服务器中2s8s是什么意思

❶ 主板的SATA1,SATA2,SATA3,SATA4硬盘接口分别是什么意思插什么硬盘，怎么设置不同的接口都是什么性能

1、硬盘可以直接插SATA1接口的，主板上标示的SATA1-4接口表示此主板同时支持4个SATA设备接入，固态硬盘，DVD光驱等。1-4号标记是SATA接口的顺序，开机时BIOS会依次检查这些接口，其顺序是从1到4依次进行。应将其接入SATA1接口，其他SATA接口可以接其他SATA设备。

2、理论上性能是完全一样的。如果区分sata3.0 sata2.0，建议插在sata3.0上速度快一些。如果全是2.0或者3.0的，就插第一个接口上。

(1)服务器中2s8s是什么意思扩展阅读：

SATA由于采用串行方式传输数据而知名。相对于并行ATA来说，就具有非常多的优势。首先，Serial ATA以连续串行的方式传送数据，一次只会传送1位数据。这样能减少SATA接口的针脚数目，使连接电缆数目变少，效率也会更高。

实际上，Serial ATA 仅用四支针脚就能完成所有的工作，分别用于连接电缆、连接地线、发送数据和接收数据，同时这样的架构还能降低系统能耗和减小系统复杂性。

❷ 南京地铁S8中S是什么意思

一般在国内，S是表示市域轨道交通（区别于纯数字编号的城市内轨道交通）的线路，在南京、北京、温州等地的线路规划中都使用这一编号方式。

这是一种编号，这个市域里的市一般指中心城区的概念，有些从市区到郊县的就会这么编，而且远期这条线路是到天长的吧。在未来使用过程中应该还是以宁天城际作为主要称呼方式。

(2)服务器中2s8s是什么意思扩展阅读：

南京地铁设备设施：

1，车辆设施：

南京地铁1号线、2号线及10号线全部由一列6节编组车厢的A型列车负责商业客运运营，地铁3号线由一列6节编组车厢的A型鼓型列车来执行商业客运运营，地铁4号线、S1号线、S3号线均采用6节B型鼓型列车，地铁S8号线采用4节编组B型鼓型列车，地铁S9号线采用3节编组B型鼓型列车进行客运运营。

2，运行系统：

2号线列车和线路安装了由西门子交通集团和中国电子科技集团公司第十四研究所合作提供的TrainguardMT列车自动控制系统。该系统采用无线通信方式在轨旁和车辆之间连续传输数据，通过移动闭塞原理确保列车的稳定运行，以及控制列车的发车间隔。

此外，2号线控制中心采用了了西门子交通集团的VicosOC501系统和SicasECC计算机联锁系统。地铁S8号线是南京地铁首次采用国产化的信号系统。

3，闸机种类：

门式扇形收缩开合闸机进站单程票或者是金陵通卡照感应区打开扇形闸板进站，出站投入单程票或者用金陵通卡照感应区打开扇形闸板出站。移动支付过闸在中部为橙黄色的闸机上通过，在传统刷卡区刷卡；使用支付宝的乘客在闸机橙黄色区域扫码通过。

❸ 2/4/8 gb/s fc端口前边的数字代表什么意思，这是我在一款存储产品上看到

好像是2GB,4GB.8GB的光纤端口

❹ 游戏中的S是什么意思

S 是水晶的简称 1QB=10S 通告中的S 就是优秀等级 SSS就是最好的

❺ RNA的5S、5.8S、18S和28S中的 S是什么意思啊

生物体内一般含有核糖体RNA（rRNA）、信使RNA（mRNA）、转运RNA(tRNA)三种主要的RNA，其中rRNA含量最多,提取组织总RNA所得最多的就是rRNA。真核生物中含有5S、5.8S、18S、28S,原核生物中有5S、16S、23S；而植物组织中一般较多的为5S、18S、28S
S代表沉降系数，当用超速离心测定一个粒子的沉降速度是，此速度与粒子的大小直接成比例。5S、18S、28S分别具有120、1900和4700个核苷酸。

❻ 服务器 内网带宽 2.5 Gbpss 是什么意思

换算成你的下载速度就是约300M/s，注意大小写。2.5G带宽也就是2500M带宽，核算下载速度的公式：带宽/8=下载速度，但这个是理论，实际一般情况都愿意算成：带宽/10=下载速度。所以速度就是250M/s-312M/s之间都算合理。

❼ 测试服务器带宽的几种常用的方法有哪些

一、下载测试法
下载测试法主要是将一个大型的文件放置在服务器上，然后通过下载的方法来对带宽的下载速度和稳定性进行测试，这种方法比较适用，特别是对于搭建下载网站或者在线视频这种需要大带宽支持的用户来说。不过通常这种方法也需要服务商的配合。一般情况下：
1Mbps的带宽下载速度：100K-150K/S
2Mbps是200-280K/S

