pv节点与pq节点数量关系？

一、pv节点与pq节点数量关系？

pq节点的有功注入和无功注入由节点负荷或发电机注入功率决定，v和相角需要计算求得。电力系统中的负荷节点，恒功率控制方式的发电机注入节点是常见的pq节点。

pv节点的节点有功注入和电压幅值是给定的，而无功注入和电压相角是待求量。pv节点常常是系统的调压节点，通过配置无功补偿设备或者发电机调压，能够对系统中某些关键节点的电压进行有效调控。这里要注意的是pv节点的调压设备其实际无功注入量不是无限的，当无功注入不足以完全支撑调压至标准电压时，pv节点转变成pq节点以顶功率进行出力。

二、什么是节点数量？

　　网络节点数（Node number）即网络中工作站﹑服务器、终端设备、网络设备等网络节点的个数。　　网络节点是指一台电脑或其他设备与一个有独立地址和具有传送或接收数据功能的网络相连。节点可以是工作站、客户、网络用户或个人计算机，还可以是服务器、打印机和其他网络连接的设备。每一个工作站﹑服务器、终端设备、网络设备，即拥有自己唯一网络地址的设备都是网络节点。整个网络就是由这许许多多的网络节点组成的，把许多的网络节点用通信线路连接起来，形成一定的几何关系，这就是计算机网络拓扑。

三、如何统计网络节点数量？网络节点数量统计方法详解

引言

网络节点数量是指一个网络中的节点（通常指网络设备、主机、服务器等）的总数。正确统计网络节点数量对于网络管理和规划至关重要。本文将详细介绍如何准确统计网络节点数量的方法。

方法一：使用扫描工具

一种常见的统计网络节点数量的方法是使用网络扫描工具，例如Nmap、Angry IP Scanner等。通过这些工具，可以扫描网络中的IP地址，并识别出响应的设备，从而得出网络节点的数量。

方法二：查看网络设备清单

在企业或组织中，通常会有网络设备清单，包括了网络中的各个设备信息。可以通过查看这份清单来获取网络节点的数量和类型，例如路由器、交换机、防火墙、服务器等。

方法三：使用网络管理系统

一些企业和组织会使用网络管理系统（NMS）来监控和管理他们的网络。这些系统通常会提供关于网络节点的详细信息，包括数量、状态、性能等。通过查询网络管理系统，可以准确获取网络节点的数量。

方法四：结合子网划分

在大型网络中，可以通过对网络进行子网划分来更容易地统计网络节点的数量。首先将网络划分成若干个子网，然后逐个子网统计节点数量，并将各个子网的节点数量相加，从而得出整个网络的节点数量。

结论

准确统计网络节点数量对于网络管理、安全和规划非常重要。通过使用合适的工具和方法，可以快速、准确地获取网络节点的数量，为日后的网络维护和改进提供有力的支持。

感谢您阅读本文，希望本文能够帮助您更好地了解如何统计网络节点数量。

四、Chainlink节点抵押代币数量详解

Chainlink节点抵押代币数量详解

在Chainlink网络中，节点抵押代币的数量是一个关键因素，对于想要成为节点运营者或者寻求链上数据的用户来说都至关重要。那么，究竟节点需要抵押多少代币呢？

首先，每个Chainlink节点都需要抵押一定数量的LINK代币作为抵押品。这个数量取决于节点在网络中的角色和责任。例如，作为节点运营者，你需要抵押的代币数量与你提供的数据来源和服务质量成正比。

根据Chainlink官方的建议，一个最基本的Chainlink节点至少需要抵押1000个LINK代币。这一数值是保证网络安全和节点稳定运行的基本要求。当然，如果节点的服务质量越高，那么需要抵押的代币数量也会相应增加，这样可以激励节点提供更高质量的数据。

另外，如果你是Chainlink网络上的数据消费者，你可以选择与抵押代币数量多的节点进行交互，因为这些节点通常会提供更加可靠的数据服务。

总的来说，抵押代币的数量对于Chainlink节点的运营和数据服务质量都起着至关重要的作用。因此，无论是节点运营者还是数据消费者，都需要充分了解抵押代币的规则，并根据实际情况做出明智的选择。

