Die Let-Anwendung ist eines der beliebtesten und am häufigsten verwendeten Tool in der NLP-Gemeinschaft (Nachbarschaftsanalyse, Mustererkennung und Synthese). Die Let-Anwendung hat die Fähigkeit, die gesamten physischen und emotionalen Barrieren zwischen zwei oder mehr Personen zu beseitigen, während gleichzeitig eine mentale Darstellung der Lösung entsteht. Lassen Sie in der Lage sein, solche Fähigkeiten auszuführen wie:
-Kreider ein vertrauenswürdiges Verzeichnis von administrativen Berechtigungen. Mit der Verwendung können Sie sagen, dass wir davon ausgehen, dass wir ein System mit einer Reihe von Benutzern haben. Wenn wir eine genaue Analyse der Systemintegritätsniveau durchführen würden – Bestimmen, ob alle Benutzer administrative Berechtigungen hatten, um das System zu ändern – das Let-System würde uns dazu ermöglichen.
-ziehter-Trust-Anker. Das Let-System ermöglicht es uns, ein vertrauenswürdiges Verzeichnis von Systemorten zu erstellen, an dem wir dann mit anderen Systemen und Servern in unserer Umgebung herstellen können. So, auch wenn ein Benutzer keine administrativen Berechtigungen hat, kann der Let-Antrag weiterhin den Zugriff auf bestimmte Standorte ermöglichen, da die Systemstandorte als vertrauenswürdige Standorte angesehen werden, indem er anspricht, dass das LAYS ein Verzeichnis von Systemstandorten sagt.
-Blüwst Sie, um Phasta über ackrettierte Regionen des Gitters auszuführen. PHASTA ist eine Optimierungsstrategie, die von den Angenommen ist, sagen, dass die Agenten in einer Mehrspieler-Umgebung gesagt werden, dass in einem mehreren Spieler-Umfeld geringe Latenzlösungen in Fällen auftreten, in denen begrenzt oder keine unstrukturierten Kommunikationskanäle vorhanden sind. In den Lets sagen das Spiel, lass uns sagen, dass wir Agenten in unserer Umgebung spielen. Wir haben eine ungenutzte Raumregion zwischen unseren Agenten und den nächsten Spielern, die wir treffen werden. Wenn wir die Leistung optimieren möchten, sollten wir die schwache geometrische Struktur des Gitters ausnutzen und die vom Phasta-Optimierungsalgorithmus bereitgestellten Informationen verwenden, um die optimale Lösung zu bestimmen.
-USEs Adaptive Simulation, um Probleme in der Labas zu lösen, sagen umwelt. In einem herkömmlichen Simulationsmotor erfolgt das einzige Verfahren zum Lösen von Problemen, indem die Lösung im Speicher gespeichert wird. Nehmen wir an, wir wollen das Problem des Anschließens unserer Spielerschiffe in einer Raumregion mit anderen Spielerschiffen lösen. Die traditionelle Lösung des Problems dieses Problems wäre, die Lösung im Speicher zu speichern und an jedem neuen Rahmen neu zu laden. Mit einem In-Memory-Workflow ist alles, was wir tun müssen, um eine Reihe von Anrufen auszuführen, und wenn eine geeignete Lösung gefunden wird, kopieren wir es einfach in den Speicher und wiederverwenden sie.
-USEs Parallele adaptive Simulation Workflows für Workflows in Speicher. Die parallelen adaptiven Simulation-Workflows ermöglichen es uns, eine Daten-Transformation zu definieren, die die Diagramme optimiert, und dann wiederverwenden. Angenommen, wir wollen eine Kugel gemäß dem vom Benutzer definierten sphärischen Modell verformen. Dies kann leicht erfolgen, indem ein Anstellungsvorgang definiert wird, der eine benutzerdefinierte Transformation definiert und ihn im Speicher speichert. Falls der Benutzer Änderungen während der Simulation eingibt, kann das Programm die ursprüngliche Umwandlung mit den aktualisierten Werten erneut durchführen.
-nässt sich ein phasenmäßiges Mesh- und PAAL-Methoden für Simulations-Workflows. Durch das phasengesteuerte Netz können Sie ein Bild von einem Satz von Punktwolken erstellen und detaillierte Ausgabe in Form einer 3D-Szene erstellen. Die PAAL-Methode dagegen wird verwendet, um polygonisierte Maschen zu erstellen und sie dann auf eine bestimmte Szene zuzuordnen. Diese beiden Methoden werden für eine Vielzahl von Optimierungs- und Daten-Transformations-Problemen verwendet.
Wie Sie in der obigen Liste der Vorteile sehen können, gibt es mehrere Vorteile, die mit unstrukturierten Mesh- und verteilten Simulations-Workflows verbunden sind. Verteilte Simulationen mit PetSC und Pinal können Ihnen dabei helfen, Qualitätsleistung auch bei einer großen Anzahl von Ein- / Ausgaberaufrufen zu erreichen. Unstrukturierte Mesh- und verteilte Simulations-Workflows ermöglichen es Ihnen, Ihren Server auf sein volles Potenzial zu nutzen, während Sie rechtzeitig gespeichert werden. Es bietet Ihnen auch die Möglichkeit, verschiedene Eingabe- / Ausgabesysteme, die Speicherung von Daten und die Handhabung komplexer Geschäftslogik in ein einziges, einfaches und konsistentes System zu integrieren.