4Mbps是400K-500K/S

8Mbps是800-950K/S

10Mbps光纤共享能达到1M-1.5M/S

注：(1Mbps宽带理论下载速度128K/s，2Mbps宽带理论256K/s，4Mbps是512K/s)

2、使用Ping测试网速
通过ping
服务商所提供的IP地址来对网络的当前情况进行测试。但是需要注意的是这种方法只是对带宽的一个估算，而不是直观地将数值表现出来，这种方法最重要的测试服务器的访问速度稳定性。

3、使用测试网站
只要用户在搜索引擎上一搜，其实有很多网速测试网站可以进行网速测试，是最常用的网速测试方法，而且用户根据网络使用情况选择测试线路，测试点遍及全国各省、美国、澳大利亚、日本等海外国家，用户可选择任意测试点进行测试，网站采用flash实现测速功能，可视化的测试过程，测试结果能准确反映本地网络速率，无需下载安装插件或添加额外设备，使用简单，操作方便。

4、使用路由跟踪
常见的路由跟踪命令行 windows有Tracert和winmtr， Linux下有traceroute和mtr，
windows的winmtr是带gui的使用比较简单。根据以上带宽的速度，然后除页面文件大小，乘以打开页面的时间（秒为单位）。这样就可以算出1M带宽能同时承受多少人访问了。

❽ 等级保护中S2A2G2 S A G分别是什么意思

❾ WOW装备T1,T2,T3~T6 S1,S2,S3,S4中的T和S分别是什么意思后面的数字又是什么意思

T指英文tier（层）,S指season（战季）
T0：外服称D1套，60年代三大副本出品（黑上通灵STSM）
T0.5：外服称D2套，T0的升级版
T1：熔火之心MC出品
T2：黑翼之巢，MC老十，奥妮克希亚出品
T2.5:安其拉神庙出品
T3：地球时代的NAXX出品，现在绝版了。
T3.5：D3套 70年代五大副本出品（生态船，禁魔监狱 蒸汽地窖 能源舰 破碎大厅）
T4:卡拉赞 格鲁尔 玛瑟里顿出品
T5：毒蛇神殿 风暴要塞
T6：海加尔山 黑暗神殿 太阳井高地出品
T7：80级升级版T3套，NAXX 10人25出品
T8：奥杜尔
T9：十字军试炼
T10：冰封王座
目前外服开到了竞技场第八集也就是S8
此外还有祖尔格拉布的5件套
安其拉废墟的3件套

❿ 或选择s1和s7,或选择s8是什么意思

最优选择问题

某钻井队要从10个可供选择的井位中确定5个钻井探油，使总的钻探费用为最小。若10个井位的代号为s1,s2,...,s10,对应的钻探费用c1,c2,...,c10为5,8,10,6,9,5,7,6,10,8.而且井位选择上要满足下列限制条件：
（1） 或选择s1和s7,或选择钻探s9；
（2） 选择了s3或s4就不能选s5，或反过来也一样；
（3） 在s5,s6,s7,s8中最多仅仅能选两个.

试建立这个问题的整数规划模型,确定选择的井位。

取0-1变量s_i，若s_i=1,则表示选取第i个井。若s_i=0,则表示不选取第i个井。

建立数学模型例如以下：



解决的代码例如以下

model:
sets:
variables/1..10/:s,cost;
endsets
data:
cost=5 8 10 6 9 5 7 6 10 8;
enddata
min=@sum(variables:cost*s);
(s(1)+s(7)-2)*(s(9)-1)=0; ！约束条件
s(3)*s(5)+s(4)*s(5)=0;
@sum(variables(i)|i#ge#5 #and# i#le#8:s(i))<=2;
@sum(variable:s)=5;
@for(variables:@bin(s));
end
7.运输加选址问题

某公司有六个建筑工地，位置坐标（ai，bi）（单位：公里），水泥日用量di（单位：吨）


（1）现有2个料场。位于A（5,1），B(2,7)，记（xj。yj）。及，2，日存储量ej各有20吨。

如果工地和料场之间有直线道路。制定每天的供应计划，即从A,B两料场分别向工地运送水泥，是得总的吨公里数最小，当中Cij表示i工地从j料场运来的水泥量。则能够建立模型