感谢您阅读本文，希望对您了解Chainlink节点抵押代币数量有所帮助。

五、wps怎么找数据节点？

1.用WPS表格打开事先准备好的excel数据。

　　2.有鼠标左键框选中有数据的所有单元格，点击菜单栏中“插入”——“图表”按钮。

　　3.弹出“插入图表”对话框，在左侧列表中选择折线图，点击“确定”。

　　4.这样就可以看到制作成功的折线图。

　　5.如果对生成折线图的样式不满意，可以在菜单栏中“图表工具”下选择自己喜欢的图表样式。

六、COMSOL节点数据导出？

工具/原料COMSOLPC将所需要的模型计算完整”结果“处右键，选择绘制推行的维数。

在此选择“一维绘图组”设定名称、标题、绘图设定等在新建的绘图组处右键，点图选择节点以及所输出的场变量点击绘制，即可绘制二维点图，然后“增加绘图到导出”

在绘图处右键，导出，即可选择导出的数据路径

七、大数据计算节点

如何优化大数据计算节点性能

随着大数据技术的不断发展，大数据计算节点的性能优化变得愈发重要。大数据计算节点是大数据处理中的关键部分，其性能直接影响着整个大数据处理系统的效率和速度。因此，针对大数据计算节点的性能进行优化是提升大数据处理效率的关键一环。

什么是大数据计算节点？

大数据计算节点是指用于执行大规模数据处理和分析任务的计算资源。通常情况下，大数据计算节点包括大量的处理器核心、内存和存储资源，用于支持复杂的数据处理算法和计算任务。大数据计算节点通常作为大数据处理集群中的一部分，通过分布式计算的方式来处理海量的数据。

优化大数据计算节点性能的方法

• **硬件优化**：合理的硬件配置是优化大数据计算节点性能的基础。选择性能强劲的处理器、大容量的内存和高速的存储设备可以提升计算节点的计算能力和数据处理速度。
• **软件优化**：优秀的软件系统可以充分发挥大数据计算节点的潜力。通过选择适合的操作系统、数据处理框架和算法优化软件配置，可以提高计算节点的工作效率。
• **网络优化**：高效的网络连接对于大数据计算节点之间的数据传输至关重要。优化网络配置，提升带宽和减少延迟可以加快数据传输速度，提高大数据处理的效率。
• **并行计算**：利用并行计算技术可以充分利用大数据计算节点的多核心处理器，提升数据处理的并发能力和计算速度。合理设计并行计算算法可以达到更好的性能优化效果。
• **数据压缩**：对于大规模数据处理任务，数据压缩可以减少数据在计算节点之间的传输量，节约网络带宽和提升数据处理的效率。选择合适的数据压缩算法可以降低数据处理的成本。

案例分析：如何优化大数据计算节点性能

以某大型互联网公司的大数据处理集群为例，该公司面临着数据量巨大、计算任务复杂的情况，需要对大数据计算节点的性能进行优化以提升数据处理效率。

首先，他们对大数据计算节点的硬件进行了优化，选用了性能强劲的处理器、大容量的内存和高速的固态硬盘，提高了计算节点的整体性能。

其次，他们优化了计算节点的软件配置，选择了适合大规模数据处理的操作系统和数据处理框架，通过调优算法和参数，提升了数据处理的效率。

此外，他们对网络进行了优化，提升了集群节点之间的数据传输速度和稳定性，加快了数据处理的速度。

通过并行计算技术，他们充分利用了计算节点的多核处理器，实现了数据处理的并发执行，提高了计算能力。

最后，他们采用了高效的数据压缩算法，减少了数据在计算节点之间的传输量，节约了网络资源，从而进一步优化了数据处理的性能。

结论

大数据计算节点性能的优化是提升大数据处理效率的关键一环，通过合理的硬件配置、优秀的软件系统、高效的网络连接、并行计算技术和数据压缩算法等手段，可以有效提升大数据计算节点的工作效率和数据处理速度，从而实现更高效的大数据处理。

