电子变压器的简便维修及内部数据的复制

在电子设备的维修中,经常会遇到电源变压器的损坏,希望用较简单方法复修。在新产品的试制中,需要同类电子变压器的绕制数据做为自己产品借鉴,而不破坏原产品的结构和性能。能否用较简便的方法达到此目地？答案是肯定的,笔者在多年的实际工作中积累了一些小小的经验,写出以下短文供同行参考。     

怎样复制移动硬盘中的数据？

Q 都说流年不利,我觉得倒是牛年不利。这不,移动硬盘接上去就嗡嗡响,不工作一一估计是坏了。听别人说可以把移动硬盘接到台式机上去试试,但我发现主板上是SATA接口,移动硬盘是IDE接口（不是移动硬盘盒的接口,而是移动硬盘的接口）,压根没法连接。怎样才能把移动硬盘接到台式机上？     

远程容灾系统核心技术研究

传统容灾技术与复制技术往往是两个独立的概念.从远程备份技术和容灾技术统一考虑的观点,深入研究了容灾系统的数据复制、一致性维护、溢出保护以及灾难后迁移和回迁等关键技术,阐述了其具体实现,并提出了一种高可用的容灾系统模型.分析表明,所提出的方案具有较高的有效性和实用性.     

不要“赠品”让文本复制更干净

复制和粘贴可以说是操作电脑时最常用到的两个操作。喜欢在网络上采集资料的朋友一定有这样的苦恼。在复制网页文字后粘贴时很多“赠品”也会同时出现。比如复制的文字中如果带有链接,那么粘贴到Word或论坛帖子后连接也并不会消失。更可恶的是如果网页内文本设定了颜色或字体的话,那就更麻烦了。虽然用记事本来中转可以去掉这些格式,但如果多次操作这样的方法就显得非常繁琐了。     

复制文件也要“一对多”

很多时候,我们需要将文件或文件夹同时复制到多个目标文件夹,或者指向文件夹的快捷方式。例如工作文档更新之后,需要备份到多个位置或者多台计算机。借助最新版本的TC（Total Commander）,我们可以在单次操作中完成同时复制的高难度任务,具体步骤如下：     

比比谁更快！复制加速软件硬碰硬

文件的复制和粘贴是两个最常用的系统操作,拷贝影片或是在移动存储设备间转移文件等都需要用到这两个操作。如果可以提升文件复制的速度,那就可以节省出更多时间了。和系统自身的复制功能相比,第三方软件往往能带来更高甚至是惊人的复制速度。     

从一个AD用户上复制组成员关系到其他用户——脚本不仅可以节省时间，还包含一个将用户名转换为DN的可重用函数

我们公司的安全ID管理团队管理着超过5000位员工。当新的雇员加入时,人力资源部（HR）会通知我们,我们很快会在AD中创建一个雇员对象。HR部门不知道应该给他什么应用或组成员关系,所以我们只是分配了sAMAccountName（即,username）,没有包含任何组成员关系信息。当新的雇员开始工作后,他或她的部门经理会通知安全ID管理团队,要他们根据该部门现有雇员的组成员关系来分配全球组角色。     

移动计算环境下的一种同步复制模型

针对移动环境下的数据冲突和冲突消解处理的不足,提出基于Web内容和数据集同步的同步复制模型。移动设备端缓存两种不同粒度的数据,采用“订阅 取消订阅 订阅”的方式提供个性化的数据,以两种不同的同步策略：即用客户端限定时间偏差的方法,解决Web页面冲突;用同步预处理的方式减少数据库同步时上行的数据传输量,同时用基于优先级和事务协调相结合的方法解决数据库冲突,从而解决了模型冲突处理问题。     

网格环境下基于编码机制的数据复制研究

本文提出了基于编码机制的网格数据复制思想,通过对副本数据进行线性分组编码,并将其分散保存到网格存储节点,可形成具有纠删能力的编码子副本组.针对目前热点研究的线性分组编码,探讨基于Cauchy Reed-Solo-mon Code、Tornado Code和Random Linear Code的编码数据复制方案,通过建模手段讨论三者的副本数据访问性能和副本数据可靠性,并与传统的完整数据复制和分块数据复制进行时比分析,证明所提出的编码数据复制有着较优的综合性能.具体实验数据进一步说明,编码副本的编码开销占整个数据复制开销的较小比例,表明编码数据复制是具有可行性的技术方案.     

基于克隆选择的免疫粒子群优化算法

粒子群优化算法在进化中随种群多样性降低易出现早熟收敛等问题.针对这一问题,在粒子群算法中引入免疫克隆选择算法的思想,提出了基于克隆选择的免疫粒子群优化算法(Immune Particle Swarm Optimization,ImmunePSO),即在算法进化过程中,引入克隆复制算子、克隆高频变异算子、克隆选择算子.成比例克隆复制可以使优良个体得到保护,加快算法收敛;高频变异为新个体的产生提供了新的途径,可以增加种群的多样性;克隆选择算子从所有子代、父代中选择出最优个体,避免算法退化.最后通过对基本测试函数的仿真试验,验证了算法不仅可以增加种群的多样性,加快算法的收敛速度,而且提高了最优解的精度,有效地避免算法陷入到局部极值.