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ElasticSearch
...番折腾,我终于找到了解决办法。嘿,大家好啊!今天想跟你们聊聊我的故事和一些小感悟,也算是把我踩过的坑、学到的东西分享给大家吧。希望对那些正被同一个问题烦得抓头发的朋友有点用,咱们一起想办法解决它! --- 1. 初识NodeNotActiveException:我的第一次“崩溃” 事情是这样的,我最近在搭建一个基于ElasticSearch的日志分析系统。一切看起来都很顺利,数据导入、索引创建啥的都没问题。但当我尝试对某些节点进行操作时,突然蹦出了这么一行错误: org.elasticsearch.cluster.block.ClusterBlockException: blocked by: [SERVICE_UNAVAILABLE/2/no active shards]; 当时我心里那个急啊!赶紧去查文档,发现这是NodeNotActiveException的表现之一。简单说吧,就好比某个关键的小哥突然“罢工”了,可能是因为它内存不够用,或者网络断了啥的,结果整个团队的工作都乱套了,没法正常运转了。 我当时就纳闷了:“这不是应该自动恢复吗?为啥还要报错呢?”后来才明白,虽然ElasticSearch确实有自我修复机制,但有时候我们需要手动干预才能让它恢复正常。 --- 2. 理解背后的逻辑 为什么会出现这种问题? 在深入了解之前,我觉得有必要先搞清楚这个异常的根本原因。其实NodeNotActiveException并不是什么特别复杂的概念,它主要出现在以下几种情况: - 节点宕机:某个节点由于硬件故障或者网络问题离线了。 - 磁盘空间不足:如果某个节点的磁盘满了,ElasticSearch会自动将其标记为不可用。 - 配置错误:比如分配给节点的资源不够,导致其无法启动。 对于我来说,问题出在第二个点上——磁盘空间不足。我当时为了省钱,给服务器分配的空间少得可怜,结果没多久就发现磁盘直接爆满,把自己都吓了一跳!于是ElasticSearch很生气,直接把该节点踢出了集群。 --- 3. 解决方案一 扩容磁盘空间 既然问题找到了,那就动手解决吧!首先,我决定先扩展磁盘容量。这一步其实很简单,只要登录服务器,增加磁盘大小就行。具体步骤如下: bash 查看当前磁盘状态 df -h 扩展磁盘(假设你已经购买了额外的存储) sudo growpart /dev/xvda 1 sudo resize2fs /dev/xvda1 完成后记得重启ElasticSearch服务: bash sudo systemctl restart elasticsearch 重启之后,神奇的事情发生了——我的节点重新上线了!不过这里有个小技巧分享给大家:如果你不确定扩容是否成功,可以通过以下命令检查磁盘使用情况: bash df -h 看到磁盘空间变大了,心里顿时舒坦了不少。 --- 4. 解决方案二 调整ElasticSearch配置 当然啦,仅仅扩容还不够,还需要优化ElasticSearch的配置文件。特别是那些容易导致内存不足或磁盘占用过高的参数,比如indices.memory.index_buffer_size和indices.store.throttle.max_bytes_per_sec。修改后的配置文件大概长这样: yaml cluster.routing.allocation.disk.threshold_enabled: true cluster.routing.allocation.disk.watermark.low: 85% cluster.routing.allocation.disk.watermark.high: 90% cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage: 95% cluster.info.update.interval: 30s 这些设置的意思是告诉ElasticSearch,当磁盘使用率达到85%时开始警告,达到90%时限制写入,超过95%时完全停止操作。这样可以有效避免再次出现类似的问题。 --- 5. 实战演练 代码中的应对策略 除了调整配置,我们还可以通过编写脚本来监控和处理NodeNotActiveException。比如,下面这段Java代码展示了如何捕获异常并记录日志: java import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.elasticsearch.client.RestClient; import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest; import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse; public class ElasticSearchExample { public static void main(String[] args) { RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"))); try { CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("test_index"); CreateIndexResponse response = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT); System.out.println("Index created: " + response.isAcknowledged()); } catch (Exception e) { if (e instanceof ClusterBlockException) { System.err.println("Cluster block detected: " + e.getMessage()); } else { System.err.println("Unexpected error: " + e.getMessage()); } } finally { try { client.close(); } catch (IOException ex) { System.err.println("Failed to close client: " + ex.getMessage()); } } } } 这段代码的作用是在创建索引时捕获可能发生的异常,并根据异常类型采取不同的处理方式。如果遇到ClusterBlockException,我们可以选择延迟重试或者其他补偿措施。 --- 6. 总结与反思 成长路上的一课 通过这次经历,我深刻体会到,作为一名开发者,不仅要掌握技术细节,还要学会从实际问题出发,找到最优解。NodeNotActiveException这个错误看着不起眼,但其实背后有不少门道呢!比如说,你的服务器硬件是不是有点吃不消了?集群那边有没有啥小毛病没及时发现?还有啊,咱们平时运维的时候是不是也有点松懈了?这些都是得好好琢磨的地方! 最后,我想说的是,技术学习的过程就像爬山一样,有时候会遇到陡峭的山坡,但只要坚持下去,总能看到美丽的风景。希望这篇文章能给大家带来一些启发和帮助!如果还有其他疑问,欢迎随时交流哦~
2025-03-14 15:40:13
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林中小径
Saiku
...。这可能会导致数据的错误解读,甚至影响到整个分析的结果。今天,我们将围绕"Date Format Mismatch: Dimension Field's Date Format Not as Expected"这个主题,一起学习如何在Saiku中解决这个问题。 序号二:什么是日期格式? 首先,我们需要明确的是,什么是日期格式?简单来说,日期格式就是在电脑系统中用于表示日期的一种特定的字符串模式。比如说,你看到的“yyyy-MM-dd”这种格式,其实就是大家日常生活中经常会碰到的一种日期写法。它具体表示的是年份有四位数,月份和日期各是两位数,像这样“2023-02-28”,就代表了2023年2月28日这个日子啦。 序号三:为什么会出现日期格式不匹配的问题? 那么,为什么在数据分析过程中会遇到日期格式不匹配的问题呢?这主要是因为不同的软件或工具可能对同一日期有着不同的处理方式,或者用户输入的日期格式与期望的格式不符。 序号四:在Saiku中如何解决日期格式不匹配的问题? 在Saiku中,我们可以利用其内置的日期格式转换功能来解决这个问题。以下是一些基本的操作步骤: 1. 打开Saiku,选择你需要修改的维度字段。 2. 点击该字段右侧的下拉菜单,选择“设置”选项。 3. 在弹出的窗口中,找到并点击“日期”标签。 4. 在这里,你可以看到当前的日期格式。要是这个日期格式不合你的心意,那就轻轻松松地按一下那个“选择日期格式”的小按钮,然后按照它的贴心提示,输入你心目中的理想格式就一切搞定了! 5. 最后,记得点击右上角的“保存”按钮,确认你的更改。 让我们通过一个具体的例子来演示一下这个操作。想象一下,我们手头上有个叫“Sales”的数据字段,它现在显示的日期样式是“日/月/年”,比方说“12/03/2023”这样的格式。不过呢,我们现在想要把它变一变,换成更加横平竖直的“年-月-日”形式,就像“2023-03-12”这样子的。具体的操作如下: 1. 打开Saiku,选择“Sales”字段。 2. 点击右侧的下拉菜单,选择“设置”选项。 3. 在弹出的窗口中,切换到“日期”标签。 4. 现有的日期格式是“dd/MM/yyyy”,我们需要将其更改为“yyyy-MM-dd”。点击“选择日期格式”按钮,在弹出的窗口中输入“yyyy-MM-dd”,然后点击“确定”。 5. 最后,别忘了点击右上角的“保存”按钮,确认我们的更改。 现在,“Sales”字段的日期格式已经成功地从“dd/MM/yyyy”更改为“yyyy-MM-dd”。 总结: 通过本文,我们了解了日期格式的重要性以及在Saiku中解决日期格式不匹配问题的基本方法。只要我们把日期格式设定对了,就等于给那些因为日期格式不对而惹来的各种小麻烦提前打上了“封印”,让它们没机会来烦咱们。对了,你知道吗?虽然Saiku这个工具自带了贼方便的日期格式转换功能,但是在实际用起来的时候呢,我们还是得灵活应变,根据具体的需求和实际情况,时不时地给它调整、优化一下才更靠谱。
2023-08-28 23:56:56
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柳暗花明又一村-t
Lua
... got nil" 错误 Lua,作为一种轻量级脚本语言,以其小巧、灵活和高效而备受开发者的喜爱。在我们实际编写代码的时候,有时候会遇到一些让人脑壳疼的错误信息,就比如那个“bad argument 2 to 'insert',本来应该是个表格来着,结果却收到了nil”。这就像是你准备往抽屉里放衣服,却发现抽屉位置空空如也,这可真是让人丈二和尚摸不着头脑。本文将带你一起深入探讨这个错误背后的原因,并通过丰富的代码实例帮你理解它,以便你在今后的开发过程中能更游刃有余地处理此类问题。 1. 错误解析 在Lua中,当你尝试使用table.insert方法时,该方法期望接收到两个参数:一个是表(table),另一个是要插入到表中的元素。当错误信息提示"bad argument 2 to 'insert'"时,意味着函数接收到的第二个参数存在问题。这里的"2"实际上是指第二个实参,"table expected, got nil"则明确告诉我们,原本应该是一个table类型的参数,但实际获取的是nil。 2. 代码示例与分析 示例一: lua -- 创建一个空表 local myTable = {} -- 尝试向表中插入一个元素,但没有指定要插入哪个表 table.insert(nil, "I am supposed to be in a table!") -- 运行这段代码将会抛出错误:bad argument 1 to 'insert' (table expected, got nil) 在这段代码中,我们试图调用table.insert函数,但作为第一个参数传入了nil而非table,因此出现了上述错误。错误信息中的“1”是因为在Lua中,函数参数是从1开始计数的。 示例二: lua -- 正确创建并初始化一个table local myTable = {"Element 1", "Element 2"} -- 试图插入一个新的元素,但是新元素的引用丢失 local newElement = "New Element" newElement = nil -- 这里将newElement设为nil table.insert(myTable, newElement) -- 运行这段代码将会抛出错误:bad argument 2 to 'insert' (value expected, got nil) 在这个例子中,尽管我们正确提供了table作为table.insert的第一个参数,但第二个参数newElement被设置为了nil,导致插入操作失败。 3. 解决方案与思考过程 理解了错误来源后,解决问题的关键在于确保传递给table.insert的两个参数都是有效的。关于第一个参数,你可得把它搞清楚了,必须是个实实在在的table,不能是nil空空如也;而第二个参数呢,也得瞪大眼睛瞧仔细了,确保它是你真正想塞进那个表里的“良民”,也就是个有效的值。 lua -- 正确的插入操作演示 local myTable = {"Element 1", "Element 2"} -- 确保新元素存在且非nil local newElement = "New Element" table.insert(myTable, newElement) -- 此时不会出现错误 print(table.concat(myTable, ", ")) -- 输出: "Element 1, Element 2, New Element" 在实际编程过程中,我们需要时刻保持警惕,确保对变量的管理和引用是准确无误的,尤其是在进行数据结构操作如插入、删除或更新时。这种精细到每根汗毛的编程习惯,可不只是能帮我们躲开“参数错误”这类小坑,更能给咱们的程序打上一层强心针,让它的稳定性和坚固程度蹭蹭上涨。 总之,面对"bad argument 2 to 'insert' table expected, got nil"这类错误,记住一点:在执行任何修改table的操作前,请先确认所有相关变量都已正确初始化并且指向有效的值。这样一来,你就能把Lua这门超级灵活的语言玩得溜溜的,让它变成你的趁手神器,而不是绊你前进步伐的小石头。
2023-11-12 10:48:28
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断桥残雪
Kubernetes
...看似神秘又让人头疼的错误消息:“MountVolumeSetUp failed for volume pvvolume : mount failed: exit status”。嘿,今天咱们来个深度剖析,就像拆解神秘礼物一样,把那个恼人的错误好好研究研究。咱们一边动手码代码,一边实战演练,看怎么把它这只小妖精搞定! 二、错误解读 首先,让我们理解这个错误的含义。你知道嘛,当你在玩儿Kubernetes的时候,想把那个 Persistent Volume(PV)挂到Pod上去,结果弹出来个"MountVolumeSetUp failed",那家伙八成就是在跟你闹脾气了。可能是你权限不够,路径不合拍,文件系统不认你,或者是哪个设置不小心搞错了,总之就是挂载路上遇到阻碍了。你知道吗,那个"exit status"后面的小数字就像个神秘的密码,它其实是个超级详细的错误信号灯,能帮咱们精准地找出问题出在哪儿。 三、问题分类与排查 1. 权限问题 bash kubectl logs -n | grep "Permission denied" 如果输出中有类似信息,检查PV的owner和group是否与Pod的对应设置一致,或者给予Pod适当的权限。 2. 路径冲突 yaml apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: pv-volume-claim spec: accessModes: [ "ReadWriteOnce" ] storageClassName: standard resources: requests: storage: 1Gi --- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: my-app spec: template: metadata: name: my-pod spec: containers: - name: my-container volumeMounts: - mountPath: /data name: pv-volume subPath: 检查subPath是否指向了已存在的目录,如果有冲突,可能需要调整路径或清理。 3. 文件系统类型不兼容 yaml apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: pv-volume spec: storageClassName: nfs capacity: storage: 1Gi nfs: path: /export/mydata 确保PV的存储类型与Pod中期望的挂载类型匹配,如NFS、HostPath等。 四、解决方案与实践 1. 更新权限 bash kubectl exec -it -- chown : /path/to/mount 2. 调整Pod配置 如果是路径冲突,可以修改Pod的subPath,或者在创建PV时指定一个特定的挂载点。 3. 修改PV类型 yaml apiVersion: v1 kind: PersistentVolume spec: ... fsType: ext4 更改为与应用兼容的文件系统类型 五、预防措施 - 定期检查集群资源和配置,确保PV与Pod之间的映射正确。 - 使用Kubernetes的健康检查机制,监控挂载状态,早期发现问题。 - 在应用部署前,先在测试环境中验证PV的挂载。 六、结语 解决“MountVolumeSetUp failed”错误并不是一次性的任务,而是一个持续的过程,需要我们对Kubernetes有深入的理解和实践经验。通过以上步骤和实例,相信你已经在处理这类问题上更加得心应手了。记住,遇到问题不要慌张,一步步分析,代码调试,总能找到答案。Happy Kubernetesing!
