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...93。 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。 本文系转载。文中的“我”均为原作者 作者:张彦飞allen 十年,一个听起来感觉很长的时间,已经从我身边悄悄地滑过了。一直想写点什么,却也一直也没时间动笔。今天捡了个周末,就随点写点流水文吧,写到哪儿算哪儿。 01 职场首站 我是 2010 年硕士毕业。还记得在 2009 年 11 月的校园招聘季的时候,我当时只面试了两家公司。一家是中科大洋,承诺 100% 解决户口。另外一家就是腾讯,技术面试全部通过以后,hr面试中各种旁敲侧击发现我还是希望长期在北京发展(当时我面试的是深圳的岗位),而且也有解决户口的工作后,就卡了我的offer。 现在回想起来,其实反而还有点感谢当时的腾讯 hr。因为我确实是想在北京长期发展的,北京的户口只有毕业的时候最好拿。错过了这次机会后会非常的难得到。进大厂机会多的是,但是户口的窗口却很少很少。 面试完这两家公司以后,我就没再面试其它公司。而是开始准备将我的一篇 ICPR 论文(https://projet.liris.cnrs.fr/imagine/pub/proceedings/ICPR-2010/data/4109b670.pdf) 里的算法去申请了个专利,然后去安安心心去中科大洋实习。 在第一家公司工作的时候,我不局限于完成自己的任务,而是花时间去看团队里的所有代码。这种工作方式刚开始的时候会比较吃力。因为我不仅仅只是把问题处理完了就完事,而是非得想把和它相关的周边业务逻辑都挖一遍才甘心。因此,班也没少加,好多个周末我都一个人在公司看代码,做测试。 不过这种方式的好处也是显而易见的,我花了大概一年的时间就熟悉了团队里的各种模块和业务。当有老员工离职的时候,我们领导很惆怅。我告诉他不用担心,这些模块我能顶住。有了前期看代码的积累,确实后来的各种事情处理起来都非常的得心应手。入职一年就顶起了团队里的大梁。 而且我还发现我们公司的客户端软件在启动的时候比较慢,通过主动调研和测试,最后给领导提交了一个客户端启动加速的方案。现在能想起来的方式其中一个技术方式是 DLL 的基地址重定位。 02 入职腾讯 在 2011 年下半年,工作了一年多的时候,感觉广播电视领域整体的盘子还是太小了,当时领头企业的营业额一年也就才十个亿左右。再通过和自己在腾讯的同学交流,还是觉得互联网的空间更大。所以也婉拒了领导给的副组长的提拔挽留,又毅然跳到了北京腾讯。 我是 2011 年 11 月加入腾讯的。在项目上,仍然保持和第一家公司时工作类似的风格,全力以赴。不仅仅局限于完成自己手头的工作,主动做一切可能有价值的事情。其中一件事情就是我发现在当时的项目中,存在很多运营后台的开发需求。每次开发一个后台都得有人力去投入。 后来我就在老大的所开发的一套 PHP 框架的基础上进行改进。实现了只要指定一张 Mysql 数据库中的表,就可以自动生成 bootstrap 样式的管理后台界面。支持列表展示、搜索、删除、批量删除、文本框、时间控件等等一切基础功能。再以后涉及管理后台的功能,只需要在这个基础上改造就行了,人力投入降低了很多,风格也得到了统一。这个工具现在在我们团队内部仍然还在广泛地使用。 还有个故事我也讲过,就是老大分配给我一个图片下载的任务。我不局限于完成完成任务,而且还把文件系统、磁盘工作原理都深入整理了一遍,就是这篇《Linux文件系统十问》 03 转战搜狗 2013 下半年的时候,我第一次感受到了工作岗位的震荡。我还专注解决某一个 bug,花了不少精力都还没查到 bug 的原因。这时候,部门助理突然招呼我们所有人都下楼,在银科腾讯的 Image 印象店集合。在那里,见到了腾讯的总裁 Martin。这还是第一次离大老板只有一米远的距离。 所有人都是一脸困惑,突然把大家召集下来是干嘛呢。原来就在几个小时前,腾讯总办已经和搜狗达成了协议。腾讯收购搜狗的一部分股份,并把我们连人带业务一起注入到了搜狗。 没想到,是老板用一种更牛逼的方式帮我把 bug 给解决了。 14 年 1 月正式到了搜狗以后,我们没有继续做搜索了。而是内部 Transfer 到了另外一个部门。做起了搜狗网址导航、搜狗手机助手、搜狗浏览器等业务。我也是从那个时间点,开始带团队的,也是从那以后慢慢开始从个人贡献者到带团队集体输出的角色的转变。 在搜狗工作的这 7 年的时间里,我仍然也是延续之前的风格。不拘泥于完成工作中的产品需求,以及老大交付的任务。而是主动去探索各种项目中有价值的事情。 比如在手机助手的推广中,我琢磨了新用户的安装流程的各个环节后,找出影响用户安装率提升的关键因素。然后对新版本安装包采用了多种技术方案,将单用户获取成本削减了20%+,这一年下来就是千万级别的成本节约。 我们还主动在手机助手的搜索模块中应用了简单的学习算法。采用了用户协同,标签相似,点击反馈等方法将手机助手的搜索转化率提升了数个百分点。 除了用技术提升业务以外,我还结合工作中的问题进行了很多的深度技术思考。 如有一次我们自己维护了一个线上的redis(当时工程部还没有redis平台,redis服务要业务自己维护)。为了优化性能,我把后端的请求由短连接改成了长连接。虽然看效果性能确实是优化了,但是我的思考并没有停止。我们所有的后端机都会连接这个redis。这样在这个redis实例上可能得有6000多条并发连接存在。我就开始疑惑,Linux 最多能有多少个TCP连接呢,我这 6000 条长连接会不会把这个服务器玩坏? 再比如,我们组的服务器遭遇过几次连接相关的线上问题。其中一次是因为端口紧张而导致 CPU 消耗飙升。后来我又深入研究了一下。 最近,由于 Docker 的广泛应用。底层的网络工作方式已经在悄悄地发生变化了。所以我又开辟了一个网络虚拟化的坑,来一点一点地填。 现在我们的「开发内功修炼」公众号和 Github 就是在作为一个我和大家分享我的技术思考的一个窗口。 04 重回腾讯 时隔 7 年,我又以一种奇特的方式变回了腾讯人的身份。 腾讯再一次收购了搜狗的股份,这一次不再是控股,而是全资。 在离开腾讯的这 7 年多的时间里,腾讯的内部技术工作方式已经发生了翻天覆地的变化。 所以在刚转回腾讯的这一段时间里,我花了大量的精力来熟悉腾讯基于 tRPC 的各种技术生态。除了工作日,也投入了不少周末的精力。 05 再叨叨几句 最后,水文里挤干货,通过我今天的文章我想给大家分享这么几点经验。 第一,是要学会抬头看路,选择一个好的赛道进去。我非常庆幸我当年从广电赛道切换到了互联网,获得了更大的舞台。不过其实我自己在这点上做的也不是特别好,2013年底入职搜狗前拒绝了字节大把期权的offer,要不然我我早就财务自由了。 第二,不要光被动接收领导的指令干活。要主动积极思考项目中哪些地方是待改进的,想到了你就去做。领导都非常喜欢积极主动的员工。我自己也是喜欢招一些能主动思考,积极推进的同学。这些人能创造意外的价值。 第三,工作中除了业务以外还要主动技术的深度思考。毕竟技术仍然是开发的立命之本。在晋升考核的时候,业务数据做的再好也代替不了技术实力的核心位置。把工作中的技术点总结一下,在公司内分享出来。不涉及机密的话在外网分享一下更好。对你自己,对你的团队,都是好事。 技术交流群 最近有很多人问,有没有读者交流群,想知道怎么加入。 最近我创建了一些群,大家可以加入。交流群都是免费的,只需要大家加入之后不要随便发广告,多多交流技术就好了。 目前创建了多个交流群,全国交流群、北上广杭深等各地区交流群、面试交流群、资源共享群等。 有兴趣入群的同学,可长按扫描下方二维码,一定要备注:全国 Or 城市 Or 面试 Or 资源,根据格式备注,可更快被通过且邀请进群。 ▲长按扫描 往期推荐 武大94年博士年薪201万入职华为!学霸日程表曝光,简直降维打击! 腾讯三面:40亿个QQ号码如何去重? 我被开除了。。只因为看了骂公司的帖子 如果你喜欢本文, 请长按二维码,关注 Hollis. 转发至朋友圈,是对我最大的支持。 点个 在看 喜欢是一种感觉 在看是一种支持 ↘↘↘ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/hollis_chuang/article/details/121738393。 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。
2023-02-06 11:38:24
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常常会疑惑,刚进公司的时候也是优秀的潜力股一枚,升职的时候老板怎么就看不见我? 很简单,因为潜力股要经过挖掘投资才能成为优质股。 人就像一方活水,有源源不断的补给才能保持自身不干涸,才能掀得起浪花。 不断增加自己的学识、磨练出过硬的技能,在职场中你的综合考察才会不断加分! 不懂的投资自己,提升能力,只会让你被淘汰的更快。 心态老得比身体快 明明还是个中年人,精神面貌看着还不如小区里跳广场舞的大妈大爷们。 整个人的心态衰老程度已经远远超过身体的衰老程度。 从内里散发出消极颓废的负能量。 试想谁会把重要的工作交给一个丧气满满的人呢? 职场上的中年人在做事的时候难免受家庭、他人眼光、年龄的牵绊,畏手畏脚,瞻前顾后。 他们总在想,我这样做,会显得自己过于出彩,会畏惧别人“一把年纪还想出风头”的闲言碎语和轻信别人“老了老了,都是年轻人的天下”的衰言败语。 妈妈常教导我,让我养成良好习惯。这样长大才能成为一个有用的人。良好的习惯是尊敬师长这样长大才能成为一个有用的人。良好的习惯是尊敬师长,爱护同学,对人有礼貌;是不粗心,做事情不拖拉;还是爱护公物,不浪费粮食。为什么呢?因为拥有良好习惯,做一个品德高尚的人,懂得尊重别人,才会得到别人的尊重。我要努力地做到这些。我有一些坏习惯,有时候学习很粗心,把一些会做的题做错。在生活上,也很粗心,有一次早上起床居然穿反了衣服。我吃饭很慢,有的时候还剩饭。我还起床磨蹭,本来应该迅速地穿好衣服,但是,我总是磨磨蹭蹭地,速度很慢。“我打算在这学期里,改掉这些坏习惯。早上起来,迅速地穿好衣服,不拖拉。学习不粗心,仔细完成每一道题。吃饭的时候,要很快的把饭吃完,不剩饭。我要从一点一滴做起,逐渐养成良好习惯。我相信自己一定能成为一名品学兼优的好学生!我打算在这学期里,改掉这些坏习惯。早上起来,迅速地穿好衣服,不拖拉。学习不粗心,仔细完成每一道题。吃饭的时候,要很快的把饭吃完,不剩饭。我要从一点一滴做起,逐渐养成良好习惯。我相信自己一定能成为一名品学兼优的好学生!” 在上幼儿园以前,我什么也不会干,就连穿衣服也是妈妈给我穿好,就要上幼儿园了,这样可不行,妈妈锻炼我要学会自己穿衣服。 有一天,妈妈把衣服摆在我面前,开始让我自己穿。一开始。我又哭又叫就是不穿,还把衣服扔的满地都是,然后坐在地上开始大哭,等了好长时间,妈妈还是不理我,我只好自己乖乖的把衣服穿好, 一出了房间门,妈妈就笑了起来,再看看我的衣服,毛衣和裤子都穿反了,我赶紧回房间又重新穿了一遍,这次穿好了,拿起外套,可是外套的扣子又扣不上了,扣子可调皮了,好像故意和我作对,我把扣子往扣眼——人类邪恶的根源;爱情——幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话:幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话“亲爱的!擦干你的眼泪,至高无上的爱情已经打开了我们的眼界,使我们成了它的崇拜者。是它, 妈妈常教导我,让我养成良好习惯。这样长大才能成为一个有用的人。良好的习惯是尊敬师长这样长大才能成为一个有用的人。良好的习惯是尊敬师长,爱护同学,对人有礼貌;是不粗心,做事情不拖拉;还是爱护公物,不浪费粮食。为什么呢?因为拥有良好习惯,做一个品德高尚的人,懂得尊重别人,才会得到别人的尊重。我要努力地做到这些。我有一些坏习惯,有时候学习很粗心,把一些会做的题做错。在生活上,也很粗心,有一次早上起床居然穿反了衣服。我吃饭很慢,有的时候还剩饭。我还起床磨蹭,本来应该迅速地穿好衣服,但是,我总是磨磨蹭蹭地,速度很慢。“我打算在这学期里,改掉这些坏习惯。早上起来,迅速地穿好衣服,不拖拉。学习不粗心,仔细完成每一道题。吃饭的时候,要很快的把饭吃完,不剩饭。我要从一点一滴做起,逐渐养成良好习惯。我相信自己一定能成为一名品学兼优的好学生!我打算在这学期里,改掉这些坏习惯。早上起来,迅速地穿好衣服,不拖拉。学习不粗心,仔细完成每一道题。吃饭的时候,要很快的把饭吃完,不剩饭。我要从一点一滴做起,逐渐养成良好习惯。我相信自己一定能成为一名品学兼优的好学生!” 在上幼儿园以前,我什么也不会干,就连穿衣服也是妈妈给我穿好,就要上幼儿园了,这样可不行,妈妈锻炼我要学会自己穿衣服。 有一天,妈妈把衣服摆在我面前,开始让我自己穿。一开始。我又哭又叫就是不穿,还把衣服扔的满地都是,然后坐在地上开始大哭,等了好长时间,妈妈还是不理我,我只好自己乖乖的把衣服穿好, 一出了房间门,妈妈就笑了起来,再看看我的衣服,毛衣和裤子都穿反了,我赶紧回房间又重新穿了一遍,这次穿好了,拿起外套,可是外套的扣子又扣不上了,扣子可调皮了,好像故意和我作对,我把扣子往扣眼——人类邪恶的根源;爱情——幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话:“亲爱的!擦干你的眼泪,至高无上的爱情已经打开了我们的眼界,使我们成了它的崇拜者。是它, 每一个碌碌无为的中年人都改明白的一个道理是,职场所谓的新人老人,取决于你的成就,而不是入行时间。 入行十余年还不如别人入行三五年来的专业,所谓老人不过是虚谈。 只要一天还出成绩,对待工作就当保持一个新人该有的拼劲和争上游的心态,抛开顾虑,努力向前便是! -END- 声明:本文属于老板思维与智库(ID:laobanzhiku88),图片来源于网络 看完本文有收获?请转发分享给更多人 欢迎关注“互联网架构师”,我们分享最有价值的互联网技术干货文章,助力您成为有思想的全栈架构师,我们只聊互联网、只聊架构,不聊其他!打造最有价值的架构师圈子和社区。 本公众号覆盖中国主要首席架构师、高级架构师、CTO、技术总监、技术负责人等人 群。分享最有价值的架构思想和内容。打造中国互联网圈最有价值的架构师圈子。 长按下方的二维码可以快速关注我们 如想加群讨论学习,请点击右下角的“加群学习”菜单入群 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/emprere/article/details/98859913。 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。
2023-06-29 14:16:29
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...11。 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。 申耀的科技观察 读懂科技,赢取未来! 1969年7月21日,阿波罗11号成功登陆月球表面,美国宇航员阿姆斯特朗扶着登月舱的阶梯踏上了月球,并说道:“这是我个人的一小步,但却是全人类的一大步。”此次成功登月,也实现了全人类数千年来盼望登上月球的梦想。 历史总是惊人的相似。随着全面云化时代的来临,企业级客户应用部署的范围也从传统数据中心扩展至公有云、私有云乃至混合云模式,其应用服务的复杂性和多样性随之快速上升,由此也带来了一系列巨大的挑战。所以,如何让上云更简单、更高效、更安全,更贴近业务,成为业界共同思考和关注的话题。 在此背景下,今年8月8日,华云数据正式发布了国产通用型云操作系统安超OS,这是一款具有应用创新特性的轻量级云创新平台,拥有全栈、安全、创新、无厂商锁定的特性,能够真正让政府和企业客户通过简单便捷的操作实现云部署和数字化转型。 更为关键的是,安超OS还是构建于生态开放基础之上的云操作系统,这让更多的合作伙伴也能借助这一创新的平台,和华云数据一起赋能数字中国,共同走向成功。因此,国产通用型云操作系统安超OS的发布,对于中国政府和企业更好的实现上云、应用云、管理云、优化云,无疑具有十分重要的价值和意义。 从这个角度来说,安超OS的“一小步”,也正是中国云的“一大步”。 安超OS应运而生背后 众所周知,随着数据量的不断增长和对IT系统安全性、可控性要求的不断提升,越来越多的企业发现无法通过单一的公有云或者私有云服务,满足其所有的工作负载和业务创新需求,特别是在中国这种情况更加的明显。 华云数据集团董事长、总裁许广彬 一方面,目前中国企业现有的IT基础设施架构,让他们很难“一步上公有云”,这也决定了私有云仍然会成为众多政府和企业在未来相当长一段时间采用云服务的主流模式。 来自IDC的数据从一个侧面也证实了这一现状,数据显示仅2018年中国的私有云IT基础设施架构市场的相关支出就增长了49.2%,同时过去6年中国在这方面支出的增长速度更是远高于全球市场,预测2023年中国将成为全球最大的私有云IT基础架构市场。 另一方面,无论是传统的私有云还是公有云厂商的专有云,同样也很难满足中国企业的具体需求。比如,传统私有云的定制化尽管满足了行业企业客户复杂的IT环境和利旧的需求,但存在碎片化、不可进化的问题,也无法达到公有云启用便捷、功能不断进化、统一运维、按需付费的消费级体验,成为传统私有云规模化增长的掣肘。 当然,过去几年国内外公有云巨头也纷纷推出面向私有云市场的专有云产品,但其设计思路是以公有云为核心,其价值更多在于公有云服务在防火墙内的延伸,其初衷是“将数据迁移到中心云上”,这同样不适合,更难以匹配中国企业希望“将云移动到数据上”的最终目标。 正是源于这些客户“痛点”和市场现状,让华云数据产生了打造一款通用型云操作系统的想法。今年3月1日,华云数据宣布对超融合软件厂商Maxta全部资产完成了合法合规收购。至此,华云数据将独家拥有Maxta的包括产品技术、专利软著、品牌、市场在内的全球范围的资产所有权。 在此基础上,华云数据又把Maxta与华云自身的优势产品相融合,正式推出了安超OS国产通用型云操作系统,并在国产化与通用型方向做了三个方面的重要演进: 首先,兼容国产服务器、CPU、操作系统。安超OS对代码进行了全新的架构扩展,创建并维护新的一套代码分支,从源码级完成众多底层的对国产服务器、CPU、操作系统的支持。 其次,扩展通用型云操作系统的易用性。安超OS以VM为核心做为管理理念,以业务应用的视觉管理基础设施,为云操作系统开发了生命周期管理系统(LCM),提供像服务器操作系统的光盘ISO安装方式,可以30分钟完成云操作系统的搭建,并具备一键集群启停、一键日志收集、一键运维巡检业务等通用型云操作系统所必备的易用性功能。 最后,增强国内行业、企业所需的安全性。安超OS的所有源代码都通过了相关部门的安全检查,确保没有“后门”等漏洞,杜绝安全隐患,并且通过了由中国数据中心联盟、云计算开源产业联盟组织,中国信息通信研究院(工信部电信研究院)测试评估的可信云认证。 不难看出,安超OS不仅具有全球领先的技术,同时又充分满足中国市场和中国客户的需求。正如华云数据集团董事长、总裁许广彬所言:“唯改革者进,唯创新者强,华云数据愿意用全球视野推动中国云计算发展,用云创新驱动数字经济挺进新纵深,植根中国,奉献中国,引领中国,腾飞中国。” 五大维度解读安超OS 那么,什么是云操作系统?安超OS通用型云操作系统又有什么与众不同之处呢? 华云数据集团联席总裁、首席技术官谭瑞忠 在华云数据集团联席总裁、首席技术官谭瑞忠看来,云操作系统是基于服务器操作系统,高度的融合了基础设施的资源,实现了资源弹性伸缩扩展,以及具备运维自动化智能化等云计算的特点。同时,云操作系统具有和计算机操作系统一样的高稳定性,高性能,高易用性等特征。 但是,相比计算机操作系统,云计算的操作系统会更为复杂,属于云计算后台数据中心的整体管理运营系统,是构架于服务器、存储、网络等基础硬件资源和PC操作系统、中间件、数据库等基础软件之上的、管理海量的基础硬件、软件资源的云平台综合管理系统。 更为关键的是,和国内外很多基础设备厂商基于自已的产品与理解推出了云操作系统不同,安超OS走的是通用型云操作系统的技术路线,它不是采用软硬件一体的封闭或半封闭的云操作系统平台,所以这也让安超OS拥有安全稳定、广泛兼容、业务优化、简洁运维、高性价比方面的特性,具体而言: 一是,在安全稳定方面,安超OS采用全容错架构设计,从数据一致性校验到磁盘损坏,从节点故障到区域性灾难,提供端到端的容错和灾备方案,为企业构筑高可用的通用型云环境,为企业的业务运营提供坚实与安全可靠的基础平台。 二是,在广泛兼容方面,安超OS所有产品技术、专利软著、品牌都拥有国内自主权,符合国家相关安全自主可信的规范要求,无服务器硬件锁定,支持国内外主流品牌服务器,同时适配大多数芯片、操作系统和中间件,支持利旧与升级,更新硬件时无需重新购买软件,为企业客户提供显著的投资保护,降低企业IT成本。 三是,在业务优化方面,安超OS具备在同一集群内提供混合业务负载的独特能力,可在一套安超OS环境内实现不同业务的优化:为每类应用定制不同的存储数据块大小,优化应用读写效率,提供更高的业务性能;数据可按组织架构逻辑隔离,部门拥有独立的副本而无需新建一套云环境,降低企业IT的成本与复杂度;数据重构优先级保证关键业务在故障时第一时间恢复,也能避免业务链启动错误的场景出现。 四是,在简捷运维方面,安超OS是一款轻量级云创新平台,其所有管理策略以虚拟机和业务为核心,不需要配置或管理卷、LUN、文件系统、RAID等需求,从根本上简化了云操作系统的管理。通过标准ISO安装,可实现30分钟平台极速搭建,1分钟业务快速部署,一键集群启停与一键运维巡检。降低企业IT技术门槛,使IT部门从技术转移并聚焦于业务推进和变革,助力企业实现软件定义数据中心。 五是,在高性价比方面,安超OS在设计之初,华云数据就考虑到它是一个小而美、大而全的产品,所以给客户提供组件化授权,方便用户按需购买,按需使用,避免一次性采购过度,产生配置浪费。并且安超OS提供在线压缩等容量优化方案,支持无限个数无损快照,无硬件绑定,支持License迁移。 由此可见,安超OS通用型云操作系统的本质,其实就是一款以安全可信为基础,以业务优化为核心的轻量级云创新平台,能够让中国政府和企业在数字化转型中,更好的发挥云平台的价值,同时也能有效的支持他们的业务创新。 生态之上的云操作系统 纵观IT发展的过程,每个时代都离不开通用型操作系统:在PC时代,通用型操作系统是Windows、Linux;在移动互联时代,通用型操作系统是安卓(Android),而这些通用型操作系统之所以能够成功,背后其实也离不开生态的开放和壮大。 如果以此类比的话,生态合作和生态开放同样也是华云安超OS产品的核心战略,这也让安超OS超越了传统意义上的云创新平台,是一款架构于生态开放之上的云操作系统。 华云数据集团副董事长、执行副总裁马杜 据华云数据集团副董事长、执行副总裁马杜介绍,目前华云数据正与业内众多合作伙伴建立了生态合作关系,覆盖硬件、软件、芯片、应用、方案等多个领域,通过生态合作,华云数据希望进一步完善云数据中心的产业链生态,与合作伙伴共建云计算生态圈。 其中,在基础架构方面,华云数据与飞腾、海光、申威等芯片厂商以及中标麒麟、银河麒麟等国产操作系统实现了互认证,与VMware、Dell EMC、广达、浪潮、曙光、长城、Citrix、Veeam、SevOne、XSKY、锐捷网络、上海仪电、NEXIFY等多家国内外知名IT厂商达成了战略合作,共同为中国政企用户提供基于云计算的通用行业解决方案与垂直行业解决方案,助推用户上云实现创新加速模式。 同时,在解决方案方面,华云数据也一直在完善自身的产业链,建立最广泛的生态体系。例如,PaaS平台领域的合作伙伴包括灵雀云、Daocloud、时速云、优创联动、长城超云、蓝云、星环科技、华夏博格、时汇信息、云赛、热璞科技、思捷、和信创天、酷站科技、至臻科技达成合作关系;数据备份领域有金蝶、爱数、Veeam、英方云、壹进制;安全领域有亚信安全、江南安全、绿盟、赛亚安全、默安科技;行业厂商包括善智互联、蓝美视讯、滴滴、天港集团、航天科工等合作伙伴,由此形成了非常有竞争力的整体解决方案。 不仅如此,华云数据与众多生态厂家共同完成了兼容性互认证测试,构建了一个最全面的基础架构生态体系,为推出的国产通用型云操作系统提供了一个坚实的基础。也让该系统提高了其包括架构优化能力、技术研发能力、资源整合能力、海量运营能力在内的综合能力,为客户提供稳定、可靠的上云服务,赋能产业变革。 值得一提的是,华云数据还发布了让利于合作伙伴的渠道合作策略,通过和合作伙伴的合作共赢,华云数据希望将安超OS推广到国内的全行业,让中国企业都能用上安全、放心的国产通用型云操作系统,并让安超OS真正成为未来中国企业上云的重要推手。 显而易见,数字化的转型与升级,以及数字经济的落地和发展,任重而道远,艰难而伟大,而华云数据正以安超OS云操作系统为核心构建的新生态模式和所释放的新能力,不仅会驱动华云数据未来展现出更多的可能性,激发出更多新的升维竞争力,更将会加速整个中国政府和企业的数字化转型步伐。 全文总结,在云计算落地中国的过程中,华云数据既是早期的探索者,也是落地的实践者,更是未来的推动者。特别是安超OS云操作系统的推出,背后正是华云凭借较强的技术驾驭能力,以及对中国企业用户痛点的捕捉,使得华云能够走出一条差异化的创新成长之路,也真正重新定义了“中国云”未来的发展壮大之路。 申耀的科技观察,由科技与汽车跨界媒体人申斯基(微信号:shenyao)创办,16年媒体工作经验,拥有中美两地16万公里自驾经验,专注产业互联网、企业数字化、渠道生态以及汽车科技内容的观察和思考。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/W5AeN4Hhx17EDo1/article/details/99899011。 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。
2023-03-16 21:41:38
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2023-02-01 13:38:26
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// 这是左上角的x坐标。 LONG top; // 这是左上角的y坐标。 LONG right; // 这是右下角的x坐标。 LONG bottom; // 这是右下角的y坐标。 } RECT, PRECT, NEAR NPRECT, FAR LPRECT; 在上例中,left和top成员是包围矩形左上角的x-和y-坐标。类似地,right和bottom成员组成右下角的坐标。下图直观地显示了这些值。 为了效率、一致性及易用性, Direct3D所有的presentation函数都使用矩形。 三角形插值对象(interpolants) 在渲染时,流水线会贯穿每个三角形的表面进行顶点数据插值。有五种可能的数据类型可以进行插值。顶点数据可以是各种类型的数据,包括(但不限于):漫反射色、镜面反射色、漫反射阿尔法(三角形透明度)、镜面反射阿尔法、雾因子(固定功能流水线从镜面反射的阿尔法分量中取得,可编程顶点流水线则从雾寄存器中取得)。顶点数据通过顶点声明定义。 对一些顶点数据的插值取决于当前的着色模式,如下表所示。 着色模式 描述 平面 在平面着色模式下只对雾因子进行插值。对所有其它的插值对象,整个面都使用三角形第一个顶点的颜色。 高洛德 在所有三个顶点间进行线性插值。 根据不同的颜色模型,对漫反射色和镜面反射色的处理是不同的。在RGB颜色模型中,系统在插值时使用红、绿和蓝颜色分量。 颜色的阿尔法成员作为单独的插值对象对待,因为设备驱动程序可以以两种不同的方法实现透明:使用纹理混合或使用点画法(stippling)。 可以用D3DCAPS9结构的ShadeCaps成员确定设备驱动程序支持何种插值。 向量、顶点和四元数 贯穿Microsoft® Direct3D®,顶点用于描述位置和方向。图元中的每个顶点由指定其位置的向量、颜色、纹理坐标和指定其方向的法向量描述。 四元数给三元素向量的[ x, y, z]值增加了第四个元素。用于三维旋转的方法,除了典型的矩阵以外,四元数是另一种选择。四元数表示三维空间中的一根轴及围绕该轴的一个旋转。例如,一个四元数可能表示轴(1,1,2)和1度的旋转。四元数包含了有价值的信息,但它们真正的威力源自可对它们执行的两种操作:合成和插值。 对四元数进行插值与合成它们类似。两个四元数的合成如下表示: 将两个四元数的合成应用于几何体意味着“把几何体绕axis2轴旋转rotation2角度,然后绕axis1轴旋转rotation1角度”。在这种情况下,Q表示绕单根轴的旋转,该旋转是先后将q2和q1应用于几何体的结果。 使用四元数,应用程序可以计算出一条从一根轴和一个方向到另一根轴和另一个方向的平滑、合理的路径。因此,在q1和q2间插值提供了一个从一个方向变化到另一个方向的简单方法。 当同时使用合成与插值时,四元数提供了一个看似复杂而实际简单的操作几何体的方法。例如,设想我们希望把一个几何体旋转到某个给定方向。我们已经知道希望将它绕axis2轴旋转r2度,然后绕axis1轴旋转r1度,但是我们不知道最终的四元数。通过使用合成,我们可以在几何体上合成两个旋转并得到最终单个的四元数。然后,我们可以在原始四元数和合成的四元数间进行插值,得到两者之间的平滑转换。 Direct3D扩展(D3DX)工具库包含了帮助用户使用四元数的函数。例如,D3DXQuaternionRotationAxis函数给一个定义旋转轴的向量增加一个旋转值,并在由D3DXQUTERNION结构定义的四元数中返回结果。另外,D3DXQuaternionMultiply函数合成四元数,D3DXQuaternionSlerp函数在两个四元数间进行球面线性插值(spherical linear interpolation)。 Direct3D应用程序可以使用下列函数简化对四元数的使用。 D3DXQuaternionBaryCentric D3DXQuaternionConjugate D3DXQuaternionDot D3DXQuaternionExp D3DXQuaternionIdentity D3DXQuaternionInverse D3DXQuaternionIsIdentity D3DXQuaternionLength D3DXQuaternionLengthSq D3DXQuaternionLn D3DXQuaternionMultiply D3DXQuaternionNormalize D3DXQuaternionRotationAxis D3DXQuaternionRotationMatrix D3DXQuaternionRotationYawPitchRoll D3DXQuaternionSlerp D3DXQuaternionSquad D3DXQuaternionToAxisAngle Direct3D应用程序可以使用下列函数简化对三成员向量的使用。 D3DXVec3Add D3DXVec3BaryCentric D3DXVec3CatmullRom D3DXVec3Cross D3DXVec3Dot D3DXVec3Hermite D3DXVec3Length D3DXVec3LengthSq D3DXVec3Lerp D3DXVec3Maximize D3DXVec3Minimize D3DXVec3Normalize D3DXVec3Project D3DXVec3Scale D3DXVec3Subtract D3DXVec3Transform D3DXVec3TransformCoord D3DXVec3TransformNormal D3DXVec3Unproject D3DX工具库提供的数学函数中包含了许多辅助函数,可以简化对二成员和四成员向量的使用 http://www.gesoftfactory.com/developer/3DCS.htm 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/okvee/article/details/3438011。 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。
2023-10-24 12:49:42
