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...现在对去噪代码中如何实现任意尺寸图像去噪进行解读。 代码 先贴源码 import torchfrom PIL import Imagefrom torchvision import transformsfrom arch_unet import UNetimport numpy as npdef get_generator():global operation_seed_counter 全局变量 在局部变量可以引用全局变量并修改operation_seed_counter += 1g_cuda_generator = torch.Generator(device="cuda")g_cuda_generator.manual_seed(operation_seed_counter)return g_cuda_generatorclass AugmentNoise(object): 添加噪声的类def __init__(self, style):print(style)if style.startswith('gauss'):self.params = [float(p) / 255.0 for p in style.replace('gauss', '').split('_')]if len(self.params) == 1:self.style = "gauss_fix"elif len(self.params) == 2:self.style = "gauss_range"elif style.startswith('poisson'):self.params = [float(p) for p in style.replace('poisson', '').split('_')]if len(self.params) == 1:self.style = "poisson_fix"elif len(self.params) == 2:self.style = "poisson_range"def add_train_noise(self, x):shape = x.shapeif self.style == "gauss_fix":std = self.params[0]std = std torch.ones((shape[0], 1, 1, 1), device=x.device)noise = torch.cuda.FloatTensor(shape, device=x.device)torch.normal(mean=0.0,std=std,generator=get_generator(),out=noise)return x + noiseelif self.style == "gauss_range":min_std, max_std = self.paramsstd = torch.rand(size=(shape[0], 1, 1, 1),device=x.device) (max_std - min_std) + min_stdnoise = torch.cuda.FloatTensor(shape, device=x.device)torch.normal(mean=0, std=std, generator=get_generator(), out=noise)return x + noiseelif self.style == "poisson_fix":lam = self.params[0]lam = lam torch.ones((shape[0], 1, 1, 1), device=x.device)noised = torch.poisson(lam x, generator=get_generator()) / lamreturn noisedelif self.style == "poisson_range":min_lam, max_lam = self.paramslam = torch.rand(size=(shape[0], 1, 1, 1),device=x.device) (max_lam - min_lam) + min_lamnoised = torch.poisson(lam x, generator=get_generator()) / lamreturn noiseddef add_valid_noise(self, x):shape = x.shapeif self.style == "gauss_fix":std = self.params[0]return np.array(x + np.random.normal(size=shape) std,dtype=np.float32)elif self.style == "gauss_range":min_std, max_std = self.paramsstd = np.random.uniform(low=min_std, high=max_std, size=(1, 1, 1))return np.array(x + np.random.normal(size=shape) std,dtype=np.float32)elif self.style == "poisson_fix":lam = self.params[0]return np.array(np.random.poisson(lam x) / lam, dtype=np.float32)elif self.style == "poisson_range":min_lam, max_lam = self.paramslam = np.random.uniform(low=min_lam, high=max_lam, size=(1, 1, 1))return np.array(np.random.poisson(lam x) / lam, dtype=np.float32)model_path = 'test_dir/unet_gauss25_b4e100r02/2022-03-02-22-24/epoch_model_040.pth' 导入训练的模型文件device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')net = UNet().to(device)net.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=device))net.eval()noise_adder = AugmentNoise(style='gauss25')img = Image.open('validation/Kodak/000014.jpg')im = np.array(img, dtype=np.float32) / 255.0origin255 = im.copy()origin255 = origin255.astype(np.uint8)noisy_im = noise_adder.add_valid_noise(im)H = noisy_im.shape[0]W = noisy_im.shape[1]val_size = (max(H, W) + 31) // 32 32noisy_im = np.pad(noisy_im,[[0, val_size - H], [0, val_size - W], [0, 0]],'reflect')transformer = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])noisy_im = transformer(noisy_im)noisy_im = torch.unsqueeze(noisy_im, 0)noisy_im = noisy_im.cuda()with torch.no_grad():prediction = net(noisy_im)prediction = prediction[:, :, :H, :W]prediction = prediction.permute(0, 2, 3, 1)prediction = prediction.cpu().data.clamp(0, 1).numpy()prediction = prediction.squeeze()pred255 = np.clip(prediction 255.0 + 0.5, 0, 255).astype(np.uint8)Image.fromarray(pred255).convert('RGB').save('test1.png') 输入图像 尺寸大小为(408, 310)，PIL读入后进行归一化处理。 img = Image.open('validation/Kodak/00001.jpg')print('img', img.size) img (408, 310)im = np.array(img, dtype=np.float32) / 255.0print('im', im.shape) im (310, 408, 3) 先对不规则图像进行填充，要求填充的尺寸是32的倍数，否则输入到网络中会报错。在训练的时候是随机裁剪256256的切片的。 b = torch.rand(1, 3, 255, 255).to('cuda')a = net(b)print(a.shape) 在卷积神经网络中，为了避免因为卷积运算导致输出图像缩小和图像边缘信息丢失，常常采用图像边缘填充技术，即在图像四周边缘填充0，使得卷积运算后图像大小不会缩小，同时也不会丢失边缘和角落的信息。在Python的numpy库中，常常采用numpy.pad()进行填充操作。 val_size = (max(H, W) + 31) // 32 32noisy_im = np.pad(noisy_im,[[0, val_size - H], [0, val_size - W], [0, 0]],'reflect') ‘reflect’， 表示对称填充。 上图转自 http://t.zoukankan.com/shuaishuaidefeizhu-p-14179038.html >>> a = [1, 2, 3, 4, 5]>>> np.pad(a, (2, 3), 'reflect')array([3, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2]) 个人感觉使用reflect操作，而不是之间的填充0是为了在边缘去噪的时候更平滑一些。镜像填充后的图如下： 输入网络后，得到预测结果。最后进行裁剪，得到去噪后的图像。 prediction = prediction[:, :, :H, :W] 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42948594/article/details/124712116。 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。

...频繁出现，就可以事先定义一个物化视图来加速： sql CREATE MATERIALIZED VIEW AggregatedOrders TO AggregatedTable AS SELECT user_id, COUNT(order_id) AS order_count FROM Orders GROUP BY user_id; 通过这种方式，每次查询时都不需要重新计算这些统计数据，从而大大提高了效率。 --- 4. 实战演练 动手试试看！ 好了，理论讲得差不多了，现在该轮到实战环节啦！我来给大家展示几个具体的例子，看看如何在实际场景中应用上述提到的方法。 示例一：合并数据到单表 假设我们有两个表：Sales 和 Customers，它们分别记录了销售记录和客户信息。现在我们想找出每个客户的总销售额。 sql -- 创建视图 CREATE VIEW SalesByCustomer AS SELECT c.customer_id, c.name, SUM(s.amount) AS total_sales FROM Customers AS c JOIN Sales AS s ON c.customer_id = s.customer_id GROUP BY c.customer_id, c.name; -- 查询结果 SELECT FROM SalesByCustomer WHERE total_sales > 1000; 示例二：使用物化视图优化查询 继续上面的例子，如果我们发现SalesByCustomer视图被频繁访问，那么就可以进一步优化，将其转换为物化视图： sql -- 创建物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW SalesSummary ENGINE = MergeTree() ORDER BY customer_id AS SELECT customer_id, name, SUM(amount) AS total_sales FROM Sales JOIN Customers USING (customer_id) GROUP BY customer_id, name; -- 查询物化视图 SELECT FROM SalesSummary WHERE total_sales > 1000; 可以看到，相比之前的视图方式，物化视图不仅减少了重复计算，还提供了更好的性能表现。 --- 5. 总结与展望 总之，尽管ClickHouse在处理跨数据库或表的复杂查询方面存在一定的限制，但这并不意味着它无法胜任大型项目的需求。其实啊，只要咱们好好琢磨一下怎么安排和设计，这些问题根本就不用担心啦，还能把ClickHouse的好处发挥得足足的！ 最后，我想说的是，技术本身并没有绝对的好坏之分，关键在于我们如何运用它。希望今天的分享能帮助你在使用ClickHouse的过程中更加得心应手。如果还有任何疑问或者想法，欢迎随时交流讨论哦！ 加油，我们一起探索更多可能性吧！