2024-05-03 11:29:06
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红尘漫步
VUE
...遭遇语法报错:理解与解决之道 1. 引言 在我们日常使用Vue.js开发的过程中,由于其独特的声明式渲染和组件化设计,使得编程体验流畅而高效。然而,即使是经验丰富的开发者,在编写Vue代码时也可能会遇到一些让人挠头的语法错误。这些错误,可能是因为你对Vue的那些“隐藏技能”还不够熟悉,或者不小心忽略了JavaScript里的一些小细节,再不然就是对框架内部的运行原理还没整明白,所以才冒出来的。在这篇文章里,咱们要一起手拉手,通过多个实实在在的代码实例,深入浅出地研究Vue中常会遇到的那些语法小错误。咱不仅要揭示它们的庐山真面目,还要探讨怎么理解和搞定这些小麻烦,让编程之路走得更顺畅。 2. Vue模板语法常见报错解析 2.1 数据绑定的误解 Vue中的数据绑定是通过{ { } }来实现的,但如果我们不慎忘记在绑定表达式两侧添加花括号,就会触发语法错误: vue { { message // 忘记闭合花括号 { { message } } 2.2 方法调用与事件绑定混淆 Vue中,直接在模板内调用方法需要加上括号,而在处理事件绑定时则不需要。下面是一个错误示例: vue 点击我 点击我 2.3 访问未定义的属性或方法 尝试访问一个不存在的数据属性或方法也会引发错误: vue { { notDefinedProperty } } 3. Vue计算属性与侦听器报错实例 3.1 计算属性函数未返回值 计算属性必须返回一个值,否则在试图读取该属性时会抛出异常: vue { { computedValue } } 3.2 侦听器监听未定义的属性变更 当我们在watch对象中监听一个未初始化或未定义的属性时,也会触发错误: vue 4. 总结与思考 在Vue开发过程中,我们常常会遇到各种语法错误,这不仅要求我们深入理解Vue的语法特性,同时也需要扎实的JavaScript基础。每一次面对报错,都是一次学习和成长的机会。咱们得学会聪明地运用那些错误信息,就像探照灯一样找准问题所在。具体怎么搞呢?首先,别怕翻文档,那可是咱们的武功秘籍,多读多看才能融会贯通。其次,多和大伙儿讨论交流,毕竟“三个臭皮匠顶个诸葛亮”,一起头脑风暴往往能碰撞出新的火花。最后,实践是检验真理的唯一标准,得多动手实操,通过不断的试错和验证,这样才能真正深化对Vue,乃至整个前端技术栈的理解和掌握,让自己的技术水平蹭蹭往上涨。在编程的世界里,解决问题就跟闯迷宫、寻宝一样刺激有趣。每一个小挑战,就像是游戏中的关卡任务,不断地催促着我们勇往直前,激发我们的探索欲望和动力。只有真正摸透并熟练掌握这些可能会让你在Vue道路上踩坑的“陷阱”,你才能更好地玩转Vue,亲手打造出既结实又高效的Web应用。
2023-12-20 22:40:22
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断桥残雪_
转载文章
...的语境中,它被应用于解决字符串处理问题,通过构建一个二维数组dp i 3 来记录从前i个字符中选取字符,使得其各位数字之和模3为特定值时所需的最小删除字符数。通过自底向上的递推计算,以及状态转移方程,动态规划可以找到最优解,并确保在解决问题过程中不会重复计算已知结果,从而实现对给定字符串操作的最优化。 模拟法(Simulation) , 模拟法是一种基于模型的求解策略,通常用于描述并预测复杂系统的行为。在本文提及的编程问题中,模拟法是指直接按照题目要求逐步进行操作的过程,通过对字符串中每个字符对应的数字取模3,统计各余数值出现次数,然后根据最终求和结果的模3余数确定需要删除哪些字符以满足题意条件的方法。 前导零(Leading Zero) , 在数字表示或字符串形式的数据中,前导零是指位于最左边、不改变数值大小但可能影响数据表现形式的零。在本文所讨论的问题中,不允许字符串有前导零意味着在进行字符删除操作后,得到的结果字符串不能以零开头,因为这可能会影响人们对数字的理解,特别是在一些编程语言或特定场景下,前导零可能会引起歧义或错误解析。因此,在寻找满足3的倍数条件的同时,也要确保最终答案没有前导零。
2023-04-14 11:43:53
384
转载
Maven
... Filtering错误及解决方案详解 在Java开发的世界里,Maven作为一款强大的构建工具,其诸多特性极大地提升了开发效率。其中之一便是资源过滤(Resource Filtering),这项功能允许我们在构建过程中动态替换项目资源文件中的占位符,如${property}。不过,在实际操作的时候,我们免不了会碰到一些“资源过滤错误”,今天咱就来好好唠唠这类问题究竟是怎么冒出来的,又该如何把它给摆平。 1. Resource Filtering基础概念与应用场景 首先,让我们回顾一下Maven的Resource Filtering机制。通过在pom.xml中配置build > resources > resource标签,并设置filtering属性为true,Maven会在构建时扫描并替换资源文件中的变量。例如: xml src/main/resources true 这样一来,当资源文件如config.properties中有${version}这样的变量时,Maven会从项目或系统的属性中查找对应的值进行替换。 2. 遇到的Resource Filtering错误实例 然而,在实际应用中,我们可能会遇到如下几种典型的"Resourcefilteringerrors": 2.1 变量未定义错误 假设我们的config.properties文件中有这样一行: properties app.version=${project.version} 但如果我们没有在POM文件或其他地方定义project.version这个属性,Maven在构建时就会抛出类似“找不到对应属性值”的错误。 2.2 过滤规则冲突错误 另外一种常见问题是,由于过滤规则设置不当导致的冲突。比如,某个应该被过滤的文件意外地被设置为不进行过滤,或者反之,导致预期的内容替换未能发生。 2.3 特殊字符处理错误 在某些场景下,资源文件中可能包含特殊字符,如${}, 如果这些字符不是用来表示Maven属性占位符,但在过滤过程中却被误解析,也会引发错误。 3. 解决Resource Filtering错误的方法 对于上述提到的问题,我们可以采取以下措施来应对: 3.1 定义缺失的属性 对于变量未定义的情况,我们需要确保所有使用的属性都有相应的定义。可以在pom.xml中增加版本信息等属性,如下所示: xml 1.0.0-SNAPSHOT 3.2 正确配置过滤规则 针对过滤规则冲突,应精确指定哪些资源需要过滤,哪些不需要。例如,如果只希望对特定的资源配置过滤,可以细化资源配置: xml src/main/resources /config.properties true 3.3 特殊字符转义 对于含有非属性占位符${}的特殊字符问题,可以在资源文件中使用\进行转义,例如${literal}应写为\\${literal},以防止被Maven误解析。 4. 总结与思考 在Maven的世界里,Resource Filtering无疑是一项强大且实用的功能,它能够帮助我们实现资源文件的动态化配置,大大增强了项目的灵活性。但同时,我们也需要正确理解和合理使用这一特性,避免陷入Resource Filtering错误的困境。只有当我们把这些玩意儿的工作原理摸得门儿清,把那些可能潜伏的坑都给填平了,才能让它们真正火力全开,帮我们把开发效率往上猛提,保证每一个构建环节都顺滑无比,一点儿磕绊都没有。当你遇到问题时,就得化身成福尔摩斯那样,瞪大眼睛、开动脑筋,仔仔细细地观察、抽丝剥茧地分析。然后,再通过实实在在的代码实例去摸透、动手尝试,一步步解决这个难题。这,就是编程那让人着迷的地方,也是每一位开发者在成长道路上必定会经历的一段精彩旅程。
2023-03-30 22:47:35
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草原牧歌_
Apache Pig
...队列资源的问题解析与解决方案 1. 引言 在大数据处理的世界中,Apache Pig作为Hadoop生态的重要一员,以其SQL-like的脚本语言——Pig Latin,为用户提供了对大规模数据集进行高效处理的能力。然而,在把Pig任务扔给YARN(也就是那个“又一个资源协调器”)集群的时候,咱们时常会碰到个让人头疼的小插曲:这任务竟然没法顺利拿到队列里的资源。本文将深入探讨这个问题的发生原因,并通过实例代码和详细解析来提供有效的解决策略。 2. 问题现象及初步分析 当您尝试提交一个Pig作业到YARN上运行时,可能遇到类似这样的错误提示:“Failed to submit application to YARN: org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnException: Application submission failed for appattempt_1603984756655_0001 due to queue 'your-queue-name' not existing in the system.” 这个错误明确指出,Pig作业无法在指定的队列中找到足够的资源来执行任务。 问题根源:这通常是因为队列配置不正确或资源管理器未识别出该队列。YARN按照预定义的队列管理和分配资源,如果提交作业时不明确指定或指定了不存在的队列名称,就会导致作业无法获取所需的计算资源。 3. 示例代码与问题演示 首先,让我们看一段典型的使用Apache Pig提交作业到YARN的示例代码: shell pig -x mapreduce -param yarn_queue_name=your-queue-name script.pig 假设这里的"your-queue-name"是一个实际不存在于YARN中的队列名,那么上述命令执行后就会出现文章开头所述的错误。 4. 解决方案与步骤 4.1 检查YARN队列配置 第一步是确认YARN资源管理器的队列配置是否包含了你所指定的队列名。登录到Hadoop ResourceManager节点,查看yarn-site.xml文件中的相关配置,如yarn.resourcemanager.scheduler.class和yarn.scheduler.capacity.root.queues等属性,确保目标队列已被正确创建并启用。 4.2 确认权限问题 其次,检查提交作业的用户是否有权访问指定队列。在容量调度器这个系统里,每个队列都有一份专属的“通行证名单”——也就是ACL(访问控制列表)。为了保险起见,得确认一下您是不是已经在这份名单上,拥有对当前队列的访问权限。 4.3 正确指定队列名 在提交Pig作业时,请务必准确无误地指定队列名。例如,如果你在YARN中有名为"data_processing"的队列,应如此提交作业: shell pig -x mapreduce -param yarn_queue_name=data_processing script.pig 4.4 调整资源请求 最后,根据队列的实际资源配置情况,适当调整作业的资源请求(如vCores、内存等)。如果资源请求开得太大,即使队列里明明有资源并且存货充足,作业也可能抓不到自己需要的那份资源,导致无法顺利完成任务。 5. 总结与思考 理解并解决Pig作业在YARN上无法获取队列资源的问题,不仅需要我们熟悉Apache Pig和YARN的工作原理,更要求我们在实践中细心观察、细致排查。当你碰到这类问题的时候,不妨先从最基础的设置开始“摸底”,一步步地往里探索。同时,得保持像猫捉老鼠那样的敏锐眼神和逮住问题不放的耐心,这样你才能在海量数据这座大山中稳稳当当地向前迈进。毕竟,就像生活一样,处理大数据问题的过程也是充满挑战与乐趣的探索之旅。
2023-06-29 10:55:56
473
半夏微凉
Superset
...PI调用返回HTTP错误的全面解析与解决方案 1. 引言 Superset,Apache软件基金会旗下的强大数据可视化和商业智能平台,以其丰富的图表类型、强大的SQL查询能力和便捷的API接口广受开发者喜爱。在实际编程干活的时候,咱们可能经常会碰到这么个情况:调用API接口,结果它返回了个HTTP错误,这就跟半路杀出个程咬金似的,妥妥地把我们的开发进度给绊住了。这篇文章的目标呢,就是想把这个问题掰开揉碎了讲明白,咱们会借助一些实实在在的代码例子,一块儿琢磨出问题出在哪儿,然后再对症下药,拿出解决的好法子来。 2. API调用中的HTTP错误概览 在与Superset的API进行交互时,HTTP错误是常见的反馈形式,它代表了请求处理过程中的异常情况。常见的HTTP错误状态码包括400(Bad Request)、401(Unauthorized)、403(Forbidden)、404(Not Found)等,每一种错误都对应着特定的问题场景。 - 例如:尝试访问一个不存在的资源可能会返回404错误: python import requests url = "http://your-superset-server/api/v1/fake-resource" response = requests.get(url) if response.status_code == 404: print("Resource not found!") 3. 分析并处理常见HTTP错误 3.1 400 Bad Request 这个错误通常意味着客户端发送的请求存在语法错误或参数缺失。比如在Superset里捣鼓创建仪表板的时候,如果你忘了给它提供必须的JSON格式数据,服务器就可能会蹦出个错误提示给你。 python 错误示例:缺少必要参数 payload = {} 应该包含dashboard信息的json对象 response = requests.post("http://your-superset-server/api/v1/dashboard", json=payload) if response.status_code == 400: print("Invalid request, missing required parameters.") 解决方法是确保你的请求包含了所有必需的参数并且它们的数据类型和格式正确。 3.2 401 Unauthorized 当客户端尝试访问需要认证的资源而未提供有效凭据时,会出现此错误。在Superset中,这意味着我们需要带上有效的API密钥或其他认证信息。 python 正确示例:添加认证头 headers = {'Authorization': 'Bearer your-api-key'} response = requests.get("http://your-superset-server/api/v1/datasets", headers=headers) 3.3 403 Forbidden 即使你提供了认证信息,也可能由于权限不足导致403错误。这表示用户没有执行当前操作的权限。检查用户角色和权限设置,确保其有权执行所需操作。 3.4 404 Not Found 如上所述,当请求的资源在服务器上不存在时,将返回404错误。请确认你的API路径是否准确无误。 4. 总结与思考 在使用Superset API的过程中遭遇HTTP错误是常态而非例外。每一个错误码,其实都在悄悄告诉我们一个具体的小秘密,就是某个环节出了点小差错。这就需要我们在碰到问题时化身福尔摩斯,耐心细致地拨开层层迷雾,把问题的来龙去脉摸个一清二楚。每一个“啊哈!”时刻,就像是我们对技术的一次热情拥抱和深刻领悟,它不仅让咱们对编程的理解更上一层楼,更是我们在编程旅途中的宝贵财富和实实在在的成长印记。所以呢,甭管是捣鼓API调用出岔子了,还是在日常开发工作中摸爬滚打,咱们都得瞪大眼睛,保持一颗明察秋毫的心,还得有股子耐心去解决问题。让每一次失败的HTTP请求,都变成咱通往成功的垫脚石,一步一个脚印地向前走。