八、如何计算大数据平台系统需要的服务器数量，集群节点数及存储容量等硬件设备参数？

作者/星空下的锅包肉

编辑/菠菜的星空

排版/星空下的炒肝

这几天，东数西算概念异常火爆。起因是多部门联合发了份文件，宣告这项一直停留在字面的工程，将全面正式启动。

东数西算，顾名思义，就是把东部的数据拿到西部计算。本质上还是解决东西供求矛盾，跟西气东输、西电东送一个道理。

要计算，首先得有计算机。而要处理庞大的数据，就需要负载更高、运行更快的计算机，也就是服务器。

所以，东数西算工程启动后，服务器的市场需求必然会扩大。

不过，行业上行，并不代表参与者一定能分到一杯羹。因为服务器这个行业很特殊，时刻处在一种致命的威胁中。

以头部企业浪潮信息（000977）、中科曙光（603019）为例，二者相比，浪潮风险较高，曙光可能会更安全。不过曙光也由此造成了严重的业绩拖累，而且，比财报表面呈现的更悲观。

一、不赚钱，卡脖子

服务器，本质上就是一种特殊的计算机，其核心部件主要是CPU、存储、硬盘。而浪潮和曙光这类厂商，虽然生产服务器，但关键部件严重依赖外采。通俗点讲，服务器企业，就类似是组装电脑的。

所以这个行业，普遍存在两个问题：

第一， 不赚钱。

CPU霸主英特尔，综合毛利率可达56%。而浪潮和曙光，服务器产品毛利率分别只有12.83%、15.59%。

也就是说，这个行业的钱，都被上游赚走了。服务器企业，基本没什么议价权利，只能勉强维持盈利。

第二，卡脖子。

比不赚钱更惨的，是服务器厂商严重被卡脖子。

CPU、存储、硬盘这三大件，基本已形成寡头格局（↓）。其中CPU，浪潮严重依赖英特尔，曙光则是绑定了AMD。

而英特尔、AMD，都是山姆大叔的。

1.2019年6月24日，曙光已经上了山姆大叔黑名单（出口管制条例实体清单）。

2.此后AMD的技术迭代产品，曙光都无法再使用。

3.2020年6月24日，浪潮又被列为了中国“军方企业”。

4.英特尔曾一度暂停向浪潮出口产品。

如今曙光还能正常展业，是因为它曾经拿到了AMD第一代技术授权。也就是说还有老产品可用，只是日后，性能可能会跟不上。

而浪潮能够正常展业，则是因为它只是上了军方企业清单，并没有完全被限制。如果浪潮和曙光易地而处，它将毫无招架之力。

然而未来，山姆大叔的心思，谁又能说得准呢？

二、负累过重，业绩虚胖

浪潮的头顶，时刻悬着一把利剑。而曙光这把剑已经落下来了。幸运的是，在跟AMD合作的过程中，曙光积累了一定的技术经验。只不过，以后的技术升级，都要自己来做。

所以，如今曙光的重中之重，是研发。其研发投入占比在9%左右，而浪潮还不到5%。不过这俩公司业务规模根本就不是一个量级。从绝对数额来看，曙光的研发投入还远不及浪潮（替曙光的研发水平捏了一把汗）。

大比例的研发投入，对曙光业绩形成了严重拖累。还记得我们前边提到的毛利率水平吗？浪潮12.83%，曙光15.59%。其中9%拿去搞研发，再扣掉各项经营成本，还能有什么利润空间？