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All Rights Reserved.r"""Networks for heatmap estimation from RGB images using Hourglass Network"Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation", Alejandro Newell, Kaiyu Yang, Jia Deng, ECCV 2016"""import numpy as npimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom skimage import io,transform,utilfrom termcolor import colored, cprintfrom bihand.models.bases.bottleneck import BottleneckBlockfrom bihand.models.bases.hourglass import HourglassBisectedimport bihand.utils.func as funcimport matplotlib.pyplot as pltfrom bihand.utils import miscimport matplotlib.cm as cmdef color_mask(output_ok): 颜色映射cmap = plt.cm.get_cmap('jet') 将张量转换为numpy数组mask_array = output_ok.detach().numpy() 创建彩色图像cmap = cm.get_cmap('jet')colored_mask = cmap(mask_array)return colored_mask 可视化 plt.imshow(colored_mask, cmap='jet') plt.axis('off') plt.show()def two_color(mask_tensor): 将张量转换为numpy数组mask_array = mask_tensor.detach().numpy() 将0到1之间的值转换为二值化掩码threshold = 0.5 阈值,大于阈值的为白色,小于等于阈值的为黑色binary_mask = np.where(mask_array > threshold, 1, 0)return binary_mask 可视化 plt.imshow(binary_mask, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()class SeedNet(nn.Module):def __init__(self,nstacks=2,nblocks=1,njoints=21,block=BottleneckBlock,):super(SeedNet, self).__init__()self.njoints = njointsself.nstacks = nstacksself.in_planes = 64self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_planes, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=True)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_planes)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.maxpool = nn.MaxPool2d(2, stride=2)self.layer1 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, 2self.in_planes) current self.in_planes is 64 2 = 128self.layer2 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, 2self.in_planes) current self.in_planes is 128 2 = 256self.layer3 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, self.in_planes)ch = self.in_planes 256hg2b, res1, res2, fc1, _fc1, fc2, _fc2= [],[],[],[],[],[],[]hm, _hm, mask, _mask = [], [], [], []for i in range(nstacks): 2hg2b.append(HourglassBisected(block, nblocks, ch, depth=4))res1.append(self._make_residual(block, nblocks, ch, ch))res2.append(self._make_residual(block, nblocks, ch, ch))fc1.append(self._make_fc(ch, ch))fc2.append(self._make_fc(ch, ch))hm.append(nn.Conv2d(ch, njoints, kernel_size=1, bias=True))mask.append(nn.Conv2d(ch, 1, kernel_size=1, bias=True))if i < nstacks-1:_fc1.append(nn.Conv2d(ch, ch, kernel_size=1, bias=False))_fc2.append(nn.Conv2d(ch, ch, kernel_size=1, bias=False))_hm.append(nn.Conv2d(njoints, ch, kernel_size=1, bias=False))_mask.append(nn.Conv2d(1, ch, kernel_size=1, bias=False))self.hg2b = nn.ModuleList(hg2b) hgs: hourglass stackself.res1 = nn.ModuleList(res1)self.fc1 = nn.ModuleList(fc1)self._fc1 = nn.ModuleList(_fc1)self.res2 = nn.ModuleList(res2)self.fc2 = nn.ModuleList(fc2)self._fc2 = nn.ModuleList(_fc2)self.hm = nn.ModuleList(hm)self._hm = nn.ModuleList(_hm)self.mask = nn.ModuleList(mask)self._mask = nn.ModuleList(_mask)def _make_fc(self, in_planes, out_planes):bn = nn.BatchNorm2d(in_planes)conv = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1, bias=False)return nn.Sequential(conv, bn, self.relu)def _make_residual(self, block, nblocks, in_planes, out_planes):layers = []layers.append( block( in_planes, out_planes) )self.in_planes = out_planesfor i in range(1, nblocks):layers.append(block( self.in_planes, out_planes))return nn.Sequential(layers)def forward(self, x):l_hm, l_mask, l_enc = [], [], []x = self.conv1(x) x: (N,64,128,128)x = self.bn1(x)x = self.relu(x)x = self.layer1(x)x = self.maxpool(x) x: (N,128,64,64)x = self.layer2(x)x = self.layer3(x)for i in range(self.nstacks): 2y_1, y_2, _ = self.hg2b[i](x)y_1 = self.res1[i](y_1)y_1 = self.fc1[i](y_1)est_hm = self.hm[i](y_1)l_hm.append(est_hm)y_2 = self.res2[i](y_2)y_2 = self.fc2[i](y_2)est_mask = self.mask[i](y_2)l_mask.append(est_mask)if i < self.nstacks-1:_fc1 = self._fc1[i](y_1)_hm = self._hm[i](est_hm)_fc2 = self._fc2[i](y_2)_mask = self._mask[i](est_mask)x = x + _fc1 + _fc2 + _hm + _maskl_enc.append(x)else:l_enc.append(x + y_1 + y_2)assert len(l_hm) == self.nstacksreturn l_hm, l_mask, l_encif __name__ == '__main__':a = torch.randn(10, 3, 256, 256) SeedNetmodel = SeedNet() output1,output2,output3 = SeedNetmodel(a) print(output1,output2,output3)total_params = sum(p.numel() for p in SeedNetmodel.parameters())/1000000print("Total parameters: ", total_params)pretrained_weights_path = 'E:/bihand/released_checkpoints/ckp_seednet_all.pth.tar'img_rgb_path=r"E:\FreiHAND\training\rgb\00000153.jpg"img=io.imread(img_rgb_path)resized_img = transform.resize(img, (256, 256), anti_aliasing=True)img256=util.img_as_ubyte(resized_img)plt.imshow(resized_img)plt.axis('off') 关闭坐标轴plt.show()''' implicit HWC -> CHW, 255 -> 1 '''img1 = func.to_tensor(img256).float() 转换为张量并且进行标准化处理''' 0-mean, 1 std, [0,1] -> [-0.5, 0.5] '''img2 = func.normalize(img1, [0.5, 0.5, 0.5], [1, 1, 1])img3 = torch.unsqueeze(img2, 0)ok=img3print(img.shape)SeedNetmodel = SeedNet()misc.load_checkpoint(SeedNetmodel, pretrained_weights_path)加载权重output1, output2, output3 = SeedNetmodel(img3)mask_tensor = torch.rand(1, 64, 64)output=output2[1] 1,1,64,64output_1=output[0] 1,64,64output_ok=torch.sigmoid(output_1[0])output_real=output_1[0].detach().numpy()直接产生的张量图color_mask=color_mask(output_ok) 显示彩色分割图two_color=two_color(output_ok)显示黑白分割图see=output_ok.detach().numpy() 使用Matplotlib库显示分割掩码 plt.imshow(see, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() print(output1, output2, output3)images = [resized_img, color_mask, two_color,output_real,see,see]rows = 1cols = 4 创建子图并展示图像fig, axes = plt.subplots(1, 6, figsize=(30, 5)) 遍历图像列表,并在每个子图中显示图像for i, image in enumerate(images):ax = axes[i] if cols > 1 else axes 如果只有一列,则直接使用axesif i ==5:ax.imshow(image, cmap='gray')else:ax.imshow(image)ax.imshowax.axis('off') 调整子图之间的间距plt.subplots_adjust(wspace=0.1, hspace=0.1) 展示图像plt.show() 上述的代码文件是在bihand/models/net_seed.py中,全部代码链接在https://github.com/lixiny/bihand。 把bihand/models/net_seed.p中的代码修改为我提供的代码即可使用作者训练好的模型和进行各种可视化。(预训练模型根据作者代码提示下载) 3.调用阿里云API进行证件照生成实例 3.1 准备工作 1.找到接口 进入下面链接即可快速访问 link 2.购买试用包 3.查看APPcode 4.下载代码 5.参数说明 3.2 实验代码 !/usr/bin/python encoding: utf-8"""===========================证件照制作接口==========================="""import requestsimport jsonimport base64import hashlibclass Idphoto:def __init__(self, appcode, timeout=7):self.appcode = appcodeself.timeout = timeoutself.make_idphoto_url = 'https://idp2.market.alicloudapi.com/idphoto/make'self.headers = {'Authorization': 'APPCODE ' + appcode,}def get_md5_data(self, body):"""md5加密:param body_json::return:"""md5lib = hashlib.md5()md5lib.update(body.encode("utf-8"))body_md5 = md5lib.digest()body_md5 = base64.b64encode(body_md5)return body_md5def get_photo_base64(self, file_path):with open(file_path, 'rb') as fp:photo_base64 = base64.b64encode(fp.read())photo_base64 = photo_base64.decode('utf8')return photo_base64def aiseg_request(self, url, data, headers):resp = requests.post(url=url, data=data, headers=headers, timeout=self.timeout)res = {"status_code": resp.status_code}try:res["data"] = json.loads(resp.text)return resexcept Exception as e:print(e)def make_idphoto(self, file_path, bk, spec="2"):"""证件照制作接口:param file_path::param bk::param spec::return:"""photo_base64 = self.get_photo_base64(file_path)body_json = {"photo": photo_base64,"bk": bk,"with_photo_key": 1,"spec": spec,"type": "jpg"}body = json.dumps(body_json)body_md5 = self.get_md5_data(body=body)self.headers.update({'Content-MD5': body_md5})data = self.aiseg_request(url=self.make_idphoto_url, data=body, headers=self.headers)return dataif __name__ == "__main__":file_path = "图片地址"idphoto = Idphoto(appcode="你的appcode")d = idphoto.make_idphoto(file_path, "red", "2")print(d) 3.3 实验结果与分析 原图片 背景为红色生成的证件照 背景为蓝色生成的证件照 另外尝试了使用柴犬照片做实验,也生成了证件照 原图 背景为红色生成的证件照 参考(可供参考的链接和引用文献) 1.参考:BiHand: Recovering Hand Mesh with Multi-stage Bisected Hourglass Networks(BMVC2020) 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2008.05079.pdf 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_37758063/article/details/131128967。 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。
2023-07-11 23:36:51
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i < lis.length; i++) {console.log(lis[i]);}// 3.这里可以是可以获取标签的.getElementsByTagName()可以得到这个元素里面的某些标签var nav1 = document.getElementById('nav') //这个获取nav元素var navli = nav.getElementsByTagName('li') //这里是获取nav 里面的li标签 要先获取 nav元素在获取里面的liconsole.log(navli);</script></body> 3.通过 HTML5 新增的方法获取(注意兼容) 1. document.getElementsByClassName(‘类名’);// 根据类名返回元素对象集合 2. document.querySelector('选择器'); // 根据指定选择器返回第一个元素对象 3. document.querySelectorAll('选择器'); // 根据指定选择器返回所有元素对象集合 注意:querySelector 和 querySelectorAll里面的选择器需要加符号,比如:document.querySelector(’nav’); 代码演示 <body><div class="box">盒子1</div><div class="box">盒子2</div><div id="nav"><ul><li>首页</li><li>产品</li></ul></div><script>// 1. getElementsByClassName 根据类名获得某些元素集合var boxs = document.getElementsByClassName('box');console.log(boxs);// 2. querySelector 返回指定选择器的第一个元素对象 切记 里面的选择器需要加符号 .box navvar firstBox = document.querySelector('.box');console.log(firstBox);var nav = document.querySelector('nav');console.log(nav);var li = document.querySelector('li');console.log(li);// 3. querySelectorAll()返回指定选择器的所有元素对象集合var allBox = document.querySelectorAll('.box');console.log(allBox);var lis = document.querySelectorAll('li');console.log(lis);</script> 4.获取特殊元素(body,html) 获取body元素 - doucumnet.body // 返回body元素对象 获取html元素 . document.documentElement // 返回html元素对象 代码演示 <body><script>// 获取bdoy元素var bodyEle = document.bodyconsole.log(bodyEle); //返回body元素// 获取html元素var htmlEle = document.documentElementconsole.log(htmlEle); //返回html元素</script></body> 三.事件基础 1.事件概述 JavaScript 使我们有能力创建动态页面,而事件是可以被 JavaScript 侦测到的行为。 简单理解: 触发— 响应机制。 网页中的每个元素都可以产生某些可以触发 JavaScript 的事件,例如,我们可以在用户点击某按钮时产生一个 事件,然后去执行某些操作。 代码演示 <body><button id="btn">浩哥</button><script>// 点击一个按钮,弹出一个对话框// 1.事件是有三部分组成的 1.事件源 2.事件类型 3.事件处理程序 也称为事件三要素// (1).事件源 事件被触发的对象 var but = document.getElementById('btn')// (2).事件类型 如何触发 什么事件 比如鼠标点击(onclick) 还是鼠标经过还是????// (3).事件处理程序 通过一个函数赋值的方式 完成 因为函数就是实现某种功能的but.onclick = function() {alert('浩哥爱编程')}</script></body> 2.执行事件的步骤 1. 获取事件源DOM对象(意思是你要获取那个元素) 2. 注册事件(绑定事件 意思是通过什么方式来处理比如是鼠标经过还是鼠标点击等等行为) 3. 添加事件处理程序(采取函数赋值形式 意思是你想做啥) 代码演示 <body><div>123</div><script>// 事件执行步骤 点击div 控制台输出我被选中了// 1.获取事件源var div = document.querySelector('div')// 2.绑定事件 注册事件// div.onclick// 3.添加事件处理程序div.onclick = function() {console.log('我被点击了');}</script></body> 3.常见的鼠标事件 onmouseenter鼠标移入事件 onmouseleave鼠标移出事件 四.操作元素 JS的DOM操作可以改变网页内容、结构和样式,利用DOM操作元素来改变元素里面的内容、属性等。注意以下都是属性 1.操作元素内容(改变元素内容) elemeny.innerText 从起始位置到终止位置的内容,但它去除html标签,同时空格和换行也会去掉 elemernt.innerHTML 起始位置到终止位置的全部内容,包括html标签,同时保留空格和换行 elemernt.Content可以获取隐藏元素的文本,包含换行和空白 代码演示 <title>Document</title><style>div,p {height: 30px;width: 300px;line-height: 30px;text-align: center;color: fff;background-color: pink;}</style></head><body><button>显示当前系统时间</button><div>某个时间</div><p>123</p><script>// 当我们点击了按钮,div里面的文字会发生变化// 1.获取元素 注意这里的按钮 和div都要获取到 因为 点击按钮div里面要发生变化所以都要获取var but = document.querySelector('button');var div = document.querySelector('div');// 2.绑定事件// but.onclick// 3.程序处理but.onclick = function() {// 改变元素内容 element(元素).innerTextdiv.innerText = '2020-11-27'}// 4.我们元素可以不用添加事件,就可以直接显示日期var p = document.querySelector('p');p.innerText = '2020-11-27';</script> elemeny.innerText和elemeny.innerHTML的区别 代码演示 <body><div></div><p></p><ul><li> 文字</li><li>123</li></ul><script>// innertText 和 innertHTML 的区别// 1. innerText 不识别html标签 非标准 去除空格和换行var div = document.querySelector('div');div.innerText = '<strong>今天是:</strong> 2020';// 2.innertHTML 识别html标签 W3C标准 保留空格和换行的 推荐尽量使用这个 因为这个是标准var p = document.querySelector('p')p.innerHTML = '<strong>今天是:</strong> 2020';// 3.这俩个属性是可读写的 意思是 除了改变内容还可以元素读取里面的内容的var ul = document.querySelector('ul')console.log(ul.innerText);console.log(ul.innerHTML);// .4innerHtml innerText 之间的区别:设置内容的时候,如果内容当中包含标签字符串 innerHtml会有标签的特性,也就是说标签会在页面上生效如果内容当中包含标签字符串 innerText会把标签原样展示在页面上,不会让标签生效读取内容的时候,如果标签内部还有其它标签,innerHtml会把标签内部带着其它的标签全部输出如果标签内部还有其它标签,innerText只会输出所有标签里面的内容或者文本,不会输出标签如果标签内部没有其它标签,他们两个一致;都是读取文本内容,innerHtml会带空白和换行</script></body> 2. 操作常见元素属性 innerText、innerHTML 改变元素内容 src、href id、alt、title 代码演示 <body><button id="ldh">刘德华</button><button id="zxy">张学友</button><br><img src="./images/ldh.jpg" alt="" width="200px" height="200px" title="刘德华" id="img"><script>// 修改属性 src// 我们可以操作元素得方法 来修改元素得属性 就是 元素的是什么属性 在重新给值就可以完成相应的赋值操作了// 1.获取元素var ldh = document.getElementById('ldh')var zxy = document.getElementById('zxy')var img = document.getElementById('img')// 2.注册事件 程序处理zxy.onclick = function() {// 当我们点击了图片的时候图片路径就发生变化 这里的.表示 的 得意思 img对象下的src属性img.src = './images/zxy.jpg';// 当我们变换图片得同时里面得title也要跟着变 所以前面要加上img.img.title = '张学友';}ldh.onclick = function() {img.src = './images/ldh.jpg';img.title = '刘德华';}</script> 3.操作表单元素属性 利用DOM可以操作如下表单元素的属性 type、value、checked、selected、disabled 代码演示: <body><button>按钮</button><input type="text" value="输入内容"><script>// 我想把value里面的输入内容改变为 被点击了// 1.获取元素var but = document.querySelector('button')var input = document.querySelector('input')// 2.注册事件 处理程序but.onclick = function() {// input.innerHTML = '被点击了'; 这个是 普通盒子 比如 div 标签里面的内容// 表单里面的值 文字内容是通过value来修改的input.value = '被点击了'// 如果需要某个表单被禁用 不能再点击了使用 disabled 我们想要这个按钮 button禁用// but.disabled = true// 还有一种写法// this指向的是事件函数的调用者 谁调用就指向谁 这里调用者是btnthis.disabled = true}</script></body> 4.操作元素样式属性 我们可以通过 JS 修改元素的大小、颜色、位置等样式。 1.element.style 行内样式操作 注意: JS 里面的样式采取驼峰命名法 比如 fontSize、 backgroundColor JS 修改 style 样式操作,产生的是行内样式,所以行内式比内嵌式高 代码演示 <style>div {width: 200px;height: 200px;background-color: red;}</style></head><body><div></div><script>// 要求点击div变成粉色 height变为250px// 1.获取元素var div = document.querySelector('div');// 2.注册事件 处理程序div.onclick = function() {// div.style里面的属性 采取的是驼峰命名法// this等于div this调用者 谁调用谁执行this.style.backgroundColor = 'pink'this.style.height = '250px'}</script> 2.element.className 类名样式操作 注意: 如果样式修改较多,可以采取操作类名方式更改元素样式。 class因为是个保留字,因此使用className来操作元素类名属性 className 会直接更改元素的类名,会覆盖原先的类名。 代码演示 <style>div {width: 100px;height: 100px;background-color: pink;}.change {background-color: purple;color: fff;font-size: 25px;margin-top: 100px;}</style></head><body><div class="first">文本</div><script>// 1. 使用 element.style 获得修改元素样式 如果样式比较少 或者 功能简单的情况下使用var test = document.querySelector('div');test.onclick = function() {// this.style.backgroundColor = 'purple';// this.style.color = 'fff';// this.style.fontSize = '25px';// this.style.marginTop = '100px';// 让我们当前元素的类名改为了 change// 2. 我们可以通过 修改元素的className更改元素的样式 适合于样式较多或者功能复杂的情况 如果想继续添加样式即在change添加即可// 3. 如果想要保留原先的类名,我们可以这么做 多类名选择器// this.className = 'change';this.className = 'first change';}</script> 5.自定义属性的操作 js给我们规定了可以自己添加属性 在操作元素属性的时候,元素.语法只能操作元素天生具有的属性,如果是自定义的属性,通过.语法是无法操作的只能通过getAttribute和setAttribute去操作,他俩是通用的方法,无论元素天生的还是自定义的都可以可以操作 1.获取属性值 element.属性 获取属性值。 element.getAttribute(‘属性’); 区别: element.属性 获取内置属性值(元素本身自带的属性 如果是自定义属性不能被获取) element.getAttribute(‘属性’);主要获得自定义的属性 (标准) 我们自定义的属性 2.设置属性值 element.属性 = ‘值’ 设置内置属性值 element.setAttribute(‘属性’,‘值’) 区别: element.属性 设置内置属性值 element.setAttribute(‘属性’);主要设置自定义的属性(标准) 3.移除属性 element.removeAttribute(‘属性’); 代码演示 <body><div id="demo" index="1" class="nav"></div><script>var div = document.querySelector('div');// 1.获取元素的属性值// (1) element.属性console.log(div.id);// (2) element.getAttribute('属性') get获取得到 attribute属性的意思 我们自己添加的属性称之为自定义属性console.log(div.getAttribute('id')); //democonsole.log(div.getAttribute('index')); // 1// 2.设置元素的属性值// (1) element.属性 = '值' div.id = 'test'div.className = 'navs'// (2) element.setAttribute('属性','值')div.setAttribute('index', 2);div.setAttribute('class', 'footer') //这里就是class 不是className 比较特殊// 3.移除属性 removeAttribute(属性)div.removeAttribute('index');</script></body> 只要是自定义属性最好都是用element.setAttribute(‘属性’,‘值’)来设置 如果是自带属性用element.属性来设置 6.H5自定义属性 自定义属性的目的:第一、是为了保存属性 第二、并且使用数据。有一些数据可以保存到页面中而不用保存到数据库中。 自定义属性获取是通过getAttribute(‘属性’) 获取的 但是有些自定义属性很容易引起歧义,不容易判断是元素还是自定义属性 H5给我们新增了自定义属性: 1.设置H5自定义属性 H5规定自定义属性data-开头做为属性名并且赋值 比如<div data-index:“1”> 或者使用JS设置element.setAttribute(‘deta-index’,2) 2.获取H5自定义属性 兼容性获取 element.getAttribute(‘data-index’) 推荐开发中使用这个 H5新增element.dataset.index 或者element.datase[‘index’] ie 11以上才支持 代码演示 <body><div getTime="10" data-index="20" data-name-list="40"></div><script>// 获取元素var div = document.querySelector('div');console.log(div.geTime); //undefined getTime是自定义属性不能直接通过元素的属性来获取 而是用自定义属性来获取的getAttribute(‘属性’)console.log(div.getAttribute('getTime')); //10// H5添加自定义属性的写法以data-开头div.setAttribute('data-time', 30)// 1.兼容性获取H5自定义属性console.log(div.getAttribute('data-time')); // 30// 2.H5新增的获取自定义属性的方法 它只能获取data-开头的// dataset 是一个集合的意思存放了所有以data开头的自定义属性 如果你想取其中的某一个只需要在dataset.的后面加上自定义属性名即可console.log(div.dataset);console.log(div.dataset.time); // 30// 还有一种方法dataset['属性']console.log(div.dataset['time']); // 30// 如果自定义属性里面有多个-链接的单词 我们获取的时候采取驼峰命名法 不用要-了console.log(div.dataset.nameList); // 40console.log(div.dataset['nameList']); // 40</script></body> 五.