这个模型能够这样解答

model:
sets:
demand/1..6/:a,b,d;
supply/1..2/:x,y,e;
link(demand,supply):c;
endsets
data:
a=1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.25;
b=1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.75;
d=3 5 4 7 6 11;
x=5 2;
y=1 7;
e=20 20;
enddata
min=@sum(link(i,j):c(i,j)*@sqrt((a(i)-x(j))^2+(b(i)-y(j))^2)); ！目标函数
@for(demand(i):@sum(supply(j):c(i,j))=d(i));
@for(supply(j):@sum(demand(i):c(i,j))<=e(j));
end
（2）改建两个新料场。须要确定新料场位置（xj，yj）和运量cij。在其它条件不变下使总公里数最小。模型与上面的一样，位置变量变为料场位置（xj，yj），变为非线性优化问题。

model:
sets:
demand/1..6/:a,b,d;
supply/1..2/:x,y,e;
link(demand,supply):c;
endsets
data:
a=1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.25;
b=1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.75;
d=3 5 4 7 6 11;
e=20 20;
enddata
init: ！这里对x，y赋初值
x=5 2;
y=1 7;
endinit
[obj]min=@sum(link(i,j):c(i,j)*@sqrt((a(i)-x(j))^2+(b(i)-y(j))^2));!目标函数;
@for(demand(i):@sum(supply(j):c(i,j))=d(i));
@for(supply(j):@sum(demand(i):c(i,j))<=e(j));
@for(supply:@free(x);@free(y));
end

7.选址问题

某海岛上有12个基本的居民点，每一个居民点的位置（用平面坐标x，y表示。单位km）和居住人数（r）例如以下表所看到的。如今准备在海岛上建一个服务中心为居民提供各种服务。那么服务中心应该建在那里？



如果建在（a，b）处最合理。

建立模型



求解这个模型：

MODEL:
SETS:
VAR/1..12/:X,Y,R;
ENDSETS
DATA:
X=0 8.20 0.50 5.70 0.77 2.87 4.43 2.58 0.72 9.76 3.19 5.55;
Y=0 0.50 4.90 5.00 6.49 8.76 3.26 9.32 9.96 3.16 7.20 7.88;
R=600 1000 800 1400 1200 700 600 800 1000 1200 1000 1100;
ENDDATA
MIN=@SUM(VAR:@SQRT((X-A)^2+(Y-B)^2)*R);
END

8.非线性整数规划：


这里给出求解

model:

sets:

row/1..4/:b;

col/1..5/:c1,c2,x;

link(row,col):a;

endsets

data:

c1=1,1,3,4,2;

c2=-8,-2,-3,-1,-2;

a=1 1 1 1 1

1 2 2 1 6

2 1 6 0 0

0 0 1 1 5;

b=400,800,200,200;

enddata

max=@sum(col:c1*x^2+c2*x);

@for(row(i):@sum(col(j):a(i,j)*x(j))<b(i));

@for(col:@gin(x));

@for(col:@bnd(0,x,99));

End

9.婚配问题

10对年龄相当的青年，随意一对男女青年配对的概率pij见下表。

试给出一个配对方案。使总的配对概率最大。

w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9 w10
m1 0.5828 0.2091 0.4154 0.2140 0.6833 0.4514 0.6085 0.0841 0.1210 0.2319
m2 0.4235 0.3798 0.3050 0.6435 0.2126 0.0439 0.0158 0.4544 0.4508 0.2393
m3 0.5155 0.7833 0.8744 0.3200 0.8392 0.0272 0.0164 0.4418 0.7159 0.0498
m4 0.3340 0.6808 0.0150 0.9601 0.6288 0.3127 0.1901 0.3533 0.8928 0.0784
m5 0.4329 0.4611 0.7680 0.7266 0.1338 0.0129 0.5869 0.1536 0.2731 0.6408
m6 0.2259 0.5678 0.9708 0.4120 0.2071 0.3840 0.0576 0.6756 0.2548 0.1909
m7 0.5798 0.7942 0.9901 0.7446 0.6072 0.6831 0.3676 0.6992 0.8656 0.8439
m8 0.7604 0.0592 0.7889 0.2679 0.6299 0.0928 0.6315 0.7275 0.2324 0.1739
m9 0.5298 0.6029 0.4387 0.4399 0.3705 0.0353 0.7176 0.4784 0.8049 0.1708