...取360度旋转特征值实现准确的识别。 ClearType 效果 , ClearType 是一种微软开发的字体平滑技术，旨在提高液晶显示器上文本的显示质量。它通过次像素渲染技术改善了屏幕上的文本边缘，使其看起来更清晰、更易于阅读。文中指出，竹子在生成验证码时遇到了未对 Graphics 填充底色的问题，导致原本应具有的 ClearType 效果消失，使得验证码中的文字边缘出现毛边，视觉效果受到影响。 验证码（CAPTCHA） , 验证码全称“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”，是一种区分计算机程序与人类用户的安全测试手段。在本文情境下，竹子改进了一种旋转式验证码生成方法，该方法利用随机字符串、图像处理技术和类神经网络进行文字辨识，从而增强验证码的安全性，防止自动化脚本进行恶意攻击或滥用网站服务。

...在RabbitMQ中实现消息的重新入队？ 引言 在构建高效、可扩展的分布式系统时，消息队列扮演着至关重要的角色。哎呀，你知道吗？这些东西超级厉害的！它们就像我们日常生活中那个超级棒的快递员，能帮我们在不同的地方之间传递信息，而且还是在不打扰我们的情况下悄悄进行的那种。不仅如此，它们还能把大家手头的任务平均分配给每个人，就像是食堂里的阿姨，总能把饭分得均匀，让大家都能吃饱。还有，它们还能把重要的信息记录下来，就像我们小时候写日记一样，重要的事情不会忘记。所以，有了它们，我们的工作和生活就变得更加高效和有序了！哎呀，你知道那款叫RabbitMQ的消息中间件吗？这家伙在咱们开发者圈里可火得不得了，简直就是个消息传递的神器！为啥呢？因为它不仅成熟稳定，功能还贼强大，各种特性多到数不清，简直就是咱们搞技术的小伙伴们的最爱！用它来处理消息，那叫一个顺畅，效率杠杠的，怪不得这么多人对它情有独钟呢！本文旨在深入探讨如何在RabbitMQ中实现消息的重新入队机制，这是一个关键的功能，对于处理异常场景、优化系统性能至关重要。 第一部分：理解消息重新入队的基本概念 消息重新入队，简单来说，就是当消费者无法处理消息或者消息处理失败时，RabbitMQ自动将消息重新放入队列的过程。哎呀，这个机制就像是系统的超级救生员，专门负责不让任何消息失踪，还有一套超级厉害的技能，能在系统出状况的时候及时出手，让它重新变得稳稳当当的。就像你出门忘了带钥匙，但有备用钥匙在手，就能轻松解决问题一样，这个机制就是系统的那个备用钥匙，关键时刻能救大急！ 第二部分：消息重新入队的关键因素 - 消息持久化：消息是否持久化决定了消息在RabbitMQ服务器重启后是否能继续存在。启用持久化（basic.publish()方法中的mandatory参数设置为true）是实现消息重新入队的基础。 - 确认机制：通过配置confirm.select，可以确保消息被正确地投递到队列中。这有助于检测消息投递失败的情况，从而触发重新入队流程。 - 死信交换：当消息经过一系列处理后仍不符合接收条件时，可能会被转移到死信队列中。合理配置死信策略，可以避免死信积累，确保消息正常流转。 第三部分：实现消息重新入队的步骤 步骤一：配置持久化 在RabbitMQ中，确保消息持久化是实现重新入队的第一步。通过生产者代码添加持久化标志： python import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='my_queue', durable=True) message = "Hello, RabbitMQ!" channel.basic_publish(exchange='', routing_key='my_queue', body=message, properties=pika.BasicProperties(delivery_mode=2)) 设置消息持久化 connection.close() 步骤二：使用确认机制 通过confirm.select来监听消息确认状态，确保消息成功到达队列： python def on_delivery_confirmation(method_frame): if method_frame.method.delivery_tag in sent_messages: print(f"Message {method_frame.method.delivery_tag} was successfully delivered") else: print("Failed to deliver message") sent_messages = [] connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() channel.confirm_delivery() channel.basic_consume(queue='my_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=False) channel.start_consuming() 步骤三：处理异常与重新入队 在消费端，通过捕获异常并重新发送消息到队列来实现重新入队： python import pika def callback(ch, method, properties, body): try: process_message(body) except Exception as e: print(f"Error processing message: {e}") ch.basic_nack(delivery_tag=method.delivery_tag, requeue=True) def process_message(message): 处理逻辑... pass connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='my_queue') channel.basic_qos(prefetch_count=1) channel.basic_consume(queue='my_queue', on_message_callback=callback) channel.start_consuming() 第四部分：实践与优化 在实际应用中，合理设计队列的命名空间、消息TTL、死信策略等，可以显著提升系统的健壮性和性能。此外，监控系统状态、定期清理死信队列也是维护系统健康的重要措施。 结语 消息重新入队是RabbitMQ提供的一种强大功能，它不仅增强了系统的容错能力，还为开发者提供了灵活的错误处理机制。通过上述步骤的学习和实践，相信你已经对如何在RabbitMQ中实现消息重新入队有了更深入的理解。嘿，兄弟！听我一句，你得明白，做事情可不能马虎。每一个小步骤，每一个细节，都像是你在拼图时放的一块小片儿，这块儿放对了，整幅画才好看。所以啊，在你搞设计或者实现方案的时候，千万要细心点儿，谨慎点儿，别急躁，慢慢来，细节决定成败你知道不？这样出来的成果，才能经得起推敲，让人满意！愿你在构建分布式系统时，能够充分利用RabbitMQ的强大功能，打造出更加稳定、高效的应用。

...度最常用的一种指标，定义为信息的期望。假定当前样本集合 D 中第 k 类样本所占的比例为 ,则 D 的信息熵定义为： H(D)的值越小，则D的纯度越高。信息增益 一般而言，信息增益越大，则意味着使周属性 来进行划分所获得的"纯度提升"越大。因此，我们可用信息增益来进行决策树的划分属性选择，信息增益越大，属性划分越好。 以西瓜书中表 4.1 中的西瓜数据集 2.0 为例，该数据集包含17个训练样例，用以学习一棵能预测设剖开的是不是好瓜的决策树.显然，。 在决策树学习开始时，根结点包含 D 中的所有样例，其中正例占 ，反例占 信息熵计算为： 我们要计算出当前属性集合{色泽，根蒂，敲声，纹理，脐部，触感}中每个属性的信息增益。以属性"色泽"为例，它有 3 个可能的取值: {青绿，乌黑，浅自}。若使用该属性对 D 进行划分，则可得到 3 个子集，分别记为：D1 (色泽=青绿)， D2 (色泽2=乌黑)， D3 (色泽=浅白)。 子集 D1 包含编号为 {1，4，6，10，13，17} 的 6 个样例，其中正例占 p1=3/6 ，反例占p2=3/6； D2 包含编号为 {2，3，7，8， 9，15} 的 6 个样例，其中正例占 p1=4/6 ，反例占p2=2/6； D3 包含编号为 {5，11，12，14，16} 的 5 个样例，其中正例占 p1=1/5 ，反例占p2=4/5； 根据信息熵公式可以计算出用“色泽”划分之后所获得的3个分支点的信息熵为： 根据信息增益公式计算出属性“色泽”的信息增益为（Ent表示信息熵）： 类似的，可以计算出其他属性的信息增益： 显然，属性"纹理"的信息增益最大，于是它被选为划分属性。图 4.3 给出了基于"纹理"对根结点进行划分的结果，各分支结点所包含的样例子集显示在结点中。 然后，决策树学习算法将对每个分支结点做进一步划分。以图 4.3 中第一个分支结点( "纹理=清晰" )为例，该结点包含的样例集合 D 1 中有编号为 {1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 15} 的 9 个样例，可用属性集合为{色泽，根蒂，敲声，脐部 ，触感}。基于 D1计算出各属性的信息增益： "根蒂"、 "脐部"、 "触感" 3 个属性均取得了最大的信息增益，可任选其中之一作为划分属性.类似的，对每个分支结点进行上述操作，最终得到的决策树如圈 4.4 所示。 3、剪枝处理 剪枝 (pruning)是决策树学习算法对付"过拟合"的主要手段。决策树剪枝的基本策略有"预剪枝" (prepruning)和"后剪枝 "(post" pruning) [Quinlan, 1993]。 预剪枝是指在决策树生成过程中，对每个结点在划分前先进行估计，若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能提升，则停止划 分并将当前结点标记为叶结点； 后剪枝则是先从训练集生成一棵完整的决策树，然后自底向上地对非叶结点进行考察，若将该结点对应的子树替换为叶结点能带来决策树泛化性能提升，则将该子树替换为叶结点。 往期回顾 ● 带你详细了解机器视觉竞赛—ILSVRC竞赛 ● 到底什么是“机器学习”？机器学习有哪些基本概念？（简单易懂） ● 带你自学Python系列（一）：变量和简单数据类型（附思维导图） ● 带你自学Python系列（二）：Python列表总结-思维导图 ● 2018年度最强的30个机器学习项目！ ● 斯坦福李飞飞高徒Johnson博士论文: 组成式计算机视觉智能（附195页PDF） ● 一文详解计算机视觉的广泛应用：网络压缩、视觉问答、可视化、风格迁移 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Sophia_11/article/details/113355312。 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。

