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前言 　　许多世纪以来，风力机同水力机械一样，作为动力源替代人力、畜力，对生产力的发展发挥过重要作用。近代机电动力的广泛应用以及二十世纪50年代中东油田的发现，使风机发电机的发展缓慢下来。 70年代初期，由于“石油危机”，出现了能源紧张的问题，人们认识到常规矿物能源供应的不稳定性和有限性，于是寻求清洁的可再生能源遂成为现代世界的一个重要课题。风能作为可再生的、无污染的自然能源又重新引起了人们重视。 现在我希望可以通过这个风机 demo 使风力发电机的各个功能近距离的展示给大家，使大家能更了解风力发电机。 本 demo 使用 HT for Web 产品轻量化 HTML5/WebGL 建模的方案。 demo 链接： https://hightopo.com/demo/fan3d-magic/ 风机主要功能介绍 效果： 　　 周围环境功能： 　　一. 风速值。 　　虚拟一个风速值，风速值会影响风机的发电效率和变桨系统的变化。 　　 二. 数据统计 。 　　 　　环境温度、机舱温度、齿轮箱温度、风速的图形百分比会随着时间发生改变。 　　 三. 环境监测 。 　　 　　左边对风机的各个参数实施了监测，右面是风速变化的折线图。 　　 四. 数据监测 。 　　 　　 　　风机在发电的过程中发生的异常情况，发生的故障部位及故障发生的时间。异常信息的收集有利于人们进行异常分析以及异常处理。 　　五.

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 简介： 推荐系统普遍是基于用户偏好的商品或者商品关系来建模学习，这些关系通常可以用网络结构表示，在淘宝这样的复杂场景网络常常是十亿节点和上百亿的边，计算和推理复杂度高挑战大，网络嵌入方法（Network Embedding）能够学习网络中节点的低维度潜在表示，可以用所学表征在低维空间实现相关推荐。本篇论文收录于KDD2019，建议大家收藏阅读哦。 作者 | 赵军、周洲、管子玉、赵伟、宁伟、仇光、何晓飞 1. 引言 在构图中用户和商品的交互行为通常是最直接也是最有效的边连接方式，是一种显式的用户偏好刻画，并取得一定的推荐效果提升，该方案存在的最大问题是显式交互数据存在较大的数据稀疏性。而在实际场景中是存在大量的异构信息可以引入提升网络表征的丰富性，比如用户的搜索词、访问店铺、偏好品牌、偏好属性等等，这些特征可以提升更丰富的语义表示和相关性刻画，intentGC是本文提出的一种基于GCN的统一的网络嵌入学习框架，融合显式偏好关系以及丰富的用户和商品异构关系信息，提升推荐系统的效果，算法中最为核心的技术是图卷积，我们在经典图卷积的基础之上做了一些创新优化，以更好地解决我们业务中存在的强异构性、大规模性等核心挑战。 2. 问题定义 3. 模型设计 本文设计的模型融合多种信息的大规模图卷积学习算法，采用二部异构图建模