节点操作 1.为什么要学习节点操作 获取元素通常使用俩种方式 (1)利用DOM提供的方法获取元素 但是逻辑性不强 繁琐 (2)利用节点层级关系获取元素 如 利用父子,兄弟关系获取元素 逻辑性强,但是兼容性不怎么好 2.节点概述 网页中的所有内容都是节点(标签、属性、文本、注释等等) ,在DOM中,节点使用node表示。HTML DOM 树中的所有节点均可通过javascript进行访问,所有HTML元素(节点) 均可被修改,也可以创建或删除 一般地,节点至少拥有nade Type(节点类型)、nodeName(节点名称)和nodeValue(节点值) 这三个基本属性 元素节点 nodeType 为 1 属性节点 node Name为 2 文本节点 nodeValue为 3 (文本节点包含文字、空格、换行等等) 实际开发中,节点操作主要操作的是元素节点 3.节点层级 利用DOM树可以把节点划分为不同得层级关系,常见得是父子兄层级关系 1.父级节点 1.node.parentNode parenNode属性可以返回某节点得父节点,注意是最近的父节点哟!!! 如果指定的节点没有父节点就返回null 代码演示 <body><div class="box"><div class="box1"></div></div><script>var box1 = document.querySelector('.box1')// 得到的是离元素最近的父节点(亲爸爸) 得不到就返回得是nullconsole.log(box1.parentNode); // parentNode 翻译过来就是父亲的节点</script></body> 2.子级节点操作 1.parentNode.children(非标准) parentNode.children 是一个只读属性,返回所有的子元素节点。它只返回子元素节点,其余节点不返回(重点记住这个就好,以后重点使用) 虽然children是一个非标准,但是得到了各个浏览器的支持,我们大胆使用即可!!! 代码演示 <body><ul><li>1</li><li>1</li><li>1</li><li>1</li></ul><script>// DOM 提供的方法(APL)获取 这样获取比较麻烦var ul = document.querySelector('ul')var lis = ul.querySelectorAll('li')// children子节点获取 ul里面所有的小li 放心使用没有限制兼容性 实际开发中经常使用的console.log(ul.children);</script> 如何返回子节点的第一个和最后一个? 2.parentNode.firstElementChild firstElementChild返回第一个子元素节点,找不到则返回unll 3.parentNode.lastElementChild lastElementChild返回最后一个子元素节点,找不到则返回null 注意:这俩个方法有兼容性问题,IE9以上才支持 谨慎使用 但是我们有解决方案 如果想要第一个子元素节点,可以使用 parentNode.chilren[0] 如果想要最后一个子元素节点,可以使用 parentNode.chilren[parentNode.chilren.length - 1] 代码演示 <body><ul><li>1</li><li>2</li><li>3</li><li>4</li><li>5</li></ul><script>var ul = document.querySelector('ul')// 1.firstElementChild 返回第一个子元素节点 ie9 以上才支持注意兼容console.log(ul.firstElementChild);// 2.lastElementChild返回最后一个子元素节点console.log(ul.lastElementChild);// 3.实际开发中用到的既没有兼容性问题又可以返回子节点的第一个和最后一个console.log(ul.children[0]);console.log(ul.children[ul.children.length - 1]); //ul.children.length - 1获取的永远是子节点最后一个</script></body> 3.兄弟节点 1.node.nextSibling nextSibling 返回当前元素的下一个兄弟节点,找不到则返回null。注意包含所有的节点 2.node.previousSibling previousSibling 返回当前元素上一个兄弟节点,找不到则返回null。注意包含所以有的节点 代码演示 <body><div>我是div</div><span>我是span</span><script>var div = document.querySelector('div')// 返回当前元素的下一个兄弟节点nextSibling,找不到返回null。注意包含元素节点或者文本节点等等console.log(div.nextSibling); //这里返回的是text 因为它的下一个兄弟节点是换行// 返回的是当前元素的上一个节点previousSibling,找不到返回null。注意包含元素节点或者文本节点等等console.log(div.previousSibling); //这里返回的是text 因为它的上一个兄弟节点是换行</script></body> 3.node.nexElementSibling nexElementSibling 返回当前元素下一个兄弟元素节点,找不到返回null 4.node.previousElementSibling previousElementSibling返回当前元素上一个兄弟节点,找不到返回null 注意:这俩个方法有兼容性问题,IE9以上才支持 代码演示 <body><div>我是div</div><span>我是span</span><script>var div = document.querySelector('div')// nextElementSiblingd得到下一个兄弟元素节点console.log(div.nextElementSibling); // span // previousElementSibling 得到的是上一个兄弟元素节点console.log(div.previousElementSibling); // null 因为它上面没有兄弟元素了返回空的</script></body> 怎么解决兼容性问题呢? 可以封装一个兼容性函数(简单了解即可 在实际开发中用的不多) function getNextElementSibling(element) {var el = element;while (el = el.nextSibling) {if (el.nodeType === 1) {return el;} }return null;} 4.创建节点 1.document.createElement('tagName') document.createElement( ) 方法创建由 tagName 指定的 HTML 元素。因为这些元素原先不存在的是根据我们的需求动态生成的,所有我们也称为动态创建元素节点 我们创建了节点要给添加到节点里面去 称为 添加节点 1.node.appendChild(child) node.appendChild( )方法将一个节点添加到指定父节点的子节点列表末尾 2.node.insertBefore(child,指定添加元素位置) node.insertBefore( ) 方法将一个节点添加到父节点的指定子节点前面 代码演示 <body><ul><li>1</li></ul><script>// 1.创建节点 createElementvar li = document.createElement('li')// 2.添加节点 创建了节点要添加到某一个元素身上去 叫添加节点 node.appendChild(child) done 父级 child 子级 如果前面有元素了则在后面追加元素类似数组中的push依次追加var ul = document.querySelector('ul')ul.appendChild(li)// 3.添加节点 node.insertBefore(child,指定元素) 在子节点前面添加子节点 child子级你要添加的元素var lili = document.createElement('li')ul.insertBefore(lili, ul.children[0]) //ul.children 这句话的意思是添加到ul父亲的子节点第一个// 总结 如果想在页面中添加元素分为俩步骤1.创建元素 2.添加元素</script></body> 5.删除节点 node.removeChild(child) node.removeChlid()方法从DOM 中删除一个子节点,返回删除的节点 简单点就是从父元素中删除某一个孩子node就是父亲child就是孩子 删除的节点.remove(没有参数) 注意:ie不支持 代码演示 <body><button>按钮</button><ul><li>熊大</li><li>熊二</li><li>熊三</li></ul><script>// 1.获取元素var ul = document.querySelector('ul')var but = document.querySelector('button');// 2.删除元素// but.onclick = function() {// ul.removeChild(ul.children[0])// }// 3.点击按钮键依次删除,最后没有删除内容了 就禁用按钮 disabled = true 禁用按钮语法but.onclick = function() {if (ul.children.length == 0) {this.disabled = true} else {ul.removeChild(ul.children[0])} }</script></body> 6.复制节点(克隆节点) node.cloneNode() node.dloneNode()方法返回调用该方法节点得一个副本,也称为克隆节点/拷贝节点 注意 1.如果括号参数为空或者为false,则是浅拷贝,只复制里面得标签,不复制内容 2.如果括号参数为true,则是深度拷贝,会复制节点本身以及里面所有的内容 代码演示 <body><ul><li>1</li><li>2</li><li>3</li></ul><script>// 1.获取元素var ul = document.querySelector('ul');// 2.复制元素 node.cloneNode() 如果参数括号为空或者false则只会复制元素不会复制内容,如果待有参数true则内容和元素都会被复制var lis = ul.children[0].cloneNode(true);// 3.获取元素ul.appendChild(lis)</script></body> 7.替换(改)节点 node.replaceChild(新节点,替换到什么位置) 代码演示 <body><ul class="list"><li>1</li><li>2</li></ul><script>// 替换(改)节点 父节点.replaceChild(新元素, 替换到什么位置)// (1)获取父元素var ulNode = document.querySelector('.list');// (2)创建新的元素var liRead = document.createElement('li')// (3)给新元素添加内容liRead.innerHTML = '5';// (4)替换元素ulNode.replaceChild(liRead, ulNode.children[1])</script></body> 8.三种动态创建元素区别 document.write() element.innerHTML document.createElement() 区别 document.write()是直接将内容写入页面的内容流,但是文档流执行完毕,它则会导致页面全部重绘 element.innerHTML是将内容写入某个DOM节点,不会导致页面全部重绘 element.innerHTML 创建多个元素效率更高(不要拼接字符串,采取数组形式拼接),结果有点复杂 createElement()创建多个元素效率低一点点,但是结果更加清晰 总结:不同浏览器下,innerHTML效率要比createElement()高 代码演示 <body><button>点击</button><p>abc</p><div class="inner"></div><div class="create"></div><script>// window.onload = function() {// document.write('<div>123</div>');// }// 三种创建元素方式区别 // 1. document.write() 创建元素 如果页面文档流加载完毕,再调用这句话会导致页面重绘// var btn = document.querySelector('button');// btn.onclick = function() {// document.write('<div>123</div>');// }// 2. innerHTML 创建元素var inner = document.querySelector('.inner');// for (var i = 0; i <= 100; i++) {// inner.innerHTML += '<a href="">百度</a>'// }var arr = [];for (var i = 0; i <= 100; i++) {arr.push('<a href="">百度</a>');}inner.innerHTML = arr.join('');// 3. document.createElement() 创建元素var create = document.querySelector('.create');for (var i = 0; i <= 100; i++) {var a = document.createElement('a');create.appendChild(a);}</script></body> 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_46978034/article/details/110190352。 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。
2023-08-04 13:36:05
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...31。 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。 从开发人员到机器学习从业人员 14天 Python是应用机器学习发展最快的平台之一。 在本小课程中,您将发现如何在14天内使用Python入门,建立准确的模型以及自信地完成预测建模机器学习项目。 这是重要的职位。您可能要为其添加书签。 在我的新书中,通过16个循序渐进的教程,3个项目和完整的python代码,探索如何用熊猫准备数据,使用scikit-learn拟合和评估模型,以及更多内容。 让我们开始吧。 2016年10月更新:更新了sklearn v0.18的示例。 2018年2月更新:更新Python和库版本。 2018年3月更新:增加了备用链接以下载一些数据集,因为原始文件似乎已被删除。 2019年5月更新:修复了scikit-learn最新版本的警告消息。 Dave Young的 Python机器学习迷你课程 照片,保留一些权利。 迷你课程面向谁? 在开始之前,请确保您在正确的位置。 下面的列表提供了有关本课程针对谁的一些一般指导。 如果您没有完全匹配这些点,请不要惊慌,您可能只需要在一个或另一个区域刷牙以跟上。 知道如何编写一些代码的开发人员。这意味着,一旦您了解基本语法,就可以选择像Python这样的新编程语言,这对您来说并不重要。这并不意味着您是一名向导编码员,而是可以毫不费力地遵循基本的类似于C的语言。 懂一点机器学习的开发人员。这意味着您了解机器学习的基础知识,例如交叉验证,一些算法和偏差方差折衷。这并不意味着您是机器学习博士,而是您知道地标或知道在哪里查找。 这门迷你课程既不是Python的教科书,也不是机器学习的教科书。 从一个懂一点机器学习的开发人员到一个可以使用Python生态系统获得结果的开发人员,Python生态系统是专业机器学习的新兴平台。 在Python机器学习方面需要帮助吗? 参加我为期2周的免费电子邮件课程,发现数据准备,算法等(包括代码)。 单击立即注册,并获得该课程的免费PDF电子书版本。 立即开始免费的迷你课程! 迷你课程概述 该微型课程分为14节课。 您可以每天完成一堂课(推荐),也可以在一天内完成所有课程(核心!)。这实际上取决于您有空的时间和您的热情水平。 以下是14个课程,可帮助您入门并提高使用Python进行机器学习的效率: 第1课:下载并安装Python和SciPy生态系统。 第2课:深入了解Python,NumPy,Matplotlib和Pandas。 第3课:从CSV加载数据。 第4课:了解具有描述性统计信息的数据。 第5课:通过可视化了解数据。 第6课:通过预处理数据准备建模。 第7课:使用重采样方法进行算法评估。 第8课:算法评估指标。 第9课:现场检查算法。 第10课:模型比较和选择。 第11课:通过算法调整提高准确性。 第12课:利用集合预测提高准确性。 第13课:完成并保存模型。 第14课:Hello World端到端项目。 每节课可能需要您60秒钟或最多30分钟。花点时间按照自己的进度完成课程。提出问题,甚至在以下评论中发布结果。 这些课程希望您能开始学习并做事。我会给您提示,但每节课的重点是迫使您学习从哪里寻求有关Python平台的帮助(提示,我直接在此博客上获得了所有答案,请使用搜索特征)。 在早期课程中,我确实提供了更多帮助,因为我希望您树立一些信心和惯性。 挂在那里,不要放弃! 第1课:下载并安装Python和SciPy 您必须先访问平台才能开始使用Python进行机器学习。 今天的课程很简单,您必须在计算机上下载并安装Python 3.6平台。 访问Python主页并下载适用于您的操作系统(Linux,OS X或Windows)的Python。在计算机上安装Python。您可能需要使用特定于平台的软件包管理器,例如OS X上的macports或RedHat Linux上的yum。 您还需要安装SciPy平台和scikit-learn库。我建议使用与安装Python相同的方法。 您可以使用Anaconda一次安装所有内容(更加容易)。推荐给初学者。 通过在命令行中键入“ python”来首次启动Python。 使用以下代码检查所有您需要的版本: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Python version import sys print('Python: {}'.format(sys.version)) scipy import scipy print('scipy: {}'.format(scipy.__version__)) numpy import numpy print('numpy: {}'.format(numpy.__version__)) matplotlib import matplotlib print('matplotlib: {}'.format(matplotlib.__version__)) pandas import pandas print('pandas: {}'.format(pandas.__version__)) scikit-learn import sklearn print('sklearn: {}'.format(sklearn.__version__)) 如果有任何错误,请停止。现在该修复它们了。 需要帮忙?请参阅本教程: 如何使用Anaconda设置用于机器学习和深度学习的Python环境 第2课:深入了解Python,NumPy,Matplotlib和Pandas。 您需要能够读写基本的Python脚本。 作为开发人员,您可以很快选择新的编程语言。Python区分大小写,使用哈希(#)进行注释,并使用空格指示代码块(空格很重要)。 今天的任务是在Python交互环境中练习Python编程语言的基本语法和重要的SciPy数据结构。 练习作业,在Python中使用列表和流程控制。 练习使用NumPy数组。 练习在Matplotlib中创建简单图。 练习使用Pandas Series和DataFrames。 例如,以下是创建Pandas DataFrame的简单示例。 1 2 3 4 5 6 7 8 dataframe import numpy import pandas myarray = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) rownames = ['a', 'b'] colnames = ['one', 'two', 'three'] mydataframe = pandas.DataFrame(myarray, index=rownames, columns=colnames) print(mydataframe) 第3课:从CSV加载数据 机器学习算法需要数据。您可以从CSV文件加载自己的数据,但是当您开始使用Python进行机器学习时,应该在标准机器学习数据集上进行练习。 今天课程的任务是让您轻松地将数据加载到Python中并查找和加载标准的机器学习数据集。 您可以在UCI机器学习存储库上下载和练习许多CSV格式的出色标准机器学习数据集。 练习使用标准库中的CSV.reader()将CSV文件加载到Python 中。 练习使用NumPy和numpy.loadtxt()函数加载CSV文件。 练习使用Pandas和pandas.read_csv()函数加载CSV文件。 为了让您入门,下面是一个片段,该片段将直接从UCI机器学习存储库中使用Pandas来加载Pima Indians糖尿病数据集。 1 2 3 4 5 6 Load CSV using Pandas from URL import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) print(data.shape) 到现在为止做得很好!等一下 到目前为止有什么问题吗?在评论中提问。 第4课:使用描述性统计数据理解数据 将数据加载到Python之后,您需要能够理解它。 您越了解数据,可以构建的模型就越精确。了解数据的第一步是使用描述性统计数据。 今天,您的课程是学习如何使用描述性统计信息来理解您的数据。我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用head()函数了解您的数据以查看前几行。 使用shape属性查看数据的维度。 使用dtypes属性查看每个属性的数据类型。 使用describe()函数查看数据的分布。 使用corr()函数计算变量之间的成对相关性。 以下示例加载了皮马印第安人糖尿病发病数据集,并总结了每个属性的分布。 1 2 3 4 5 6 7 Statistical Summary import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) description = data.describe() print(description) 试试看! 第5课:通过可视化了解数据 从昨天的课程继续,您必须花一些时间更好地了解您的数据。 增进对数据理解的第二种方法是使用数据可视化技术(例如,绘图)。 今天,您的课程是学习如何在Python中使用绘图来单独理解属性及其相互作用。再次,我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用hist()函数创建每个属性的直方图。 使用plot(kind ='box')函数创建每个属性的箱须图。 使用pandas.scatter_matrix()函数创建所有属性的成对散点图。 例如,下面的代码片段将加载糖尿病数据集并创建数据集的散点图矩阵。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Scatter Plot Matrix import matplotlib.pyplot as plt import pandas from pandas.plotting import scatter_matrix url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) scatter_matrix(data) plt.show() 样本散点图矩阵 第6课:通过预处理数据准备建模 您的原始数据可能未设置为最佳建模形式。 有时您需要对数据进行预处理,以便最好地将问题的固有结构呈现给建模算法。在今天的课程中,您将使用scikit-learn提供的预处理功能。 scikit-learn库提供了两个用于转换数据的标准习语。每种变换在不同的情况下都非常有用:拟合和多重变换以及组合的拟合与变换。 您可以使用多种技术来准备数据以进行建模。例如,尝试以下一些方法 使用比例和中心选项将数值数据标准化(例如,平均值为0,标准偏差为1)。 使用范围选项将数值数据标准化(例如,范围为0-1)。 探索更高级的功能工程,例如Binarizing。 例如,下面的代码段加载了Pima Indians糖尿病发病数据集,计算了标准化数据所需的参数,然后创建了输入数据的标准化副本。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Standardize data (0 mean, 1 stdev) from sklearn.preprocessing import StandardScaler import pandas import numpy url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = pandas.read_csv(url, names=names) array = dataframe.values separate array into input and output components X = array[:,0:8] Y = array[:,8] scaler = StandardScaler().fit(X) rescaledX = scaler.transform(X) summarize transformed data numpy.set_printoptions(precision=3) print(rescaledX[0:5,:]) 第7课:使用重采样方法进行算法评估 用于训练机器学习算法的数据集称为训练数据集。用于训练算法的数据集不能用于为您提供有关新数据的模型准确性的可靠估计。这是一个大问题,因为创建模型的整个思路是对新数据进行预测。 您可以使用称为重采样方法的统计方法将训练数据集划分为子集,一些方法用于训练模型,而另一些则被保留,并用于估计看不见的数据的模型准确性。 今天课程的目标是练习使用scikit-learn中可用的不同重采样方法,例如: 将数据集分为训练集和测试集。 使用k倍交叉验证来估计算法的准确性。 使用留一法交叉验证来估计算法的准确性。 下面的代码段使用scikit-learn通过10倍交叉验证来评估Pima Indians糖尿病发作的Logistic回归算法的准确性。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Evaluate using Cross Validation from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print("Accuracy: %.3f%% (%.3f%%)") % (results.mean()100.0, results.std()100.0) 您获得了什么精度?在评论中让我知道。 您是否意识到这是中间点?做得好! 第8课:算法评估指标 您可以使用许多不同的指标来评估数据集上机器学习算法的技能。 您可以通过cross_validation.cross_val_score()函数在scikit-learn中指定用于测试工具的度量,默认值可用于回归和分类问题。今天课程的目标是练习使用scikit-learn软件包中可用的不同算法性能指标。 在分类问题上练习使用“准确性”和“ LogLoss”度量。 练习生成混淆矩阵和分类报告。 在回归问题上练习使用RMSE和RSquared指标。 下面的代码段演示了根据Pima Indians糖尿病发病数据计算LogLoss指标。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Cross Validation Classification LogLoss from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') scoring = 'neg_log_loss' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print("Logloss: %.3f (%.3f)") % (results.mean(), results.std()) 您得到了什么日志损失?在评论中让我知道。 第9课:抽查算法 您可能无法事先知道哪种算法对您的数据效果最好。 您必须使用反复试验的过程来发现它。我称之为现场检查算法。scikit-learn库提供了许多机器学习算法和工具的接口,以比较这些算法的估计准确性。 在本课程中,您必须练习抽查不同的机器学习算法。 对数据集进行抽查线性算法(例如线性回归,逻辑回归和线性判别分析)。 抽查数据集上的一些非线性算法(例如KNN,SVM和CART)。 抽查数据集上一些复杂的集成算法(例如随机森林和随机梯度增强)。 例如,下面的代码片段对Boston House Price数据集上的K最近邻居算法进行了抽查。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 KNN Regression from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/housing.data" names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV'] dataframe = read_csv(url, delim_whitespace=True, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:13] Y = array[:,13] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = KNeighborsRegressor() scoring = 'neg_mean_squared_error' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print(results.mean()) 您得到的平方误差是什么意思?在评论中让我知道。 第10课:模型比较和选择 既然您知道了如何在数据集中检查机器学习算法,那么您需要知道如何比较不同算法的估计性能并选择最佳模型。 在今天的课程中,您将练习比较Python和scikit-learn中的机器学习算法的准确性。 在数据集上相互比较线性算法。 在数据集上相互比较非线性算法。 相互比较同一算法的不同配置。 创建比较算法的结果图。 下面的示例在皮马印第安人发病的糖尿病数据集中将Logistic回归和线性判别分析进行了比较。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 Compare Algorithms from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis load dataset url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] prepare models models = [] models.append(('LR', LogisticRegression(solver='liblinear'))) models.append(('LDA', LinearDiscriminantAnalysis())) evaluate each model in turn results = [] names = [] scoring = 'accuracy' for name, model in models: kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) cv_results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_results) names.append(name) msg = "%s: %f (%f)" % (name, cv_results.mean(), cv_results.std()) print(msg) 哪种算法效果更好?你能做得更好吗?在评论中让我知道。 第11课:通过算法调整提高准确性 一旦找到一种或两种在数据集上表现良好的算法,您可能希望提高这些模型的性能。 提高算法性能的一种方法是将其参数调整为特定的数据集。 scikit-learn库提供了两种方法来搜索机器学习算法的参数组合。在今天的课程中,您的目标是练习每个。 使用您指定的网格搜索来调整算法的参数。 使用随机搜索调整算法的参数。 下面使用的代码段是一个示例,该示例使用网格搜索在Pima Indians糖尿病发病数据集上的Ridge回归算法。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Grid Search for Algorithm Tuning from pandas import read_csv import numpy from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import GridSearchCV url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] alphas = numpy.array([1,0.1,0.01,0.001,0.0001,0]) param_grid = dict(alpha=alphas) model = Ridge() grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3) grid.fit(X, Y) print(grid.best_score_) print(grid.best_estimator_.alpha) 哪些参数取得最佳效果?你能做得更好吗?在评论中让我知道。 第12课:利用集合预测提高准确性 您可以提高模型性能的另一种方法是组合来自多个模型的预测。 一些模型提供了内置的此功能,例如用于装袋的随机森林和用于增强的随机梯度增强。可以使用另一种称为投票的合奏将来自多个不同模型的预测组合在一起。 在今天的课程中,您将练习使用合奏方法。 使用随机森林和多余树木算法练习装袋。 使用梯度增强机和AdaBoost算法练习增强合奏。 通过将来自多个模型的预测组合在一起来练习投票合奏。 下面的代码段演示了如何在Pima Indians糖尿病发病数据集上使用随机森林算法(袋装决策树集合)。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Random Forest Classification from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] num_trees = 100 max_features = 3 kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = RandomForestClassifier(n_estimators=num_trees, max_features=max_features) results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean()) 你能设计出更好的合奏吗?在评论中让我知道。 第13课:完成并保存模型 找到有关机器学习问题的良好模型后,您需要完成该模型。 在今天的课程中,您将练习与完成模型有关的任务。 练习使用模型对新数据(在训练和测试过程中看不到的数据)进行预测。 练习将经过训练的模型保存到文件中,然后再次加载。 例如,下面的代码片段显示了如何创建Logistic回归模型,将其保存到文件中,之后再加载它以及对看不见的数据进行预测。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Save Model Using Pickle from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pickle url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] test_size = 0.33 seed = 7 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed) Fit the model on 33% model = LogisticRegression(solver='liblinear') model.fit(X_train, Y_train) save the model to disk filename = 'finalized_model.sav' pickle.dump(model, open(filename, 'wb')) some time later... load the model from disk loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb')) result = loaded_model.score(X_test, Y_test) print(result) 第14课:Hello World端到端项目 您现在知道如何完成预测建模机器学习问题的每个任务。 在今天的课程中,您需要练习将各个部分组合在一起,并通过端到端的标准机器学习数据集进行操作。 端到端遍历虹膜数据集(机器学习的世界) 这包括以下步骤: 使用描述性统计数据和可视化了解您的数据。 预处理数据以最好地揭示问题的结构。 使用您自己的测试工具抽查多种算法。 使用算法参数调整来改善结果。 使用集成方法改善结果。 最终确定模型以备将来使用。 慢慢进行,并记录结果。 您使用什么型号?您得到了什么结果?在评论中让我知道。 结束! (看你走了多远) 你做到了。做得好! 花一点时间,回头看看你已经走了多远。 您最初对机器学习感兴趣,并强烈希望能够使用Python练习和应用机器学习。 您可能是第一次下载,安装并启动Python,并开始熟悉该语言的语法。 在许多课程中,您逐渐地,稳定地学习了预测建模机器学习项目的标准任务如何映射到Python平台上。 基于常见机器学习任务的配方,您使用Python端到端解决了第一个机器学习问题。 使用标准模板,您所收集的食谱和经验现在可以自行解决新的和不同的预测建模机器学习问题。 不要轻描淡写,您在短时间内就取得了长足的进步。 这只是您使用Python进行机器学习的起点。继续练习和发展自己的技能。 喜欢点下关注,你的关注是我写作的最大支持 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_37337849/article/details/104016531。 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。