2023-06-03 18:22:41
67
百转千回
Go-Spring
...ring如何帮助我们解决这个常见问题的深度探索之旅吧! 二、问题重现 神秘的"undefined: mainmain" 首先,让我们先看看这个问题是如何出现的。假设你正在尝试运行如下简单的Go程序: go package main func mainmain() { println("Hello, World!") } // 当你尝试运行此程序时,编译器会抛出错误:“undefined: mainmain” 当我们尝试运行这段看似无误的代码时,Go编译器却给出了“undefined: mainmain”的错误提示。这是因为Go语言的入口函数名必须是main,而不是mainmain。这就是引发问题的核心所在。 三、Go-Spring框架的角色 虽然这个问题并非由Go-Spring直接引起,但作为一个强大的微服务框架,Go-Spring能够帮助我们更好地组织项目结构,从而避免这类基础命名错误的发生。下面,我们将借助Go-Spring框架,展示一个正确定义主函数的示例: go // 首先,在main包下创建一个符合规范的main函数 package main import "github.com/go-spring/spring-core" func main() { // 这里是Go-Spring应用启动的地方 spring.Run(func(ctx spring.Context) { // 在这里注入你的业务逻辑 ctx.Bean(new(MyService)) }) } type MyService struct {} func (s MyService) Init() { println("Hello, World! This is from Go-Spring.") } 在这个例子中,我们遵循Go语言规范定义了main函数,并利用Go-Spring来启动我们的应用。这样一来,可不光是保证了程序稳稳妥妥地跑起来,更关键的是,咱们还能亲眼见证Go-Spring框架是如何手把手教我们玩转服务注册、依赖注入这些高大上的功能哒! 四、解疑答惑 从错误到理解 面对"undefined: mainmain"这样的错误,我们需要理解的是Go语言对程序入口的要求,而非Go-Spring的功能。在真正动手开发的时候,用Go-Spring这个框架,那可是能帮我们把项目搭得既清爽又模块化,这样一来,就能有效避免那种因为命名乱七八糟引发的低级错误啦。用这种方式,我们就能把更多的注意力留给处理业务核心问题,而不是在基础的编程语法错误里团团转,浪费大好时光了! 五、总结 尽管"undefined: mainmain"这个错误看起来很棘手,但实际上它只是我们对Go语言规范理解不够深入的一个表现。在用Go-Spring干活儿的时候,我们格外看重代码书写规矩和项目架构的巧妙布局,这样一来,就能更好地把这类问题出现的可能性降到最低。所以,无论是学Go语言还是捣鼓Go-Spring框架,咱都得时刻瞪大眼睛瞅着每个小细节,拿出那股子严谨劲儿,这样咱们才能在编程这片江湖里玩得风生水起,尽情享受编程带来的乐趣哇!在未来的日子里,让我们一起携手Go-Spring,共同攻克更多编程挑战吧!
2024-03-23 11:30:21
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秋水共长天一色
Logstash
...icsearch配置错误解析:“hosts”必须为单一URI或URI数组 在使用Logstash进行日志收集、过滤和输出的过程中,我们可能会遇到一个常见的配置问题:Invalid setting for output plugin 'elasticsearch': 'hosts' must be a single URI or array of URIs。这篇东西,咱们就专门来聊聊这个问题,我会掰开了揉碎了给你讲清楚它的意思,还会手把手地展示实际的代码实例,深入地跟你探讨解决之道。这样一来,你就能更透彻、更顺溜地理解和运用Logstash与Elasticsearch的集成啦! 1. 错误描述及原因 当你在Logstash的输出配置中指定Elasticsearch服务器地址时,"hosts"参数是至关重要的。这个参数用于告知Logstash到哪里去连接Elasticsearch集群。然而,如果配置不当,Logstash会抛出上述错误提示。这就意味着你在配置文件里填的那个"hosts"设置有点不对劲儿,它得符合一定的格式要求——要么就是一个独立的Uniform Resource Identifier(URI),这个名词听起来可能有点复杂,简单来说就是一个统一资源标识符;要么就是由多个这样的URI串起来组成的数组。就像是你要么提供一个地址,要么就提供一串地址列表,明白不? URI通常以协议(如http或https)开头,接着是主机名(或IP地址)和端口号,例如http://localhost:9200。当你在用Elasticsearch搭建集群,而且这个集群里头包含了多个节点的时候,为了让Logstash能够和整个集群愉快地、准确无误地进行交流沟通,你需要提供一组URI地址。就像是给Logstash一本包含了所有集群节点联系方式的小本本,这样它就能随时找到并联系到任何一个节点了。 2. 错误示例与纠正 错误配置示例: yaml output { elasticsearch { hosts => "localhost:9200, another_host:9200" } } 上述配置会导致上述错误,因为Logstash期望的hosts是一个URI或者URI数组,而不是一个用逗号分隔的字符串。 正确配置示例: yaml output { elasticsearch { hosts => ["http://localhost:9200", "http://another_host:9200"] } } 在这个修正后的示例中,我们将"hosts"字段设置为一个包含两个URI元素的数组,这符合Logstash对于Elasticsearch输出插件的配置要求。 3. 深入探讨与思考 理解并修复此问题的关键在于对Elasticsearch集群架构和Logstash与其交互方式的认识。在大规模的生产环境里,Elasticsearch这家伙更习惯于在一个分布式的集群中欢快地运行。这个集群就像一个团队,每个节点都是其中的一员,你都可以通过它们各自的“门牌号”——特定URI,轻松找到并访问它们。Logstash需要能够同时向所有这些节点推送数据以实现高可用性和负载均衡。 此外,当我们考虑到安全性时,还可以在URI中添加认证信息,如下所示: yaml output { elasticsearch { hosts => ["https://user:password@localhost:9200", "https://user:password@another_host:9200"] ssl => true } } 在此例子中,我们在URI中包含了用户名和密码以便进行基本认证,并通过ssl => true启用SSL加密连接,这对于保证数据传输的安全性至关重要。 4. 结论 总的来说,处理Invalid setting for output plugin 'elasticsearch': 'hosts' must be a single URI or array of URIs这样的错误,其实更多的是对我们如何细致且准确地按照规范配置Logstash与Elasticsearch之间连接的一种考验。你瞧,就像盖房子得按照图纸来一样,我们要想让Logstash和Elasticsearch这对好兄弟之间保持顺畅的交流,就得在设定hosts这个小环节上下功夫,确保它符合正确的语法和逻辑结构。这样一来,它们俩就能麻溜儿地联手完成日志的收集、分析和存储任务,高效又稳定,就跟咱们团队配合默契时一个样儿!希望这篇文章能帮你避免在实践中踩坑,顺利搭建起强大的日志处理系统。
2024-01-27 11:01:43
302
醉卧沙场
Sqoop
...少遇到各种稀奇古怪的错误吧?这些问题不仅拖慢了我们的工作效率,还让我们对 Sqoop 到底是怎么工作的,心里犯起了嘀咕,充满了好奇和不解。别担心,本文将会为大家提供详细的解决方案。 一、问题描述与分析 首先,我们需要明确一个问题,那就是 Sqoop 是什么?简单来说,Sqoop 是一款开源的数据集成工具,它可以将关系型数据库中的数据导入到 Hadoop 中进行存储和处理,也可以将 Hadoop 中的数据导出到关系型数据库中。 然而,在使用 Sqoop 导出数据的过程中,我们经常会遇到各种各样的问题。例如,以下是一些常见的错误: 1. org.apache.sqoop.mapreduce.ExportException: Could not export data from database 2. java.sql.SQLException: ORA-00955: 名称已经存在 3. java.io.IOException: Could not find or load main class com.cloudera.sqoop.lib.SqoopTool 这些错误往往会让初学者感到困惑,不知道如何解决。因此,下面我们将逐一分析这些错误,并给出相应的解决方案。 二、解决方案 (1)org.apache.sqoop.mapreduce.ExportException: Could not export data from database 这个问题通常是因为 sqoop 的数据库连接配置不正确导致的。解决这个问题的办法就是,你得亲自去瞅瞅 sqoop.xml 文件里边关于数据库连接的那些参数设置,保证这些参数都和实际情况对得上号哈。另外,你也可以试试重启 sqoop 服务这个法子,同时把临时文件夹清理一下。这样一来,就能确保 sqoop 在运行时稳稳当当,不闹脾气出状况啦。 (2)java.sql.SQLException: ORA-00955: 名称已经存在 这个问题是因为你在创建表的时候,名称已经被其他表使用了。解决方法是在创建表的时候,给表起一个新的名字,避免与其他表重名。 (3)java.io.IOException: Could not find or load main class com.cloudera.sqoop.lib.SqoopTool 这个问题是因为你的 Sqoop 版本过低,或者没有正确安装。解决方法是更新你的 Sqoop 到最新版本,或者重新安装 Sqoop。 三、实例演示 为了让大家更好地理解和掌握以上的方法,下面我将通过具体的实例来演示如何使用 Sqoop 导出数据。 首先,假设我们要从 Oracle 数据库中导出一个名为 "orders" 的表。首先,我们需要在 Sqoop.xml 文件中添加以下内容: xml connect.url jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:ORCL connect.username scott connect.password tiger export.query select from orders 然后,我们可以使用以下命令来执行 Sqoop 导出操作: bash sqoop export --connect jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:ORCL --username scott --password tiger --table orders --target-dir /tmp/orders 这个命令将会把 "orders" 表中的所有数据导出到 "/tmp/orders" 目录下。 四、总结 通过以上的讲解和实例演示,我相信大家已经对如何使用 Sqoop 导出数据有了更深的理解。同时呢,我真心希望大家都能在实际操作中摸爬滚打,不断去尝试、去探索、去学习,让自己的技术水平像火箭一样嗖嗖地往上窜。 最后,我要说的是,虽然在使用 Sqoop 的过程中可能会遇到各种各样的问题,但只要我们有足够的耐心和毅力,就一定能够找到解决问题的办法。所以,无论何时何地,我们都应该保持一颗积极向上的心态,勇往直前! 好了,今天的分享就到这里,感谢大家的阅读和支持!希望我的分享能对大家有所帮助,也希望大家在以后的工作和学习中取得更大的进步!