...于文件系统的数据模型实现数据的一致性和有序性，并支持高可用性和容错性。 事务日志 , 在ZooKeeper的上下文中，事务日志是记录所有对ZooKeeper服务器上数据变更操作的一种持久化存储机制。每当ZooKeeper接收到客户端的写请求并完成事务处理时，都会将该事务的相关信息按照严格的全局顺序写入事务日志，以确保即使在系统崩溃或重启后也能恢复到一致的状态。 快照文件（Snapshot） , 在ZooKeeper中，快照文件是对某一时刻ZooKeeper服务器内存数据库状态的全量备份。当ZooKeeper服务器运行一段时间后，为了减少恢复时扫描事务日志的时间开销，会定期将当前内存数据库状态生成一个快照文件保存到磁盘。在后续的恢复过程中，ZooKeeper首先加载最近的快照文件，然后重放从快照时间点之后的事务日志，以此快速重建出完整的数据视图。 SSD硬盘（Solid State Drive） , SSD是一种采用闪存作为永久性存储介质的硬盘驱动器，相比于传统的机械硬盘（HDD），具有更快的数据读写速度、更低的延迟以及更高的耐用性。在解决ZooKeeper磁盘I/O性能瓶颈问题时，更换为SSD硬盘可以显著提高数据的读写效率，进而提升整个系统的性能表现。 FPGA加速 , FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，可以通过编程来实现特定的硬件加速功能。在ZooKeeper优化场景下，基于FPGA的数据同步算法可以定制化地加速数据处理过程，尤其针对频繁的I/O操作进行优化，从而在保证数据一致性的同时降低对磁盘I/O资源的需求，有效改善集群整体性能。

...预防系统异常，将有望实现更加智能、高效的数据管理和存储。同时，持续的技术创新和社区合作将为分布式数据库系统的发展注入新的活力，推动其在更广泛的领域内发挥重要作用。 总之，“CommitLogTooManySnapshotsInProgressException”问题不仅是Cassandra面临的挑战，也是分布式系统发展过程中共同的课题。通过技术创新、优化实践和社区协作，我们可以期待未来更加高效、可靠的数据管理与存储解决方案的出现。

...-python库来实现。 python from kafka import KafkaProducer producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092') for _ in range(10): message = "Hello, Kafka!".encode('utf-8') producer.send('test-topic', value=message) print("Message sent:", message.decode('utf-8')) producer.flush() producer.close() 4.3 使用Spark读取Kafka数据 现在，我们来编写一个Spark程序，用于读取刚才发送到Kafka中的数据。这里我们使用Spark的Structured Streaming API。 scala import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder.appName("SparkKafkaIntegration").getOrCreate() val df = spark.readStream .format("kafka") .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") .option("subscribe", "test-topic") .load() val query = df.selectExpr("CAST(value AS STRING)") .writeStream .outputMode("append") .format("console") .start() query.awaitTermination() 这段代码会启动一个Spark应用程序，从Kafka的主题中读取数据，并将其打印到控制台。 4.4 实时处理 接下来，我们可以在Spark中对数据进行实时处理。例如，我们可以统计每秒钟接收到的消息数量。 scala import org.apache.spark.sql.functions._ val countDF = df.selectExpr("CAST(value AS STRING)") .withWatermark("timestamp", "1 minute") .groupBy( window($"timestamp", "1 minute"), $"value" ).count() val query = countDF.writeStream .outputMode("complete") .format("console") .start() query.awaitTermination() 这段代码会在每分钟的时间窗口内统计消息的数量，并将其输出到控制台。 5. 总结与反思 通过这次实战，我们成功地将Spark与Kafka进行了集成，并实现了数据的实时处理。虽然过程中遇到了一些挑战，但最终还是顺利完成了任务。这个经历让我明白，书本上的知识和实际动手做真是两码事。不一次次去试，根本没法真正搞懂怎么用这门技术。希望这次分享对你有所帮助，也期待你在实践中也能有所收获！ 如果你有任何问题或想法，欢迎随时交流讨论。

...和删除元素，适合用于实现队列、栈或者保存事件历史记录。列表的特性使其在处理序列化数据或消息队列时非常有用。 代码示例： bash 向列表尾部添加元素 redis-cli rpush messages "Hello" redis-cli rpush messages "World" 从列表头部弹出元素 redis-cli lpop messages 查看列表中的元素 redis-cli lrange messages 0 -1 移除列表中的指定元素 redis-cli lrem messages "World" 1 思考过程： 列表的动态性质使得它们成为处理实时数据流的理想选择。比如说，在咱们常用的聊天软件里头，新来的消息就像新鲜出炉的面包一样，被放到了面包篮的最底下，而那些老掉牙的消息就给挤到一边去了，这样做的目的就是为了保证咱们聊天界面能一直保持最新鲜、最实时的状态。就像是在超市里，你每次买完东西，最前面的架子上总是最新的商品，那些旧货就被推到后面去一样。 4. 集合（Sets） 集合是无序、不重复的元素集合，适合用于存储唯一项或进行元素计数。Redis的集合操作既高效又安全，是实现去重、投票系统或用户兴趣聚合的理想选择。 代码示例： bash 向集合添加元素 redis-cli sadd users alice bob charlie 检查元素是否在集合中 redis-cli sismember users alice 移除集合中的元素 redis-cli srem users bob 计算集合的大小 redis-cli scard users 思考过程： 集合的唯一性保证了数据的纯净度，同时其高效的操作速度使其成为处理大量用户交互数据的首选。在投票系统中，用户的选择会被自动去重，确保了统计的准确性。 结语 Redis提供的这些数据结构，无论是单独使用还是结合使用，都能极大地提升应用的性能和灵活性。通过上述代码示例和思考过程的展示，我们可以看到，Redis不仅仅是一个简单的键值存储系统，而是内存世界中的一把万能钥匙，帮助我们解决各种复杂问题。哎呀，不管你是想捣鼓个能秒回消息的聊天软件，还是想要打造个能精准推荐的神器，亦或是设计一套复杂到让人头大的分布式计算平台，Redis这货简直就是你的秘密武器啊！它就像个全能的魔法师，能搞定各种棘手的问题，让你在编程的路上顺风顺水，轻松应对各种挑战。在未来的开发旅程中，掌握这些数据结构的使用技巧，将使你能够更加游刃有余地应对各种挑战。