2023-07-11 10:04:06
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...50。 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。 写在开头的话 从很久之前就开始构思,一直到今天才开始动笔。这篇文章是送给那些希望更深刻地了解这个世界的人,然而,知道的多了,也不一定是件好事。另外注明,本篇文章全部为作者的个人观点。 引子 现在人工智能越来越火,我们的故事,要从它开始说起。 相信很多人都听说过王者荣耀,即使自己没有亲自玩过,应该也对这个游戏不陌生。我曾经也沉迷这个游戏,当时我有一个朋友,特别喜欢玩小号1。她说,玩小号匹配出来的对手都特别垃圾,玩起来就像切萝卜一样爽。当时我的感觉是玩小号匹配出来的都是新手,技术不高也不足为奇,然而在接下来的事情当中,我发现事情并没有这么简单。首先有网友反映在匹配时遇到了自己多年不用的小号2,也有网友反映,在连输很多局之后,会有一局赢得异常简单,就好像对手都是机器人一样3。 网友称这一类玩家为“ 电脑人”,还总结出了“ 电脑人”的若干特征: 4 1.加载速度非常快 2.进入游戏后在泉水的行为,走路姿势差不多,行动路线也差不多 3.查不到战绩 4.无法沟通 5.很怪异或者说无法解释的名字 但是,真正的玩家和所谓的“电脑人”仅靠这些特征真的可以完全的分辨开吗?这些“电脑人”,究竟是一些行为怪异的玩家,还是天美给玩家的一个惊喜,这并不是我这篇文章所想要讲述的重点。我想说的是,在人类日复一日研究人工智能,希望其更接近人类的同时,已经开始出现了人类与人工智能分不清的现象。更严重的情况是,已经开始了怀疑人类为人工智能的现象。 不难想象,在科技足够发达的未来,这一现象会愈加严重,人类究竟与人工智能有什么本质上的区别,在以下的内容中我将给出解释。 灵魂的存在 自古以来就有一个强大的神话:人类拥有永恒的灵魂。虽然肉体会消失,但是灵魂是永存的。尽管这一神话有人相信,有人不信,但是它确确实实的影响着我们的现实生活,是我们现有的法律,政治的经济制度的重要支柱。 如果灵魂确实存在的话,那么它作为区别人与人工智能的本质区别再合适不过了。但是,灵魂究竟是什么东西,或者说,它究竟存在与哪里。至今为止,科学家研究了动植物和人类的各个角落,也没有发现类似“灵魂”的东西。 又或许说,灵魂根本就是看不见,摸不着的。那灵魂又是如何产生的呢?从最开始的宇宙开始形成,灵魂显然是不存在的。而灵魂又是不可分割的,永恒不变的,那么在生物一步步进化的过程中,究竟是在那一刻,灵魂突然出现。由达尔文的《进化论》,由最初的单细胞生物到最后的人,都可以用基因突变来解释,但是究竟在那一代,突变产生了第一个具有灵魂的生物?人们不得而知。当然也有可能,灵魂是在某个时刻,由“上帝”加入到这个世界的。 本篇文章中,“灵魂”作为我们的唯一存在来描述,下文我会具体的解释。 心流的存在 与灵魂的存在相反,心灵的存在,是一个不争的事实,是一个我们每时每刻都在接受的明确的现实。心流包含两方面:感觉和欲望。 我们可以非常明确的知道,我们自身,是有感觉和欲望的,以及,人工智能,是不具备感觉和欲望。在这里,我想我需要简述一下笛卡尔的心灵哲学5,笛卡尔认为,人不是机器,但是动物是机器,只有人类才拥有感觉和欲望,其他动物都是没有心灵的自动物。所以当有人踢狗的时候,狗会自动的退缩,躲避,并开始狂吠,但是没有任何的感觉和欲望,就像自动贩卖机一样,按下开关,出来商品。所以人类对待动物,也很少有怜悯。早期17世纪的医生和学者对活狗进行解剖,观察其内脏器官如何运作,但完全不用麻醉,他们也不会感到不安。因为在他们眼中这没有什么不对,就像现在人们把机器拆开看看内部的电路是如何工作一样6。 当然,现在有了很多的动物保护者,他们认为动物和人类是平等的,也有自己的意识,也有喜怒哀乐。在《剑桥意识宣言》中提到:“各种证据均指出,非人类动物拥有构成意识所需的神经结构,神经化学及神经生理基础物质,并且能展现出有意图的行为。因此,证据已充分显示,负责产生意识的神经基础物质并非人类所独有。非人类动物,包括所有哺乳动物,鸟类,以及章鱼等其他生物,均拥有这些神经基础物质。” 确实,我承认心流并不只存在与人类,而是存在与所有生物之中。但是笛卡尔的理念也并不是完全错误的,因为心流虽然是生命的特质,但不是人类的特质,我想笛卡尔的理论中把心灵换做灵魂可能会更妥当一些,尽管灵魂的存在目前还是个未知数。或许我说完接下来的例子,会解释的更充分些。 对于心流的存在,生物学家给出了一个简单的不能再简单的解释,那就是,如果没有感觉和欲望,那么就无法解释生物的各种行为。拿人来做例子或许会比较难以理解,但是拿动物做例子却简单的过分,那就是:当人去踢狗的时候,如果狗没有感到疼痛,愤怒,产生躲避的欲望,那么它就会因此而受到伤害。也就是说,这些种种的感觉与欲望,是那些最原始的东西,即进化论为了使生命更好的活着而产生的,只因人类把自己放在比动物高很多个层次的阶级上,而忽略了这个很简单的问题。 心流的产生 问题的关键,在于心流的产生。这样稍微改动下,上文所提到的笛卡尔的理论或许会更合理些:人与动物都存在感觉与欲望,但是动物的感觉与欲望是依靠自身结构在外界的输入下产生的一种内部输出,而人类的感觉和欲望则是一种可以被称作“灵魂”的东西控制下产生的。从而确立了人类高于动物的地位。 前者很容易理解,现在的科学研究也已经很透彻了。例如兔子见到狮子,电信号便从眼睛传到大脑,刺激某些神经元,又结合之前的记忆神经元,放出更多的信号,整条线路的神经元一一受到刺激,最后指令传到肾上腺,让肾上腺素传遍全身,心脏的跳动也随之加快,肾上腺素也使信号的传递速度更快了些,同时在运动中枢的神经元也向腿部肌肉发出信号,让肌肉随着信号有序的完成伸展和收缩。外在的表现就是兔子从狮子旁边逃之夭夭。至于其中的恐惧的感觉和想要逃跑的欲望,都只不过是内部神经元信号的一种状态。 而对于后者,则难以解释。正因为对前者的理解透彻,对后者的解释才显得很难说通。两个过程本来是相同的过程,只是后者多了对于每个人有且唯一的“灵魂”的存在的介入,但是,它究竟何时介入,如何介入,正如前者所描述的,在这样一个信号的传递网络里,究竟有哪一步,是需要“灵魂”来控制的。思前想后,好像并没有必须存在的那么一个步骤。也就是可能,前者所描述的那个信号传递步骤,适用于所有生物,当然也包括人类。 简单的总结 简单的总结一下,关于确定存在的心流和不确定存在的灵魂。 首先,心流是确定存在,并且存在与所有生物当中,是生物进化产生的,为了更好的活着。其中,记忆储存的是之前的心流状态,当然不是全部的心流状态;感觉是当时的生物内部信号的一种状态,成为现态;欲望是一种内部输出,欲望,感觉和记忆相结合再结合会产生对外部的输出。 其次,“灵魂”在这里表示为一个个体的有且唯一的存在。它不参与生物的任何过程,但是却有选择的监视生物的心流。也可以这样说,生物体本身有选择的展示一部分心流以供灵魂检阅,灵魂也是从生物所展示的心流中有选择的检阅。这才是人类的特质。我们真正的自我,就是这样一个有且唯一的灵魂,它无法介入它所在的生物体的任何事情,但是可以在一定程度上知道它所在的生物体的状态。 也可以这样理解,生物体本身是一个封装的很好的复杂程序,心流则是程序的内部变量,程序不断的接收外部输入并向外部输出,我们本身的灵魂所在则置身于程序之外,就像我们坐在电脑前,无法知道这个复杂程序究竟是如何运行的,但是通过它输出在显示屏中的一些内部变量,即心流的一些数据,我们可以大致的判断出,程序在干些什么。对于这样的解释你可能难以接受,接下来的两个例子或许会让你接受这一事实。 现在科学家只要扫描人脑,就能在测试者自己有所感知之前,预测他们会有什么欲望,会做出怎样的决定。例如,在一次实验中,受试者躺在一台巨大的脑部设备里,两手各自拿着一个开关,受试者可以随机的选择在何时按下那个开关。而科学家通过观察受试者的大脑神经活动,就能在受试者做决定之前知道受试者做了怎样的决定。也就是说,当这些内部输出被外部观测者“灵魂”所察觉的时候,心流自身已经做出了决定。7 或许你没有亲自做过这个实验,并不相信实验的结论,但是还有一个实验,你现在就可以给自己做一个测试。相信对于大家心算100以内的乘法没有什么问题,那么请各位充分运用自己的自由意志,即本文中的“灵魂”去控制你的大脑心算5672,注意在计算的过程中不要让自己的大脑去思考其他的任何事情,用尽快的速度计算出结果。当然,你会发现你根本做不到,无论如何你都无法控制那先奇奇怪怪的想法出现在你的大脑里,至于大脑为什么会像你控制的那样去计算5672,接下来我会给出人类的大脑思维模型。 生物的模型 生物的模型分为两部分,一部分我称为确定机,一部分我称为概率机。 确定机 确定机是指只要输入确定,那么就会产生确定输出的部分,而对于输入的概率性则不予考虑。例如,当生物多次看到同一个画面的时候会在大脑里形成同样的图像,因为每次输入的光信号都是一样的,在生物内部进行的信号传递过程也是一样的,所以在大脑里形成的图像输出也是一样的。现在人类所生产的绝大多数工具就是一个确定机的模型,如果相同的输入,不管输入多少次都会得到相同的输出。确定机也是生物模型的基础部分,构成生物的绝大部分,实际上,除了大脑,生物的任何部分都是一个确定机的模型,而大脑也有一部分的确定机模型。对于确定机,所有的内部过程和输出都不会被“灵魂”检阅,当然生物上可以通过解剖或其他更先进的方式去检查生物内部确定机的工作状态。 概率机 概率机是指即使输入确定,输出的确定性也指限制在一定的概率范围之内,会以不同但是给定的概率输出多个输出。当然给定的概率可以是确定机给出的确定概率(只在输入确定的情况下才确定),也可以是概率机给出的概率概率。概率机构成生物的大脑部分,当然一部分低等生物只由确定机构成。对于概率机,有一部分输出会被“灵魂”检阅,而“灵魂”是否检阅取决于“灵魂”本身,当然,对于概率机的工作状态,也可以通过解剖或其他更先进的方式去检查。 生物思考的过程 对于不同的生物,大脑可以同时进行的事情是有限的。就像现在的电脑手机一样,有严格的内存限制,对于大脑来说,同时启用着多个线程,每个线程所占用的内存不同,但是所有线程所占用的内存总和不得超限。对于每个线程,会随机的考虑一些事件,这些事件包括记忆中的事件,和当时正在发生的事件,对于每个事件出现在线程中的概率不同。 不同事件的概率遵循的规律大致有以下几条: 1.对记忆中的事件,事件越久远概率越低。 2.对当时正在发生的事件,概率大致相同。 3.与当时线程中事件有关的事件概率高,无关的概率低。 4.与线程中的事件相关的个数越多,概率越高 5.对不同的心流状态,概率分配有所不同。 6.每个个体对不同的事件有不同的概率分配方案。 7.待补充。 可以说,大脑中的一切过程都是随机的。那这样的话,生物的思考过程究竟如何进行呢?其实很简单,单个概率可能代表随机,但是多个概率就有可能表示必然。我还是举那个5672的例子,为什么你会真的去心算这个结果,大致的过程是这样的,如果大脑的思考频率以毫秒计的话,假设看5672用了200毫秒,其中每毫秒除了这一事件,还有其他的99个事件,那么刚看完就开始计算的概率为1-0.99200=0.8660203251,看完后1秒之内还没有开始计算的概率为0.991000= 4.31712474107 e-5,可以说即使大脑中随机的杂念再多,思考的过程也会如约开始。假设线程中与事件相关的事件出现的概率为0.3,同理,在开始计算后1秒内大部分时间都在思考与计算有关的内容,当然也有可能会走神,即出现大范围的无关事件,但是这只会影响最后计算出结果的时间先后,并不会影响整个过程的进行。这也就是说,大脑的思考过程,其实就是由多个概率所确定的必然事件。 灵魂的旁观者 综上所述,作为个体唯一存在的“灵魂”处在一个旁观者的位置,而所谓的自由意识,主观意识不过是概率机的产物。那么这样就产生了两个问题。 第一个问题,你不觉得“灵魂”所在的肉体更像是一个囚笼吗?“灵魂”可以偶尔窥探外界,但无法做任何事情,只能默默得看着一切发生。尴尬的以为是自己做的,实际上就像看电影,每次看电影的时候,我都会以为我处在电影里面的世界。而现实就是,因为“灵魂”只能看肉体主演的这部“电影”,所以看的入迷了。其实,人类从解放双手,开发智力,使用工具,到探索宇宙,最大的进步莫过于发现自己其实仍处于囚笼之中。要怪就怪这囚笼建造地太过美好。而创建这一囚笼的“上帝”,把我们关在肉体这个囚笼里面,并且把我们的感知限制在有限的范围内,有限的嗅觉,16至20000赫兹的听觉,400纳米到700纳米的视觉,在感知中隔绝了我们对我们的唯一存在——“灵魂”的感知。 第二个问题,对于自己本身来说,表征自己存在的“灵魂”自己是可以确定的,而对于其他人,因为限制了对“灵魂”的感知,所以无法确认别人,别的生物体内这一旁观者的存在。也可以这么理解,你知道自己被关在一间囚笼里面,而不知道隔壁囚笼是否也关了一个存在。那么世界这个大监狱里面,可能只有一小部分,甚至只有你一个孤独的存在。而究竟为何我们或我被困于此,我不得而知,可能就像我们做研究的时候的小白鼠一样,“上帝”也在观察着我们或我的一举一动,这也是我这篇文章取这个题目的原因。小白鼠的逆袭,一开始我只是平凡的活着,说实在的其实做一个平凡人安安稳稳的一生还是很不错的,但是知道了这个囚笼的存在,就总想着打破它,因为在想到可能只有自己一个存在的时候,会是多么的孤独。就像一个人去看电影,哪怕电影的内容再精彩,再引人入胜,但当电影结束的时候,你才发现,原来我是一个人来的呀。 联系作者 有志向联系读者的:1612860@mail.nankai.edu.cn 未完待续。。。 本篇文章相当于《小白鼠的逆袭》的导读,下一篇我会出逆袭第一步:《思考的最简单模型及其编程实现》,可能用C++,也可能用Java,Python,看作者的心情吧。预计近几个月出吧,快则个把月,多则不知道了,毕竟作者本身还是比较忙的,忙七忙八也不知道在忙什么,嗯,就这样。 小号:在有多个游戏账号的前提下,等级高的号叫作大号,等级较低或者新创建的号叫作小号。 ↩︎ https://baijiahao.baidu.com/s?id=1586028525096880374&wfr=spider&for=pc. ↩︎ http://tieba.baidu.com/p/5127924201. ↩︎ http://tieba.baidu.com/p/5127924201. ↩︎ http://www.lwlm.com/sixiangzhexue/201704/840820.htm. ↩︎ 详细讨论请参见:《未来简史:从智人到智神》第三章:人类的特质。 ↩︎ “Unconscious determinants of free decisions in the human brain” in nature neuroscience, http://www.rifters.com/real/articles/NatureNeuroScience_Soon_et_al.pdf. ↩︎ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39384184/article/details/79288150。 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。
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...05。 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。 1、引言 IM等社交应用的开发工作中,乱码问题也很常见,比如: 1)IM聊天消息中的Emoji表情为什么发给后端后MySQL数据库里会乱码; 2)文件名中带有中文的大文件聊天消息发送后,对方看到的文名是乱码; 3)Http rest接口调用时,后端读取到APP端传过来的参数有中文乱码问题; ... ... 那么,对于乱码这个看似不起眼,但并不是一两话能讲清楚的问题,是很有必要从根源了解字符集和编码原理,知其然知其所以然显然是一个优秀码农的基本素养,所以,便有了本文,希望能帮助到你。 推荐阅读:关于字符编码知识的详细讲解请见《字符编码那点事:快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 学习交流: - 即时通讯/推送技术开发交流5群:215477170 [推荐] - 移动端IM开发入门文章:《新手入门一篇就够:从零开发移动端IM》 (本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-2868-1-1.html) 2、关于作者 卢钧轶:爱捣腾Linux的DBA。曾任职于大众点评网DBA团队,主要关注MySQL、Memcache、MMM等产品的高性能和高可用架构。 个人微博:米雪儿侬好的cenalulu Github地址:https://github.com/cenalulu 3、系列文章 本文是IM开发干货系列文章中的第21篇,总目录如下: 《IM消息送达保证机制实现(一):保证在线实时消息的可靠投递》 《IM消息送达保证机制实现(二):保证离线消息的可靠投递》 《如何保证IM实时消息的“时序性”与“一致性”?》 《IM单聊和群聊中的在线状态同步应该用“推”还是“拉”?》 《IM群聊消息如此复杂,如何保证不丢不重?》 《一种Android端IM智能心跳算法的设计与实现探讨(含样例代码)》 《移动端IM登录时拉取数据如何作到省流量?》 《通俗易懂:基于集群的移动端IM接入层负载均衡方案分享》 《浅谈移动端IM的多点登陆和消息漫游原理》 《IM开发基础知识补课(一):正确理解前置HTTP SSO单点登陆接口的原理》 《IM开发基础知识补课(二):如何设计大量图片文件的服务端存储架构?》 《IM开发基础知识补课(三):快速理解服务端数据库读写分离原理及实践建议》 《IM开发基础知识补课(四):正确理解HTTP短连接中的Cookie、Session和Token》 《IM群聊消息的已读回执功能该怎么实现?》 《IM群聊消息究竟是存1份(即扩散读)还是存多份(即扩散写)?》 《IM开发基础知识补课(五):通俗易懂,正确理解并用好MQ消息队列》 《一个低成本确保IM消息时序的方法探讨》 《IM开发基础知识补课(六):数据库用NoSQL还是SQL?读这篇就够了!》 《IM里“附近的人”功能实现原理是什么?如何高效率地实现它?》 《IM开发基础知识补课(七):主流移动端账号登录方式的原理及设计思路》 《IM开发基础知识补课(八):史上最通俗,彻底搞懂字符乱码问题的本质》(本文) 4、正文概述 字符集和编码无疑是IT菜鸟甚至是各种大神的头痛问题。当遇到纷繁复杂的字符集,各种火星文和乱码时,问题的定位往往变得非常困难。 本文内容就将会从原理方面对字符集和编码做个简单的科普介绍,同时也会介绍一些通用的乱码故障定位的方法以方便读者以后能够更从容的定位相关问题。 在正式介绍之前,先做个小申明:如果你希望非常精确的理解各个名词的解释,那么可以详细阅读这篇《字符编码那点事:快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 本文是博主通过自己理解消化后并转化成易懂浅显的表述后的介绍,会尽量以简单明了的文字来从要源讲解字符集、字符编码的概念,以及在遭遇乱码时的一些常用诊断技巧,希望能助你对于“乱码”问题有更深地理解。 5、什么是字符集 在介绍字符集之前,我们先了解下为什么要有字符集。 我们在计算机屏幕上看到的是实体化的文字,而在计算机存储介质中存放的实际是二进制的比特流。那么在这两者之间的转换规则就需要一个统一的标准,否则把我们的U盘插到老板的电脑上,文档就乱码了;小伙伴QQ上传过来的文件,在我们本地打开又乱码了。 于是为了实现转换标准,各种字符集标准就出现了。 简单的说:字符集就规定了某个文字对应的二进制数字存放方式(编码)和某串二进制数值代表了哪个文字(解码)的转换关系。 那么为什么会有那么多字符集标准呢? 这个问题实际非常容易回答。问问自己为什么我们的插头拿到英国就不能用了呢?为什么显示器同时有DVI、VGA、HDMI、DP这么多接口呢?很多规范和标准在最初制定时并不会意识到这将会是以后全球普适的准则,或者处于组织本身利益就想从本质上区别于现有标准。于是,就产生了那么多具有相同效果但又不相互兼容的标准了。 说了那么多我们来看一个实际例子,下面就是“屌”这个字在各种编码下的十六进制和二进制编码结果,怎么样有没有一种很屌的感觉? 6、什么是字符编码 字符集只是一个规则集合的名字,对应到真实生活中,字符集就是对某种语言的称呼。例如:英语,汉语,日语。 对于一个字符集来说要正确编码转码一个字符需要三个关键元素: 1)字库表(character repertoire):是一个相当于所有可读或者可显示字符的数据库,字库表决定了整个字符集能够展现表示的所有字符的范围; 2)编码字符集(coded character set):即用一个编码值code point来表示一个字符在字库中的位置; 3)字符编码(character encoding form):将编码字符集和实际存储数值之间的转换关系。 一般来说都会直接将code point的值作为编码后的值直接存储。例如在ASCII中“A”在表中排第65位,而编码后A的数值是 0100 0001 也即十进制的65的二进制转换结果。 看到这里,可能很多读者都会有和我当初一样的疑问:字库表和编码字符集看来是必不可少的,那既然字库表中的每一个字符都有一个自己的序号,直接把序号作为存储内容就好了。为什么还要多此一举通过字符编码把序号转换成另外一种存储格式呢? 其实原因也比较容易理解:统一字库表的目的是为了能够涵盖世界上所有的字符,但实际使用过程中会发现真正用的上的字符相对整个字库表来说比例非常低。例如中文地区的程序几乎不会需要日语字符,而一些英语国家甚至简单的ASCII字库表就能满足基本需求。而如果把每个字符都用字库表中的序号来存储的话,每个字符就需要3个字节(这里以Unicode字库为例),这样对于原本用仅占一个字符的ASCII编码的英语地区国家显然是一个额外成本(存储体积是原来的三倍)。算的直接一些,同样一块硬盘,用ASCII可以存1500篇文章,而用3字节Unicode序号存储只能存500篇。于是就出现了UTF-8这样的变长编码。在UTF-8编码中原本只需要一个字节的ASCII字符,仍然只占一个字节。而像中文及日语这样的复杂字符就需要2个到3个字节来存储。 关于字符编码知识的详细讲解请见:《字符编码那点事:快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 7、UTF-8和Unicode的关系 看完上面两个概念解释,那么解释UTF-8和Unicode的关系就比较简单了。 Unicode就是上文中提到的编码字符集,而UTF-8就是字符编码,即Unicode规则字库的一种实现形式。 随着互联网的发展,对同一字库集的要求越来越迫切,Unicode标准也就自然而然的出现。它几乎涵盖了各个国家语言可能出现的符号和文字,并将为他们编号。详见:Unicode百科介绍。 Unicode的编号从 0000 开始一直到10FFFF 共分为17个Plane,每个Plane中有65536个字符。而UTF-8则只实现了第一个Plane,可见UTF-8虽然是一个当今接受度最广的字符集编码,但是它并没有涵盖整个Unicode的字库,这也造成了它在某些场景下对于特殊字符的处理困难(下文会有提到)。 8、UTF-8编码简介 为了更好的理解后面的实际应用,我们这里简单的介绍下UTF-8的编码实现方法。即UTF-8的物理存储和Unicode序号的转换关系。 UTF-8编码为变长编码,最小编码单位(code unit)为一个字节。一个字节的前1-3个bit为描述性部分,后面为实际序号部分: 1)如果一个字节的第一位为0,那么代表当前字符为单字节字符,占用一个字节的空间。0之后的所有部分(7个bit)代表在Unicode中的序号; 2)如果一个字节以110开头,那么代表当前字符为双字节字符,占用2个字节的空间。110之后的所有部分(5个bit)加上后一个字节的除10外的部分(6个bit)代表在Unicode中的序号。且第二个字节以10开头; 3)如果一个字节以1110开头,那么代表当前字符为三字节字符,占用3个字节的空间。110之后的所有部分(5个bit)加上后两个字节的除10外的部分(12个bit)代表在Unicode中的序号。且第二、第三个字节以10开头; 4)如果一个字节以10开头,那么代表当前字节为多字节字符的第二个字节。10之后的所有部分(6个bit)和之前的部分一同组成在Unicode中的序号。 具体每个字节的特征可见下表,其中“x”代表序号部分,把各个字节中的所有x部分拼接在一起就组成了在Unicode字库中的序号。如下图所示。 我们分别看三个从一个字节到三个字节的UTF-8编码例子: 细心的读者不难从以上的简单介绍中得出以下规律: 1)3个字节的UTF-8十六进制编码一定是以E开头的; 2)2个字节的UTF-8十六进制编码一定是以C或D开头的; 3)1个字节的UTF-8十六进制编码一定是以比8小的数字开头的。 9、为什么会出现乱码 乱码也就是英文常说的mojibake(由日语的文字化け音译)。 简单的说乱码的出现是因为:编码和解码时用了不同或者不兼容的字符集。 对应到真实生活中:就好比是一个英国人为了表示祝福在纸上写了bless(编码过程)。而一个法国人拿到了这张纸,由于在法语中bless表示受伤的意思,所以认为他想表达的是受伤(解码过程)。这个就是一个现实生活中的乱码情况。 在计算机科学中一样:一个用UTF-8编码后的字符,用GBK去解码。由于两个字符集的字库表不一样,同一个汉字在两个字符表的位置也不同,最终就会出现乱码。 我们来看一个例子,假设我们用UTF-8编码存储“很屌”两个字,会有如下转换: 于是我们得到了E5BE88E5B18C这么一串数值,而显示时我们用GBK解码进行展示,通过查表我们获得以下信息: 解码后我们就得到了“寰堝睂”这么一个错误的结果,更要命的是连字符个数都变了。 10、如何识别乱码的本来想要表达的文字 要从乱码字符中反解出原来的正确文字需要对各个字符集编码规则有较为深刻的掌握。但是原理很简单,这里用以MySQL数据库中的数据操纵中最常见的UTF-8被错误用GBK展示时的乱码为例,来说明具体反解和识别过程。 10.1 第1步:编码 假设我们在页面上看到“寰堝睂”这样的乱码,而又得知我们的浏览器当前使用GBK编码。那么第一步我们就能先通过GBK把乱码编码成二进制表达式。 当然查表编码效率很低,我们也可以用以下SQL语句直接通过MySQL客户端来做编码工作: mysql [localhost] {msandbox} > selecthex(convert('寰堝睂'using gbk)); +-------------------------------------+ | hex(convert('寰堝睂'using gbk)) | +-------------------------------------+ | E5BE88E5B18C | +-------------------------------------+ 1 row inset(0.01 sec) 10.2 第2步:识别 现在我们得到了解码后的二进制字符串E5BE88E5B18C。然后我们将它按字节拆开。 然后套用之前UTF-8编码介绍章节中总结出的规律,就不难发现这6个字节的数据符合UTF-8编码规则。如果整个数据流都符合这个规则的话,我们就能大胆假设乱码之前的编码字符集是UTF-8。 10.3 第3步:解码 然后我们就能拿着 E5BE88E5B18C 用UTF-8解码,查看乱码前的文字了。 当然我们可以不查表直接通过SQL获得结果: mysql [localhost] {msandbox} ((none)) > selectconvert(0xE5BE88E5B18C using utf8); +------------------------------------+ | convert(0xE5BE88E5B18C using utf8) | +------------------------------------+ | 很屌 | +------------------------------------+ 1 row inset(0.00 sec) 11、常见的IM乱码问题处理之MySQL中的Emoji字符 所谓Emoji就是一种在Unicode位于 \u1F601-\u1F64F 区段的字符。这个显然超过了目前常用的UTF-8字符集的编码范围 \u0000-\uFFFF。Emoji表情随着IOS的普及和微信的支持越来越常见。 下面就是几个常见的Emoji(IM聊天软件中经常会被用到): 那么Emoji字符表情会对我们平时的开发运维带来什么影响呢? 最常见的问题就在于将他存入MySQL数据库的时候。一般来说MySQL数据库的默认字符集都会配置成UTF-8(三字节),而utf8mb4在5.5以后才被支持,也很少会有DBA主动将系统默认字符集改成utf8mb4。 那么问题就来了,当我们把一个需要4字节UTF-8编码才能表示的字符存入数据库的时候就会报错:ERROR 1366: Incorrect string value: '\xF0\x9D\x8C\x86' for column 。 如果认真阅读了上面的解释,那么这个报错也就不难看懂了:我们试图将一串Bytes插入到一列中,而这串Bytes的第一个字节是 \xF0 意味着这是一个四字节的UTF-8编码。但是当MySQL表和列字符集配置为UTF-8的时候是无法存储这样的字符的,所以报了错。 那么遇到这种情况我们如何解决呢? 有两种方式: 1)升级MySQL到5.6或更高版本,并且将表字符集切换至utf8mb4; 2)在把内容存入到数据库之前做一次过滤,将Emoji字符替换成一段特殊的文字编码,然后再存入数据库中。之后从数据库获取或者前端展示时再将这段特殊文字编码转换成Emoji显示。 第二种方法我们假设用 --1F601-- 来替代4字节的Emoji,那么具体实现python代码可以参见Stackoverflow上的回答。 12、参考文献 [1] 如何配置Python默认字符集 [2] 字符编码那点事:快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8 [3] Unicode中文编码表 [4] Emoji Unicode Table [5] Every Developer Should Know About The Encoding 附录:更多IM开发方面的文章 [1] IM开发综合文章: 《新手入门一篇就够:从零开发移动端IM》 《移动端IM开发者必读(一):通俗易懂,理解移动网络的“弱”和“慢”》 《移动端IM开发者必读(二):史上最全移动弱网络优化方法总结》 《从客户端的角度来谈谈移动端IM的消息可靠性和送达机制》 《现代移动端网络短连接的优化手段总结:请求速度、弱网适应、安全保障》 《腾讯技术分享:社交网络图片的带宽压缩技术演进之路》 《小白必读:闲话HTTP短连接中的Session和Token》 《IM开发基础知识补课:正确理解前置HTTP SSO单点登陆接口的原理》 《移动端IM开发需要面对的技术问题》 《开发IM是自己设计协议用字节流好还是字符流好?》 