2023-05-30 23:50:33
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幽谷听泉-t
SpringBoot
...常见的问题,并提出了解决策略。然而,随着技术的不断迭代,新的挑战和最佳实践也在不断涌现。 例如,一项最新的研究表明,前端框架Vue 3.0引入了更强大的响应式系统,这使得数据绑定更加精确,有助于减少“0”问题的发生。同时,SpringBoot 2.5版本引入了自动配置的改进,使得数据类型转换变得更加智能,减少了类型冲突的可能性。 此外,跨域资源共享(CORS)和API版本管理也是当前热点话题。CORS的合理配置可以有效防止数据在不同域间的意外转换,而API版本控制则能确保前后端数据结构的一致性,降低误解和错误。 对于那些已经面临“0”问题的开发者,参考Google Cloud的《RESTful API设计最佳实践》和GitHub上的相关开源项目,学习如何在设计和实现上避免这类问题,不失为明智之举。同时,定期更新技术和知识,紧跟行业动态,才能在实践中游刃有余。
2024-04-13 10:41:58
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柳暗花明又一村_
Maven
...x”。这不仅仅是一句错误信息,它背后隐藏着项目配置中的某些细节问题。嘿,兄弟!这篇文章咱们要好好聊聊这个问题的来龙去脉,看看它到底是咋回事儿,还有怎么给它找个合适的解决办法。咱们不光是纸上谈兵,还要拿几个真实案例来给大家开开眼,让大伙儿能更直观地理解问题,知道遇到这种情况该怎么应对。总之,就是想让大家对这个问题有个全面的认识,也能在日常生活中用得上这招! 二、错误解析 当我们遇到这样的错误时,通常意味着Maven在尝试执行某个构建目标(如clean, compile, test等)时,发现所使用的命令行参数或者配置文件中的语法存在错误。Maven是一个强大的依赖管理工具,其灵活性使得配置变得复杂,同时也增加了出错的可能性。 三、常见原因与排查步骤 1. 配置文件错误 检查pom.xml文件是否正确。错误可能出现在元素属性值、标签闭合、版本号、依赖关系等方面。 示例:错误的pom.xml配置可能导致无法识别的元素或属性。 xml com.example example-module unknown-version 这里,属性值未指定,导致Maven无法识别该版本信息。 2. 命令行参数错误 在执行Maven命令时输入的参数不正确或拼写错误。 示例:错误的命令行参数可能导致构建失败。 bash mvn compile -Dsome.property=wrong-value 这里的参数-Dsome.property=wrong-value中property的值可能与实际配置不匹配,导致Maven无法识别或处理。 3. 依赖冲突 多个版本的依赖包共存,且版本不兼容。 示例:两个依赖包同时声明了相同的类名或方法名,但版本不同,可能会引发编译错误。 xml org.example example-library 1.0.0 org.example example-library 1.0.1 四、解决方案与优化建议 1. 检查pom.xml文件 - 确保所有元素闭合、属性值正确。 - 使用IDE的自动完成功能或在线工具验证pom.xml的语法正确性。 2. 修正命令行参数 - 确认参数的拼写和格式正确。 - 使用Maven的help:effective-pom命令查看实际生效的pom.xml配置,确保与预期一致。 3. 解决依赖冲突 - 使用标签排除不必要的依赖。 - 更新或降级依赖版本以避免冲突。 - 使用Maven的dependency:tree命令查看依赖树,识别并解决潜在的冲突。 五、总结与反思 面对“Error:The project has a build goal with an invalid syntax”的挑战,关键在于细致地检查配置文件和构建命令,以及理解依赖关系。每一次遇到这样的错误,都是对Maven配置知识的深化学习机会。哎呀,你知道吗?就像你练习弹吉他一样,多用多练,咱们用Maven这个工具也能越来越顺手!它能帮咱们开发时节省不少时间,就像是有了个超级助手,能自动搞定那些繁琐的构建工作,让咱们的项目推进得飞快,没有那么多绊脚石挡道。是不是感觉挺酷的?咱们得好好加油,让这玩意儿成为咱们的拿手好戏! 六、结语 Maven作为项目构建管理工具,虽然强大且灵活,但也伴随着一定的复杂性和挑战。嘿!兄弟,这篇文章就是想给你支点招儿,让你在开发过程中遇到问题时能更顺手地找到解决方法,让编程这个事儿变得不那么头疼,提升你的码农体验感。别再为那些小bug烦恼了,跟着我的节奏,咱们一起搞定代码里的小麻烦,让编程之路畅通无阻!嘿,兄弟!听好了,每当你碰上棘手的问题,那可是你升级技能、长本事的绝佳机会!别急,拿出点好奇心,再添点耐心,咱们一起动手,一步步地去解谜,去学习,去挑战。就像在探险一样,慢慢你会发现自己的开发者之路越走越宽广,越来越精彩!所以啊,别怕困难,它们都是你的成长伙伴,加油,咱们一起成为更棒的开发者吧!
2024-08-09 16:06:13
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初心未变
Lua
...时,对于初学者来说,错误地设置函数参数的默认值可能会导致意想不到的错误和混淆。今天,我们将一起探索这个主题,深入了解为什么正确使用默认值如此重要,以及如何避免常见的陷阱。 二、错误的默认值设置 一场无声的危机 在Lua中,函数可以定义默认参数值,这在一定程度上简化了函数调用,并提供了更友好的接口设计。哎呀,你瞧,有时候编程里头,咱们设定的默认值如果不太对劲,那可就容易出岔子了。尤其是那种函数啊,你用得多了,参数的顺序万一搞乱了,问题就来了。就像是你在厨房里炒菜,调料放错了顺序,味道肯定不对劲。程序也是一样,顺序不对,结果就大相径庭了。所以啊,咱们在设置默认值的时候,得仔细想想,别让小细节毁了大事。例如: lua function exampleFunction(x, y) if not x then x = 1 end if not y then y = 2 end print(x + y) end exampleFunction() -- 输出 3 exampleFunction(5) -- 输出 6 exampleFunction(y=3) -- 输出 4 在这个例子中,如果直接调用 exampleFunction(),它将使用默认值 x = 1 和 y = 2,输出结果为 3。而 exampleFunction(5) 则使用了第一个参数 5,并保留了默认值 y = 2,因此输出为 7。最后,exampleFunction(y=3) 使用了默认值 x = 1 并覆盖了 y 的默认值,输出为 4。哎呀,这个例子啊,简直就是参数默认值用得好不好,对程序逻辑影响的大实锤!你看,它既展示了一波顺滑操作的魅力,也顺便揭露了个小坑——那就是如果参数的排列顺序不对头,那程序里可就容易出乱子,逻辑混乱那是分分钟的事儿。就像是你去超市买东西,明明想买牛奶结果却拿了个面包,那感觉,是不是跟程序里的逻辑混乱有那么点像?所以啊,咱们在写代码的时候,得格外注意参数的顺序,别让程序在执行过程中迷路了。 三、深挖问题 参数顺序与默认值的交织 当函数参数数量较多时,错误的默认值设置可能导致难以追踪的错误。例如,考虑以下函数: lua function complexFunction(a, b, c, d, e) print(a + b + c + d + e) end complexFunction(1, 2, 3) -- 正确使用默认值 complexFunction(1, 2, e=5) -- 错误使用默认值 在这个例子中,如果我们尝试通过 complexFunction(1, 2, e=5) 调用函数,Lua会使用 e 的默认值(在这种情况下是 5),而不是期望的参数 d 的值。这会导致输出结果不符合预期,因为实际调用的函数行为与意图不符。 四、解决方案 精心规划与测试 为了避免上述问题,开发者应该遵循一些最佳实践: 1. 明确参数顺序 在函数定义时,明确所有参数的顺序。这有助于减少因参数顺序误解而导致的错误。 2. 详细注释 为每个函数提供详细的文档,包括参数的用途、默认值的含义以及它们之间的关系。这有助于其他开发者理解和使用函数时避免意外。 3. 单元测试 编写针对函数的单元测试,特别关注默认参数的使用情况。这可以帮助及早发现潜在的逻辑错误,并确保函数行为符合预期。 4. 代码审查 定期进行代码审查,特别是在团队协作环境中。兄弟们,咱们互相提点提点,能找出不少平时自己都忽视的坑儿。比如那个默认值啊,有时候用得不恰当,就容易出问题。咱们得留心着点儿,别让这些小细节绊了脚。 五、结语 拥抱Lua的强大,同时警惕其陷阱 Lua作为一门强大的脚本语言,提供了丰富的功能和简洁的语法,使得快速开发和原型设计成为可能。然而,正如任何工具一样,正确使用Lua需要细心和谨慎。哎呀,兄弟!掌握函数参数默认值的那些事儿,这可是让你的代码变得既好懂又耐玩的魔法!想象一下,你写了一段代码,别人一看就明白你的意思,还能轻松修改和维护,多爽啊!而且,避免了因为配置不当出错,那简直就是程序员们的救星嘛!所以啊,咱们得好好学学这个技巧,让代码不仅高效,还充满人情味儿!嘿!兄弟,你听过Lua这玩意儿没?这可是个超级棒的脚本语言,用起来既灵活又高效。就像个魔法师,能让你的代码玩出花来。要是你勤学苦练,多动手实践,那简直就是如虎添翼啊!Lua能帮咱们构建出既靠谱又高效的软件系统,简直不要太爽!不信你试试,保证让你爱不释手! --- 本文旨在探讨Lua脚本中函数参数默认值的使用误区,通过具体的代码示例和分析,深入浅出地阐述了错误设置可能带来的问题及其解决方案。嘿,各位小伙伴们!在你们未来的Lua编程之旅中,我真心希望你们能对设置默认值这事儿多留点心眼。咱们可不想因为这个小细节搞出什么逻辑上的大乱子,对吧?毕竟,咱的目标可是要写出既漂亮又没bug的代码啊!所以,动起手来时,记得仔细琢磨一下每个默认值的选择,确保它们不会偷偷影响到你的程序逻辑,让代码质量蹭蹭往上涨!加油,编程达人们!