...个开源C++库，用于实现Named Data Networking协议栈。ndn-cxx库提供了构建NDN应用程序所需的各类API接口和服务支持，使得开发者能够在NDN环境中开发和部署各种应用服务。 NFD (Named-Data Networking Forwarding Daemon) , 作为NDN网络中的核心组件，NFD是一个转发器守护进程，负责处理NDN网络中的数据包转发、路由表维护以及与其它NFD节点之间的交互协作。NFD通过解析并执行Interest报文来获取或生成对应的数据包，并根据路由策略将数据包正确地转发到请求者。 waf , waf是一种通用的、灵活的构建系统，类似于Makefile或CMake，在本文中被用来编译和安装ndn-cxx和NFD项目。waf可以根据项目需求自动化完成配置、编译、链接等一系列构建步骤，简化软件开发和部署流程。 Interest 报文 , 在NDN体系结构中，Interest报文是用来表达用户对特定数据内容的需求，包含了用户想要获取的数据的名字等信息。当一个节点发送Interest报文时，沿途的转发器会记录这个请求，并试图找到并返回相应的数据内容给请求者。 Consumer/Producer 模型 , 在NDN环境下，consumer是数据的请求者，producer则是数据的提供者。文中提到的示例程序即遵循这一模型，producer程序负责发布数据，consumer程序则发出Interest报文请求这些数据。通过搭建环境并运行这两个程序，可以验证NDN平台的基本功能是否正常运作。

... Solr的倒排索引实现 Solr 是基于 Apache Lucene 构建的，Lucene 是一个开源的全文检索库。在 Solr 中，倒排索引是通过索引器（Indexer）来构建的。当文档被索引时，Lucene 分析器（Analyzer）将文本分解成一系列词素（tokens），然后为每个词素创建一个倒排列表，这个列表包含了所有包含该词素的文档的标识符及其在文档中的位置信息。 示例代码：构建倒排索引 以下是一个简单的示例代码片段，展示如何使用 Solr API 构建倒排索引： java import org.apache.solr.client.solrj.SolrClient; import org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrClient; import org.apache.solr.client.solrj.response.UpdateResponse; import org.apache.solr.common.SolrInputDocument; public class SolrIndexer { private static final String SOLR_URL = "http://localhost:8983/solr/mycore"; private static final SolrClient solrClient = new HttpSolrClient(SOLR_URL); public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建索引文档 SolrInputDocument document = new SolrInputDocument(); document.addField("id", 1); document.addField("title", "Java Programming Guide"); document.addField("content", "This is a guide for Java programming."); // 提交文档到索引 UpdateResponse response = solrClient.add(document); System.out.println("Documents added: " + response.getAddedDocCount()); // 关闭连接 solrClient.close(); } } 这段代码展示了如何创建一个简单的 Solr 索引文档，并将其添加到索引中。每一步都涉及到倒排索引的构建过程，即对文档中的文本进行分析和索引化。 3. 倒排索引的优化与应用 倒排索引的优化主要集中在索引构建的效率和查询的性能上。为了让你的索引构建工作跑得更快，咱们可以给索引器来点小调整，就像给你的自行车加点油，让它跑得飞快！首先，咱们可以试试增加并行度，就像开多台打印机同时工作，效率自然翻倍。还有，优化分词器，就像是给你的厨房添置一台高效的榨汁机，让食材（数据）处理得又快又好。这样一来，你的索引构建工作不仅高效，还能像欢快的小鸟一样轻松自在地翱翔在数据世界里。同时，通过合理的查询优化策略，如利用缓存、预加载、分片查询等技术，可以进一步提高查询性能。 在实际应用中，倒排索引不仅用于全文搜索，还可以应用于诸如推荐系统、语义理解等领域。例如，在一个电商网站中，倒排索引可以帮助用户快速找到相关的产品，或者根据用户的搜索历史和浏览行为提供个性化推荐。 4. 结语 倒排索引是 Solr 的核心组件，它不仅极大地提高了搜索性能，也为构建复杂的信息检索系统提供了强大的基础。哎呀，兄弟！咱们得给倒排索引这玩意儿好好整一整，让它变得更聪明，搜索起来也更快更高效！这样咱就能找到用户想要的内容，就像魔法一样，瞬间搞定！这不就是咱们追求的智能全文搜索嘛！希望本文能帮助你深入了解 Solr 的倒排索引机制，并激发你在实际项目中的创新应用。让我们一起探索更多可能，构建更加出色的信息检索系统吧！

...行高效路由选择，从而实现真正的智能化网络服务。与此同时，政策层面也在积极推动公共WIFI建设，提高全民网络接入的便利性，降低数据流量成本。 总的来说，随着科技的发展，我们对无线网络的理解与使用方式也在持续演进，从基础的WIFI和GPRS设置到探索5G、Wi-Fi 6E等前沿技术的应用，都是为了让用户享受到更便捷、安全、高效的网络服务。在这个过程中，每一个环节的优化与改进都值得我们关注与学习。

...orp官方博客，发布日期：202X年X月X日）。 同时，InfoQ的一篇深度分析文章《Consul在微服务架构中的实践与挑战》详细阐述了Consul如何在实际场景中解决服务治理问题，并对比了与其他服务发现工具如Etcd和Zookeeper的异同。作者从一致性算法、容错机制以及社区支持等方面展开讨论，为读者提供了全面而实用的指导（来源：InfoQ，发表日期：202X年X月X日）。 此外，随着云原生技术的发展，CNCF基金会下的开源项目Linkerd和Istio等服务网格解决方案也在服务发现领域崭露头角。它们与Consul虽有功能重叠，但在抽象层次、自动化运维以及安全策略方面有所区别。通过对比研究这些新兴技术，《云原生时代的Consul与服务网格之争》一文为我们揭示了未来服务发现架构可能的发展趋势（来源：云技术实践杂志，出版日期：202X年X月X日）。 综上所述，持续关注Consul及其竞品的最新动态和发展趋势，结合实际应用场景理解并运用其强大的数据存储机制，将有助于提升现代分布式系统的可靠性和可维护性。

...ress。这个参数定义了MySQL服务监听的IP地址。例如： ini bind-address = 192.168.1.100 这里的192.168.1.100就是MySQL数据库的IP地址。如果该值为空，则表示MySQL监听所有可用的IP地址。 --- 3. 使用第三方工具检测数据库IP 如果你没有权限直接访问服务器或者配置文件，还可以借助一些第三方工具来探测数据库的IP地址。 工具推荐： 1. Nmap 一款强大的网络扫描工具，可以帮助你发现目标服务器上的开放端口和服务。 bash nmap -p 3306 yourdomain.com 如果MySQL服务正在运行并且监听了外部请求，那么这段命令会显示出相应的IP地址。 2. telnet 一种简单的远程连接工具，用于检查特定端口是否可达。 bash telnet yourdomain.com 3306 如果连接成功，说明MySQL服务正在指定的IP地址上运行。 --- 4. 小结与反思 经过一番折腾，我们终于找到了MySQL数据库的IP地址。虽然过程有些曲折，但我相信这些方法对大家来说都非常实用。在这个过程中，我也学到了很多新东西，比如如何解读配置文件、如何利用命令行工具解决问题等等。 最后想提醒大家一句：无论你是新手还是老鸟，在操作数据库时都要小心谨慎，尤其是在涉及网络配置的时候。毕竟，稍不留神就可能导致数据泄露或者其他严重后果。所以，动手之前一定要三思而后行哦！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你还有什么疑问或者更好的解决方案，欢迎随时留言交流。咱们下期再见！

