照性：因为有SQLServer数据库，所以您可以非常方便的管理您的项目。修改项目和图纸变得非常方便和轻松。当你任意在一张图纸或是表单上修改器件对象信息时，其它图纸或表单等位置凡是有关联的信息都会自动的刷新，重复的工作不再出现，并且差错率降为零。设计工作和审核工作变得非常轻松。②器件清单自动生成以及在线表单：器件清单可以自动生成，并且清单格式可以按照您的要求任意定制；同时可以生产采购清单，方便采购部门提前采购元器件。器件清单还可以插入到图纸上，在线表单和项目中图纸信息关联，更新保持同步。③自动器件编号和自动节点编号：元器件放到图纸上以后，编号可以按照您定制的编号方式自动编制，且当您增加或减少器件时，编号会自动调整。原理图的节点号可以自动编制，且随着您回路的更改发生自动变化。方便您的原理设计和图纸设计。④端子排端子接线表单的自动生成：当您做好设计工作以后，端子排各个端子的接线信息可以自动的生成清单，详细的显示每个端子的接线信息、信号定义等多种信息，且格式可以定制。⑤VBA开发环境编制宏：方便您快速生动的创建端子排、继电器接触器、电缆等器件。⑥与其它格式文件间的转换：EB2004图纸可以转换成dwg、pdf、网页、图片等格式，方便与其它软件之间的交流，且可以批处理文件。打印也可以一个命令完成多张图纸的打印工作。⑦。。。。。。

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2004是一个专业的电气设计软件,它来自德国,是世界上著名的AUCOTEC公司的最新一代的电气设计软件产品

5，神经网络算法是什么

Introduction --------------------------------------------------------------------------------神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。“神经网络”这个词实际是来自于生物学，而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络（ANNs）”。在本文，我会同时使用这两个互换的术语。一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞（组成我们大脑的微小细胞）所组成，它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。在这里有一个难题：我们对生物学上的神经网络知道的不多！因此，不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同，我们所知道的只是神经元基本的结构。The neuron --------------------------------------------------------------------------------虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元，但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。Synapses负责神经元之间的连接，它们不是直接物理上连接的，而是它们之间有一个很小的空隙允许电子讯号从一个神经元跳到另一个神经元。然后这些电子讯号会交给soma处理及以其内部电子讯号将处理结果传递给axon。而axon会将这些讯号分发给dendrites。最后，dendrites带着这些讯号再交给其它的synapses，再继续下一个循环。如同生物学上的基本神经元，人工的神经网络也有基本的神经元。每个神经元有特定数量的输入，也会为每个神经元设定权重（weight）。权重是对所输入的资料的重要性的一个指标。然后，神经元会计算出权重合计值（net value），而权重合计值就是将所有输入乘以它们的权重的合计。每个神经元都有它们各自的临界值（threshold），而当权重合计值大于临界值时，神经元会输出1。相反，则输出0。最后，输出会被传送给与该神经元连接的其它神经元继续剩余的计算。Learning --------------------------------------------------------------------------------正如上述所写，问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢？世界上有很多不同的训练方式，就如网络类型一样多。但有些比较出名的包括back-propagation, delta rule及Kohonen训练模式。由于结构体系的不同，训练的规则也不相同，但大部份的规则可以被分为二大类别 - 监管的及非监管的。监管方式的训练规则需要“教师”告诉他们特定的输入应该作出怎样的输出。然后训练规则会调整所有需要的权重值（这是网络中是非常复杂的），而整个过程会重头开始直至数据可以被网络正确的分析出来。监管方式的训练模式包括有back-propagation及delta rule。非监管方式的规则无需教师，因为他们所产生的输出会被进一步评估。Architecture --------------------------------------------------------------------------------在神经网络中，遵守明确的规则一词是最“模糊不清”的。因为有太多不同种类的网络，由简单的布尔网络（Perceptrons），至复杂的自我调整网络（Kohonen），至热动态性网络模型（Boltzmann machines）！而这些，都遵守一个网络体系结构的标准。一个网络包括有多个神经元“层”，输入层、隐蔽层及输出层。输入层负责接收输入及分发到隐蔽层（因为用户看不见这些层，所以见做隐蔽层）。这些隐蔽层负责所需的计算及输出结果给输出层，而用户则可以看到最终结果。现在，为免混淆，不会在这里更深入的探讨体系结构这一话题。对于不同神经网络的更多详细资料可以看Generation5 essays尽管我们讨论过神经元、训练及体系结构，但我们还不清楚神经网络实际做些什么。The Function of ANNs --------------------------------------------------------------------------------神经网络被设计为与图案一起工作 - 它们可以被分为分类式或联想式。分类式网络可以接受一组数，然后将其分类。例如ONR程序接受一个数字的影象而输出这个数字。或者PPDA32程序接受一个坐标而将它分类成A类或B类（类别是由所提供的训练决定的）。更多实际用途可以看Applications in the Military中的军事雷达，该雷达可以分别出车辆或树。联想模式接受一组数而输出另一组。例如HIR程序接受一个脏图像而输出一个它所学过而最接近的一个图像。联想模式更可应用于复杂的应用程序，如签名、面部、指纹识别等。The Ups and Downs of Neural Networks --------------------------------------------------------------------------------神经网络在这个领域中有很多优点，使得它越来越流行。它在类型分类/识别方面非常出色。神经网络可以处理例外及不正常的输入数据，这对于很多系统都很重要（例如雷达及声波定位系统）。很多神经网络都是模仿生物神经网络的，即是他们仿照大脑的运作方式工作。神经网络也得助于神经系统科学的发展，使它可以像人类一样准确地辨别物件而有电脑的速度！前途是光明的，但现在...是的，神经网络也有些不好的地方。这通常都是因为缺乏足够强大的硬件。神经网络的力量源自于以并行方式处理资讯，即是同时处理多项数据。因此，要一个串行的机器模拟并行处理是非常耗时的。神经网络的另一个问题是对某一个问题构建网络所定义的条件不足 - 有太多因素需要考虑：训练的算法、体系结构、每层的神经元个数、有多少层、数据的表现等，还有其它更多因素。因此，随着时间越来越重要，大部份公司不可能负担重复的开发神经网络去有效地解决问题。NN 神经网络，Neural Network ANNs 人工神经网络，Artificial Neural Networks neurons 神经元 synapses 神经键 self-organizing networks 自我调整网络 networks modelling thermodynamic properties 热动态性网络模型 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++网格算法我没听说过好像只有网格计算这个词网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的，专门针对复杂科学计算的新型计算模式。这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”，所以这种计算方式叫网格计算。这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势，一个是数据处理能力超强；另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。简单地讲，网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。

神经网络算法是指模拟生物的神经结构以及其处理信息的方式来进行计算一种算法。网格计算是网格并行计算的一种，，另一种是机群计算，其目标是将广域网上一些计算资源、数据源和其他设备等互联，形成一个大的可相互利用、合作的高性能计算网，用户可以像登陆一台超级巨型机一样使用它。