2024-09-19 16:01:49
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秋水共长天一色
转载文章
... 《手机端页面自适应解决方案—rem布局》, 此方案仅适用于移动端web 文章底部常见问题说明第四条,笔者已给出一个相当便捷的解决方案,欢迎留言交流。(2017/9/9) 该方案使用相当简单,把下面这段已压缩过的 原生JS(仅1kb,源码已在文章底部更新,2017/5/3) 放到 HTML 的 head 标签中即可(注:不要手动设置viewport,该方案自动帮你设置) <script>!function(e){function t(a){if(i[a])return i[a].exports;var n=i[a]={exports:{},id:a,loaded:!1};return e[a].call(n.exports,n,n.exports,t),n.loaded=!0,n.exports}var i={};return t.m=e,t.c=i,t.p="",t(0)}([function(e,t){"use strict";Object.defineProperty(t,"__esModule",{value:!0});var i=window;t["default"]=i.flex=function(normal,e,t){var a=e||100,n=t||1,r=i.document,o=navigator.userAgent,d=o.match(/Android[\S\s]+AppleWebkit\/(\d{3})/i),l=o.match(/U3\/((\d+|\.){5,})/i),c=l&&parseInt(l[1].split(".").join(""),10)>=80,p=navigator.appVersion.match(/(iphone|ipad|ipod)/gi),s=i.devicePixelRatio||1;p||d&&d[1]>534||c||(s=1);var u=normal?1:1/s,m=r.querySelector('meta[name="viewport"]');m||(m=r.createElement("meta"),m.setAttribute("name","viewport"),r.head.appendChild(m)),m.setAttribute("content","width=device-width,user-scalable=no,initial-scale="+u+",maximum-scale="+u+",minimum-scale="+u),r.documentElement.style.fontSize=normal?"50px": a/2sn+"px"},e.exports=t["default"]}]); flex(false,100, 1);</script> 代码原理 这是阿里团队的高清方案布局代码,所谓高清方案就是利用rem的特性(我们知道默认情况下html的1rem = 16px),根据设备屏幕的DPR(设备像素比,又称DPPX,比如dpr=2时,表示1个CSS像素由4个物理像素点组成)根据设备DPR动态设置 html 的font-size为(50 dpr),同时调整页面的压缩比率(即:1/dpr),进而达到高清效果。 有何优势 引用简单,布局简便 根据设备屏幕的DPR,自动设置最合适的高清缩放。 保证了不同设备下视觉体验的一致性。(老方案是,屏幕越大元素越大;此方案是,屏幕越大,看的越多) 有效解决移动端真实1px问题(这里的1px 是设备屏幕上的物理像素) 如何使用 重要的事情说三遍! 绝不是每个地方都要用rem,rem只适用于固定尺寸! 绝不是每个地方都要用rem,rem只适用于固定尺寸! 绝不是每个地方都要用rem,rem只适用于固定尺寸! 在相当数量的布局情境中(比如底部导航元素平分屏幕宽,大尺寸元素),你必须使用百分比或者flex才能完美布局! 看过 《手机端页面自适应解决方案—rem布局》的朋友,应该对rem有所了解,这里不再赘述, 此方案也是默认 1rem = 100px,所以你布局的时候,完全可以按照设计师给你的效果图写各种尺寸啦。 比如你在效果图上量取的某个按钮元素长 55px, 宽37px ,那你直接可以这样写样式: .myBtn {width: 0.55rem;height: 0.37rem;} rem布局(进阶版)实践应用 iPhone5 下页面效果.png iPhone 6 Plus 下页面效果.png 为了让朋友们更清晰感受此方案的巨大优势,下面是源码和Demo 实践应用1(请在手机端或者手机模式下浏览效果更佳!) 实践应用2(请在手机端或者手机模式下浏览效果更佳!) 线上项目(请在手机端或者手机模式下浏览效果更佳!) 示例源码 在线Demo 常见问题说明,新手很有必要看一下(2017/1/19) 许多同学对该方案存在不少误解导致使用出现各种问题,这里统一回复下。 1.问:为啥手机网页效果图宽度是要640或者750的,我非得弄个666的不行咩? 答:老实说当然可以,不过为了规范,640或者750是相对合适的。 拿Iphone 5s 举例,它的css像素宽度是320px,由于它的dpr=2,所以它的物理像素宽度为320 × 2 = 640px,这也就是为什么,你在5s上截了一张图,在电脑上打开,它的原始宽度是640px的原因。 那 iphone 6 的截图宽度呢? 375 × 2 = 750 那 iphone 6 sp 的截图宽度呢? 414 × 3 = 1242 以此类推,你现在能明白效果图为什么一般是 640 ,750 甚至是 1242 的原因了么?(真没有歧视安卓机的意思。。。) 2.问:宽度用rem写的情况下, 在 iphone6 上没问题, 在 iphone5上会有横向滚动条,何解? 答:假设你的效果图宽度是750,在这个效果图上可能有一个宽度为7rem(高清方案默认 1rem = 100px)的元素。我们知道,高清方案的特点就是几乎完美还原效果图,也就是说,你写了一个宽度为 7rem 的元素,那么在目前主流移动设备上都是7rem。然而,iphone 5 的宽度为640,也就是6.4rem。于是横向滚动条不可避免的出现了。 怎么办呢? 这是我目前推荐的比较安全的方式:如果元素的宽度超过效果图宽度的一半(效果图宽为640或750),果断使用百分比宽度,或者flex布局。就像把等屏宽的图片宽度设为100%一样。 3.问:不是 1rem = 100px吗,为什么我的代码写了一个宽度为3rem的元素,在电脑端的谷歌浏览器上宽度只有150px? 答:先说高清方案代码,再次强调咱们的高清方案代码是根据设备的dpr动态设置html 的 font-size, 如果dpr=1(如电脑端),则html的font-size为50px,此时 1rem = 50px 如果dpr=2(如iphone 5 和 6),则html的font-size为100px,此时 1rem = 100px 如果dpr=3(如iphone 6 sp),则html的font-size为150px,此时 1rem = 150px 如果dpr为其他值,即便不是整数,如3.4 , 也是一样直接将dpr 乘以 50 。 再来说说效果图,一般来讲,我们的效果图宽度要么是640,要么是750,无论哪一个,它们对应设备的dpr=2,此时,1 rem = 50 × 2 = 100px。这也就是为什么高清方案默认1rem = 100px。而将1rem默认100px也是好处多多,可以帮你快速换算单位,比如在750宽度下的效果图,某元素宽度为53px,那么css宽度直接设为53/100=0.53rem了。 然而极少情况下,有设计师将效果图宽定为1242px,因为他手里只有一个iphone 6 sp (dpr = 3),设计完效果图刚好可以在他的iphone 6 sp里查看调整。一切完毕之后,他将这个效果图交给你来切图。由于这个效果图对应设备的dpr=3,也就是1rem = 50 × 3 = 150px。所以如果你量取了一个宽度为90px的元素,它的css宽度应该为 90/150=0.6rem。由于咱们的高清方案默认1rem=100px,为了还原效果图,你需要这样换算。当然,一个技巧就是你可以直接修改咱们的高清方案的默认设置。在代码的最后 你会看到 flex(false, 100, 1) ,将其修改成flex(false, 66.66667, 1)(感谢简友:V旅行指出此处错误! 2017/3/24)就不用那么麻烦的换算了,此时那个90px的直接写成0.9rem就可以了。 4.问:在此方案下,我如果引用了别的UI库,那些UI库的元素会显得特别小,如何解决? 答:可以这样去理解问题的原因,如果不用高清方案,别的UI库的元素在移动设备上(假设这个设备是iphone 5好了)显示是正常的,这没有问题,然后我们在这个设备上将该页面截图放到电脑上看,发现宽度是640(问答1解释过了),根据你的像素眼大致测量,你发现这个设备上的某个字体大小应该是12px,而你在电脑上测量应该是24px。 现在我们使用高清方案去还原这个页面,那么字体大小应该写为 0.24rem 才对! 所以,如果你引用了其他的UI库,为了兼容高清方案,你需要对该UI库里凡是应用px的地方做相应处理,即: a px => a0.02 rem (具体处理方式因人而异,有模块化开发经验的同学可使用类似的 px2rem 的插件去转化,也可以完全手动处理) (2017/9/9更新)然而真实情况往往更为复杂,比如,你引入了百度地图(N个样式需要处理转换);或者你引入了一个 framework;又或者你使用了 video 标签,上面默认的尺寸样式很难处理。等等这些棘手问题 面对这些情况,此时我们的高清方案如果不再压缩页面,那么以上问题将迎刃而解。 基于这样的思路,笔者对高清方案的源码做了如下修改,即添加一个叫做 normal 的参数,由它来控制页面是否压缩。 在文章顶部代码的最后,你会看到 flex(false, 100, 1),默认情况下页面是开启压缩的。 如果你需要禁止压缩,由于我们的源码执行后,直接将flex函数挂载到全局变量window上了,此时你直接在需要禁止压缩的页面执行 window.flex(true) 就可以了,而rem的用法保持不变。 有一点美中不足的是,如果禁止了页面压缩,高清屏的1像素就不能实现了,如果你必须要实现1像素,那么自行谷歌:css 0.5像素,有N多的解决方案,这里不再赘述。 5.问:有时候字体会不受控制的变大,怎么办? 答:在X5新内核Blink中,在排版页面的时候,会主动对字体进行放大,会检测页面中的主字体,当某一块字体在我们的判定规则中,认为字号较小,并且是页面中的主要字体,就会采取主动放大的操作。然而这不是我们想要的,可以采取给最大高度解决 解决方案: , :before, :after { max-height: 100000px } 补充:有同学反映,在一些情况下 textarea 标签内的字体大小即便加上上面的方案,字体也会变大,无法控制。此时你需要给 textarea 的 display 设为 table 或者 inline-table 即可恢复正常。(感谢 程序媛喵喵 对此的补充!2017/7/7) 6.问:我在底部导航用的flex感觉更合适一些,请问这样子混着用可以吗? 答:咱们的rem适合写固定尺寸。其余的根据需要换成flex或者百分比。源码示例中就有这三种的综合运用。 7.问:在高清方案下,一个标准的,较为理想的宽度为640的页面效果图应该是怎样的? 点击浏览:一个标准的640手机页面设计稿参考(没错,在此方案中,你可以完全按照这张设计稿的尺寸写布局了。就是这么简单!) 8.问:用了这个方案如何使用媒体查询呢? 一般来讲,使用了这个方案是没必要用媒体查询了,如果你必须要用,假设你要对 iphone5 (css像素宽度320px, 这里需要取其物理像素,也就是640)宽度下的类名做处理,你可以这样 @media screen and (max-width: 640px) {.yourLayout {width:100%;} } 9.问:可以提供下这个高清方案的源码吗? 'use strict';/ @param {Boolean} [normal = false] - 默认开启页面压缩以使页面高清; @param {Number} [baseFontSize = 100] - 基础fontSize, 默认100px; @param {Number} [fontscale = 1] - 有的业务希望能放大一定比例的字体;/const win = window;export default win.flex = (normal, baseFontSize, fontscale) => {const _baseFontSize = baseFontSize || 100;const _fontscale = fontscale || 1;const doc = win.document;const ua = navigator.userAgent;const matches = ua.match(/Android[\S\s]+AppleWebkit\/(\d{3})/i);const UCversion = ua.match(/U3\/((\d+|\.){5,})/i);const isUCHd = UCversion && parseInt(UCversion[1].split('.').join(''), 10) >= 80;const isIos = navigator.appVersion.match(/(iphone|ipad|ipod)/gi);let dpr = win.devicePixelRatio || 1;if (!isIos && !(matches && matches[1] > 534) && !isUCHd) {// 如果非iOS, 非Android4.3以上, 非UC内核, 就不执行高清, dpr设为1;dpr = 1;}const scale = normal ? 1 : 1 / dpr;let metaEl = doc.querySelector('meta[name="viewport"]');if (!metaEl) {metaEl = doc.createElement('meta');metaEl.setAttribute('name', 'viewport');doc.head.appendChild(metaEl);}metaEl.setAttribute('content', width=device-width,user-scalable=no,initial-scale=${scale},maximum-scale=${scale},minimum-scale=${scale});doc.documentElement.style.fontSize = normal ? '50px' : ${_baseFontSize / 2 dpr _fontscale}px;}; 10.问:我在使用 rem 布局进阶方案的时候遇到了XXX的问题,如何解决? 此方案久经考验,具有普遍适用性,自身出致命问题的情况很少,至少笔者是没遇到过。 绝大多数你遇到的问题,都是由于对rem布局理解不到位导致的。本文对rem布局做了大量的解释说明,配置了若干 demo,你可以把你遇到的问题放到demo里测试。遇到问题时,首先问自己,为什么这明显的错误大家没遇到就我遇到了?? 如果你真的经过充分验证,比对,确实是rem布局自身出了问题,那么请私信我,把还原问题场景的 demo 或者文件发给我。谢谢! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/hjhfreshman/article/details/88864894。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-23 12:01:53
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...速度非常快,但是不能解决歧义; 搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。 paddle模式,利用PaddlePaddle深度学习框架,训练序列标注(双向GRU)网络模型实现分词。同时支持词性标注。paddle模式使用需安装paddlepaddle-tiny,pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。目前paddle模式支持jieba v0.40及以上版本。jieba v0.40以下版本,请升级jieba,pip install jieba --upgrade 。PaddlePaddle官网 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 安装说明 代码对 Python 2/3 均兼容 全自动安装:easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba 半自动安装:先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,解压后运行 python setup.py install 手动安装:将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录 通过 import jieba 来引用 如果需要使用paddle模式下的分词和词性标注功能,请先安装paddlepaddle-tiny,pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。 算法 基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型,使用了 Viterbi 算法 主要功能 分词 jieba.cut 方法接受四个输入参数: 需要分词的字符串;cut_all 参数用来控制是否采用全模式;HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型;use_paddle 参数用来控制是否使用paddle模式下的分词模式,paddle模式采用延迟加载方式,通过enable_paddle接口安装paddlepaddle-tiny,并且import相关代码; jieba.cut_for_search 方法接受两个参数:需要分词的字符串;是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词,粒度比较细 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意:不建议直接输入 GBK 字符串,可能无法预料地错误解码成 UTF-8 jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator,可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode),或者用 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器,可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器,所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。 代码示例 encoding=utf-8import jiebajieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持,早期版本不支持strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]for str in strs:seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) 使用paddle模式print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") 默认是精确模式print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) 输出: 【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学【新词识别】:他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处,“杭研”并没有在词典中,但是也被Viterbi算法识别出来了)【搜索引擎模式】: 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 添加自定义词典 载入词典 开发者可以指定自己自定义的词典,以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力,但是自行添加新词可以保证更高的正确率 用法: jieba.load_userdict(file_name) file_name 为文件类对象或自定义词典的路径 词典格式和 dict.txt 一样,一个词占一行;每一行分三部分:词语、词频(可省略)、词性(可省略),用空格隔开,顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件,则文件必须为 UTF-8 编码。 