m10 0.6405 0.0503 0.4983 0.9334 0.5751 0.6124 0.6927 0.5548 0.9084 0.9943

取xx_ij为0-1型决策变量。

模型为：

这里给出求解

model:
sets:
man/m1..m10/;
woman/w1..w10/;
link(man,woman):p,x;
endsets
data:
p=0.5828 0.2091 0.4154 0.2140 0.6833 0.4514 0.6085 0.0841 0.1210 0.2319
0.4235 0.3798 0.3050 0.6435 0.2126 0.0439 0.0158 0.4544 0.4508 0.2393
0.5155 0.7833 0.8744 0.3200 0.8392 0.0272 0.0164 0.4418 0.7159 0.0498
0.3340 0.6808 0.0150 0.9601 0.6288 0.3127 0.1901 0.3533 0.8928 0.0784
0.4329 0.4611 0.7680 0.7266 0.1338 0.0129 0.5869 0.1536 0.2731 0.6408
0.2259 0.5678 0.9708 0.4120 0.2071 0.3840 0.0576 0.6756 0.2548 0.1909
0.5798 0.7942 0.9901 0.7446 0.6072 0.6831 0.3676 0.6992 0.8656 0.8439
0.7604 0.0592 0.7889 0.2679 0.6299 0.0928 0.6315 0.7275 0.2324 0.1739
0.5298 0.6029 0.4387 0.4399 0.3705 0.0353 0.7176 0.4784 0.8049 0.1708
0.6405 0.0503 0.4983 0.9334 0.5751 0.6124 0.6927 0.5548 0.9084 0.9943;
enddata
max=@prod(man(i):@sum(woman(j):p(i,j)*x(i,j)));
@for(woman(j):@sum(link(i,j):x(i,j))=1);
@for(man(i):@sum(link(i,j):x(i,j))=1);
@for(link:@bin(x));
end

10.填数问题

分别把1,2,…,16填到图示的16个圈内，使得每一个三角形上的全部圈内的数的和为81（共4个三角形）。

决策变量:e_ij=1,第i个圈填数a_j;e_ij=0,第i个圈不填数a_j。

a_j=j,j=1,2,3,...,16。

模型：



这里给出求解

model:

sets:

number/1..16/:a;

link(number,number):e;

tri1(number)/1 2 3 4 5 6 7 8 9/;

tri2(number)/1 2 3 4 16 15 12 11 10/;

tri3(number)/4 5 6 7 14 13 12 15 16/;

tri4(number)/7 8 9 1 10 11 12 13 14/;

endsets

data:

a=1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16;

enddata

[obj]max=@sum(link(i,j):e(i,j)*a(j));

@for(number(i):@sum(link(i,j):e(i,j))=1);

@for(number(j):@sum(link(i,j):e(i,j))=1);

@for(link(i,j):@bin(e(i,j)));

@sum(number(j):@sum(tri1(i):e(i,j)*a(j)))=81;

@sum(number(j):@sum(tri2(i):e(i,j)*a(j)))=81;

@sum(number(j):@sum(tri3(i):e(i,j)*a(j)))=81;

@sum(number(j):@sum(tri4(i):e(i,j)*a(j)))=81;

@sum(link(i,j):e(i,j)*a(j))=136;

end

红色的那句程序能够去掉，也能够为：min=@sum(link(i,j):e(i,j)*a(j))，但求的结果不同。结果都符合要求。

编号1~16的圆圈的填数结果至少有3种：

（1）12 11 1 10 7 8 14 13 5 9 4 16 2 6 15 3

（2）14 3 5 15 8 7 13 4 12 6 11 10 9 2 16 1

（3）14 11 4 15 9 8 13 2 5 16 3 10 12 6 1 7

为了求得很多其它的解，能够约束编号1~16的圆圈的填数结果不为以上3种结果。

<span style="color:#000000;">model:

sets:

number/1..16/:a;

link(number,number):e;

tri1(number)/1 2 3 4 5 6 7 8 9/;

tri2(number)/1 2 3 4 16 15 12 11 10/;

tri3(number)/4 5 6 7 14 13 12 15 16/;

tri4(number)/7 8 9 1 10 11 12 13 14/;

yueshu1:c1;

yueshu2:c2;

yueshu3:c3;

endsets

data:

a=1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16;

c1=12 11 1 10 7 8 14 13 5 9 4 16 2 6 15 3;

c2=14 3 5 15 8 7 13 4 12 6 11 10 9 2 16 1;

c3=14 11 4 15 9 8 13 2 5 16 3 10 12 6 1 7;

enddata

[obj]min=@sum(number(i):@sum(number(j):e(i,j)*a(j)));

@for(number(i):@sum(number(j):e(i,j))=1);

@for(number(j):@sum(link(i,j):e(i,j))=1);

@for(link(i,j):@bin(e(i,j)));

@sum(number(j):@sum(tri1(i):e(i,j)*a(j)))=81;

@sum(number(j):@sum(tri2(i):e(i,j)*a(j)))=81;

@sum(number(j):@sum(tri3(i):e(i,j)*a(j)))=81;

@sum(number(j):@sum(tri4(i):e(i,j)*a(j)))=81;

@sum(link(i,j):e(i,j)*a(j))=136;

@sum(yueshu1(j):@sum(link(i,j):e(i,j)))<16;

@sum(yueshu2(j):@sum(link(i,j):e(i,j)))<16;

@sum(yueshu3(j):@sum(link(i,j):e(i,j)))<16;

end
</span>

这里给出五个模型，能够与我之前总结的相相应，传送门：http://blog.csdn.net/yzu_120702117/article/details/38453791

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