《请问有人知道语音留言聊天的主流实现方式吗?》 《一个低成本确保IM消息时序的方法探讨》 《完全自已开发的IM该如何设计“失败重试”机制?》 《通俗易懂:基于集群的移动端IM接入层负载均衡方案分享》 《微信对网络影响的技术试验及分析(论文全文)》 《即时通讯系统的原理、技术和应用(技术论文)》 《开源IM工程“蘑菇街TeamTalk”的现状:一场有始无终的开源秀》 《QQ音乐团队分享:Android中的图片压缩技术详解(上篇)》 《QQ音乐团队分享:Android中的图片压缩技术详解(下篇)》 《腾讯原创分享(一):如何大幅提升移动网络下手机QQ的图片传输速度和成功率》 《腾讯原创分享(二):如何大幅压缩移动网络下APP的流量消耗(上篇)》 《腾讯原创分享(三):如何大幅压缩移动网络下APP的流量消耗(下篇)》 《如约而至:微信自用的移动端IM网络层跨平台组件库Mars已正式开源》 《基于社交网络的Yelp是如何实现海量用户图片的无损压缩的?》 《腾讯技术分享:腾讯是如何大幅降低带宽和网络流量的(图片压缩篇)》 《腾讯技术分享:腾讯是如何大幅降低带宽和网络流量的(音视频技术篇)》 《字符编码那点事:快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》 《全面掌握移动端主流图片格式的特点、性能、调优等》 《子弹短信光鲜的背后:网易云信首席架构师分享亿级IM平台的技术实践》 《微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(算法原理篇)》 《自已开发IM有那么难吗?手把手教你自撸一个Andriod版简易IM (有源码)》 《融云技术分享:解密融云IM产品的聊天消息ID生成策略》 《适合新手:从零开发一个IM服务端(基于Netty,有完整源码)》 《拿起键盘就是干:跟我一起徒手开发一套分布式IM系统》 >> 更多同类文章 …… [2] 有关IM架构设计的文章: 《浅谈IM系统的架构设计》 《简述移动端IM开发的那些坑:架构设计、通信协议和客户端》 《一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享(含详细图文)》 《一套原创分布式即时通讯(IM)系统理论架构方案》 《从零到卓越:京东客服即时通讯系统的技术架构演进历程》 《蘑菇街即时通讯/IM服务器开发之架构选择》 《腾讯QQ1.4亿在线用户的技术挑战和架构演进之路PPT》 《微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践》 《微信技术总监谈架构:微信之道——大道至简(演讲全文)》 《如何解读《微信技术总监谈架构:微信之道——大道至简》》 《快速裂变:见证微信强大后台架构从0到1的演进历程(一)》 《17年的实践:腾讯海量产品的技术方法论》 《移动端IM中大规模群消息的推送如何保证效率、实时性?》 《现代IM系统中聊天消息的同步和存储方案探讨》 《IM开发基础知识补课(二):如何设计大量图片文件的服务端存储架构?》 《IM开发基础知识补课(三):快速理解服务端数据库读写分离原理及实践建议》 《IM开发基础知识补课(四):正确理解HTTP短连接中的Cookie、Session和Token》 《WhatsApp技术实践分享:32人工程团队创造的技术神话》 《微信朋友圈千亿访问量背后的技术挑战和实践总结》 《王者荣耀2亿用户量的背后:产品定位、技术架构、网络方案等》 《IM系统的MQ消息中间件选型:Kafka还是RabbitMQ?》 《腾讯资深架构师干货总结:一文读懂大型分布式系统设计的方方面面》 《以微博类应用场景为例,总结海量社交系统的架构设计步骤》 《快速理解高性能HTTP服务端的负载均衡技术原理》 《子弹短信光鲜的背后:网易云信首席架构师分享亿级IM平台的技术实践》 《知乎技术分享:从单机到2000万QPS并发的Redis高性能缓存实践之路》 《IM开发基础知识补课(五):通俗易懂,正确理解并用好MQ消息队列》 《微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(算法原理篇)》 《微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(容灾方案篇)》 《新手入门:零基础理解大型分布式架构的演进历史、技术原理、最佳实践》 《一套高可用、易伸缩、高并发的IM群聊、单聊架构方案设计实践》 《阿里技术分享:深度揭秘阿里数据库技术方案的10年变迁史》 《阿里技术分享:阿里自研金融级数据库OceanBase的艰辛成长之路》 《社交软件红包技术解密(一):全面解密QQ红包技术方案——架构、技术实现等》 《社交软件红包技术解密(二):解密微信摇一摇红包从0到1的技术演进》 《社交软件红包技术解密(三):微信摇一摇红包雨背后的技术细节》 《社交软件红包技术解密(四):微信红包系统是如何应对高并发的》 《社交软件红包技术解密(五):微信红包系统是如何实现高可用性的》 《社交软件红包技术解密(六):微信红包系统的存储层架构演进实践》 《社交软件红包技术解密(七):支付宝红包的海量高并发技术实践》 《社交软件红包技术解密(八):全面解密微博红包技术方案》 《社交软件红包技术解密(九):谈谈手Q红包的功能逻辑、容灾、运维、架构等》 《即时通讯新手入门:一文读懂什么是Nginx?它能否实现IM的负载均衡?》 《即时通讯新手入门:快速理解RPC技术——基本概念、原理和用途》 《多维度对比5款主流分布式MQ消息队列,妈妈再也不担心我的技术选型了》 《从游击队到正规军(一):马蜂窝旅游网的IM系统架构演进之路》 《从游击队到正规军(二):马蜂窝旅游网的IM客户端架构演进和实践总结》 《IM开发基础知识补课(六):数据库用NoSQL还是SQL?读这篇就够了!》 《瓜子IM智能客服系统的数据架构设计(整理自现场演讲,有配套PPT)》 《阿里钉钉技术分享:企业级IM王者——钉钉在后端架构上的过人之处》 >> 更多同类文章 …… (本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-2868-1-1.html) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/hellojackjiang2011/article/details/103586305。 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。
2024-04-29 12:29:21
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Among the environmental problems, soil problem and water quality problem is one of the very important topics. Element analysis is often used for soil monitoring and water quality monitoring. Although the traditional laboratory detection method has high accuracy and good accuracy, it takes a long time and the process is complex, so it is impossible to realize in-situ detection or remote rapid detection. Laser induced breakdown spectroscopy (LIBS) can effectively improve the above problems, but its accuracy is low and there is interference between adjacent characteristic lines. Laser-induced breakdown spectroscopy assisted with laser-induced fluorescence (LIBS-LIF) is a further enhancement and upgrade of LIBS technology to meet the detection needs. This paper first introduces the basic principles of LIBS technology and LIBS-LIF technology, then briefly introduces the application of LIBS-LIF technology in soil monitoring, and introduces the application origin and research progress of LIBS-LIF technology. Then it introduces the application of LIBS technology and LIBS-LIF technology in water quality monitoring. Because the way of pretreatment is the most important in liquid detection, the pretreatment methods of liquid testing samples are briefly summarized here. Finally, the application of LIBS-LIF technology in the environment is summarized and prospected. LIBS-LIF technology has incomparable advantages over traditional laboratory testing, and it is also in a hot research direction, with unlimited potential in the future. Keywords: Laser induced breakdown spectroscopy(LIBS); Laser induced breakdown spectroscopy assisted with Laser Induced fluorescence(LIBS-LIF); Environmental monitoring; Soil monitoring; Water quality monitoring Completion time: 2021-11 目录 0. 引言 1. 技术简介 1.1 LIBS技术简介 1.1.1 LIBS技术的基本原理 1.1.2 LIBS技术的定量分析 1.1.3 LIBS技术的优缺点 1.2 LIBS-LIF技术 1.2.1 LIF技术的基本原理 1.2.2 Co原子的LIBS-LIF增强原理 2. LIBS-LIF技术用于土壤监测 2.1 早期研究 2.2 近期研究现状 3. LIBS及LIBS-LIF技术用于水质监测 3.1液体直接检测 3.2液固转换检测 3.2.1吸附法 3.2.2成膜法 3.2.3微萃取法 3.2.4冷冻法 3.2.5电沉积法 3.3液气转换检测 4. 总结与展望 参考文献 0. 引言 随着经济的发展,人们物质生活水平提高的同时,环境的问题也愈发突出,其中,土壤问题和水体问题十分突出。 土壤是包括人类在内的一切生物体生存的载体,土壤的质量与农作物的生长息息相关,而农作物的收成则是人类发展的基石。在工业化发展的影响下,土壤重金属污染和积累成为了一个世界性的问题,尤其在中国特别是长三角地区尤为严重[1]。 水是生命之源,水体问题直接关系到所有生物体的生存。环境中的水体问题,主要集中在工业废水的治理与监测上。工业废水中含有大量重金属元素,其难以生物降解,重金属元素会随着水体流动而扩散。 物质元素分析在土壤分析和水质分析上是常用的方式。传统的分析方法是基于实验室的元素光谱分析法,其具有高精度、高稳定的特点,如:原子吸收光谱法(Atomic absorption spectrometry, AAS)、电感耦合等离子体质谱法(Inductively coupled plasma mass spectrometry, ICP-MS)、电感耦合等离子体原子发射光谱法(Inductively coupled plasma atomic emission spectrometry, ICP-AES)等,但是此类光谱的检测样品预处理复杂、检测操作难度高、需要庞大复杂的实验设备,且对样品造成损坏,有所不便[2,3]。 激光诱导击穿光谱(Laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)是一种基于原子光谱分析技术,与传统的光谱分析技术相比,其实验装置简单便携、操作简便、应用广泛、可远程测量,同时有在简单预处理样品或根本不预处理的情况下进行现场测量的潜力。因此,其满足在环境监测中,特别是土壤监测和水质监测此类希望可以在现场检测、快速便捷检测,同时精度较高的需求。LIBS技术很容易与其他技术如激光诱导荧光技术(Laser induced fluorescence, LIF)、拉曼光谱(Raman)等技术联用,进一步提高了 LIBS技术的检测准确度和竞争力[4]。 1. 技术简介 1.1 LIBS技术简介 LIBS技术最早可以追溯到20世纪60年代Brech, F.和Cross, L.所做的激光诱导火花散射实验,其中的一项实验使用红宝石激光器产生的激光照射材料后产生等离子体羽流。经过了几十年的发展,LIBS技术得到了显著发展,其在环境检测、文物保护鉴定、岩石检测、宇宙探索等领域中被广泛应用。 1.1.1 LIBS技术的基本原理 LIBS技术的装置主要由脉冲激光器、光谱仪、样品装载平台和计算机组成,光谱仪和计算机之间常常由光电倍增管或CCD等光电转换器件连接,如图 1所示[3]。 图 1 LIBS实验装置图[3] 首先,通过脉冲激光器产生强脉冲激光后由透镜聚焦到样品上,被聚焦区域的样品吸收,产生初始自由电子,并在持续的激光脉冲作用下加速。初始自由电子获取到足够高的能量之后,会轰击原子电离产生新的自由电子。随着激光脉冲作用的持续,自由电子和原子的作用如此往复碰撞,在短时间内形成等离子体,形成烧蚀坑。接着,激光脉冲结束,等离子体温度逐渐降低,产生连续背景辐射并产生原子或离子的发射光谱。通过光谱仪采集信号,在计算机上分析特征谱线的波长和强度信息就可以对样本中的元素进行定性和定量分析[2]。 1.1.2 LIBS技术的定量分析 由文献[2]可知,LIBS技术的定量分析方法通常有外标法、内标法和自由校准法(CF)。其中,最简单方便的是外标法。 外标法由光谱分析基本定量公式Lomakin-Scheibe公式 I=aCb(1)I=aC^b \tag{1} I=aCb(1) 式中III为光谱强度,aaa为比例系数,CCC为元素浓度,bbb为自吸收系数。自吸收系数bbb会随着元素浓度CCC的减小而增大,当元素浓度CCC很小时,b=1b=1b=1。使用同组仪器测量时aaa和bbb的值为定值。 将式(1)左右两边取对数,得 lgI=blgC+lga(2)lgI=blgC+lga \tag{2} lgI=blgC+lga(2) 由式(2)可知,当b=1时,光谱强度和元素浓度呈线性关系。因此,可以通过检验一组标准样品的元素浓度和对应的光谱强度,绘制出对应的标准曲线,从而根据曲线的得到未知样品的浓度值。 如图 2 (a)(b)所示,通过使用LIBS技术多次测定一系列含有Co元素的标准样品的光谱强度后取平均可以绘制出图 2 (b)所示的校正曲线[5]。同时可以计算出曲线的相关系数R^2、交叉验证均方差(RMSECV)和样品中Co元素的检出限(LOD)。 图 2 用LIBS和LIBS-LIF技术测定有效钴元素的光谱和校准曲线[5] (a) (b)使用LIBS技术测定,(c) (d)使用LIBS-LIF技术测定 1.1.3 LIBS技术的优缺点 随着LIBS技术的提高和广泛应用,其自身独特的优势也显示出来,其主要优点主要如下[6]: (1)样品不需要进行预处理或只需要稍微预处理。 (2)样品检测时间短,相较于传统的AAS、ICP-AES等技术检测需要几分钟到几小时的时间相比,LIBS技术检测只需要3-60秒。 (3)样品的检出限LOD高,对于低浓度样品检测更加灵敏精确。 (4)实验装置结构简单,便携性高。 (5)可用于远程遥感监测 (6)对于检测样品的损伤基本没有,十分适合对于文物遗迹等方面进行应用 LIBS技术也有着自身的缺陷,其中问题最大的就是相较于传统的AAS、ICP-AES等技术来说,LIBS的检测准确性低,只有5-20%。 但LIBS还有一个优点在于很容易与其他技术如激光诱导荧光技术(Laser induced fluorescence, LIF)、拉曼光谱(Raman)等技术联用,可以弥补LIBS技术的检测准确率低的缺陷,同时结合其他技术的优势提高竞争力[7]。 1.2 LIBS-LIF技术 LIBS技术常常与LIF技术联合使用,即LIBS-LIF技术。通过LIF技术对特征曲线信号的选择性加强作用,有效的提高了检测的准确率,改善了单独使用LIBS检测准确率低的缺陷。 LIBS-LIF技术在1979年由Measures, R. M.和Kwong, H. S.首次使用,用于各种样品中微量铬元素的选择性激发。 1.2.1 LIF技术的基本原理 LIF技术,是通过激光辐射激发原子或者分子,之后被照射的原子或分子自发发射出的荧光。 首先,调节入射激光的波长,从而改变入射激光的能量。之后,当入射激光的能量与检测区域中的气态分子或原子的能级差相同时,分子或原子将被激光共振激发跃迁至激发态,但是这种激发态并不稳定,会通过自发辐射释放出另一个光子能量并向下跃迁,同时发射出分子或原子荧光,这便是激光诱导荧光。 其中,分子或原子发射荧光的跃迁过程主要有共振荧光、直越线荧光、阶跃线荧光和多光子荧光四种,如图3所示[2]。元素被激发的直跃线荧光往往强度大,散射光干扰弱,故被常用。 图 3 分子或原子发射荧光的跃迁过程[2] 1.2.2 Co原子的LIBS-LIF增强原理 下面将以Co元素为例,说明LIBS-LIF技术的原理。 Co元素直跃线荧光的产生原理图如图 4所示[5]。波长为304.40nm的激光能量刚好等于Co原子基态到高能态(4.07eV)的能级差,Co原子被304.40nm的激发照射后跃迁至该能级。随后,该能级上的Co原子通过自发辐射释放能量跃迁至低能态(0.43eV),同时发出波长为304.51nm的荧光。因此,采用LIF的激发波长为304.40nm,光谱仪对应的检测波长为304.51nm。 图 4 Co元素直跃线荧光产生原理图[5] LIBS-LIF技术的装置如图 5所示[5],与LIBS装置不同的是其增加了一台可调激光器,如染料激光器、OPO激光器等。其用于激发特定元素的被之前LIBS激发出的等离子体。该激光平行于样品表面照射,不会对样品产生损伤。 图 5 LIBS-LIF实验装置图[5] 在本次Co元素的检测中,OPO激光器的波长为304.40nm。样品首先通过脉冲激光器垂直照射后产生等离子体,原理和LIBS技术一致。之后使用OPO激光器产生的304.40nm的激光照射等离子体,激发荧光信号,增强特征谱线的强度。最后通过光谱仪采集信号,在计算机上分析特征谱线。 LIBS-LIF技术对Co原子测定的光谱和校正曲线如图 2 (c)(d)所示。通过与(a)(b)图对可得到,使用LIBS-LIF技术明显增强了Co原子的特征谱线强度,同时定量分析得到的校正曲线的相关系数R^2、交叉验证均方差(RMSECV)和样品中Co元素的检出限(LOD)数值都有很好的改善。 2. LIBS-LIF技术用于土壤监测 土壤监测是LIBS-LIF技术的最传统应用方向之一。土壤成分复杂,蕴含多种微量元素,这些元素必须维持在合理的范围内。若如铬等相关微量元素过低,则会对作物的生长产生影响;而若铅等重金属元素过高,则表明土地受到了污染,种植出的作物可能存在重金属残留的问题。 2.1 早期研究 LIBS-LIF技术用于大气压下的土壤元素检测可以最早追溯到1997年Gornushkin等人使用LIBS技术联合大气紫外线测定石墨、土壤和钢中钴元素的可行性[8],其紫外线即起到作为LIF光源的作用。 之后,为了评估该技术在现场快速检测分析中的可行性,其使用了可以同时检测分析22种元素的Paschen-Runge光谱仪以发挥LIBS技术可以快速检测多种元素的优势。同时使用染料激光器作为LIF光源,使用LIBS-LIF技术对Cd和TI元素进行了信号选择性增强测量,排除了邻近元素谱线的干扰。但是对于Pb元素还无法检测[9]。 2.2 近期研究现状 华中科技大学GAO等人在2018年对土壤中难以检测的Sb元素使用LIBS-LIF技术进行检验,排除了检验Sb元素时邻近Si元素的干扰,并探讨了使用常规LIBS时在287nm-289nm的波长下不同的ICCD延时长度对信号强度的影响,以及使用LIBS-LIF技术时作为LIF光源的OPO激光器激光能量对Sb元素特征谱线信号强度与信噪比的影响、激光光源脉冲间延时长度对Sb元素特征谱线信号强度与信噪比的影响,由相关结果得到了最优实验条件[10],如图 6至图 8所示。 图 6 不同ICCD延迟时间下样品在287.0-289.0 nm波段的光谱 图 7 LIBS-LIF和常规LIBS得到的光谱比较 图 8 Sb特征谱线的强度和信噪比曲线 (A)Sb特征谱线的强度和信噪比随OPO激光能量的变化关系;(B)Sb特征谱线的强度和信噪比随两个激光器之间脉冲延迟的变化关系 近期,该实验室研究了利用LIBS-LIF测定土壤中的有效钴含量。该实验着重于研究检测土壤中能被植物吸收的元素,即有效元素,强化研究的实际意义;利用DPTA提取样品,增大检测浓度;使用LIBS-LIF测定有效钴含量,排除了相邻元素的干扰。 3. LIBS及LIBS-LIF技术用于水质监测 LIBS及LIBS-LIF技术用于水质检测的原理和流程土壤检测基本一致,但是面临着更多的挑战。在水样的元素定量测定中,水的溅射会干扰到光的传播和收集,从而降低采集的灵敏度;由于水中羟基(OH)的猝灭作用会使得激发的等离子体寿命较短,因此等离子体的辐射强度低,进而影响分析灵敏度[2]。同时,由于部分实验方式造成使用LIBS-LIF技术不太方便,只能使用传统LIBS技术。 因此,在使用LIBS技术进行检验时还需要做相关改进。最常见的就是进行样品的预处理,在样品制备上进行改进。 由文献[11]整理可知,样品的预处理主要可以分为液体直接检测、液固转换检测、液气转换检测三种。 3.1液体直接检测 液体直接检测主要有两种方式:将光聚焦在静态液体测量和将光聚焦在流动的液体测量两种。 最早期使用LIBS技术进行检验的就是直接将光聚焦在静态液体表面测量。但其精确度和灵敏度往往比将光聚焦在流动的液体测量低。Barreda等人比较了在静态、液体喷射态和液体流动态下硅油中的铂元素使用LIBS进行检测,最后液体喷射态和液体流动态下的LOD比静态下降低了7倍[12]。 但上述实验是在有气体保护下进行的结果。总体上看,液体直接检测并不是一个很好的选择。 图 9 液体分析的三种不同实验装置图[12] a液体喷射分析,b静态液体分析,c通道流动液体分析 3.2液固转换检测 液固转换法是检测中最常用的方法,其主要可以分为以下几类: 3.2.1吸附法 吸附法是最常用的预处理方式,利用可吸附材料吸收液体中的微量元素。常用的材料有碳平板、离子交换聚合物膜,或者滤纸、竹片等将液体转换为固体,从而进行分析。 2008年,华南理工大学Chen等人以木片作为基底吸附水溶液的方式测定了Cr、Mn、Cu、Cd、Pb五种金属元素在微量浓度下的校正曲线,其检出限比激光聚焦在页面上直接分析高出2-3个数量级[13]。之后2017年,同实验室的Kang等人以木片作为基底吸附水溶液的方式,使用LIBS-LIF技术对水中的痕量铅进行了高灵敏度测量,最后得到的铅元素的LOD为~0.32ppb,超过了传统实验室检测技术ICP-AES的检测方式,为国际领先水平[14]。 3.2.2成膜法 与吸附法相反,成膜法是将水样滴在非吸水性衬底上,如Si+SiO2衬底和多空电纺超细纤维等,然后干燥成膜,从而转化为固体进行分析。 3.2.3微萃取法 微萃取法是利用萃取剂和溶液中的微量元素化学反应来实现富集。其中,分散液液体微萃取(Dispersion liquid-liquid microextraction, DLLME)是一种简单、经济、富集倍数高、萃取效率高的方法,被广泛使用。 3.2.4冷冻法 将液体冷冻成为冰是液固转化的一种直接预处理方式,冰的消融可以防止液体飞溅和摇晃,从而改善液体分析性能。 3.2.5电沉积法 电沉积法是利用电化学反应,将液体中的样品转化为固体样品并进行预浓缩,之后用于检测。该方法可以使得灵敏度大大提高,但是实验设备也变得复杂,预处理工作量也有变大。 3.3液气转换检测 将液体转化为气溶胶可以使得样品更加稳定,从而产生更稳定的检测信号。可以使用超声波雾化器和膜干燥器等产生气溶胶,再进行常规的LIBS-LIF检测。 Aras等人使用超声波雾化器和薄膜干燥器单元产生亚微米级的气溶胶,实现了液气体转换,并在实际水样上测试了该超声雾化-LIBS系统的适用性,相关实验装置如图 10、图 11所示[15]。 图 10 用于金属气溶胶分析的LIBS实验装置图[15] M:532 nm反射镜,L:聚焦准直透镜,W:石英,P:泵浦,BD:光束转储 图 11 样品导入部分结构图[15] (A)与薄膜干燥器相连的USN颗粒发生器去溶装置(加热器和冷凝器);(B)与5个武装聚四氟乙烯等离子电池相连的薄膜干燥器。G:进气口,DU:脱溶装置,W:废料,MD:薄膜干燥机,L:激光束方向,C:样品池,M:反射镜,F.L.:聚焦透镜 4. 总结与展望 本文简要介绍了LIBS和LIBS-LIF的原理,并对LIBS-LIF在环境监测中的土壤监测和水质检测做了简要的介绍和分类。 LIBS-LIF在土壤监测的技术已经逐渐成熟,基本实现了土壤的快速检测,同时也有相关便携式设备的研究正在进行。对于水质监测方面,使用LIBS-LIF检测往往集中在液固转换法的使用上,对于气体和液体直接检测,由于部分实验装置的限制,联用LIF技术往往比较困难,只能使用传统的LIBS技术。 LIBS-LIF技术快速检测、不需要样品预处理或只需要简单处理、可以实现就地检测等优势与传统实验室检测相比有着独到的优势,虽然目前由于技术限制精度还不够高,但是在当前该领域的火热研究趋势下,相信未来该技术必定可以大放异彩,为绿色中国奉献光学领域的智慧。 参考文献 [1] Hu B, Jia X, Hu J, et al.Assessment of Heavy Metal Pollution and Health Risks in the Soil-Plant-Human System in the Yangtze River Delta, China[J].International Journal of Environmental Research and Public Health,2017, 14 (9): 1042. 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2023-08-13 12:41:47
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...99。 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。 浅谈 前段时间有个客户问我,为啥你们项目都搞了好几年了,为啥线上还会经常反馈卡顿,呃呃呃。。 于是根据自己的理解以及网上大佬们的思路总结了一篇关于卡顿优化这块的文章。 卡顿问题是一个老生常谈的话题了,一个App的好坏,卡顿也许会占一半,它直接决定了用户的留存问题,各大app排行版上,那些知名度较高,但是排行较低的,可能就要思考思考是不是和你app本身有关系了。 卡顿一直是性能优化中相对重要的一个点,因为其涉及了UI绘制、垃圾回收(GC)、线程调度以及Binder,CPU,GPU方面等JVM以及FrameWork相关知识 如果能做好卡顿优化,那么也就间接证明你对Android FrameWork的理解之深。 接下来我们就来讲解下卡顿方面的知识。 什么是卡顿: 对用户来讲就是界面不流畅,滞顿。 场景如下: 1.视频加载慢,画面卡顿,卡死,黑屏 2.声音卡顿,音画不同步。 3.动画帧卡顿,交互响应慢 4.滑动不跟手,列表自动更新,滚动不流畅 5.网络响应慢,数据和画面展示慢、 6.过渡动画生硬。 7.界面不可交互,卡死,等等现象。 卡顿是如何发生的 卡顿产生的原因一般都比较复杂,如CPU内存大小,IO操作,锁操作,低效的算法等都会引起卡顿。 站在开发的角度看: 通常我们讲,屏幕刷新率是60fps,需要在16ms内完成所有的工作才不会造成卡顿。 为什么是16ms,不是17,18呢? 下面我们先来理清在UI绘制中的几个概念: SurfaceFlinger: SurfaceFlinger作用是接受多个来源的图形显示数据Surface,合成后发送到显示设备,比如我们的主界面中:可能会有statusBar,侧滑菜单,主界面,这些View都是独立Surface渲染和更新,最后提交给SF后,SF根据Zorder,透明度,大小,位置等参数,合成为一个数据buffer,传递HWComposer或者OpenGL处理,最终给显示器。 在显示过程中使用到了bufferqueue,surfaceflinger作为consumer方,比如windowmanager管理的surface作为生产方产生页面,交由surfaceflinger进行合成。 VSYNC Android系统每隔16ms发出VSYNC信号,触发对UI进行渲染,VSYNC是一种在PC上很早就有应用,可以理解为一种定时中断技术。 tearing 问题: 早期的 Android 是没有 vsync 机制的,CPU 和 GPU 的配合也比较混乱,这也造成著名的 tearing 问题,即 CPU/GPU 直接更新正在显示的屏幕 buffer 造成画面撕裂。 后续 Android 引入了双缓冲机制,但是 buffer 的切换也需要一个比较合适的时机,也就是屏幕扫描完上一帧后的时机,这也就是引入 vsync 的原因。 早先一般的屏幕刷新率是 60fps,所以每个 vsync 信号的间隔也是 16ms,不过随着技术的更迭以及厂商对于流畅性的追求,越来越多 90fps 和 120fps 的手机面世,相对应的间隔也就变成了 11ms 和 8ms。 VSYNC信号种类: 1.屏幕产生的硬件VSYNC:硬件VSYNC是一种脉冲信号,起到开关和触发某种操作的作用。 2.由SurfaceFlinger将其转成的软件VSYNC信号,经由Binder传递给Choreographer Choreographer: 编舞者,用于注册VSYNC信号并接收VSYNC信号回调,当内部接收到这个信号时最终会调用到doFrame进行帧的绘制操作。 Choreographer在系统中流程: 如何通过Choreographer计算掉帧情况:原理就是: 通过给Choreographer设置FrameCallback,在每次绘制前后看时间差是16.6ms的多少倍,即为前后掉帧率。 使用方式如下: //Application.javapublic void onCreate() {super.onCreate();//在Application中使用postFrameCallbackChoreographer.getInstance().postFrameCallback(new FPSFrameCallback(System.nanoTime()));}public class FPSFrameCallback implements Choreographer.FrameCallback {private static final String TAG = "FPS_TEST";private long mLastFrameTimeNanos = 0;private long mFrameIntervalNanos;public FPSFrameCallback(long lastFrameTimeNanos) {mLastFrameTimeNanos = lastFrameTimeNanos;mFrameIntervalNanos = (long)(1000000000 / 60.0);}@Overridepublic void doFrame(long frameTimeNanos) {//初始化时间if (mLastFrameTimeNanos == 0) {mLastFrameTimeNanos = frameTimeNanos;}final long jitterNanos = frameTimeNanos - mLastFrameTimeNanos;if (jitterNanos >= mFrameIntervalNanos) {final long skippedFrames = jitterNanos / mFrameIntervalNanos;if(skippedFrames>30){//丢帧30以上打印日志Log.i(TAG, "Skipped " + skippedFrames + " frames! "+ "The application may be doing too much work on its main thread.");} }mLastFrameTimeNanos=frameTimeNanos;//注册下一帧回调Choreographer.getInstance().postFrameCallback(this);} } UI绘制全路径分析: 有了前面几个概念,这里我们让SurfaceFlinger结合View的绘制流程用一张图来表达整个绘制流程: 生产者:APP方构建Surface的过程。 消费者:SurfaceFlinger UI绘制全路径分析卡顿原因: 接下来,我们逐个分析,看看都会有哪些原因可能造成卡顿: 1.渲染流程 1.Vsync 调度:这个是起始点,但是调度的过程会经过线程切换以及一些委派的逻辑,有可能造成卡顿,但是一般可能性比较小,我们也基本无法介入; 2.消息调度:主要是 doframe Message 的调度,这就是一个普通的 Handler 调度,如果这个调度被其他的 Message 阻塞产生了时延,会直接导致后续的所有流程不会被触发 3.input 处理:input 是一次 Vsync 调度最先执行的逻辑,主要处理 input 事件。如果有大量的事件堆积或者在事件分发逻辑中加入大量耗时业务逻辑,会造成当前帧的时长被拉大,造成卡顿,可以尝试通过事件采样的方案,减少 event 的处理 4.动画处理:主要是 animator 动画的更新,同理,动画数量过多,或者动画的更新中有比较耗时的逻辑,也会造成当前帧的渲染卡顿。对动画的降帧和降复杂度其实解决的就是这个问题; 5.view 处理:主要是接下来的三大流程,过度绘制、频繁刷新、复杂的视图效果都是此处造成卡顿的主要原因。