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。 例如: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 更改分词器(默认为 jieba.dt)的 tmp_dir 和 cache_file 属性,可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名,用于受限的文件系统。 范例: 自定义词典:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py 之前: 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 / 加载自定义词库后: 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / 调整词典 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频,使其能(或不能)被分出来。 注意:自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。 代码示例: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 “通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力” — https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14 关键词提取 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取 import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence 为待提取的文本 topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词,默认值为 20 withWeight 为是否一并返回关键词权重值,默认值为 False allowPOS 仅包括指定词性的词,默认值为空,即不筛选 jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例,idf_path 为 IDF 频率文件 代码示例 (关键词提取) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py 关键词提取所使用逆向文件频率(IDF)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法: jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py 关键词提取所使用停止词(Stop Words)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py 关键词一并返回关键词权重值示例 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py 基于 TextRank 算法的关键词抽取 jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用,接口相同,注意默认过滤词性。 jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例 算法论文: TextRank: Bringing Order into Texts 基本思想: 将待抽取关键词的文本进行分词 以固定窗口大小(默认为5,通过span属性调整),词之间的共现关系,构建图 计算图中节点的PageRank,注意是无向带权图 使用示例: 见 test/demo.py 词性标注 jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器,tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。 标注句子分词后每个词的词性,采用和 ictclas 兼容的标记法。 除了jieba默认分词模式,提供paddle模式下的词性标注功能。paddle模式采用延迟加载方式,通过enable_paddle()安装paddlepaddle-tiny,并且import相关代码; 用法示例 >>> import jieba>>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门") jieba默认模式>>> jieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持,早期版本不支持>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门",use_paddle=True) paddle模式>>> for word, flag in words:... print('%s %s' % (word, flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns paddle模式词性标注对应表如下: paddle模式词性和专名类别标签集合如下表,其中词性标签 24 个(小写字母),专名类别标签 4 个(大写字母)。 标签 含义 标签 含义 标签 含义 标签 含义 n 普通名词 f 方位名词 s 处所名词 t 时间 nr 人名 ns 地名 nt 机构名 nw 作品名 nz 其他专名 v 普通动词 vd 动副词 vn 名动词 a 形容词 ad 副形词 an 名形词 d 副词 m 数量词 q 量词 r 代词 p 介词 c 连词 u 助词 xc 其他虚词 w 标点符号 PER 人名 LOC 地名 ORG 机构名 TIME 时间 并行分词 原理:将目标文本按行分隔后,把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词,然后归并结果,从而获得分词速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块,目前暂不支持 Windows 用法: jieba.enable_parallel(4) 开启并行分词模式,参数为并行进程数 jieba.disable_parallel() 关闭并行分词模式 例子:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py 实验结果:在 4 核 3.4GHz Linux 机器上,对金庸全集进行精确分词,获得了 1MB/s 的速度,是单进程版的 3.3 倍。 注意:并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。 Tokenize:返回词语在原文的起止位置 注意,输入参数只接受 unicode 默认模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 搜索模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎 引用: from jieba.analyse import ChineseAnalyzer 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py 命令行分词 使用示例:python -m jieba news.txt > cut_result.txt 命令行选项(翻译): 使用: python -m jieba [options] filename结巴命令行界面。固定参数:filename 输入文件可选参数:-h, --help 显示此帮助信息并退出-d [DELIM], --delimiter [DELIM]使用 DELIM 分隔词语,而不是用默认的' / '。若不指定 DELIM,则使用一个空格分隔。-p [DELIM], --pos [DELIM]启用词性标注;如果指定 DELIM,词语和词性之间用它分隔,否则用 _ 分隔-D DICT, --dict DICT 使用 DICT 代替默认词典-u USER_DICT, --user-dict USER_DICT使用 USER_DICT 作为附加词典,与默认词典或自定义词典配合使用-a, --cut-all 全模式分词(不支持词性标注)-n, --no-hmm 不使用隐含马尔可夫模型-q, --quiet 不输出载入信息到 STDERR-V, --version 显示版本信息并退出如果没有指定文件名,则使用标准输入。 --help 选项输出: $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. 延迟加载机制 jieba 采用延迟加载,import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载,一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba,也可以手动初始化。 import jiebajieba.initialize() 手动初始化(可选) 在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的,有了延迟加载机制后,你可以改变主词典的路径: jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 例子: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py 其他词典 占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small 支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big 下载你所需要的词典,然后覆盖 jieba/dict.txt 即可;或者用 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 其他语言实现 结巴分词 Java 版本 作者:piaolingxue 地址:https://github.com/huaban/jieba-analysis 结巴分词 C++ 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/cppjieba 结巴分词 Rust 版本 作者:messense, MnO2 地址:https://github.com/messense/jieba-rs 结巴分词 Node.js 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/nodejieba 结巴分词 Erlang 版本 作者:falood 地址:https://github.com/falood/exjieba 结巴分词 R 版本 作者:qinwf 地址:https://github.com/qinwf/jiebaR 结巴分词 iOS 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/iosjieba 结巴分词 PHP 版本 作者:fukuball 地址:https://github.com/fukuball/jieba-php 结巴分词 .NET(C) 版本 作者:anderscui 地址:https://github.com/anderscui/jieba.NET/ 结巴分词 Go 版本 作者: wangbin 地址: https://github.com/wangbin/jiebago 作者: yanyiwu 地址: https://github.com/yanyiwu/gojieba 结巴分词Android版本 作者 Dongliang.W 地址:https://github.com/452896915/jieba-android 友情链接 https://github.com/baidu/lac 百度中文词法分析(分词+词性+专名)系统 https://github.com/baidu/AnyQ 百度FAQ自动问答系统 https://github.com/baidu/Senta 百度情感识别系统 系统集成 Solr: https://github.com/sing1ee/jieba-solr 分词速度 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode 测试环境: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz;《围城》.txt 常见问题 1. 模型的数据是如何生成的? 详见: https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7 2. “台中”总是被切成“台 中”?(以及类似情况) P(台中) < P(台)×P(中),“台中”词频不够导致其成词概率较低 解决方法:强制调高词频 jieba.add_word('台中') 或者 jieba.suggest_freq('台中', True) 3. “今天天气 不错”应该被切成“今天 天气 不错”?(以及类似情况) 解决方法:强制调低词频 jieba.suggest_freq(('今天', '天气'), True) 或者直接删除该词 jieba.del_word('今天天气') 4. 切出了词典中没有的词语,效果不理想? 解决方法:关闭新词发现 jieba.cut('丰田太省了', HMM=False) jieba.cut('我们中出了一个叛徒', HMM=False) 更多问题请点击:https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed 修订历史 https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/Changelog jieba “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Features Support three types of segmentation mode: Accurate Mode attempts to cut the sentence into the most accurate segmentations, which is suitable for text analysis. Full Mode gets all the possible words from the sentence. Fast but not accurate. Search Engine Mode, based on the Accurate Mode, attempts to cut long words into several short words, which can raise the recall rate. Suitable for search engines. Supports Traditional Chinese Supports customized dictionaries MIT License Online demo http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ (Powered by Appfog) Usage Fully automatic installation: easy_install jieba or pip install jieba Semi-automatic installation: Download http://pypi.python.org/pypi/jieba/ , run python setup.py install after extracting. Manual installation: place the jieba directory in the current directory or python site-packages directory. import jieba. Algorithm Based on a prefix dictionary structure to achieve efficient word graph scanning. Build a directed acyclic graph (DAG) for all possible word combinations. Use dynamic programming to find the most probable combination based on the word frequency. For unknown words, a HMM-based model is used with the Viterbi algorithm. Main Functions Cut The jieba.cut function accepts three input parameters: the first parameter is the string to be cut; the second parameter is cut_all, controlling the cut mode; the third parameter is to control whether to use the Hidden Markov Model. jieba.cut_for_search accepts two parameter: the string to be cut; whether to use the Hidden Markov Model. This will cut the sentence into short words suitable for search engines. The input string can be an unicode/str object, or a str/bytes object which is encoded in UTF-8 or GBK. Note that using GBK encoding is not recommended because it may be unexpectly decoded as UTF-8. jieba.cut and jieba.cut_for_search returns an generator, from which you can use a for loop to get the segmentation result (in unicode). jieba.lcut and jieba.lcut_for_search returns a list. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) creates a new customized Tokenizer, which enables you to use different dictionaries at the same time. jieba.dt is the default Tokenizer, to which almost all global functions are mapped. Code example: segmentation encoding=utf-8import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 默认模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) Output: [Full Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学[Accurate Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学[Unknown Words Recognize] 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (In this case, "杭研" is not in the dictionary, but is identified by the Viterbi algorithm)[Search Engine Mode]: 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 Add a custom dictionary Load dictionary Developers can specify their own custom dictionary to be included in the jieba default dictionary. Jieba is able to identify new words, but you can add your own new words can ensure a higher accuracy. Usage: jieba.load_userdict(file_name) file_name is a file-like object or the path of the custom dictionary The dictionary format is the same as that of dict.txt: one word per line; each line is divided into three parts separated by a space: word, word frequency, POS tag. If file_name is a path or a file opened in binary mode, the dictionary must be UTF-8 encoded. The word frequency and POS tag can be omitted respectively. The word frequency will be filled with a suitable value if omitted. For example: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 Change a Tokenizer’s tmp_dir and cache_file to specify the path of the cache file, for using on a restricted file system. Example: 云计算 5李小福 2创新办 3[Before]: 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /[After]: 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / Modify dictionary Use add_word(word, freq=None, tag=None) and del_word(word) to modify the dictionary dynamically in programs. Use suggest_freq(segment, tune=True) to adjust the frequency of a single word so that it can (or cannot) be segmented. Note that HMM may affect the final result. Example: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 Keyword Extraction import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence: the text to be extracted topK: return how many keywords with the highest TF/IDF weights. The default value is 20 withWeight: whether return TF/IDF weights with the keywords. The default value is False allowPOS: filter words with which POSs are included. Empty for no filtering. jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) creates a new TFIDF instance, idf_path specifies IDF file path. Example (keyword extraction) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py Developers can specify their own custom IDF corpus in jieba keyword extraction Usage: jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big Sample Code:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py Developers can specify their own custom stop words corpus in jieba keyword extraction Usage: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt Sample Code:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py There’s also a TextRank implementation available. Use: jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) Note that it filters POS by default. jieba.analyse.TextRank() creates a new TextRank instance. Part of Speech Tagging jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) creates a new customized Tokenizer. tokenizer specifies the jieba.Tokenizer to internally use. jieba.posseg.dt is the default POSTokenizer. Tags the POS of each word after segmentation, using labels compatible with ictclas. Example: >>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")>>> for w in words:... print('%s %s' % (w.word, w.flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns Parallel Processing Principle: Split target text by line, assign the lines into multiple Python processes, and then merge the results, which is considerably faster. Based on the multiprocessing module of Python. Usage: jieba.enable_parallel(4) Enable parallel processing. The parameter is the number of processes. jieba.disable_parallel() Disable parallel processing. Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py Result: On a four-core 3.4GHz Linux machine, do accurate word segmentation on Complete Works of Jin Yong, and the speed reaches 1MB/s, which is 3.3 times faster than the single-process version. Note that parallel processing supports only default tokenizers, jieba.dt and jieba.posseg.dt. Tokenize: return words with position The input must be unicode Default mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 Search mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司',mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh from jieba.analyse import ChineseAnalyzer Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py Command Line Interface $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. Initialization By default, Jieba don’t build the prefix dictionary unless it’s necessary. This takes 1-3 seconds, after which it is not initialized again. If you want to initialize Jieba manually, you can call: import jiebajieba.initialize() (optional) You can also specify the dictionary (not supported before version 0.28) : jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') Using Other Dictionaries It is possible to use your own dictionary with Jieba, and there are also two dictionaries ready for download: A smaller dictionary for a smaller memory footprint: https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small There is also a bigger dictionary that has better support for traditional Chinese (繁體): https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big By default, an in-between dictionary is used, called dict.txt and included in the distribution. In either case, download the file you want, and then call jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') or just replace the existing dict.txt. Segmentation speed 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode Test Env: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz;《围城》.txt 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/yegeli/article/details/107246661。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-02 10:38:37
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...制和技术,并且分析及解决在制作中遇到的问题。这些也是译者曾任于上海两家工作室时的主要工作范畴。 选择翻译此著作,主要原因是在阅读中得到共鸣,并且能知悉一些知名游戏作品实际上所采用的方案。有感坊间大部分游戏开发书籍并不是由业内人士执笔,内容只足够应付一些最简单的游戏开发,欠缺宏观比较各种方案,技术与当今实际情况也有很大差距。而一些Gems类丛书虽然偶有好文章,但受形式所限欠缺系统性、全面性。难得本书原作者身为世界一流游戏工作室的资深游戏开发者(注1),在繁重的游戏开发工作外,还在大学教授游戏开发课程以至编写本著作。此外,从与内地同事的交流中,了解到许多从业者不愿意阅读外文书籍。为了普及知识及反馈业界社会,希望能尽绵力。 或许有些人以为本著作是针对单机/游戏机游戏的,并不适合国内以网游为主的环境。但译者认为这是一种误解,许多游戏本身所涉及的技术是具通用性的。例如游戏性相关的游戏性系统、场景管理、人工智能、物理模拟等部分,许多时候也会同时用于网游的前台和后台。现时,一些动作为主、非MMO的国内端游甚至会直接在后台运行传统意义上的游戏引擎。至于前台相关的技术,单机和端游的区别更少。此外,随着近年移动终端的兴起,其硬件性能已超越传统掌上游戏机,开发手游所需的技术与传统掌上游戏机并无太大差异。还可预料,现时单机/游戏机的一些较高级的架构及技术,将在不远的未来着陆移动终端平台。 译者认为,本书涵括游戏开发技术的方方面面,同时适合入门及经验丰富的游戏程序员。书名中的架构二字,并不单是给出一个系统结构图,而是描述每个子系统的需求、相关技术及与其他子系统的关系。对译者本人而言,本书的第11章(动画系统)及第14章(运行时游戏性基础系统)是本书特別精彩之处,含有许多少见于其他书籍的内容。而第10章(渲染引擎)由于是游戏引擎中的一个极大的部分,有限的篇幅可能未能覆盖广度及深度,推荐读者参考[1](注2),人工智能方面也需参考其他专著。 本译作采用LaTeX排版(注3),以Inkscape编译矢量图片。为了令阅读更流畅,内文中的网址都统一改以脚注标示。另外,由于现时游戏开发相关的文献以英文为主,而且游戏开发涉及的知识面很广,本译作尽量以括号形式保留英文术语。为了方便读者查找内容,在附录中增设中英文双向索引(索引条目与原著的不同)。 本人在香港成长学习及工作,至2008年才赴内地游戏工作室工作,不黯内地的中文写作及用字习惯,翻译中曾遇到不少困难。有幸得到出版社人员以及良师益友的帮助,才能完成本译作。特别感谢周筠老师支持本作的提案,并耐心地给予协助及鼓励。编辑张春雨老师和卢鸫翔老师,以及好友余晟给予了大量翻译上的知识及指导。也感谢游戏业界专家云风、大宝和Dave给予了许多宝贵意见。此书的翻译及排版工作比预期更花时间,感谢妻子及儿女们的体谅。此次翻译工作历时三年半,因工作及家庭事宜导致严重延误,唯有在翻译及排版工作上更尽心尽力,希望求得等待此译作的读者们谅解。无论是批评或建议,诚希阁下通过电邮miloyip@gmail.com、新浪微博、豆瓣等渠道不吝赐教。 叶劲峰(Milo Yip) 2013年10月 原作者是顽皮狗(Naughty Dog)《神秘海域(Uncharted)》系列的通才程序员、《最后生还者(The Last of Us)》的首席程序员,之前还曾在EA和Midway工作。 中括号表示引用附录中的参考文献。一些参考条目加入了其中译本的信息。 具体是使用CTEX套装,它是在MiKTeX的基础上增加中文的支持。 前言 最早的电子游戏完全由硬件构成,但微处理器(microprocessor)的高速发展完全改变了游戏的面貌。现在的游戏是在多用途的PC和专门的电子游戏主机(video game console)上玩的,凭借软件带来绝妙的游戏体验。从最初的游戏诞生至今已有半个世纪,但很多人仍然认为游戏是一个未成熟的产业。即使游戏可能是个年轻的产业,若仔细观察,也会发现它正在高速发展。 现时游戏已成为一个上百亿美元的产业,覆盖不同年龄、性别的广泛受众。 千变万化的游戏,可以分为从纸牌游戏到大型多人在线游戏(massively multiplayer online game,MMOG)等多个种类(category)和“类型(genre)”(注1),也可以运行在任何装有微芯片(microchip)的设备上 。你现在可以在PC、手机及多种特别为游戏而设计的手持/电视游戏主机上玩游戏。家用电视游戏通常代表最尖端的游戏科技,又由于它们是周期性地推出新版本,因此有游戏机“世代”(generation)的说法。最新一代(注2)的游戏机包括微软的Xbox 360和索尼的PlayStation 3,但一定不可忽视长盛不衰的PC,以及最近非常流行的任天堂Wii。 最近,剧增的下载式休闲游戏,使这个多样化的商业游戏世界变得更复杂。虽然如此,大型游戏仍然是一门大生意。今天的游戏平台非常复杂,有难以置信的运算能力,这使软件的复杂度得以进一步提升。所有这些先进的软件都需要由人创造出来,这导致团队人数增加,开发成本上涨。随着产业变得成熟,开发团队要寻求更好、更高效的方式去制作产品,可复用软件(reusable software)和中间件(middleware)便应运而生,以补偿软件复杂度的提升。 由于有这么多风格迥异的游戏及多种游戏平台,因此不可能存在单一理想的软件方案。然而,业界已经发展出一些模式 ,也有大量的潜在方案可供选择。现今的问题是如何找到一个合适的方案去迎合某个项目的需要。再进一步,开发团队必须考虑项目的方方面面,以及如何把各方面集成。对于一个崭新的游戏设计,鲜有可能找到一个完美搭配游戏设计各方面的软件包。 现时业界内的老手,入行时都是“开荒牛”。我们这代人很少是计算机科学专业出身(Matt的专业是航空工程、Jason的专业是系统设计工程),但现时很多学院已设有游戏开发的课程和学位。时至今日,为了获取有用的游戏开发信息,学生和开发者必须找到好的途径。对于高端的图形技术,从研究到实践都有大量高质量的信息。可是,这些信息经常不能直接应用到游戏的生产环境,或者没有一个生产级质量的实现。对于图形以外的游戏开发技术,市面上有一些所谓的入门书籍,没提及参考文献就描述很多内容细节,像自己发明的一样。这种做法根本没有用处,甚至经常带有不准确的内容。另一方面,市场上有一些高端的专门领域书籍,例如物理、碰撞、人工智能等。可是,这类书或者啰嗦到让你难以忍受,或者高深到让部分读者无法理解,又或者内容过于零散而难于融会贯通。有一些甚至会直接和某项技术挂钩,软硬件一旦改动,其内容就会迅速过时。 此外,互联网也是收集相关知识的绝佳工具。可是,除非你确实知道要找些什么,否则断链、不准确的资料、质量差的内容也会成为学习障碍。 好在,我们有Jason Gregory,他是一位拥有在顽皮狗(Naughty Dog)工作经验的业界老手,而顽皮狗是全球高度瞩目的游戏工作室之一。Jason在南加州大学教授游戏编程课程时,找不到概括游戏架构的教科书。值得庆幸的是,他承担了这个任务,填补了这个空白。 