...行/bin/bash实现，创建并进入容器内部docker ● 思考问题：每次改动nginx配置文件，都需要进入容器内部，十分麻烦： 要是可以在容器外部提供一个映射路径，达到在容器修改文件名，容器内部就可以自动修改？-v 数据卷技术！ 二、部署tomcat docker run 可以不用pull，能自动下载 ctrl+c退出 docker pull tomcat:9.0 启动运行，应该加上版本号: docker run -d -p 3355:8080 --name tomcat01 tomcat:9.0 进入容器 docker exec -it tomcat01 /bin/bash ● 部署tomcat，发现问题: 1、linux命令少了 2、没有webapps 这是阿里云镜像的原因：默认使用最小镜像，所有不必要的都剔除了，保证最小可运行环境 可以通过拷贝的方式，解决没有webapps的问题： 在浏览器中输入：http://服务器ip地址:3355/ 进行访问 ● 思考问题：我们以后部署项目，如果每次都要进入容器很麻烦？ 要是可以在容器外部提供一个映射路径，webapps，我们在外部放置项目，容器内部就可以自动修改？-v 数据卷技术！ 三、部署es+kibana ● Elasticsearch 的问题： es 暴露的端口很多 es 十分耗内存 es 的数据一般需要放置到安全目录！挂载 1、问题1：es 十分耗内存 下载启动运行elastissearch 之后，Linux系统就变得特别卡 ＃ 启动了 linux就卡住了docker stats＃ 查看 cpu的状态 ＃es 是十分耗内存的，1．xG＃ 1核2G(学生机)！ ＃ 查看 docker stats 2、问题2：es 需要暴露的端口很多 -p (下载)启动 elasticsearch$ docker run -d --name elasticsearch01 -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.6.2 查看内存占用情况docker stats 先感觉stop一下docker stop ba18713ca536 3、es 十分耗内存的解决：增加内存的限制，修改配置文件 -e 环境配置修改 通过 -e 限制内存docker run -d --name elasticsearch02 -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" elasticsearch:7.6.2 [root@iZwz9535z41cmgcpkm7i81Z /] curl localhost:9200/{"name" : "14329968b00f","cluster_name" : "docker-cluster","cluster_uuid" : "0iDu-G_KTo-4X8KORDj1XQ","version" : {"number" : "7.6.2","build_flavor" : "default","build_type" : "docker","build_hash" : "ef48eb35cf30adf4db14086e8aabd07ef6fb113f","build_date" : "2020-03-26T06:34:37.794943Z","build_snapshot" : false,"lucene_version" : "8.4.0","minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0","minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"},"tagline" : "You Know, for Search"} 4、思考：用kibana连接elasticsearch? 思考(kibana连接elasticsearch)网络如何连接过去 ☺ 参考来源： 狂神的B站视频《【狂神说Java】Docker最新超详细版教程通俗易懂》 https://www.bilibili.com/video/BV1og4y1q7M4 如果本文对你有帮助的话记得给一乐点个赞哦，感谢！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45630258/article/details/124785912。 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。

...头”。它先把咱们写的JavaScript代码变成能被手机理解的原生语言，然后又像叠积木一样，把所有东西组装好，最后给你整出一个安卓的APK文件或者iOS的IPA文件，方便你直接装到手机上用。如果你的Gradle配置有问题，那么App就无法成功安装到模拟器上。 2.2 问题可能在哪里？ 现在，让我们回到那个让你抓狂的问题——为什么App装不上？以下是一些常见的原因： 2.2.1 Gradle版本不匹配 有时候，你的React Native版本和Gradle版本可能不兼容。比如说啊，React Native从0.60版本开始搞了个自动链接的功能，挺方便的。但你要注意啦，如果你用的Gradle版本太老了，那可能就会出问题，一些依赖项就装不全或者装不好，最后各种报错啥的，真是让人头大。嘿，之前我也碰上过这么个事儿！那时候我的 React Native 版本已经升到 0.63 了，结果 Gradle 还是老版本，就跟手机升级了系统，但壳子还是原来的那个一样，看着就别扭啊！解决方法很简单，只需要升级Gradle到最新版本即可。 代码示例： gradle // build.gradle 文件中的配置 buildscript { repositories { google() jcenter() } dependencies { classpath 'com.android.tools.build:gradle:4.2.0' // 升级到最新版本 } } 2.2.2 环境变量未配置 另一个常见的问题是环境变量没有正确配置。Gradle需要知道一些关键路径，比如Android SDK的位置。要是你忘了配这些路径，Gradle 就像没找到钥匙一样，干着急也使不上劲，最后只能眼睁睁看着构建任务挂掉。 代码示例： bash 设置环境变量 export ANDROID_HOME=/path/to/your/android/sdk export PATH=$PATH:$ANDROID_HOME/tools:$ANDROID_HOME/platform-tools 2.2.3 缓存问题 Gradle有一个缓存机制，有时候这个缓存可能会出问题。比如说啊，有个依赖包老是下不下来，Gradle就一直在那儿较真儿，不停地重试，就跟个倔强的小孩似的，怎么劝都不停，最后还是没搞掂。这时，你可以尝试清理缓存并重新构建项目。 代码示例： bash 清理Gradle缓存 cd android ./gradlew clean --- 3. 解决方案 动手实践的快乐 3.1 第一步：检查Gradle版本 既然Gradle版本可能是罪魁祸首，我们首先要检查一下它的版本是否符合要求。打开android/build.gradle文件，找到classpath部分，确保它指向的是最新的Gradle版本。 代码示例： gradle dependencies { classpath 'com.android.tools.build:gradle:7.0.2' // 使用最新版本 } 如果版本过低，可以直接升级到最新版本。升级后，记得同步项目并重新构建。 3.2 第二步：配置环境变量 接下来，检查你的环境变量是否配置正确。尤其是Android SDK的路径，必须指向真实的SDK目录。如果你不确定路径，可以去Android Studio中查看。 代码示例： bash 配置环境变量 export ANDROID_HOME=/Users/username/Library/Android/sdk export PATH=$PATH:$ANDROID_HOME/tools:$ANDROID_HOME/platform-tools 配置完成后，重启终端并运行项目，看看问题是否解决了。 3.3 第三步：清理缓存 如果前面两步都没有解决问题，可能是Gradle缓存出了问题。这时候，我们需要手动清理缓存。 代码示例： bash 进入Android目录并清理缓存 cd android ./gradlew clean 清理完成后，重新运行项目，看看是否能正常安装App。 --- 4. 总结与反思 成长的足迹 通过这次经历，我深刻体会到，React Native开发不仅仅是写代码那么简单，还需要对Gradle有深入的理解。Gradle虽然强大，但也非常复杂，稍有不慎就会出问题。不过，只要我们保持耐心，一步步排查问题，总能找到解决方案。 最后，我想说的是，开发过程中遇到问题并不可怕，可怕的是失去信心。每一次解决问题的过程，都是我们成长的机会。希望能帮到你，让你在碰到这些问题的时候，别再绕那么多弯子了，赶紧找到症结，把事情搞定！ 如果你还有其他疑问，欢迎随时交流！让我们一起在React Native的世界里探索更多可能性吧！

