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《个人电脑》2004,10(10):153-157
1994-19951996-1997Pentium第一款采用非数字命名的微处理器,开始了超频时代。PCI总线在这个时期,1992年问世的PCI总线开始占据主导地位。3D Labs GLINT 300SX3D显卡的一个雏形初现,令显示芯片进入3D硬件加速这个全新领域。EDO内存取消了主板与内存两个存储周期的时间间隔,使存取速度提高30%,达到60ns。IBM OS/2 Warp这个图形化的操作系统提供了众多新功能,但缺乏足够多的第三方应用支持。Voodoo1它将我们的视野带入了真正的3D世界,树立了3D前进史上第一块光辉里程碑。IEEE 1394可提供400MBps的数据传输速率,但当时并未迅速… 相似文献
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Peter Welander 《软件》2007,(1):54-55
由于威斯康星州政府的环保法规非常严格.因此在该州新建设一座燃煤电厂并非易事。燃煤电厂高耸的烟囱以及由此产生的酸雨.与威斯康星州原有的由森林、湖泊以及狩猎场组成的户外运动场的形象格格不入.所有.一直以来威斯康星州总是作为电力净输入州也就不足为奇了。 相似文献
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专用集成电路(ASIC)的测试需要设计一个专用测试集,测试过程复杂且成本高。而采用边界扫描测试技术设计ASIC,其测试过程简便快捷,不需要复杂和昂贵的测试设备,可降低成本,提高产品质量。 相似文献
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随着社会经济的不断发展,人们物质生活水平不断提高,对广播电视技术的要求也逐渐增加.为了迎合广大人民群众对广播电视方面的需求,广播电视台要不断的结合新型信息技术手段,对广播电视技术进行创新与发展.本文将对常用视频技术的发展现状进行简要的分析,并且对于常用视频技术在广播电视技术中的应用进行阐述. 相似文献
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数据中心是高校信息系统和信息资源的集中地,各高校普遍建立的校园级的数据中心,在完成校园各种业务系统整合,进入数字校园化2.0时代后,将普遍面临如何实施容灾方案的问题。通过建立在“主校区”和不同地域范围内的“分校区”基础之上的分布式多数据中心部署方案,可以提升高校数据中心的业务容灾等级,提高信息化建设水平。 相似文献
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中心机房的传统架构模式已不满足现代计算机的应用和需求,且数据安全得不到保证,数据恢复代价高、恢复困难。本文提出了用VMware虚拟架构解决网络机房的数据安全问题,简化服务器的部署、管理和维护工作,提高了数据中心的安全性和容错能力。 相似文献
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随着“互联网+”时代的到来,智慧校园作为教育信息化的重要部分,其建设已经刻不容缓。智慧校园综合运用了移动互联、大数据等技术,将高校中各类数据进行整合、分析和共享。本文设计了大数据环境下智慧校园总体架构模型,该模型从下到上依次为基础设施层、数据层、应用支撑层、业务应用层和终端展现层。智慧校园将学校各种应用集合在一个信息门户中,统一身份认证,并对校园展示系统进行了优化,对学生在学校中产生的数据进行分析和处理,给出更便于学生学习和生活的各种数据。在终端展现层,设计了更为方便的移动端,让用户能够随时随地的感受到智慧校园。 相似文献
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为解决核电企业面临的海量数据组合查询搜索问题,江苏核电积极开展基于大数据技术和面向微服务架构的应用架构研究。以开源软件体系为依托,采用分层架构设计的方法,将大数据技术平台划分为数据采集层、数据计算层、数据服务层、数据应用层这几个层次。在各个层次上,研究和探索使用主流的大数据技术产品满足对应层次的需要。在应用架构上,创新性使用微服务架构来替代以往的单体应用开发模式,基于业内主流的Spring Cloud技术体系,实现了应用架构的全面微服务化。通过新的应用架构,不仅通过用户实时统计分析的应用开发来验证了微服务相关的服务注册中心、服务配置中心、服务发现、网关路由、服务高可用、服务负载均衡、服务快速API化等相关技术方案,而且为基于大数据与微服务的技术融合提供了一条可工程化的路径。 相似文献
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基于C/S与B/S混合架构的高校数字化档案管理系统 总被引:4,自引:1,他引:3
文章根据高校档案馆管理和服务工作的自身特点,设计和开发了一套基于B/S与C/S混合架构的数字化档案管理系统。重点对系统的总体网络拓扑结构设计、软件两种体系架构的内容以及数据挖掘技术在档案服务中的应用做了详细的分析和论述。 相似文献
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针对当前集成化信息系统的数据环境中存在操作型数据与分析型数据缺乏共享的问题,提出了一个新的数据体系结构概念和建立这个数据体系结构的分析方法,对其中的基础数据体系结构的概念、特点及其建立方法进行了详细介绍,最后给出了一个应用实例。 相似文献
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随着云计算的发展,云存储技术通过集群应用、虚拟化技术、分布式文件系统等功能将网络中大量各种不同类型的存储设备集合起来协同工作,缓解了老式数据中心的存储压力.另外,重复数据删除技术是一种缩减存储空间减少网络传输量的技术,随着云的广泛应用也势必会发展应用于云存储中.这两种技术结合将会给IT存储业带来实际效益.本文通过研究重复数据删除技术、云存储技术,设计了基于云存储的重复数据删除架构,提出了一种用In-line方式在客户端进行数据块级与字节级相结合的重复数据删除操作后再将数据存入云中的方案.在本架构下,海量数据存储在HDFS中;而文件数据块的哈希值存储在HBase中. 相似文献