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基于数据驱动 U-Net 模型的大气污染物扩散快速预测,提升计算速度近6000倍

项目背景 当前,常见的大气污染预测模型大多是基于物理机理构建的,比如空气质量预测模型 Calpuff、AERMOD、CMAQ 等。然而,这些模型运算较为复杂,对于输入数据的要求非常高,运算耗时也比较长,适合用于常规固定区域的预报。当遇到突发污染事件时,就无法有效发挥作用。 针对以上问题,本项目以某城区 3km*3km 范围的固定模拟区域,根据污染物扩散模型,快速计算任意释放点源和任意风向的污染物扩散动图,并进行精度评估。仅利用城市局部污染物扩散云图作为输入,使用深度学习模型提取图像中污染物扩散的特征,纯数据驱动,无需建立物理模型,预测耗时短,适合作为突发污染扩散事件时的应急处置决策辅助。 项目需求 课题名称 基于数据驱动的污染物扩散深度学习模型案例 课题需求 外部单位提供数据集,总数据集详细描述:120 个动图数据(3 个风速*5 个释放源点位 * 8 个风向)。选取其中任意 1 个动图的数据,基于数据驱动类模型(模型不限制)提取数据特征,得到污染物扩散模型,可对污染物扩散进行预测。 项目地址 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdet...

ClickHouse进阶|如何自研一款企业级高性能网关组件?

使用原生ClickHouse集群进行节点数据查询和写入时,离不开第三方开源网关组件chproxy支持。但由于chproxy缺少TCP协议支持,导致性能、查询能力等受限。这也成为困扰众多ClickHouse开发者的一大难题。那么,究竟应该如何突破?本文将揭秘火山引擎ByteHouse企业版自研网关组件如何解决以上问题。 一、引言 ClickHouse是一款广受欢迎且应用广泛的分析型数据库。它通过列式存储和向量化处理等成熟的优化手段,配合高质量的工程化,实现了极高的性能表现。在许多业务场景下, ClickHouse展现出了非常强悍的性能表现,因此吸引了大量实际生产使用用户。在使用原生ClickHouse集群时,用户往往通过直连节点进行数据查询或写入。然而,由于缺少中间层进行负载均衡,在某些情况下会导致分片节点上的数据写入不均衡。同时,由于客户端配置ClickHouse数据源时指定了连接的具体节点信息,查询请求也会集中于部分节点。这样一来,如果某个节点宕机,就会引发单点故障。 为了解决这些问题,ClickHouse官方文档推荐了一些第三方开源网关组件,如chproxy和KittenHouse...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。