...SeaTunnel中实现数据的自动化监控？ 1. 海洋中的数据船 初识SeaTunnel 嘿，朋友们！想象一下，你正站在一艘巨大的数据船上，这艘船的名字叫SeaTunnel。这是一款阿里巴巴开源的数据集成工具，用起来特别顺手，能在各种数据库之间轻松搬家和同步数据。不管是从数据库倒腾到另一个数据库，还是把文件搬进数据库，甚至是在那些复杂的大数据平台之间倒腾数据，SeaTunnel都能搞定。而且，它的设计思路就是简洁易用，让数据工程师们可以更专注于数据本身，而不是被复杂的设置搞得头大。 但是，仅仅是搬运数据还不够，我们还需要知道这些数据在航行过程中是否一切正常，有没有遇到任何阻碍。这就引出了我们的主题：如何在SeaTunnel中实现数据的自动化监控？ 2. 监控的重要性 为何要监控数据？ 数据就像海洋中的鱼群，它们不断移动，不断变化。如果我们不加以监控，就可能错过重要的信息或者遇到意外的情况。比如说，数据传不过来咋办？数据质量变差了咋整？这些问题得赶紧察觉并处理掉，不然可能会影响到咱们的决策，严重的话还可能捅娄子呢。 所以，建立一个可靠的监控系统是至关重要的。通过监控，我们可以随时掌握数据传输的情况，确保数据既安全又完整，一旦出现任何异常，也能迅速反应过来，保证业务平稳运行。 3. SeaTunnel监控的基本原理 SeaTunnel的监控机制主要依赖于其内置的任务管理和状态报告功能。每回有个新任务开跑，SeaTunnel就会记下它的状态，然后立马通知监控系统。监控系统就像是个细心的小管家，它会接收这些状态报告，然后仔细分析一下，看看数据传输是不是一切正常。 具体来说，SeaTunnel的任务状态主要包括以下几种： - 待启动（PENDING）：任务已经创建，但尚未开始执行。 - 正在运行（RUNNING）：任务正在进行数据传输。 - 已完成（FINISHED）：任务执行完成，数据传输成功。 - 失败（FAILED）：任务执行过程中遇到了问题，导致传输失败。 这些状态信息会被实时记录下来，并可以通过API或者日志的方式进行查询和分析。 4. 实现自动化监控的具体步骤 现在，让我们来看看如何在SeaTunnel中实现自动化监控。我们将分步介绍，从配置到实际操作，一步步来。 4.1 配置监控插件 首先，我们需要安装和配置一个监控插件。目前，SeaTunnel支持多种监控插件，如Prometheus、Grafana等。这里我们以Prometheus为例，因为它提供了强大的数据收集和可视化功能。 yaml sea_tunnel_conf.yaml plugins: - name: prometheus config: endpoint: "http://localhost:9090" 在这个配置文件中，我们指定了监控插件为Prometheus，并设置了Prometheus服务器的地址。当然，你需要根据实际情况调整这些配置。 4.2 编写监控脚本 接下来，我们需要编写一个简单的脚本来定期检查SeaTunnel任务的状态，并将异常情况上报给Prometheus。 python import requests import time def check_status(): response = requests.get("http://localhost:9090/api/v1/query?query=seatail_monitor_task_status") data = response.json() for task in data['data']['result']: if task['value'][1] == 'FAILED': print(f"Task {task['metric']['job']} has failed!") while True: check_status() time.sleep(60) 每隔一分钟检查一次 这个Python脚本每隔一分钟就会检查一次所有SeaTunnel任务的状态。如果某个任务的状态为“FAILED”，则会打印出错误信息。你可以根据需要修改这个脚本，例如添加邮件通知功能。 4.3 集成监控插件 为了让监控插件与SeaTunnel无缝集成，我们需要在SeaTunnel的任务配置文件中添加相应的监控配置。例如： yaml tasks: - name: data_migration type: jdbc config: source: url: "jdbc:mysql://source_host/source_db" username: "username" password: "password" table: "source_table" sink: url: "jdbc:mysql://sink_host/sink_db" username: "username" password: "password" table: "sink_table" monitoring: plugin: prometheus config: endpoint: "http://localhost:9090" 在这里，我们为data_migration任务启用了Prometheus监控插件，并指定了Prometheus服务器的地址。 4.4 验证和测试 最后一步，就是验证整个监控系统的有效性。你可以试试手动搞点状况，比如说断开数据库连接，然后看看监控脚本能不能抓到这些异常，并且顺利汇报给Prometheus。 此外，你还可以利用Prometheus提供的图形界面，查看各个任务的状态变化趋势，以及历史数据。这对于后续的数据分析和优化非常有帮助。 5. 总结与展望 通过上述步骤，我们成功地在SeaTunnel中实现了数据的自动化监控。这样做不仅让数据传输变得更稳当，还让我们能更轻松地搞定海量数据。 当然，自动化监控只是一个起点。随着业务越来越忙，技术也在不断进步，咱们得不停地琢磨新招儿。比如说，可以用机器学习提前预判可能出现的问题，或者搞些更牛的警报系统，让咱们反应更快点儿。但无论如何，有了SeaTunnel作为坚实的基础，相信我们可以走得更远。 这就是今天的内容，希望大家能够从中获得灵感，创造出更多有趣且实用的应用场景。如果你有任何想法或建议，欢迎随时分享交流！

...系列小而独立的服务，实现了更高的灵活性和可扩展性。在这种架构中，消息队列起到了至关重要的作用。它们允许服务之间异步通信，提高了系统的解耦程度，降低了服务间的依赖，从而提升了系统的稳定性和可用性。此外，在大数据处理领域，消息队列用于处理海量数据流，实现数据的实时处理和分析，支撑了实时智能决策的实现。 面临的挑战 尽管消息队列带来了诸多优势，但在实际应用中，也面临着一些挑战。首先，随着数据量的激增，如何确保消息队列的高可用性和数据一致性成为了一个亟待解决的问题。其次，面对复杂的分布式系统，如何有效地管理和监控消息队列的状态，确保其稳定运行，也是一个挑战。最后，随着人工智能技术的发展，如何让消息队列更好地支持AI应用，提高系统的智能化水平，也是未来研究的重点。 未来发展方向 未来，消息队列的发展将更加注重以下几个方面： 1. 高可用性和数据一致性：通过引入更先进的算法和更强大的硬件支持，提高消息队列在极端条件下的可靠性和数据的一致性。 2. 智能化管理：利用机器学习技术，实现自动化监控、故障预测和自适应优化，提升消息队列的管理效率。 3. 与AI的深度融合：开发支持深度学习、自然语言处理等AI技术的消息队列，使其能够更好地服务于智能应用，如自动驾驶、医疗诊断等领域。 4. 跨云服务：随着多云环境的普及，消息队列需要具备跨云服务能力，支持在不同云平台间无缝传输消息，满足企业多云战略的需求。 总之，消息队列作为分布式系统中的核心组件，其未来发展将紧密围绕着提高效率、增强功能、提升智能化水平等方面展开，以更好地适应不断变化的技术环境和业务需求。

...数据源进行交互，从而实现数据的探索和分析。然而，就像任何软件一样，Saiku也有其脆弱的一面。特别是当涉及到系统的稳定性和恢复能力时，如果准备不足，那后果可能是灾难性的。 2. 系统恢复的重要性 想象一下，你的数据库突然崩溃了，所有的分析工作都停止了，这时候你会怎么办？是的，你需要一个可靠的系统恢复计划。这个计划应该包括但不限于定期备份、故障转移策略以及详细的恢复步骤。不过呢，很多人用Saiku的时候，都不太重视系统的恢复，结果就给自己惹了不少麻烦。 举个例子，假设你是一名数据分析师，每天都会使用Saiku来分析销售数据。有一天，由于服务器硬盘损坏，所有的数据都丢失了。要是没提前准备好恢复的招数，那你可就得从头再来，重建整个数据库了。而且这事儿可不小，你得花大把时间去重新找齐所有的原始数据。这样的经历，相信谁都不想再经历第二次。 3. 实践中的问题 让我们深入探讨一些实际遇到的问题。在用Saiku的时候，我发现很多小伙伴都没有定期备份的好习惯，就算备份了，也不知道怎么用这些备份来快速恢复数据。另外，大家对故障转移这部分聊得不多，也就是说，如果主服务器挂了，整个系统可能就会直接瘫痪了。 这里我有一个小建议：为什么不试试编写一个脚本，让它自动执行备份任务呢？这样不仅能够节省时间，还能确保数据的安全性。比如说，你可以在Linux下用crontab设置定时任务，让它自动跑一个简单的bash脚本。这个脚本的作用就是调用MySQL的dump命令，生成数据库的备份文件。这样就不用担心忘记备份了，挺方便的。 bash 编辑crontab crontab -e 添加如下行，每周日凌晨两点执行一次备份 0 2 0 /usr/bin/mysqldump -u username -p'password' database_name > /path/to/backup/db_backup_$(date +\%Y\%m\%d).sql 4. 恢复策略的设计 现在我们已经了解了为什么需要一个好的恢复计划，接下来谈谈如何设计这样一个计划。首先，你需要明确哪些数据是最关键的。然后，根据这些数据的重要程度制定相应的恢复策略。比如说，如果你每天都在更新的数据，那就得时不时地备份一下，甚至可以每一小时就来一次。但如果是那种好几天都不动弹的数据，那就可以放宽心，不用那么频繁地备份了。 另外，别忘了测试你的恢复计划！只有经过实践检验的恢复流程才能真正发挥作用。你可以定期模拟一些常见故障场景，看看你的系统是否能够顺利恢复到正常状态。 5. 代码示例 为了让大家更好地理解，下面我会给出几个具体的代码示例，展示如何使用Saiku API来进行数据恢复操作。 示例1：连接到Saiku服务器 java import org.saiku.service.datasource.IDatasourceService; import org.saiku.service.datasource.MondrianDatasource; public class SaikuConnectionExample { public static void main(String[] args) { // 假设我们已经有了一个名为"myDataSource"的数据源实例 MondrianDatasource myDataSource = new MondrianDatasource(); myDataSource.setName("myDataSource"); // 使用datasource服务保存数据源配置 IDatasourceService datasourceService = ...; // 获取datasource服务实例 datasourceService.save(myDataSource); } } 示例2：从备份文件中恢复数据 这里假设你已经有一个包含所有必要信息的备份文件，比如SQL脚本。 java import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.Statement; public class RestoreFromBackupExample { public static void main(String[] args) { try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb", "username", "password")) { Statement stmt = conn.createStatement(); // 读取备份文件内容并执行 BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("/path/to/backup/file.sql")); String line; StringBuilder sql = new StringBuilder(); while ((line = reader.readLine()) != null) { sql.append(line); if (line.trim().endsWith(";")) { stmt.execute(sql.toString()); sql.setLength(0); // 清空StringBuilder } } reader.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 6. 结语 好了，到这里我们的讨论就告一段落了。希望今天聊的这些能让大家更看重系统恢复计划，也赶紧动手做点啥来提高自己的数据安全，毕竟防患于未然嘛。记住，预防总是胜于治疗，提前做好准备总比事后补救要好得多！ 最后，如果你有任何想法或建议，欢迎随时与我交流。数据分析的世界充满了无限可能，让我们一起探索吧！ --- 以上就是本次关于“Saiku的系统恢复计划不充分”的全部内容。希望这篇文章能够对你有所帮助，也欢迎大家提出宝贵的意见和建议。