比如我们平时所说的降低页面层级,主要解决的就是这个问题; 6.measure/layout/draw:view 渲染的三大流程,因为涉及到遍历和高频执行,所以这里涉及到的耗时问题均会被放大,比如我们会降不能在 draw 里面调用耗时函数,不能 new 对象等等; 7.DisplayList 的更新:这里主要是 canvas 和 displaylist 的映射,一般不会存在卡顿问题,反而可能存在映射失败导致的显示问题; 8.OpenGL 指令转换:这里主要是将 canvas 的命令转换为 OpenGL 的指令,一般不存在问题 9.buffer 交换:这里主要指 OpenGL 指令集交换给 GPU,这个一般和指令的复杂度有关 10.GPU 处理:顾名思义,这里是 GPU 对数据的处理,耗时主要和任务量和纹理复杂度有关。这也就是我们降低 GPU 负载有助于降低卡顿的原因; 11.layer 合成:Android P 修改了 Layer 的计算方法 , 把这部分放到了 SurfaceFlinger 主线程去执行, 如果后台 Layer 过多, 就会导致 SurfaceFlinger 在执行 rebuildLayerStacks 的时候耗时 , 导致 SurfaceFlinger 主线程执行时间过长。 可以选择降低Surface层级来优化卡顿。 12.光栅化/Display:这里暂时忽略,底层系统行为; Buffer 切换:主要是屏幕的显示,这里 buffer 的数量也会影响帧的整体延迟,不过是系统行为,不能干预。 2.系统负载 内存:内存的吃紧会直接导致 GC 的增加甚至 ANR,是造成卡顿的一个不可忽视的因素; CPU:CPU 对卡顿的影响主要在于线程调度慢、任务执行的慢和资源竞争,比如 1.降频会直接导致应用卡顿; 2.后台活动进程太多导致系统繁忙,cpu \ io \ memory 等资源都会被占用, 这时候很容易出现卡顿问题 ,这种情况比较常见,可以使用dumpsys cpuinfo查看当前设备的cpu使用情况: 3.主线程调度不到 , 处于 Runnable 状态,这种情况比较少见 4.System 锁:system_server 的 AMS 锁和 WMS 锁 , 在系统异常的情况下 , 会变得非常严重 , 如下图所示 , 许多系统的关键任务都被阻塞 , 等待锁的释放 , 这时候如果有 App 发来的 Binder 请求带锁 , 那么也会进入等待状态 , 这时候 App 就会产生性能问题 ; 如果此时做 Window 动画 , 那么 system_server 的这些锁也会导致窗口动画卡顿 GPU:GPU 的影响见渲染流程,但是其实还会间接影响到功耗和发热; 功耗/发热:功耗和发热一般是不分家的,高功耗会引起高发热,进而会引起系统保护,比如降频、热缓解等,间接的导致卡顿。 如何监控卡顿 线下监控: 我们知道卡顿问题的原因错综复杂,但最终都可以反馈到CPU使用率上来 1.使用dumpsys cpuinfo命令 这个命令可以获取当时设备cpu使用情况,我们可以在线下通过重度使用应用来检测可能存在的卡顿点 A8S:/ $ dumpsys cpuinfoLoad: 1.12 / 1.12 / 1.09CPU usage from 484321ms to 184247ms ago (2022-11-02 14:48:30.793 to 2022-11-02 14:53:30.866):2% 1053/scanserver: 0.2% user + 1.7% kernel0.6% 934/system_server: 0.4% user + 0.1% kernel / faults: 563 minor0.4% 564/signserver: 0% user + 0.4% kernel0.2% 256/ueventd: 0.1% user + 0% kernel / faults: 320 minor0.2% 474/surfaceflinger: 0.1% user + 0.1% kernel0.1% 576/vendor.sprd.hardware.gnss@2.0-service: 0.1% user + 0% kernel / faults: 54 minor0.1% 286/logd: 0% user + 0% kernel / faults: 10 minor0.1% 2821/com.allinpay.appstore: 0.1% user + 0% kernel / faults: 1312 minor0.1% 447/android.hardware.health@2.0-service: 0% user + 0% kernel / faults: 1175 minor0% 1855/com.smartpos.dataacqservice: 0% user + 0% kernel / faults: 755 minor0% 2875/com.allinpay.appstore:pushcore: 0% user + 0% kernel / faults: 744 minor0% 1191/com.android.systemui: 0% user + 0% kernel / faults: 70 minor0% 1774/com.android.nfc: 0% user + 0% kernel0% 172/kworker/1:2: 0% user + 0% kernel0% 145/irq/24-70900000: 0% user + 0% kernel0% 575/thermald: 0% user + 0% kernel / faults: 300 minor... 2.CPU Profiler 这个工具是AS自带的CPU性能检测工具,可以在PC上实时查看我们CPU使用情况。 AS提供了四种Profiling Model配置: 1.Sample Java Methods:在应用程序基于Java的代码执行过程中,频繁捕获应用程序的调用堆栈 获取有关应用程序基于Java的代码执行的时间和资源使用情况信息。 2.Trace java methods:在运行时对应用程序进行检测,以在每个方法调用的开始和结束时记录时间戳。收集时间戳并进行比较以生成方法跟踪数据,包括时序信息和CPU使用率。 请注意与检测每种方法相关的开销会影响运行时性能,并可能影响性能分析数据。对于生命周期相对较短的方法,这一点甚至更为明显。此外,如果您的应用在短时间内执行大量方法,则探查器可能会很快超过其文件大小限制,并且可能无法记录任何进一步的跟踪数据。 3.Sample C/C++ Functions:捕获应用程序本机线程的示例跟踪。要使用此配置,您必须将应用程序部署到运行Android 8.0(API级别26)或更高版本的设备。 4.Trace System Calls:捕获细粒度的详细信息,使您可以检查应用程序与系统资源的交互方式 您可以检查线程状态的确切时间和持续时间,可视化CPU瓶颈在所有内核中的位置,并添加自定义跟踪事件进行分析。在对性能问题进行故障排除时,此类信息可能至关重要。要使用此配置,您必须将应用程序部署到运行Android 7.0(API级别24)或更高版本的设备。 使用方式: Debug.startMethodTracing("");// 需要检测的代码片段...Debug.stopMethodTracing(); 优点:有比较全面的调用栈以及图像化方法时间显示,包含所有线程的情况 缺点:本身也会带来一点的性能开销,可能会带偏优化方向 火焰图:可以显示当前应用的方法堆栈: 3.Systrace Systrace在前面一篇分析启动优化的文章讲解过 这里我们简单来复习下: Systrace用来记录当前应用的系统以及应用(使用Trace类打点)的各阶段耗时信息包括绘制信息以及CPU信息等。 使用方式: Trace.beginSection("MyApp.onCreate_1");alt(200);Trace.endSection(); 在命令行中: python systrace.py -t 5 sched gfx view wm am app webview -a "com.chinaebipay.thirdcall" -o D:\trac1.html 记录的方法以及CPU中的耗时情况: 优点: 1.轻量级,开销小,CPU使用率可以直观反映 2.右侧的Alerts能够根据我们应用的问题给出具体的建议,比如说,它会告诉我们App界面的绘制比较慢或者GC比较频繁。 4.StrictModel StrictModel是Android提供的一种运行时检测机制,用来帮助开发者自动检测代码中不规范的地方。 主要和两部分相关: 1.线程相关 2.虚拟机相关 基础代码: private void initStrictMode() {// 1、设置Debug标志位,仅仅在线下环境才使用StrictModeif (DEV_MODE) {// 2、设置线程策略StrictMode.setThreadPolicy(new StrictMode.ThreadPolicy.Builder().detectCustomSlowCalls() //API等级11,使用StrictMode.noteSlowCode.detectDiskReads().detectDiskWrites().detectNetwork() // or .detectAll() for all detectable problems.penaltyLog() //在Logcat 中打印违规异常信息// .penaltyDialog() //也可以直接跳出警报dialog// .penaltyDeath() //或者直接崩溃.build());// 3、设置虚拟机策略StrictMode.setVmPolicy(new StrictMode.VmPolicy.Builder().detectLeakedSqlLiteObjects()// 给NewsItem对象的实例数量限制为1.setClassInstanceLimit(NewsItem.class, 1).detectLeakedClosableObjects() //API等级11.penaltyLog().build());} } 线上监控: 线上需要自动化的卡顿检测方案来定位卡顿,它能记录卡顿发生时的场景。 自动化监控原理: 采用拦截消息调度流程,在消息执行前埋点计时,当耗时超过阈值时,则认为是一次卡顿,会进行堆栈抓取和上报工作 首先,我们看下Looper用于执行消息循环的loop()方法,关键代码如下所示: / Run the message queue in this thread. Be sure to call {@link quit()} to end the loop./public static void loop() {...for (;;) {Message msg = queue.next(); // might blockif (msg == null) {// No message indicates that the message queue is quitting.return;// This must be in a local variable, in case a UI event sets the loggerfinal Printer logging = me.mLogging;if (logging != null) {// 1logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +msg.callback + ": " + msg.what);}...try {// 2 msg.target.dispatchMessage(msg);dispatchEnd = needEndTime ? SystemClock.uptimeMillis() : 0;} finally {if (traceTag != 0) {Trace.traceEnd(traceTag);} }...if (logging != null) {// 3logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);} 在Looper的loop()方法中,在其执行每一个消息(注释2处)的前后都由logging进行了一次打印输出。可以看到,在执行消息前是输出的">>>>> Dispatching to “,在执行消息后是输出的”<<<<< Finished to ",它们打印的日志是不一样的,我们就可以由此来判断消息执行的前后时间点。 具体的实现可以归纳为如下步骤: 1、首先,我们需要使用Looper.getMainLooper().setMessageLogging()去设置我们自己的Printer实现类去打印输出logging。这样,在每个message执行的之前和之后都会调用我们设置的这个Printer实现类。 2、如果我们匹配到">>>>> Dispatching to "之后,我们就可以执行一行代码:也就是在指定的时间阈值之后,我们在子线程去执行一个任务,这个任务就是去获取当前主线程的堆栈信息以及当前的一些场景信息,比如:内存大小、电脑、网络状态等。 3、如果在指定的阈值之内匹配到了"<<<<< Finished to ",那么说明message就被执行完成了,则表明此时没有产生我们认为的卡顿效果,那我们就可以将这个子线程任务取消掉。 这里我们使用blockcanary来做测试: BlockCanary APM是一个非侵入式的性能监控组件,可以通过通知的形式弹出卡顿信息。它的原理就是我们刚刚讲述到的卡顿监控的实现原理。 使用方式: 1.导入依赖 implementation 'com.github.markzhai:blockcanary-android:1.5.0' Application的onCreate方法中开启卡顿监控 // 注意在主进程初始化调用BlockCanary.install(this, new AppBlockCanaryContext()).start(); 3.继承BlockCanaryContext类去实现自己的监控配置上下文类 public class AppBlockCanaryContext extends BlockCanaryContext {....../ 指定判定为卡顿的阈值threshold (in millis), 你可以根据不同设备的性能去指定不同的阈值 @return threshold in mills/public int provideBlockThreshold() {return 1000;}....} 4.在Activity的onCreate方法中执行一个耗时操作 try {Thread.sleep(4000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} 5.结果: 可以看到一个和LeakCanary一样效果的阻塞可视化堆栈图 那有了BlockCanary的方法耗时监控方式是不是就可以解百愁了呢,呵呵。有那么容易就好了 根据原理:我们拿到的是msg执行前后的时间和堆栈信息,如果msg中有几百上千个方法,就无法确认到底是哪个方法导致的耗时,也有可能是多个方法堆积导致。 这就导致我们无法准确定位哪个方法是最耗时的。如图中:堆栈信息是T2的,而发生耗时的方法可能是T1到T2中任何一个方法甚至是堆积导致。 那如何优化这块? 这里我们采用字节跳动给我们提供的一个方案:基于 Sliver trace 的卡顿监控体系 Sliver trace 整体流程图: 主要包含两个方面: 检测方案: 在监控卡顿时,首先需要打开 Sliver 的 trace 记录能力,Sliver 采样记录 trace 执行信息,对抓取到的堆栈进行 diff 聚合和缓存。 同时基于我们的需要设置相应的卡顿阈值,以 Message 的执行耗时为衡量。对主线程消息调度流程进行拦截,在消息开始分发执行时埋点,在消息执行结束时计算消息执行耗时,当消息执行耗时超过阈值,则认为产生了一次卡顿。 堆栈聚合策略: 当卡顿发生时,我们需要为此次卡顿准备数据,这部分工作是在端上子线程中完成的,主要是 dump trace 到文件以及过滤聚合要上报的堆栈。分为以下几步: 1.拿到缓存的主线程 trace 信息并 dump 到文件中。 2.然后从文件中读取 trace 信息,按照数据格式,从最近的方法栈向上追溯,找到当前 Message 包含的全部 trace 信息,并将当前 Message 的完整 trace 写入到待上传的 trace 文件中,删除其余 trace 信息。 3.遍历当前 Message trace,按照(Method 执行耗时 > Method 耗时阈值 & Method 耗时为该层堆栈中最耗时)为条件过滤出每一层函数调用堆栈的最长耗时函数,构成最后要上报的堆栈链路,这样特征堆栈中的每一步都是最耗时的,且最底层 Method 为最后的耗时大于阈值的 Method。 之后,将 trace 文件和堆栈一同上报,这样的特征堆栈提取策略保证了堆栈聚合的可靠性和准确性,保证了上报到平台后堆栈的正确合理聚合,同时提供了进一步分析问题的 trace 文件。 可以看到字节给的是一整套监控方案,和前面BlockCanary不同之处就在于,其是定时存储堆栈,缓存,然后使用diff去重的方式,并上传到服务器,可以最大限度的监控到可能发生比较耗时的方法。 开发中哪些习惯会影响卡顿的发生 1.布局太乱,层级太深。 1.1:通过减少冗余或者嵌套布局来降低视图层次结构。比如使用约束布局代替线性布局和相对布局。 1.2:用 ViewStub 替代在启动过程中不需要显示的 UI 控件。 1.3:使用自定义 View 替代复杂的 View 叠加。 2.主线程耗时操作 2.1:主线程中不要直接操作数据库,数据库的操作应该放在数据库线程中完成。 2.2:sharepreference尽量使用apply,少使用commit,可以使用MMKV框架来代替sharepreference。 2.3:网络请求回来的数据解析尽量放在子线程中,不要在主线程中进行复制的数据解析操作。 2.4:不要在activity的onResume和onCreate中进行耗时操作,比如大量的计算等。 2.5:不要在 draw 里面调用耗时函数,不能 new 对象 3.过度绘制 过度绘制是同一个像素点上被多次绘制,减少过度绘制一般减少布局背景叠加等方式,如下图所示右边是过度绘制的图片。 4.列表 RecyclerView使用优化,使用DiffUtil和notifyItemDataSetChanged进行局部更新等。 5.对象分配和回收优化 自从Android引入 ART 并且在Android 5.0上成为默认的运行时之后,对象分配和垃圾回收(GC)造成的卡顿已经显著降低了,但是由于对象分配和GC有额外的开销,它依然又可能使线程负载过重。 在一个调用不频繁的地方(比如按钮点击)分配对象是没有问题的,但如果在在一个被频繁调用的紧密的循环里,就需要避免对象分配来降低GC的压力。 减少小对象的频繁分配和回收操作。 好了,关于卡顿优化的问题就讲到这里,下篇文章会对卡顿中的ANR情况的处理,这里做个铺垫。 如果喜欢我的文章,欢迎关注我的公众号。 点击这看原文链接: 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列:Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解! 深入探索Android卡顿优化(上) 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 5376)] 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列:Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解! 深入探索Android卡顿优化(上) 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/yuhaibing111/article/details/127682399。 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。
2023-03-26 08:05:57
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:当某节点中的pod运行过程中出现问题导致无法启动时,k8s会不断重启,直到可用状态为止 故障转移:当正在运行中pod所在的节点发生故障或者宕机时,k8s会选择集群中另一个可用节点,将pod运行到可用节点上; pod数量的扩缩容:pod副本的扩容和缩容 镜像升降级:支持镜像版本的升级和降级; 配置模板 rs的所有配置如下 apiVersion: apps/v1 版本号kind: ReplicaSet 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: rsspec: 详情描述replicas: 3 副本数量selector: 选择器,通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则,key就是label的key,values的值是个数组,意思是标签值必须是此数组中的其中一个才能匹配上;- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板,当副本数量不足时,会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels: 这里的标签必须和上面的matchLabels一致,将他们关联起来app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建一个ReplicaSet 新建一个文件 rs.yaml,内容如下 apiVersion: apps/v1kind: ReplicaSet pod控制器metadata: 元数据name: pc-replicaset 名字namespace: dev 名称空间spec:replicas: 3 副本数selector: 选择器,通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podtemplate: 模板,当副本数量不足时,会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 运行 kubectl create -f rs.yaml 获取replicaset kubectl get replicaset -n dev 2、扩缩容 刚刚我们已经用第一种方式创建了一个replicaSet,现在就基于原来的rs进行扩容,原来的副本数量是3个,现在我们将其扩到6个,做法也很简单,运行编辑命令 第一种方式: scale 使用scale命令实现扩缩容,后面--replicas=n直接指定目标数量即可kubectl scale rs pc-replicaset --replicas=2 -n dev 第二种方式:使用edit命令编辑rs 这种方式相当于使用vi编辑修改yaml配置的内容,进去后将replicas的值改为1,保存后自动生效kubectl edit rs pc-replicaset -n dev 3、镜像版本变更 第一种方式:scale kubectl scale rs pc-replicaset nginx=nginx:1.71.2 -n dev 第二种方式:edit 这种方式相当于使用vi编辑修改yaml配置的内容,进去后将nginx的值改为nginx:1.71.2,保存后自动生效kubectl edit rs pc-replicaset -n dev 4、删除rs 第一种方式kubectl delete -f rs.yaml 第二种方式 ,如果想要只删rs,但不删除pod,可在删除时加上--cascade=false参数(不推荐)kubectl delete rs pc-replicaset -n dev --cascade=false 2、Deployment k8s v1.2版本后加入Deployment;这种控制器不直接控制pod,而是通过管理ReplicaSet来间接管理pod;也就是Deployment管理ReplicaSet,ReplicaSet管理pod;所以 Deployment 比 ReplicaSet 功能更加强大 当我们创建了一个Deployment之后,也会自动创建一个ReplicaSet 功能 支持ReplicaSet 的所有功能 支持发布的停止、继续 支持版本的滚动更新和回退功能 配置模板 新建文件 apiVersion: apps/v1 版本号kind: Deployment 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: deployspec: 详情描述replicas: 3 副本数量revisionHistoryLimit: 3 保留历史版本的数量,默认10,内部通过保留rs来实现paused: false 暂停部署,默认是falseprogressDeadlineSeconds: 600 部署超时时间(s),默认是600strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate: 滚动更新maxSurge: 30% 最大额外可以存在的副本数,可以为百分比,也可以为整数maxUnavailable: 30% 最大不可用状态的 Pod 的最大值,可以为百分比,也可以为整数selector: 选择器,通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板,当副本数量不足时,会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建和删除Deployment 创建pc-deployment.yaml,内容如下: apiVersion: apps/v1kind: Deployment metadata:name: pc-deploymentnamespace: devspec: replicas: 3selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 创建和查看 创建deployment,--record=true 表示记录整个deployment更新过程[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-deployment.yaml --record=truedeployment.apps/pc-deployment created 查看deployment READY 可用的/总数 UP-TO-DATE 最新版本的pod的数量 AVAILABLE 当前可用的pod的数量[root@k8s-master01 ~] kubectl get deploy pc-deployment -n devNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEpc-deployment 3/3 3 3 15s 查看rs 发现rs的名称是在原来deployment的名字后面添加了一个10位数的随机串[root@k8s-master01 ~] kubectl get rs -n devNAME DESIRED CURRENT READY AGEpc-deployment-6696798b78 3 3 3 23s 查看pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n devNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-6696798b78-d2c8n 1/1 Running 0 107spc-deployment-6696798b78-smpvp 1/1 Running 0 107spc-deployment-6696798b78-wvjd8 1/1 Running 0 107s 删除deployment 删除deployment,其下的rs和pod也将被删除kubectl delete -f pc-deployment.yaml 2、扩缩容 deployment的扩缩容和 ReplicaSet 的扩缩容一样,只需要将rs或者replicaSet改为deployment即可,具体请参考上面的 ReplicaSet 扩缩容 3、镜像更新 刚刚在创建时加上了--record=true参数,所以在一旦进行了镜像更新,就会新建出一个pod出来,将老的old-pod上的容器全删除,然后在新的new-pod上在新建对应数量的容器,此时old-pod是不会删除的,因为这个old-pod是要进行回退的; 镜像更新策略有2种 滚动更新(RollingUpdate):(默认值),杀死一部分,就启动一部分,在更新过程中,存在两个版本Pod 重建更新(Recreate):在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的Pod strategy:指定新的Pod替换旧的Pod的策略, 支持两个属性:type:指定策略类型,支持两种策略Recreate:在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的PodRollingUpdate:滚动更新,就是杀死一部分,就启动一部分,在更新过程中,存在两个版本PodrollingUpdate:当type为RollingUpdate时生效,用于为RollingUpdate设置参数,支持两个属性:maxUnavailable:用来指定在升级过程中不可用Pod的最大数量,默认为25%。maxSurge: 用来指定在升级过程中可以超过期望的Pod的最大数量,默认为25%。 重建更新 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略 spec:strategy: 策略type: Recreate 重建更新 创建deploy进行验证 变更镜像[root@k8s-master01 ~] kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.2 -n devdeployment.apps/pc-deployment image updated 观察升级过程[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-675d469f8b-grn8z 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-67nz2 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-grn8z 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-67nz2 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-grn8z 1/1 Running 0 1spc-deployment-675d469f8b-67nz2 1/1 Running 0 1spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 1/1 Running 0 2s 滚动更新 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略 spec:strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate:maxSurge: 25% maxUnavailable: 25% 创建deploy进行验证 变更镜像[root@k8s-master01 ~] kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.3 -n dev deployment.apps/pc-deployment image updated 观察升级过程[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-c848d767-8rbzt 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-h4p68 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-hlmz4 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-rrqcn 1/1 Running 0 31mpc-deployment-966bf7f44-226rx 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-226rx 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-226rx 1/1 Running 0 1spc-deployment-c848d767-h4p68 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-cnd44 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-cnd44 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-cnd44 1/1 Running 0 2spc-deployment-c848d767-hlmz4 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-px48p 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-px48p 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-px48p 1/1 Running 0 0spc-deployment-c848d767-8rbzt 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-dkmqp 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-dkmqp 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-dkmqp 1/1 Running 0 2spc-deployment-c848d767-rrqcn 0/1 Terminating 0 34m 至此,新版本的pod创建完毕,就版本的pod销毁完毕 中间过程是滚动进行的,也就是边销毁边创建 4、版本回退 更新 刚刚在创建时加上了--record=true参数,所以在一旦进行了镜像更新,就会新建出一个pod出来,将老的old-pod上的容器全删除,然后在新的new-pod上在新建对应数量的容器,此时old-pod是不会删除的,因为这个old-pod是要进行回退的; 回退 在回退时会将new-pod上的容器全部删除,在将old-pod上恢复原来的容器; 回退命令 kubectl rollout: 版本升级相关功能,支持下面的选项: status 显示当前升级状态 history 显示 升级历史记录 pause 暂停版本升级过程 resume 继续已经暂停的版本升级过程 restart 重启版本升级过程 undo 回滚到上一级版本(可以使用–to-revision回滚到指定版本) 用法 查看当前升级版本的状态kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev 查看升级历史记录kubectl rollout history deploy pc-deployment -n dev 版本回滚 这里直接使用--to-revision=1回滚到了1版本, 如果省略这个选项,就是回退到上个版本kubectl rollout undo deployment pc-deployment --to-revision=1 -n dev 金丝雀发布 Deployment控制器支持控制更新过程中的控制,如“暂停(pause)”或“继续(resume)”更新操作。 