然而，从财报来看，浪潮净利率不到3%，而曙光能达到7%-8%，神奇吧？

我找了下原因，一方面是因为曙光拓展了一些非常赚钱的业务。比如软件服务，毛利率可达75%。综合下来曙光整体毛利率可达20%以上。

另一方面，则是因为曙光财技娴熟。尤其是把曙光和浪潮放在一起比较时，明显可见曙光通过各种手段美化财报。

1、研发费用资本化

通常，研发投入有两种入账方式。一是费用化，直接计入当期损失。二是资本化，日后转入无形资产慢慢摊销。

从近两年年报来看，浪潮的研发费用全部费用化。而曙光，资本化比例高达30%。

也就是说，曙光已经花出去搞研发上的钱，有三成都不会影响利润，而是记为资产挂在财报上。

2、坏账计提比例低

另外浪潮和曙光，应收账款金额都不低（或许因为下游客户不是政府就是大厂，小企业负担不起服务器的重资产投入）。截止2021年三季度，浪潮应收账款占营收27.55%、曙光则高达34%。

应收账款过高，除了占用现金流外，还有一个潜在隐患——坏账。所以企业每年都要计提坏账准备。计提多少，直接影响当年利润。

而通过对比计提比例，曙光要比浪潮宽松得多。比如浪潮一年内的应收账款按5%计提坏账，而曙光6个月以内的只计0.6%。

类似的问题还发生在存货上。

当存货账面价值高于其可变现净值时，企业要计提存货跌价准备，当然也会影响当年利润。浪潮的计提比例在5%以上，曙光则基本在2%左右。

3、固定资产折旧残值高

浪潮和曙光，在固定资产的问题上，差异也相当明显。

浪潮营收规模是曙光的7倍，但其固定资产不到10亿。而曙光固定资产13亿，营收占比高达20%，另外还有4.72亿在建工程尚未结转（数据截止2021年三季报，没披露固定资产明细，不懂为啥这么高）。

固定资产每年要计提折旧，这就意味着曙光每年要承担高额的折旧损失。

针对这个问题，曙光又找到了一种宽松的处理方式。

根据2021年中报披露，浪潮各项固定资产都按3%计残值。而曙光则都按5%。这俩公司折旧计提方法相同，计提年限也大致差不多。所以残值率越高，每年计提的折旧损失越小。而最终实际残值多少，要等到数年后才知道。

通过这种方式，曙光成功控制了每年的损失。如果说前面提到的研发费用、应收账款、存货等问题，影响的还是净利润。那么固定资产折旧，则很可能会直接影响生产成本。

由此可见，曙光服务器产品比浪潮毛利率高2.76%，这个数据也未必可信。

三、自主可控，道阻且长

数字化时代，服务器市场前景广阔。即便没有东数西算的推动，这个行业也处在上升的市场空间中。

只是，服务器上下游强势，夹在中间的厂商最难赚钱。而且，上游寡头垄断，前沿技术掌握在国外手中。山姆大叔一声令下，将直接扼住浪潮的咽喉。

如今，中科曙光算是摸索到了一条出路。在已获得的技术授权基础上，继续研究迭代升级。专攻芯片的参股公司海光信息，也已申请在科创板单独上市。

但在高额的研发费用下，公司业绩悲观。虽然表面看似还有不错的盈利，但各种财报美化手段，埋下了不少隐患。而这些手段也正说明了一个问题，如果不是业绩跟不上，何必需要财技？

注：本文不构成任何投资建议。股市有风险，入市需谨慎。没有买卖就没有伤害。

内容欢迎关注微信公众号“星空财富”（ID:xingkongcaifu1)

九、如何查询fil节点数据？

1. 查询fil节点数据可以通过使用相应的查询命令或工具来实现。2. 在IPFS中，fil节点是指存储文件的节点，可以使用IPFS命令行工具或API来查询fil节点数据。例如，使用命令“ipfs object stat <hash>”可以查询指定哈希值的对象的大小和链接数量，从而获取fil节点数据。3. 此外，还可以使用IPFS浏览器等可视化工具来查询fil节点数据，这些工具通常提供了更加直观和易用的界面，方便用户进行数据查询和管理。

十、大数据节点什么意思？

数据节点（DataNode）：分布式文件系统HDFS的工作节点，负责数据的存储和读取，会根据客户端或者名称节点的调度来进行数据的存储和检索，并且向名称节点定期发送自己所存储的块的列表。

每个数据节点中的数据会被保存在各自节点的本地Linux文件系统中。