...学习和实践，才能真正实现高效稳定的系统运行。

...ecylerview实现的，这里就来讲下如何使用监听recylerview的滚动事件来实现子view的曝光量统计，我们这里说的view都是列表中的子item条目（子view） 先来看下统计结果图 左边是我们的列表，右边是我们统计到每个条目的曝光量。下面就来讲讲具体实现步骤。 一，activity中使用recylerview并显示数据 这里我不再啰嗦，recylerview最基础的使用。 二，监听recylerview的滚动事件OnScrollListener onScrollStateChanged：监听滚动状态 onScrolled：监听滚动 我们接下来的统计工作，就是拿这两个方法做文章。 //检测recylerview的滚动事件recyclerView.addOnScrollListener(new RecyclerView.OnScrollListener() {@Overridepublic void onScrollStateChanged(RecyclerView recyclerView, int newState) {/我这里通过的是停止滚动后屏幕上可见view。如果滚动过程中的可见view也要统计，你可以根据newState去做区分SCROLL_STATE_IDLE:停止滚动SCROLL_STATE_DRAGGING: 用户慢慢拖动SCROLL_STATE_SETTLING：惯性滚动/if (newState == RecyclerView.SCROLL_STATE_IDLE) {.....} }@Overridepublic void onScrolled(RecyclerView recyclerView, int dx, int dy) {super.onScrolled(recyclerView, dx, dy);........} });复制代码 首先再次明确下，我们要统计的是用户停止滑动时，显示在屏幕的上控件。所以我们要监测到onScrollStateChanged 方法中 newState == RecyclerView.SCROLL_STATE_IDLE 时，也就是用户停止滚动。然后在这里做文章。 三，获取屏幕内可见条目的起始位置 这里的起始位置就是指我们屏幕当中最上面和最下面条目的位置。比如下图的0就是最上面的可见条目，3就是最下面的可见条目。我们次数的曝光view就是0，1，2，3 这个时候这四个条目显示在屏幕中。我们这时就要对这4个view的曝光量进行加1 那么接下来的重点就是要去获取屏幕内可见条目的起始位置。获取到起始位置后，当前屏幕里的可见条目就都能拿到了。 而recylerview的manager正好给我们提供的有对应的方法。 findFirstVisibleItemPosition()和findLastVisibleItemPosition() 看字面意思就能知道这时干嘛用的。 但是我们的manager不止LinearLayoutManager一种，所以我们要做下区分， //这里我们用一个数组来记录起始位置int[] range = new int[2];RecyclerView.LayoutManager manager = reView.getLayoutManager();if (manager instanceof LinearLayoutManager) {range = findRangeLinear((LinearLayoutManager) manager);} else if (manager instanceof GridLayoutManager) {range = findRangeGrid((GridLayoutManager) manager);} else if (manager instanceof StaggeredGridLayoutManager) {range = findRangeStaggeredGrid((StaggeredGridLayoutManager) manager);}复制代码 LinearLayoutManager和GridLayoutManager获取起始位置方法如下 private int[] findRangeLinear(LinearLayoutManager manager) {int[] range = new int[2];range[0] = manager.findFirstVisibleItemPosition();range[1] = manager.findLastVisibleItemPosition();return range;}private int[] findRangeGrid(GridLayoutManager manager) {int[] range = new int[2];range[0] = manager.findFirstVisibleItemPosition();range[1] = manager.findLastVisibleItemPosition();return range;}复制代码 StaggeredGridLayoutManager获取起始位置有点复杂，如下 private int[] findRangeStaggeredGrid(StaggeredGridLayoutManager manager) {int[] startPos = new int[manager.getSpanCount()];int[] endPos = new int[manager.getSpanCount()];manager.findFirstVisibleItemPositions(startPos);manager.findLastVisibleItemPositions(endPos);int[] range = findRange(startPos, endPos);return range;}private int[] findRange(int[] startPos, int[] endPos) {int start = startPos[0];int end = endPos[0];for (int i = 1; i < startPos.length; i++) {if (start > startPos[i]) {start = startPos[i];} }for (int i = 1; i < endPos.length; i++) {if (end < endPos[i]) {end = endPos[i];} }int[] res = new int[]{start, end};return res;}复制代码 四，获取到起始位置以后，我们就根据位置获取到view及view中的数据 上面第三步拿到屏幕内可见条目的起始位置以后，我们就用一个for循环，获取当前屏幕内可见的所有子view for (int i = range[0]; i <= range[1]; i++) {View view = manager.findViewByPosition(i);recordViewCount(view);}复制代码 recordViewCount是我自己写的用于获取子view内绑定数据的方法 //获取view绑定的数据private void recordViewCount(View view) {if (view == null || view.getVisibility() != View.VISIBLE ||!view.isShown() || !view.getGlobalVisibleRect(new Rect())) {return;}int top = view.getTop();int halfHeight = view.getHeight() / 2;int screenHeight = UiUtils.getScreenHeight((Activity) view.getContext());int statusBarHeight = UiUtils.getStatusBarHeight(view.getContext());if (top < 0 && Math.abs(top) > halfHeight) {return;}if (top > screenHeight - halfHeight - statusBarHeight) {return;}//这里获取的是我们view绑定的数据，相应的你要去在你的view里setTag，只有set了，才能getItemData tag = (ItemData) view.getTag();String key = tag.toString();if (TextUtils.isEmpty(key)) {return;}hashMap.put(key, !hashMap.containsKey(key) ? 1 : (hashMap.get(key) + 1));Log.i("qcl0402", key + "----出现次数：" + hashMap.get(key));}复制代码 这里有几点需要注意 1，这这里起始位置的view显示区域如果不超过50%，就不算这个view可见，进而也就不统计曝光。 2，我们通过view.getTag();获取view里的数据，必须在此之前setTag()数据，我这里setTag是在viewholder中把数据set进去的 到这里我们就实现了recylerview列表中view控件曝光量的统计了。下面贴出来完整的代码给大家 package com.example.qcl.demo.xuexi.baoguang;import android.app.Activity;import android.graphics.Rect;import android.support.v7.widget.GridLayoutManager;import android.support.v7.widget.LinearLayoutManager;import android.support.v7.widget.RecyclerView;import android.support.v7.widget.StaggeredGridLayoutManager;import android.text.TextUtils;import android.util.Log;import android.view.View;import com.example.qcl.demo.utils.UiUtils;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;/ 2019/4/2 13:31 author: qcl desc: 安卓曝光量统计工具类 wechat:2501902696/public class ViewShowCountUtils {//刚进入列表时统计当前屏幕可见viewsprivate boolean isFirstVisible = true;//用于统计曝光量的mapprivate ConcurrentHashMap<String, Integer> hashMap = new ConcurrentHashMap<String, Integer>();/ 统计RecyclerView里当前屏幕可见子view的曝光量 /void recordViewShowCount(RecyclerView recyclerView) {hashMap.clear();if (recyclerView == null || recyclerView.getVisibility() != View.VISIBLE) {return;}//检测recylerview的滚动事件recyclerView.addOnScrollListener(new RecyclerView.OnScrollListener() {@Overridepublic void onScrollStateChanged(RecyclerView recyclerView, int newState) {/我这里通过的是停止滚动后屏幕上可见view。如果滚动过程中的可见view也要统计，你可以根据newState去做区分SCROLL_STATE_IDLE:停止滚动SCROLL_STATE_DRAGGING: 用户慢慢拖动SCROLL_STATE_SETTLING：惯性滚动/if (newState == RecyclerView.SCROLL_STATE_IDLE) {getVisibleViews(recyclerView);} }@Overridepublic void onScrolled(RecyclerView recyclerView, int dx, int dy) {super.onScrolled(recyclerView, dx, dy);//刚进入列表时统计当前屏幕可见viewsif (isFirstVisible) {getVisibleViews(recyclerView);isFirstVisible = false;} }});}/ 获取当前屏幕上可见的view /private void getVisibleViews(RecyclerView reView) {if (reView == null || reView.getVisibility() != View.VISIBLE ||!reView.isShown() || !reView.getGlobalVisibleRect(new Rect())) {return;}//保险起见，为了不让统计影响正常业务，这里做下try-catchtry {int[] range = new int[2];RecyclerView.LayoutManager manager = reView.getLayoutManager();if (manager instanceof LinearLayoutManager) {range = findRangeLinear((LinearLayoutManager) manager);} else if (manager instanceof GridLayoutManager) {range = findRangeGrid((GridLayoutManager) manager);} else if (manager instanceof StaggeredGridLayoutManager) {range = findRangeStaggeredGrid((StaggeredGridLayoutManager) manager);}if (range == null || range.length < 2) {return;}Log.i("qcl0402", "屏幕内可见条目的起始位置：" + range[0] + "---" + range[1]);for (int i = range[0]; i <= range[1]; i++) {View view = manager.findViewByPosition(i);recordViewCount(view);} } catch (Exception e) {e.printStackTrace();} }//获取view绑定的数据private void recordViewCount(View view) {if (view == null || view.getVisibility() != View.VISIBLE ||!view.isShown() || !view.getGlobalVisibleRect(new Rect())) {return;}int top = view.getTop();int halfHeight = view.getHeight() / 2;int screenHeight = UiUtils.getScreenHeight((Activity) view.getContext());int statusBarHeight = UiUtils.getStatusBarHeight(view.getContext());if (top < 0 && Math.abs(top) > halfHeight) {return;}if (top > screenHeight - halfHeight - statusBarHeight) {return;}//这里获取的是我们view绑定的数据，相应的你要去在你的view里setTag，只有set了，才能getItemData tag = (ItemData) view.getTag();String key = tag.toString();if (TextUtils.isEmpty(key)) {return;}hashMap.put(key, !hashMap.containsKey(key) ? 1 : (hashMap.get(key) + 1));Log.i("qcl0402", key + "----出现次数：" + hashMap.get(key));}private int[] findRangeLinear(LinearLayoutManager manager) {int[] range = new int[2];range[0] = manager.findFirstVisibleItemPosition();range[1] = manager.findLastVisibleItemPosition();return range;}private int[] findRangeGrid(GridLayoutManager manager) {int[] range = new int[2];range[0] = manager.findFirstVisibleItemPosition();range[1] = manager.findLastVisibleItemPosition();return range;}private int[] findRangeStaggeredGrid(StaggeredGridLayoutManager manager) {int[] startPos = new int[manager.getSpanCount()];int[] endPos = new int[manager.getSpanCount()];manager.findFirstVisibleItemPositions(startPos);manager.findLastVisibleItemPositions(endPos);int[] range = findRange(startPos, endPos);return range;}private int[] findRange(int[] startPos, int[] endPos) {int start = startPos[0];int end = endPos[0];for (int i = 1; i < startPos.length; i++) {if (start > startPos[i]) {start = startPos[i];} }for (int i = 1; i < endPos.length; i++) {if (end < endPos[i]) {end = endPos[i];} }int[] res = new int[]{start, end};return res;} }复制代码 使用就是在我们的recylerview设置完数据以后，把recylerview传递进去就可以了。如下图： 我们统计到曝光量，拿到曝光view绑定的数据，就可以结合后面的view点击，来看下那些商品view的曝光量高，那些商品的转化率高。当然，这都是运营小伙伴的事了，我们只需要负责把曝光量统计到即可。 如果你有任何编程方面的问题，可以加我微信交流 2501902696（备注编程） by:年糕妈妈qcl 转载于:https://juejin.im/post/5ca30ad1e51d4514c01634f1 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_34150503/article/details/91475198。 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。