比如有一批新的Pod资源创建完成后立即暂停更新过程,此时,仅存在一部分新版本的应用,主体部分还是旧的版本。然后,再筛选一小部分的用户请求路由到新版本的Pod应用,继续观察能否稳定地按期望的方式运行。确定没问题之后再继续完成余下的Pod资源滚动更新,否则立即回滚更新操作。这就是所谓的金丝雀发布。 金丝雀发布不是自动完成的,需要人为手动去操作,才能达到金丝雀发布的标准; 更新deployment的版本,并配置暂停deploymentkubectl set image deploy pc-deployment nginx=nginx:1.17.4 -n dev && kubectl rollout pause deployment pc-deployment -n dev 观察更新状态kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev 监控更新的过程kubectl get rs -n dev -o wide 确保更新的pod没问题了,继续更新kubectl rollout resume deploy pc-deployment -n dev 如果有问题,就回退到上个版本回退到上个版本kubectl rollout undo deployment pc-deployment -n dev Horizontal Pod Autoscaler 简称HPA,使用deployment可以手动调整pod的数量来实现扩容和缩容;但是这显然不符合k8s的自动化的定位,k8s期望可以通过检测pod的使用情况,实现pod数量自动调整,于是就有了HPA控制器; HPA可以获取每个Pod利用率,然后和HPA中定义的指标进行对比,同时计算出需要伸缩的具体值,最后实现Pod的数量的调整。比如说我指定了一个规则:当我的cpu利用率达到90%或者内存使用率到达80%的时候,就需要进行调整pod的副本数量,每次添加n个pod副本; 其实HPA与之前的Deployment一样,也属于一种Kubernetes资源对象,它通过追踪分析ReplicaSet控制器的所有目标Pod的负载变化情况,来确定是否需要针对性地调整目标Pod的副本数,也就是HPA管理Deployment,Deployment管理ReplicaSet,ReplicaSet管理pod,这是HPA的实现原理。 1、安装metrics-server metrics-server可以用来收集集群中的资源使用情况 安装git[root@k8s-master01 ~] yum install git -y 获取metrics-server, 注意使用的版本[root@k8s-master01 ~] git clone -b v0.3.6 https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server 修改deployment, 注意修改的是镜像和初始化参数[root@k8s-master01 ~] cd /root/metrics-server/deploy/1.8+/[root@k8s-master01 1.8+] vim metrics-server-deployment.yaml按图中添加下面选项hostNetwork: trueimage: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.6args:- --kubelet-insecure-tls- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP 2、安装metrics-server [root@k8s-master01 1.8+] kubectl apply -f ./ 3、查看pod运行情况 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get pod -n kube-systemmetrics-server-6b976979db-2xwbj 1/1 Running 0 90s 4、使用kubectl top node 查看资源使用情况 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl top nodeNAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY%k8s-master01 289m 14% 1582Mi 54% k8s-node01 81m 4% 1195Mi 40% k8s-node02 72m 3% 1211Mi 41% [root@k8s-master01 1.8+] kubectl top pod -n kube-systemNAME CPU(cores) MEMORY(bytes)coredns-6955765f44-7ptsb 3m 9Micoredns-6955765f44-vcwr5 3m 8Mietcd-master 14m 145Mi... 至此,metrics-server安装完成 5、 准备deployment和servie 创建pc-hpa-pod.yaml文件,内容如下: apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:name: nginxnamespace: devspec:strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略replicas: 1selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1resources: 资源配额limits: 限制资源(上限)cpu: "1" CPU限制,单位是core数requests: 请求资源(下限)cpu: "100m" CPU限制,单位是core数 创建deployment [root@k8s-master01 1.8+] kubectl run nginx --image=nginx:1.17.1 --requests=cpu=100m -n dev 6、创建service [root@k8s-master01 1.8+] kubectl expose deployment nginx --type=NodePort --port=80 -n dev 7、查看 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get deployment,pod,svc -n devNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEdeployment.apps/nginx 1/1 1 1 47sNAME READY STATUS RESTARTS AGEpod/nginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 47sNAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEservice/nginx NodePort 10.101.18.29 <none> 80:31830/TCP 35s 8、 部署HPA 创建pc-hpa.yaml文件,内容如下: apiVersion: autoscaling/v1kind: HorizontalPodAutoscalermetadata:name: pc-hpanamespace: devspec:minReplicas: 1 最小pod数量maxReplicas: 10 最大pod数量 ,pod数量会在1~10之间自动伸缩targetCPUUtilizationPercentage: 3 CPU使用率指标,如果cpu使用率达到3%就会进行扩容;为了测试方便,将这个数值调小一些scaleTargetRef: 指定要控制的nginx信息apiVersion: /v1kind: Deploymentname: nginx 创建hpa [root@k8s-master01 1.8+] kubectl create -f pc-hpa.yamlhorizontalpodautoscaler.autoscaling/pc-hpa created 查看hpa [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get hpa -n devNAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGEpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 62s 9、 测试 使用压测工具对service地址192.168.5.4:31830进行压测,然后通过控制台查看hpa和pod的变化 hpa变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get hpa -n dev -wNAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGEpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 4m11spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 5m19spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 1 6m50spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 4 7m5spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 8 7m21spc-hpa Deployment/nginx 6%/3% 1 10 8 7m51spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 9m6spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 13mpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 14m deployment变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get deployment -n dev -wNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEnginx 1/1 1 1 11mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 4 1 13mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 8 1 14mnginx 2/8 8 2 14mnginx 3/8 8 3 14mnginx 4/8 8 4 14mnginx 5/8 8 5 14mnginx 6/8 8 6 14mnginx 7/8 8 7 14mnginx 8/8 8 8 15mnginx 8/1 8 8 20mnginx 8/1 8 8 20mnginx 1/1 1 1 20m pod变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEnginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 11mnginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Running 0 19snginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Running 0 30snginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Running 0 21snginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Running 0 47snginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Running 0 33snginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Running 0 48snginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Running 0 66snginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Terminating 0 6m50s DaemonSet 简称DS,ds可以保证在集群中的每一台节点(或指定节点)上都运行一个副本,一般适用于日志收集、节点监控等场景;也就是说,如果一个Pod提供的功能是节点级别的(每个节点都需要且只需要一个),那么这类Pod就适合使用DaemonSet类型的控制器创建。 DaemonSet控制器的特点: 每当向集群中添加一个节点时,指定的 Pod 副本也将添加到该节点上 当节点从集群中移除时,Pod 也就被垃圾回收了 配置模板 apiVersion: apps/v1 版本号kind: DaemonSet 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: daemonsetspec: 详情描述revisionHistoryLimit: 3 保留历史版本updateStrategy: 更新策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate: 滚动更新maxUnavailable: 1 最大不可用状态的 Pod 的最大值,可以为百分比,也可以为整数selector: 选择器,通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板,当副本数量不足时,会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建ds 创建pc-daemonset.yaml,内容如下: apiVersion: apps/v1kind: DaemonSet metadata:name: pc-daemonsetnamespace: devspec: selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 运行 创建daemonset[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-daemonset.yamldaemonset.apps/pc-daemonset created 查看daemonset[root@k8s-master01 ~] kubectl get ds -n dev -o wideNAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE CONTAINERS IMAGES pc-daemonset 2 2 2 2 2 24s nginx nginx:1.17.1 查看pod,发现在每个Node上都运行一个pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -o wideNAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE pc-daemonset-9bck8 1/1 Running 0 37s 10.244.1.43 node1 pc-daemonset-k224w 1/1 Running 0 37s 10.244.2.74 node2 2、删除daemonset [root@k8s-master01 ~] kubectl delete -f pc-daemonset.yamldaemonset.apps "pc-daemonset" deleted Job 主要用于负责批量处理一次性(每个任务仅运行一次就结束)任务。当然,你也可以运行多次,配置好即可,Job特点如下: 当Job创建的pod执行成功结束时,Job将记录成功结束的pod数量 当成功结束的pod达到指定的数量时,Job将完成执行 配置模板 apiVersion: batch/v1 版本号kind: Job 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: jobspec: 详情描述completions: 1 指定job需要成功运行Pods的次数。默认值: 1parallelism: 1 指定job在任一时刻应该并发运行Pods的数量。默认值: 1activeDeadlineSeconds: 30 指定job可运行的时间期限,超过时间还未结束,系统将会尝试进行终止。backoffLimit: 6 指定job失败后进行重试的次数。默认是6manualSelector: true 是否可以使用selector选择器选择pod,默认是falseselector: 选择器,通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: counter-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}template: 模板,当副本数量不足时,会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Never 重启策略只能设置为Never或者OnFailurecontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 2;done"] 关于重启策略设置的说明:(这里只能设置为Never或者OnFailure) 如果指定为OnFailure,则job会在pod出现故障时重启容器,而不是创建pod,failed次数不变 如果指定为Never,则job会在pod出现故障时创建新的pod,并且故障pod不会消失,也不会重启,failed次数加1 如果指定为Always的话,就意味着一直重启,意味着job任务会重复去执行了,当然不对,所以不能设置为Always 1、创建一个job 创建pc-job.yaml,内容如下: apiVersion: batch/v1kind: Job metadata:name: pc-jobnamespace: devspec:manualSelector: trueselector:matchLabels:app: counter-podtemplate:metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Nevercontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"] 创建 创建job[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-job.yamljob.batch/pc-job created 查看job[root@k8s-master01 ~] kubectl get job -n dev -o wide -wNAME COMPLETIONS DURATION AGE CONTAINERS IMAGES SELECTORpc-job 0/1 21s 21s counter busybox:1.30 app=counter-podpc-job 1/1 31s 79s counter busybox:1.30 app=counter-pod 通过观察pod状态可以看到,pod在运行完毕任务后,就会变成Completed状态[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-job-rxg96 1/1 Running 0 29spc-job-rxg96 0/1 Completed 0 33s 接下来,调整下pod运行的总数量和并行数量 即:在spec下设置下面两个选项 completions: 6 指定job需要成功运行Pods的次数为6 parallelism: 3 指定job并发运行Pods的数量为3 然后重新运行job,观察效果,此时会发现,job会每次运行3个pod,总共执行了6个pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-job-684ft 1/1 Running 0 5spc-job-jhj49 1/1 Running 0 5spc-job-pfcvh 1/1 Running 0 5spc-job-684ft 0/1 Completed 0 11spc-job-v7rhr 0/1 Pending 0 0spc-job-v7rhr 0/1 Pending 0 0spc-job-v7rhr 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-jhj49 0/1 Completed 0 11spc-job-fhwf7 0/1 Pending 0 0spc-job-fhwf7 0/1 Pending 0 0spc-job-pfcvh 0/1 Completed 0 11spc-job-5vg2j 0/1 Pending 0 0spc-job-fhwf7 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-5vg2j 0/1 Pending 0 0spc-job-5vg2j 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-fhwf7 1/1 Running 0 2spc-job-v7rhr 1/1 Running 0 2spc-job-5vg2j 1/1 Running 0 3spc-job-fhwf7 0/1 Completed 0 12spc-job-v7rhr 0/1 Completed 0 12spc-job-5vg2j 0/1 Completed 0 12s 2、删除 删除jobkubectl delete -f pc-job.yaml CronJob 简称为CJ,CronJob控制器以 Job控制器资源为其管控对象,并借助它管理pod资源对象,Job控制器定义的作业任务在其控制器资源创建之后便会立即执行,但CronJob可以以类似于Linux操作系统的周期性任务作业计划的方式控制其运行时间点及重复运行的方式。也就是说,CronJob可以在特定的时间点(反复的)去运行job任务。可以理解为定时任务 配置模板 apiVersion: batch/v1beta1 版本号kind: CronJob 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: cronjobspec: 详情描述schedule: cron格式的作业调度运行时间点,用于控制任务在什么时间执行concurrencyPolicy: 并发执行策略,用于定义前一次作业运行尚未完成时是否以及如何运行后一次的作业failedJobHistoryLimit: 为失败的任务执行保留的历史记录数,默认为1successfulJobHistoryLimit: 为成功的任务执行保留的历史记录数,默认为3startingDeadlineSeconds: 启动作业错误的超时时长jobTemplate: job控制器模板,用于为cronjob控制器生成job对象;下面其实就是job的定义metadata:spec:completions: 1parallelism: 1activeDeadlineSeconds: 30backoffLimit: 6manualSelector: trueselector:matchLabels:app: counter-podmatchExpressions: 规则- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}template:metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Never containers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 20;done"] cron表达式写法 需要重点解释的几个选项:schedule: cron表达式,用于指定任务的执行时间/1 <分钟> <小时> <日> <月份> <星期>分钟 值从 0 到 59.小时 值从 0 到 23.日 值从 1 到 31.月 值从 1 到 12.星期 值从 0 到 6, 0 代表星期日多个时间可以用逗号隔开; 范围可以用连字符给出;可以作为通配符; /表示每... 例如1 // 每个小时的第一分钟执行/1 // 每分钟都执行concurrencyPolicy:Allow: 允许Jobs并发运行(默认)Forbid: 禁止并发运行,如果上一次运行尚未完成,则跳过下一次运行Replace: 替换,取消当前正在运行的作业并用新作业替换它 1、创建cronJob 创建pc-cronjob.yaml,内容如下: apiVersion: batch/v1beta1kind: CronJobmetadata:name: pc-cronjobnamespace: devlabels:controller: cronjobspec:schedule: "/1 " 每分钟执行一次jobTemplate:metadata:spec:template:spec:restartPolicy: Nevercontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"] 运行 创建cronjob[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-cronjob.yamlcronjob.batch/pc-cronjob created 查看cronjob[root@k8s-master01 ~] kubectl get cronjobs -n devNAME SCHEDULE SUSPEND ACTIVE LAST SCHEDULE AGEpc-cronjob /1 False 0 <none> 6s 查看job[root@k8s-master01 ~] kubectl get jobs -n devNAME COMPLETIONS DURATION AGEpc-cronjob-1592587800 1/1 28s 3m26spc-cronjob-1592587860 1/1 28s 2m26spc-cronjob-1592587920 1/1 28s 86s 查看pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n devpc-cronjob-1592587800-x4tsm 0/1 Completed 0 2m24spc-cronjob-1592587860-r5gv4 0/1 Completed 0 84spc-cronjob-1592587920-9dxxq 1/1 Running 0 24s 2、删除cronjob kubectl delete -f pc-cronjob.yaml pod调度 什么是调度 默认情况下,一个pod在哪个node节点上运行,是通过scheduler组件采用相应的算法计算出来的,这个过程是不受人工控制的; 调度规则 但是在实际使用中,我们想控制某些pod定向到达某个节点上,应该怎么做呢?其实k8s提供了四类调度规则 调度方式 描述 自动调度 通过scheduler组件采用相应的算法计算得出运行在哪个节点上 定向调度 运行到指定的node节点上,通过NodeName、NodeSelector实现 亲和性调度 跟谁关系好就调度到哪个节点上 1、nodeAffinity :节点亲和性,调度到关系好的节点上 2、podAffinity:pod亲和性,调度到关系好的pod所在的节点上 3、PodAntAffinity:pod反清河行,调度到关系差的那个pod所在的节点上 污点(容忍)调度 污点是站在node的角度上的,比如果nodeA有一个污点,大家都别来,此时nodeA会拒绝master调度过来的pod 定向调度 指的是利用在pod上声明nodeName或nodeSelector的方式将pod调度到指定的pod节点上,因为这种定向调度是强制性的,所以如果node节点不存在的话,也会向上面进行调度,只不过pod会运行失败; 1、定向调度-> nodeName nodeName 是将pod强制调度到指定名称的node节点上,这种方式跳过了scheduler的调度逻辑,直接将pod调度到指定名称的节点上,配置文件内容如下 apiVersion: v1 版本号kind: Pod 资源类型metadata: name: pod-namenamespace: devspec: containers: - image: nginx:1.17.1name: nginx-containernodeName: node1 调度到node1节点上 2、定向调度 -> NodeSelector NodeSelector是将pod调度到添加了指定label标签的node节点上,它是通过k8s的label-selector机制实现的,也就是说,在创建pod之前,会由scheduler用matchNodeSelecto调度策略进行label标签的匹配,找出目标node,然后在将pod调度到目标node; 要实验NodeSelector,首先得给node节点加上label标签 kubectl label nodes node1 nodetag=node1 配置文件内容如下 apiVersion: v1 版本号kind: Pod 资源类型metadata: name: pod-namenamespace: devspec: containers: - image: nginx:1.17.1name: nginx-containernodeSelector: nodetag: node1 调度到具有nodetag=node1标签的节点上 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_27184497/article/details/121765387。 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。 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2023-09-29 09:08:28
