本文利用Enomaly虚拟云架构技术设计了一个云手写识别系统，除了提供高准确率的识别功能外，同时使得倾斜书写识别、用户自适应识别等需要高计算及存储资源的功能实现成为可能。实验结果表明，传统C／S模式的传统服务器在用户并发数为300时处理能力已经达到极限，而采用基 于云计算架构的手写识别系统能轻松处理1 000个并发用户的服务请求，在处理300个并发用户时，接入率为100％，远高于传统服务器模式的接人率(82．7％)，平均识别处理时间仅为16 ms．大大低于传统服务器模式的处理时间(340 ms
Linux+Apache的稳定性、安全性和性能以及低廉的价格正在赢得越来越多的市场份额，而Apache相比FTP总是不容易控制，特别是当网站以http方式提供软件/音乐下载时，若是每个用户都开启多个线程并没有带宽的限制，将很快达到http的最大连接数或者造成网络壅塞，使得网站的许多正常服务都无法运行。不过，Apache的使用者们早已开发出了 mod_limitipconn和mod_bandwidth两个模块，来控制http的并发连接数和用户所能够使用的带宽，本文以RedHat Linux 7.3