...，最后终于对风扇转速实现了较为方便的手动控制，下面对这个过程进行一下梳理。 -------------------------------------------------------------------------------------分界线------------------------------------------------------------------------------------- 1.首先是参考了这一篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/336990051 主要介绍了两种方式解决这个问题： 使用racadm温度调控，但是配置教程是Ubuntu16.04下的，过程中有些linux语句在18.04中运行报错，本身对linux就不是很熟，然后我果断放弃。 更新BIOS 和IDRAC，他2022年3月3日通过更新版本，实现了风扇转速的控制，但是我2022年6月，按照他给的下载版本，更新了，发现没用啊？？！！回退版本没用，更新版本也没用，就很离谱，难道因为他是2080ti,我是3090的问题？？操作步骤如下： 参考该博客对服务器IDRAC配置 https://www.dell.com/support/kbdoc/zh-cn/000177212，查看解决方案中的开机自检期间为F2进行配置 配置好后，在服务器后后面有个IDRAC的网线插口，用网线与笔记本连接，连接成功后会显示未识别网络（如果是红叉的话是没有连接成功，检查上一步，尝试关机重启等），修改IP地址，跟上一步设置的服务器IP在同一网段，不是同一IP！！，比如服务器是192.168.0.120，笔记本可以设置192.168.0.100。（https://new.qq.com/omn/20210119/20210119A01ROV00.html） IE浏览器打开192.168.0.100网址，提示不安全，然后忽略掉，输入账号密码就可以进去了 进去后在下图位置，上传更新文件进行安装。 2.后面又看到一篇博客：https://blog.csdn.net/qq_36810544/article/details/115734795这篇博客比上边那篇早，应该是有参考吧，说是更新版本就行了，然并卵啊，可能是因为他是Ubuntu20.04，我是18.04的原因？ 3.最后没招了，用IPMITOOL手动调节吧，参考了博客：https://blog.51cto.com/u_15072918/4392813 这篇博客也是更新后仍然无法识别3090(实际上我下的新版本的IDRAC是可以识别出有GPU的，但是还是显示不可用哇)，所以就把IDRAC的版本回退到3.30以下使用IPMITOOL进行行手动调节转速了。 具体步骤如下： 将IDRAC回退到3.30版本，下载地址：https://www.dell.com/support/home/zh-cn/drivers/driversdetails 有的版本IDRAC可能需要把IMPI取消禁用，就在笔记本访问的IP地址的网页里修改即可，应该是在IDRAC设置中，没找到的话应该是不需要操作。 下载IPMITOOLWIN版本程序后解压，终端cd进入该文件夹，然后运行ipmitool命令： 关闭自动控制：ipmitool -I lanplus -U 用户名 -P 密码 -H 服务器地址 raw 0x30 0x30 0x01 0x00 设置风扇转速：ipmitool -I lanplus -U 用户名 -P 密码 -H 192.168.0.120 raw 0x30 0x30 0x02 0xff 0x64 ，最后两位对应16进制的风扇转速。64对应100%。 3.转速现在是可以手动调节了，但是每次都要执行终端命令太麻烦了，然后我写了一个小的gui界面，可以更方便地对风扇转速进行调节。界面如下，可以通过+和-增加和降低风速，也可以设定数值进行Set。   为了防止过热，最低风扇转速设置成了30%。需要注意：这个文件中IDRAC的IP必须是192.168.0.120才可以。 本文就先写到这里了，调节软件如果有需求的话可以后续上传，我在程序中也放了IPMITOOLWIN的文件，不需要再进行下载。有更好的解决方法也欢迎评论区分享。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42686221/article/details/125478351。 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。