Jason把应用到实际发行游戏的生产级别知识,以及整个游戏开发的大局编集于本书。他凭经验,不仅融汇了游戏开发的概念和技巧,还用实际的代码示例及实现例子去说明怎样贯通知识来制作游戏。本书的引用及参考文献可以让读者更深入探索游戏开发过程的各方面。虽然例子经常是基于某些技术的,但是概念和技巧是用来实际创作游戏的,它们可以超越个别引擎或API的束缚。 本书是一本我们入行做游戏时想要的书。我们认为本书能让入门者增长知识,也能为有经验者开拓更大的视野。 Jeff Lander(注3) Matthew Whiting(注4) 译注:Genre一词在文学中为体裁。电影和游戏里通常译作类型。不同的游戏类型可见1.2节。 译注:按一般说法,2005年至今属于第7个游戏机世代。这3款游戏机的发行年份为Xbox 360(2005)、PlayStation 3(2006)、Wii(2006)。有关游戏机世代可参考维基百科。 译注:Jeff Lander现时为Darwin 3D公司的首席技术总监、Game Tech公司创始人,曾为艺电首席程序员、Luxoflux公司游戏性及动画技术程序员。 译注:Matthew Whiting现时为Wholesale Algorithms公司程序员,曾为Luxoflux公司首席软件工程师、Insomniac Games公司程序员。 序言 欢迎来到《游戏引擎架构》世界。本书旨在全面探讨典型商业游戏引擎的主要组件。游戏编程是一个庞大的主题,有许多内容需要讨论。不过相信你会发现,我们讨论的深度将足以使你充分理解本书所涵盖的工程理论及常用实践的方方面面。话虽如此,令人着迷的漫长游戏编程之旅其实才刚刚启程。与此相关的每项技术都包含丰富内容,本书将为你打下基础,并引领你进入更广阔的学习空间。 本书焦点在于游戏引擎的技术及架构。我们会探讨商业游戏引擎中,各个子系统的相关理论,以及实现这些理论所需要的典型数据结构、算法和软件接口。游戏引擎与游戏的界限颇为模糊。我们将把注意力集中在引擎本身,包括多个低阶基础系统(low-level foundation system)、渲染引擎(rendering engine)、碰撞系统(collision system)、物理模拟(physics simulation)、人物动画(character animation),及一个我称为游戏性基础层(gameplay foundation layer)的深入讨论。此层包括游戏对象模型(game object model)、世界编辑器(world editor)、事件系统(event system)及脚本系统(scripting system)。我们也将会接触游戏性编程(gameplay programming)的多个方面,包括玩家机制(player mechanics)、摄像机(camera)及人工智能(artificial intelligence,AI)。然而,这类讨论会被限制在游戏性系统和引擎接口范围。 本书可以作为大学中等级游戏程序设计中两到三门课程的教材。当然,本书也适合软件工程师、业余爱好者、自学的游戏程序员,以及游戏行业从业人员。通过阅读本书,资历较浅的游戏程序员可以巩固他们所学的游戏数学、引擎架构及游戏科技方面的知识。专注某一领域的资深程序员也能从本书更为全面的介绍中获益。 为了更好地学习本书内容,你需要掌握基本的面向对象编程概念并至少拥有一些C++编程经验。尽管游戏行业已经开始尝试使用一些新的、令人兴奋的编程语言,然而工业级的3D游戏引擎仍然是用C或C++编写的,任何认真的游戏程序员都应该掌握C++。我们将在第3章重温一些面向对象编程的基本原则,毫无疑问,你还会从本书学到一些C++的小技巧,不过C++的基础最好还是通过阅读[39]、[31]及[32]来获得。如果你对C++已经有点生疏,建议你在阅读本书的同时,最好能重温这几本或者类似书籍。如果你完全没有C++经验,在看本书之前,可以考虑先阅读[39]的前几章,或者尝试学习一些C++的在线教程。 学习编程技能最好的方法就是写代码。在阅读本书时,强烈建议你选择一些特别感兴趣的主题付诸实践。举例来说,如果你觉得人物动画很有趣,那么可以首先安装OGRE,并测试一下它的蒙皮动画示范。接着还可以尝试用OGRE实现本书谈及的一些动画混合技巧。下一步你可能会打算用游戏手柄控制人物在平面上行走。等你能玩转一些简单的东西了,就应该以此为基础,继续前进!之后可以转移到另一个游戏技术范畴,周而复始。这些项目是什么并不重要,重要的是你在实践游戏编程的艺术,而不是纸上谈兵。 游戏科技是一个活生生、会呼吸的家伙 ,永远不可能将之束缚于书本之上 。因此,附加的资源、勘误、更新、示例代码、项目构思等已经发到本书的网站。 目录 推荐序1 iii推荐序2 v译序 vii序言 xvii前言 xix致谢 xxi第一部分 基础 1第1章 导论 31.1 典型游戏团队的结构 41.2 游戏是什么 71.3 游戏引擎是什么 101.4 不同游戏类型中的引擎差异 111.5 游戏引擎概观 221.6 运行时引擎架构 271.7 工具及资产管道 46第2章 专业工具 532.1 版本控制 532.2 微软Visual Studio 612.3 剖析工具 782.4 内存泄漏和损坏检测 792.5 其他工具 80第3章 游戏软件工程基础 833.1 重温C++及最佳实践 833.2 C/C++的数据、代码及内存 903.3 捕捉及处理错误 118第4章 游戏所需的三维数学 1254.1 在二维中解决三维问题 1254.2 点和矢量 1254.3 矩阵 1394.4 四元数 1564.5 比较各种旋转表达方式 1644.6 其他数学对象 1684.7 硬件加速的SIMD运算 1734.8 产生随机数 180第二部分 低阶引擎系统 183第5章 游戏支持系统 1855.1 子系统的启动和终止 1855.2 内存管理 1935.3 容器 2085.4 字符串 2255.5 引擎配置 234第6章 资源及文件系统 2416.1 文件系统 2416.2 资源管理器 251第7章 游戏循环及实时模拟 2777.1 渲染循环 2777.2 游戏循环 2787.3 游戏循环的架构风格 2807.4 抽象时间线 2837.5 测量及处理时间 2857.6 多处理器的游戏循环 2967.7 网络多人游戏循环 304第8章 人体学接口设备(HID) 3098.1 各种人体学接口设备 3098.2 人体学接口设备的接口技术 3118.3 输入类型 3128.4 输出类型 3168.5 游戏引擎的人体学接口设备系统 3188.6 人体学接口设备使用实践 332第9章 调试及开发工具 3339.1 日志及跟踪 3339.2 调试用的绘图功能 3379.3 游戏内置菜单 3449.4 游戏内置主控台 3479.5 调试用摄像机和游戏暂停 3489.6 作弊 3489.7 屏幕截图及录像 3499.8 游戏内置性能剖析 3499.9 游戏内置的内存统计和泄漏检测 356第三部分 图形及动画 359第10章 渲染引擎 36110.1 采用深度缓冲的三角形光栅化基础 36110.2 渲染管道 40410.3 高级光照及全局光照 42610.4 视觉效果和覆盖层 43810.5 延伸阅读 446第11章 动画系统 44711.1 角色动画的类型 44711.2 骨骼 45211.3 姿势 45411.4 动画片段 45911.5 蒙皮及生成矩阵调色板 47111.6 动画混合 47611.7 后期处理 49311.8 压缩技术 49611.9 动画系统架构 50111.10 动画管道 50211.11 动作状态机 51511.12 动画控制器 535第12章 碰撞及刚体动力学 53712.1 你想在游戏中加入物理吗 53712.2 碰撞/物理中间件 54212.3 碰撞检测系统 54412.4 刚体动力学 56912.5 整合物理引擎至游戏 60112.6 展望:高级物理功能 616第四部分 游戏性 617第13章 游戏性系统简介 61913.1 剖析游戏世界 61913.2 实现动态元素:游戏对象 62313.3 数据驱动游戏引擎 62613.4 游戏世界编辑器 627第14章 运行时游戏性基础系统 63714.1 游戏性基础系统的组件 63714.2 各种运行时对象模型架构 64014.3 世界组块的数据格式 65714.4 游戏世界的加载和串流 66314.5 对象引用与世界查询 67014.6 实时更新游戏对象 67614.7 事件与消息泵 69014.8 脚本 70714.9 高层次的游戏流程 726第五部分 总结 727第15章 还有更多内容吗 72915.1 一些未谈及的引擎系统 72915.2 游戏性系统 730参考文献 733中文索引 737英文索引 755 参考文献 Tomas Akenine-Moller, Eric Haines, and Naty Hoffman. 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London, England: Faber & Faber, 2002. 中译本:《原动画基础教程:动画人的生存手册》,邓晓娥译,中国青年出版社,2006. 勘误 第1次印册(2014年2月) P.xviii: 译注中 Wholesale Algoithms -> Wholesale Algorithms P.10: 最后一段第一行 微软的媒体播放器 -> 微软的Windows Media Player (多谢读者OpenGPU来函指正) P.15: 1.4.3节第三点 按妞 -> 按钮 (多谢读者一个小小凡人来函指正) P.40: 正文最后一行 按扭 -> 按钮 P.50: 1.7.8节第二节第一行 同是 -> 同时 (多谢读者czfdd来函指正) P.98: 代码 writeExampleStruct(Example& ex, Stream& ex) 中 Stream& ex -> Stream& stream (多谢读者Snow来函指正) P.106: 第一段中有六处 BBS -> BSS,最后一段代码的注释也有同样错误 (多谢读者trout来函指正) P.119: 译注中 软体工程 -> 软件工程 (多谢读者Snow来函指正) P.214: 正文第一段有两处 虚内存 -> 虚拟内存 (多谢读者Snow来函指正) P.216: 脚注24应标明为译注 (多谢读者Snow来函指正) P.221: 第一段代码的第二个断言应为 ASSERT(link.m_pPrev != NULL); (多谢读者Snow来函指正) P.230: 5.4.4.1节 第二段 软体 -> 软件 P.286: 脚注4应标明为译注 (多谢读者Snow来函指正) P.322: 第二段 按扭事件字 -> 按钮事件 P.349: 9.8节第二段第二行两处 部析器 -> 剖析器 (多谢读者Snow来函指正) P.738-572: 双数页页眉 参考文献 -> 中文索引 P.755-772: 双数页页眉 参考文献 -> 英文索引 P.755: kd tree项应归入K而不是Symbols 以上的错误已于第2次印册中修正。 第2次印册及之前 P.11: 第四行 细致程度 -> 层次细节 (这是level-of-detail/LOD的内地通译,多谢读者OpenGPU来函指正) P.12: 正文第一段及图1.2标题 使命之唤 -> 使命召唤 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.12: 正文第一段 战栗时空 -> 半条命 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.16: 第一点 表面下散射 -> 次表面散射 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.17: 1.4.4节第五行 次文化 -> 亚文化 (此译法在内地更常用。多谢读者OpenGPU来函提示) P.22: 战栗时空 -> 半条命 P.24: 战栗时空2 -> 半条命2 P.34: 1.6.8.2节第一行 提呈 -> 提交 (这术语在本书其他地方都写作提交。多谢读者OpenGPU来函提示) P.35: 第七行 提呈 -> 提交 (这术语在本书其他地方都写作提交。多谢读者OpenGPU来函提示) P.50: 战栗时空2 -> 半条命2 P.365: 第四段第二行: 细致程度 -> 层次细节 P.441: 10.4.3.2节第三行 细致程度 -> 层次细节 P.494: sinusiod -> sinusoid (多谢读者OpenGPU来函指正) P.511: 11.10.4节第一行 谈入 -> 淡入 (多谢读者Snow来函指正) P.541: 战栗时空2 -> 半条命2 P.627: 战栗时空2 -> 半条命2 P.654: 第二行 建康值 -> 血量 (原来是改正错别字,但译者发现应改作前后统一使用的“血量”。多谢读者Snow来函指正) P.692: 第二行 内部分式 -> 内部方式 (多谢读者Snow来函指正) P.696: 14.7.6节第四行 不设实际 -> 不切实际 (多谢读者Snow来函指正) 以上的错误已于第3次印册中修正。 其他意见 P.220: 正文第一段 m_root.m_pElement 和 P.218 第一段代码中的 m_pElem 不统一。原文有此问题,但因为它们是不同的struct,暂不列作错误。 (多谢读者Snow来函提示) P.331: 8.5.8节第二段中 “反覆”较常见的写法为“反复”,但前者也是正确的,暂不列作错误。 (多谢读者Snow来函提示) P.390: 10.1.3.3节静态光照第二段中“取而代之,我们会使用一张光照纹理贴到所有受光源影响范围内的物体上。这样做能令动态物体经过光源时得到正确的光照。” 后面的一句与前句好像难以一起理解。译者认为,作者应该是指,使用同一静态光源去为静态物件生成光照纹理,以及用于动态对象的光照,能使两者的效果维持一致性。译者会考虑对译文作出改善或加入译注解译。(多谢读者店残来函查询) P.689: 第五行 并行处理世代 -> 并行处理时代 是对era较准确的翻译。 (多谢读者Snow来函提示) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/mypongo/article/details/38388381。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-02-12 23:04:05
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...ery插件,它专注于解决图片加载问题,并提供了一种优雅的方式来处理那些未能成功加载的图片。通过使用imagesLoaded,你可以轻松地监测页面上所有图片的加载状态,确保每个图片都能正确展示在用户面前。这款插件的功能十分强大,当你设定的图片未能按预期加载时,imagesLoaded允许你自定义替代图片或者显示其他形式的内容来替代未加载的图片。例如,你可以选择用一张默认图片替换失败加载的图片,或者显示一段友好的提示信息,避免用户看到未加载完成的空白区域或是错误图标,从而提升用户体验。此外,imagesLoaded还能够帮助优化网站性能。通过实时监控图片加载情况,它可以延迟一些非关键图片的加载时间,直到其所在部分进入视窗范围,这不仅加快了页面首次加载速度,也减少了不必要的服务器请求,进一步提升了网站的整体性能。总而言之,imagesLoaded是一个非常实用且易于集成到现有项目的工具,无论是为了改善用户体验,还是为了实现更复杂的动态内容加载效果,它都是你的理想选择。通过利用imagesLoaded,你可以确保每个访客都能享受到流畅、美观且功能完善的网页浏览体验。 点我下载 文件大小:37.97 KB 您将下载一个JQuery插件资源包,该资源包内部文件的目录结构如下: 本网站提供JQuery插件下载功能,旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容,请立即告知我们,我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明:站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用,严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果,由使用者承担责任。
2024-10-16 21:02:18
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...现代而简洁的登录界面解决方案。通过结合jQuery的交互性和CSS3的动画效果,这款插件能够轻松地将您的登录界面转变为类似Google的用户体验。它不仅具备美观的视觉设计,还提供了丰富的交互功能。插件中的登录界面采用了当前流行的扁平化设计风格,整体布局简洁明了,配色方案遵循Google的设计语言,给人以清新、专业的印象。右上角的小问号和错误提示小图标使用SVG矢量图形制作,确保在任何分辨率下都能保持清晰度,同时减少了加载时间。这一细节处理使得用户可以快速获取帮助或了解错误信息,提升了用户体验。登录表单部分则采用了浮动标签设计,当用户未输入时,标签会作为占位符显示在输入框内;一旦用户开始输入,则标签会自动上浮至输入框上方,成为标签,这样的设计既节省了空间,又保证了表单的易读性。此外,点击按钮时的波纹效果为用户操作增添了一份趣味性和反馈感,使整个交互过程更加流畅自然。无论是个人博客、企业官网还是电商平台,这款插件都能帮助您快速构建出符合现代审美标准且易于使用的登录界面,提升网站的整体品质和用户满意度。 点我下载 文件大小:54.52 KB 您将下载一个JQuery插件资源包,该资源包内部文件的目录结构如下: 本网站提供JQuery插件下载功能,旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容,请立即告知我们,我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明:站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用,严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果,由使用者承担责任。
2024-12-01 21:07:38
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HTML
...供了更为强大且灵活的解决方案。 例如,Vue.js采用MVVM(Model-View-ViewModel)模式,并支持模板语法,开发者可以直接在HTML中插入可响应的数据绑定表达式,如{ {name} }和v-bind指令,框架会自动将其转化为对应的HTML字符串,实现数据与视图的实时同步更新。 同时,React推崇JSX语法,它允许开发者直接在JavaScript中编写类似HTML的结构,通过Babel编译器将其转化为React.createElement函数调用序列,最终生成HTML字符串。这种将模板与逻辑紧密耦合的方式有利于提升代码的可维护性和复用性。 深入研究,还可以发现诸如lit-html这样的轻量级库,它利用模板字面量和HTML模板化功能,结合高效的差异更新算法,在保证性能的同时简化了将JavaScript转为HTML字符串的过程。 总之,在当前前端开发领域,将JavaScript转换为HTML字符串不仅停留在原始的字符串拼接或模板字符串阶段,而是融入到各类现代框架的核心机制之中,以更高效、便捷的方式服务于复杂的Web应用开发实践。不断跟进和掌握这些新方法和技术趋势,有助于开发者提升项目质量和开发效率。
2023-11-22 11:28:15
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电脑达人
JSON
...on_decode错误处理机制,使开发者能够更准确地捕获并解决JSON解析问题。同时,PHP官方文档也提供了更多关于如何安全、高效地处理JSON数据的最佳实践指南。 此外,随着RESTful API设计规范的推广,JSON Schema作为一种用于描述JSON数据结构的标准格式,正在逐步成为主流。它允许开发者为JSON数据定义严格的模式约束,从而确保在数据传输过程中满足预设规则,减少因数据格式错误导致的问题。 因此,对于PHP开发者而言,除了掌握基础的JSON编码解码操作之外,了解并紧跟相关领域的最新动态和技术发展,如PHP 8.1对JSON处理的改进以及JSON Schema的应用,无疑将有助于提升开发效率和代码质量,更好地适应现代Web开发的需求。
2023-01-18 13:53:09
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