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“更多的用户意味有着更多的功能需求和错误报告----但不是更多的维护人员”,Stretch说。“曾经令人愉快的爱好很快就会变成一项乏味的项目,所以很多维护人员选择干脆完全放弃他们的项目,这也是可以理解的。” Part1公地悲剧 开源软件的生态系统,就是“公地悲剧”的一个完美例子。 这个悲剧就是---当一种资源,无论是一个超限的公园还是一个开源项目,所有人都在使用而没有人贡献之时,最终都会因为过度使用和投入不足而崩溃坍塌。 这种方式可以在短期内为你节省资金,但随着时间的推移,它可能会变成项目里致命的缺陷。 拿Linux来说,这个开源操作系统在全球前100万台服务器中运行率在96%以上,且这些服务器90%的云基础设施也都在Linux上。更不用说世界上85%的智能手机都运行着Linux,即Android操作系统。 这些常见开源项目的列表还在逐渐增加着。 所以没有开源,今天的大部分技术基础设施的建设也将会戛然而止。 “这是一个很现实的问题”,Data.org的执行董事Danil Mikhailov说,该组织是由万事达包容性发展中心和洛克菲勒基金会支持,旨在促进使用数据科学来应对当今社会所面临的巨大挑战的非营利性组织。 虽然几乎所有组织都在使用着开源软件,但只有少数组织为这些项目作出了贡献。The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 在 9 月发布的一项调查中,42% 的参与者表示,他们至少有时会为开源项目做出贡献。 而同一项研究表明,只有36%的组织会培训他们的工程师为开源作出贡献。 个体公司应该支持贡献这些他们使用最多且对他们成功至关重要的项目,Mikhailov认为:“如果你使用开源,你就应该为他做出属于你自己的贡献。” Part2OSPO的好处:更少的技术负债,更好的招聘效果 参与开源社区----特别是在内部开源计划办公室(OSPO)的指导下----不仅可以保证对组织成功至关重要项目的健康发展,还可以提高项目安全性,同时可以允许工程师在项目发展规划中起到更大的作用。 例如,如果一家公司使用了开源工具,并对其进行了一些调整使其变得更好。但如果这项改进没有反馈到开源社区,那么开源项目的正式版本就会一开始与该公司所使用的版本有所不同。 “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多。而这些差异是以天为单位迅速增长的。”VMware 开源营销和战略总监 Suzanne Ambiel 表示,“所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的‘自豪’用户和维护人员。” “如果技术负债越来越多,那么公司的管理成本则会非常昂贵”。 实际上对于开源活动的支持也变成了一种招聘途径。“这真是一块吸引人才的磁铁,”Ambiel说,“这也是新员工所寻求的“。 她还提到,一些工程经理可能会对贡献开源而减损核心产品的开发的精力而感到担忧。她补充到,他们的理由有可能是这样的:“我只有有限的才华与时间,且我需要这些只做我认为可以处理且看到投资回报的事情。” 但她说,这是一种鼠目寸光的态度。支持开源社区并且作出贡献的员工,可以从中培养技能与增长才干。 云安全供应商 Sysdig 的首席技术官兼创始人 Loris Degionni 也赞同这一观点:“找到为开源做出贡献的员工无疑就找到一座金矿,”他说。 他认为,这些参与开源的员工更具备公司想拥有的竞争力并将一些功能融入至社区所支持的标准中。且在人才争夺战中,拥抱开源的公司也更受到开发人员的青睐。 “最后,开源项目是由你可能无法聘请的技术专家社区推动的”,他说,“当员工积极参与并于这些专家合作时,他们将能更好地深入这些顶级的实践,并将这些收获带回到你的组织之中。” “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多...所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的”自豪“用户和维护人员。”— Suzanne Ambiel,VMware 开源营销和战略总监 “但是这一切终究不会白费--开发人员不应该把空闲时间用在磨练他们的技能上,因为你的公司很快就会在他们的努力中看到好处。” Degionni认为,OSPO(开源计划办公室)可以帮助公司实现这些目标,以及帮助确定贡献的优先级并确保合作的进行。除此之外,他们也可以对公司内部开发应用程序方面的治理提供相关帮助。 “开源团队的成员也可以成为开源技术的伟大内部传播者,并充当组织与更广泛社区之间的桥梁。”他补充道。 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月调查中,近 53% 的拥有 OSPO的组织表示,由于拥有了OSPO,他们看到了更多创新,而近 43% 的组织表示,他们在外部开源项目的参与度上有所增加。 Part3更多OSPO的好处:商业优势 网络安全公司 ThreatX 的首席创新官 Tom Hickman 表示,为开源社区做出贡献,不仅有助于社区,还有助于为社区做出贡献的公司。 “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与”,他说,“这可以变成一个良性循环。” 此外,根据哈佛商学院的研究,为开源项目作出贡献的公司从使用开源的项目中获得的生产价值,是不参与开源项目公司的两倍。 Cloud Native Computing Foundation 的首席技术官 Chris Aniszczyk 说,世界上许多巨头公司都为开源作出了贡献。他还提到,开源贡献者的指数是作为公司是否有所作为的参考。 科技巨头占据了这份榜单的主导地位:谷歌、微软、红帽、英特尔、IBM、亚马逊、Facebook、VMware、GitHub 和 SAP 依次是排名前 10 的贡献者。但Aniszczyk 表示,但也有很多终端用户公司进入前 100 名,包括 Uber、BBC、Orange、Netflix 和 Square。 “我们一直知道,在上游项目中工作不仅仅是关正确与否----它是开源软件开发的最佳方法,也是向客户提供开源福利的最佳方式”他说,“很高兴看到IT领导者们也认识到了这一点。” 为了和这些公司一起作出贡献,公司也需要有自己的开源策略,而拥有一个开源计划办公室则可以为其提供帮助。 “在使用开源软件方面,OPSO为公司提供了一个至关重要的能力中心”他说。 这与公司拥有安全运营中心的方式类似,他说。 “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与,这可以变成一个良性循环。” ——Tom Hickman,ThreatX 首席创新官 “如果你对安全团队进行相应投资,你通常是不会期望你的软件是安全的,也无法及时应对安全事件。”他说。 “同样的逻辑也适用于 OSPO,这就是为什么你会看到许多领先的公司,例如Apple、Meta、Twitter、Goldman Sachs、Bloomberg 和 Google 都拥有 OSPO。他们走在了趋势的前面。” 而对组织内的开源活动的支持态度亦可成为软件供应商们的差异化原因与营销的机会。 根据Red Hat 2月分发布的一项调查,82%的IT领导者更倾向于选择为开源社区作出贡献的软件供应商。 受访者表示,当供应商支持开源社区时,就表示着他们更熟悉开源的流程并且在客户遇到技术难题时会更加有效。 但收益的不仅仅是软件供应商们。 根据 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 9 月份的调查,57% 拥有 OSPO 的组织将使用它们来进一步发展战略关系和建立合作伙伴关系。 十年前,Mark Hinkle 在 Citrix 工作时创办了一个开源计划办公室。他指出了在内部拥有一个 OSPO将如何使公司受益。 “对于我们来说,最大的工作是让不熟悉开源的员工学会并参与其中,成为优秀的社区成员”,他说,“我们还就如何确保我们的IP不会在没有正确理解的情况下进入项目的情况提供了指导,并确保我们没有与我们企业软件许可相冲突的开源项目合作。” 他说,OSPO还帮助Citrix确定了公司参与开源项目和Linux基金会等贸易组织的战略机会。 如今,他是云原生开源集成平台 TriggerMesh 的首席执行官兼联合创始人。 他说,参与开源系统对公司来说有着重大的经济效益。 “我们参与Knative是为了分享我们基础底层平台的开发,但作为业务的一部分,我们也拥有相关的增值服务。”他说,“通过共享该平台的研发,这为我们提供了更多的资源来改进我们自己的差异化技术。” Part4如何入门开源 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月份调查中,有 63% 的公司表示,拥有OSPO 对其工程或产品团队的成功至关重要,高于上一年度该项研究数据的 54%。 其中77% 的人表示他们的开源程序对他们的软件实践产生了积极影响,例如提高了代码质量。 但公司也不可能总是为他们使用的每一个开源项目而花费精力。 “首先,节流一下”,VMware 的 Ambiel 建议道。 公司应该关注投入使用中最有意义的项目。而这也是OSPO可以帮助确定优先事项并确保技术与战略一致性的领域。 之后,开发人员应该自己去了解一下。项目通常提供相关在线文档,一般包含贡献着指南、治理文档和未解决问题列表。 “对于那些你较感兴趣的项目中,你可以介绍一下自己----打个招呼”,她说。“然后转到Slack频道或者分发列表,询问他们需要帮助的地方。也许他们不需要帮助,一切完好;又或者他们也有可能使用新人来审查核验代码。” Ambiel 说,开源计划办公室不仅可以帮助制定为开源社区做出贡献的商业案例,还可以帮助公司以安全、可靠和健全的方式来做这件事。 “如果我为一家公司工作,并想为开源做出贡献,我不想意外披露、泄露或破坏任何专利,”她说。“而OSPO可以帮助您做出明智的选择。” 她说,OSPO还可以在开源方面提供领导力和指导理念的支持。“它可以提供引领、指导、辅导和最佳实践的作用。” Aqua Security的开发人员倡导者Anaïs Urlichs则认为,支持开源的承诺必须从高层开始。 她说,“公司在多数时候往往不重视对开源的投资,所以员工自然而然不被鼓励对此作出贡献。” 在这些情况下,员工对于开源的热情也会在空闲时间里对开源的建设而消散殆尽,这对于开源的发展来说是不可持续的。 “如果公司对开源项目依赖度高,那么将开源贡献纳入工程师的日程安排是很重要的,”她说。“一些公司定义了员工可以为开源建设的时间百分比,将其作为他们正常工作日的一部分。” The New Stack 是 Insight Partners 的全资子公司,Insight Partners 是本文提到的以下公司的投资者:Sysdig、Aqua Security。 中英对照版 How an OSPO Can Help Your Engineers Give Back to Open Source OSPO (开源项目办公室)是如何使工程师回馈开源的 When it comes to open source software, there’s a big and growing problem: most organizations are takers, not givers. 谈到开源软件,有一个较大且日益严重的问题:大多数组织都是索取者,而不是给予者。 There’s a classic XKCD comic that shows a giant structure representing modern digital infrastructure, dependent on a tiny component created by “some random person in Nebraska” who has been “thanklessly maintaining since 2003.” 经典漫画XKCD展示了一个代表现代数字基础设施的巨大结构,它依赖于“内布拉斯加州的某位人士”创建的微小组件,该组件“自2003年来一直都处于吃力不讨好的状态”。 Randall Monroe’s XKCD comic illustrates the open source dilemma: overreliance on a small number of volunteer project maintainers. Randall Monroe 的XKCD漫画展示了目前开源面临的窘境:过度依赖少数项目维护志愿者的志愿服务。 This would have been funny, except that this is exactly what happened when security vulnerabilities were discovered in Log4j last December. (开源项目由志愿者自发来维护,)这听起来像是一件很滑稽的事情,但事实上去年十二月在Log4j中发现的安全漏洞也确实存在着上述情况。 The Java-based logging tool is ubiquitous in enterprise publications. In the last three months, for example, Log4j has been downloaded more than 30 million times, according to a report by the enterprise software company Sonatype. 然而这个基于Java的日志记录工具已经在企业内部刊物中无处不在。例如根据软件公司Sonatype的一份报告显示,在过去的三个月里,Log4j的下载量就已经超过3000万次。 The tool has 440,000 lines of code, according to Synopsys‘ Black Duck Open Hub research tool, with nearly 24,000 contributions by nearly 200 developers. That’s a large dev team compared to other open source projects. But looking closer at the numbers, more than 70% of commits were by just five people. 根据Synopsys(新思)公司旗下的Black Duck Open Hub 研究工具显示。Log4j有着440,000行代码,由近200名开发人员贡献了将近24,000行代码。其实与其他开源项目相比,这是一个庞大的开发团队。但是如果关注数据的话,就会发现超过70%的提交是仅仅靠五个人来完成的。 Log4j’s home page lists about a dozen members on its project team. Most projects have far fewer developers working on them — and that presents a problem for the organizations that depend on them. Log4j的主页上展示了十几位项目团队的成员。而大多项目的开发人员要比其原本需要的少得多----这是高度依赖开发人员团队所呈现出来的问题。 “There is little incentive for anyone today to contribute to an existing open source project,” said Jeremy Stretch, distinguished engineer at NS1, a DNS network company. “There’s usually no direct compensation, and few accolades are offered — most users don’t even know who maintains the software that they use.” “如今的人没有什么动力去为现有的开源项目做贡献”,来自DNS网络公司NS1的杰出工程师Jeremy Strech说,“因为通常来说,这没有直接的物质回报,也很少提供荣誉----大多数用户甚至不知道他们所用的软件是谁维护的。” The most common motivation among open source contributors is to add a feature that they themselves want to see, he said. “Once this has been achieved, the contributor rarely sticks around.” 他说,开源贡献者们最常见的动机就是添加他们自己想要的功能。“一旦实现了这一点,他们几乎都不会留下来。” Meanwhile, as a project becomes more popular, the burden on the core team of maintainers keeps increasing. 与此同时,随着项目的逐渐流行,对于维护方面的核心团队来说,他们的负担也在不断增加。 “More users means more feature requests and more bug reports — but not more maintainers,” Stretch said. “What was once an enjoyable hobby can quickly become a tedious chore, and many maintainers understandably opt to simply abandon their projects altogether.” “更多的用户意味有着更多的功能需求和错误报告----但不是更多的维护人员”,Stretch说。“曾经令人愉快的爱好很快就会变成一项乏味的项目,所以很多维护人员选择干脆完全放弃他们的项目,这也是可以理解的。” Part1The Tragedy of the Commons The open source software ecosystem is a perfect example of the “tragedy of the commons.” 开源软件的生态系统,就是“公地悲剧”的一个完美例子。 And the tragedy is — when everyone uses, but no one contributes, that resource — whether it’s an overrun park or an open source project — eventually collapses from overuse and underinvestment. Everyone loves using free stuff, but everyone expects someone else to take care of it. 这个悲剧就是---当一种资源,无论是一个超限的公园还是一个开源项目,所有人都在使用而没有人贡献之时,最终都会因为过度使用和投入不足而崩溃坍塌。 This approach can save you money in the short term, but it can become a fatal flaw over time. Especially since open source software is everywhere, running everything. 这种方式可以在短期内为你节省资金,但随着时间的推移,它可能会变成项目里致命的缺陷。 Linux, for example, the open source operating system, runs on 96% of the world’s top 1 million servers, and 90% of all cloud infrastructure is on Linux. Not to mention that 85% of all smartphones in the world run Linux, in the form of the Android OS. 拿Linux来说,这个开源操作系统在全球前100万台服务器中运行率在96%以上,且这些服务器90%的云基础设施也都在Linux上。更不用说世界上85%的智能手机都运行着Linux,即Android操作系统。 Then there’s Java, Apache, WordPress, Cassandra, Hadoop, MySQL, PHP, ElasticSearch, Kubernetes — the list of ubiquitous open source projects goes on and on. 还有Java, Apache, WordPress, Cassandra, Hadoop, MySQL, PHP, ElasticSearch, Kubernetes--这些常见开源项目的列表还在逐渐增加着。 Without open source, much of today’s technical infrastructure would immediately grind to a halt. 如果没有开源,今天的大部分技术基础设施的建设也将会戛然而止。 “It is a real problem,” said Danil Mikhailov, executive director at Data.org, a nonprofit backed by the Mastercard Center for Inclusive Growth and The Rockefeller Foundation that promotes the use of data science to tackle society’s greatest challenges. “这是一个很现实的问题”,Data.org的执行董事Danil Mikhailov说,该组织是由万事达包容性发展中心和洛克菲勒基金会支持,旨在促进使用数据科学来应对当今社会所面临的巨大挑战的非营利性组织。 While nearly all organizations use open source software, only a minority contribute to those projects. Forty-two percent of participants in a survey released in September by The New Stack, Linux Foundation Research, and the TODO Group said tthey contribute at least sometimes to open source projects. 虽然几乎所有组织都在使用着开源软件,但只有少数组织为这些项目作出了贡献。The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 在 9 月发布的一项调查中,42% 的参与者表示,他们至少有时会为开源项目做出贡献。 The same study showed that only 36% of organizations train their engineers to contribute to open source. 而同一项研究表明,只有36%的组织会培训他们的工程师为开源作出贡献。 Individual companies should support projects that they use the most and are critical to their success, Mikhailov said: “If you use, you contribute.” 个体公司应该支持贡献这些他们使用最多且对他们成功至关重要的项目,Mikhailov认为:“如果你使用开源,你就应该为他做出属于你自己的贡献。” Part2OSPO Benefits:Less Tech Debt,Better Recruiting Participating in open source communities — especially when guided by an in-house open source program office (OSPO) — can help ensure the health of projects critical to your organization’s success, improve those projects’ security, and allow your engineers to have more impact in the projects’ development road map. 参与开源社区——特别是在内部开源项目办公室(OSPO)的指导下——不仅可以保证对组织成功至关重要项目的健康发展,还可以提高项目安全性,同时可以允许工程师在项目发展规划中起到更大的影响。 Say, for example, a company uses an open source tool and modifies it a little to make it better. If that improvement isn’t contributed back to the community, then the official version of the open source project will start to diverge from what the company is using 例如,如果一家公司使用了开源工具,并对其进行了一些调整使其变得更好。但如果这项改进没有反馈到开源社区,那么开源项目的正式版本就会一开始与该公司所使用的版本有所不同。 “You start to grow technical debt because when the original source changes and you’ve got a different version. Those differences grow rapidly, compounding daily. It doesn’t take long for you to be the proud user and maintainer of a one-of-a-kind open source project variant,” said Suzanne Ambiel, director, open source marketing and strategy at VMware. “当原始代码来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多。而这些差异是以天为单位迅速增长的。”VMware 开源营销和战略总监 Suzanne Ambiel 表示,“所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的‘自豪’用户和维护人员。” “The technical debt gets bigger and bigger and it gets very expensive for a company to manage.” “如果技术负债越来越多,那么公司的管理成本则会非常昂贵”。 Support for open source activity can also be a recruiting tool. “It’s really a talent magnet,” said Ambiel. “It’s one of the things that new hires look for.” 实际上对于开源活动的支持也变成了一种招聘途径。“这真是一块吸引人才的磁铁,”Ambiel说,“这也是新员工所寻求的“。 Some engineering managers might worry that open source contributions will detract from core product development, she said. Their rationale, she added, might run along the lines of, “I only have so much talent, and so many hours, and I need them to only work on things where I can measure and see the return on investment.” 她还提到,一些工程经理可能会对贡献开源而减损核心产品的开发的精力而感到担忧。她补充到,他们的理由有可能是这样的:“我只有有限的才华与时间,且我需要这些只做我认为可以度量且看到投资回报的事情。” But that attitude, she said, is shortsighted. Supporting employees who contribute to open source communities can build skills and develop talent, she said. 但她说,这是一种鼠目寸光的态度。支持开源社区并且作出贡献的员工,可以从中培养技能与增长才华。 Loris Degionni, chief technology officer and founder at Sysdig, a cloud security vendor, echoed this notion: “Finding employees who contribute to open source is a gold mine,” said. 云安全供应商 Sysdig 的首席技术官兼创始人 Loris Degionni 也赞同这一观点:“找出为开源做出贡献的员工无疑就找到一座金矿,”他说。 These employees are more capable of delivering features a company wants to use and merge them into community-supported standards, he said. And in a war for talent, companies that embrace open source are more attractive to developers. 他认为,这些参与开源的员工更具备公司想拥有的竞争力并将一些功能融入至社区所支持的标准中。且在人才争夺战中,拥抱开源的公司也更受到开发人员的青睐。 “Lastly, open source is driven by a community of technical experts you may not be able to hire,” he said. “When employees actively contribute and collaborate with these experts, they’ll be better informed of best practices and bring them back to your organization. “最后,开源项目是由你可能无法聘请的技术专家社区推动的”,他说,“当员工积极参与并于这些专家合作时,他们将能更好地深入这些最佳实践,并将这些收获带回到你的组织之中。” “You start to grow technical debt because when the original source changes and you’ve got a different version … It doesn’t take long for you to be the proud user and maintainer of a one-of-a-kind open source project variant.” —Suzanne Ambiel, director, open source marketing and strategy, VMware “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多...所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的”自豪“用户和维护人员。” — Suzanne Ambiel,VMware 开源营销和战略总监 “All of this should be rewarded — developers shouldn’t have to spend their free time honing their skills, as your company will quickly see benefits from their efforts.” “但是这一切终究不会白费--开发人员不应该把业余时间用在磨练他们的技能上,因为你的公司很快就会在他们的努力中看到好处。” An OSPO, Degionni suggested, can help achieve these goals, as well as help prioritize contributions and ensure collaboration. In addition, they can help provide governance that mirrors what companies would have for internally developed applications. Degionni认为,OSPO(开源计划办公室)可以帮助公司实现这些目标,以及帮助确定贡献的优先级并确保合作的进行。除此之外,他们也可以对公司内部开发应用程序方面的治理提供相关帮助。 “Members of the open source team are also in a position to be great internal evangelists for open source technologies, and act as bridges between the organization and the broader community,” he added. “开源团队的成员也可以成为开源技术的伟大内部布道师,并充当组织与更广泛社区之间的桥梁。”他补充道。 In the September survey from The New Stack, Linux Foundation Research and the TODO Group, nearly 53% of organizations with OSPOs said they saw more innovation as a result of having an OSPO, while almost 43% said they saw increased participation in external open source projects. 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月调查中,近 53% 的拥有 OSPO的组织表示,由于拥有了OSPO,他们看到了更多创新,而近 43% 的组织表示,他们在外部开源项目的参与度上有所增加。 Part3More OSPO Benefits:A Business Edge Contributing to open source communities doesn’t just help the communities, but the companies that contribute to them, said Tom Hickman, chief innovation officer at ThreatX, a cybersecurity firm. 网络安全公司 ThreatX 的首席创新官 Tom Hickman 表示,为开源社区做出贡献,不仅有助于社区,还有助于为社区做出贡献的公司。 “Growing the community of developers around a project helps the code base, and attracts more developers,” he said. “It can become a virtuous circle.” “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与”,他说,“这可以变成一个良性循环。” Also, companies that contribute to open source projects get twice the productive value from their use of open source than companies that don’t, according to research by Harvard Business School. 此外,根据哈佛商学院的研究,为开源项目作出贡献的公司从使用开源的项目中获得的生产价值,是不参与开源项目公司的两倍。 Many of the biggest companies in the world are contributing to open source, said Chris Aniszczyk, chief technology officer at Cloud Native Computing Foundation. He pointed to the Open Source Contributor Index as a reference for exactly just how much companies are doing. Cloud Native Computing Foundation 的首席技术官 Chris Aniszczyk 说,世界上许多巨头公司都为开源作出了贡献。他还提到,开源贡献者的指数是作为公司是否有所作为的参考。 The tech giants dominate the list: Google, Microsoft, Red Hat, Intel, IBM, Amazon, Facebook, VMware, GitHub and SAP are the top 10 contributors, in that order. But there are also a lot of end users on the top 100 list, said Aniszczyk, including Uber, the BBC, Orange, Netflix, and Square. 科技巨头占据了这份榜单的主导地位:谷歌、微软、红帽、英特尔、IBM、亚马逊、Facebook、VMware、GitHub 和 SAP 依次是排名前 10 的贡献者。但Aniszczyk 表示,但也有很多终端用户公司进入前 100 名,包括 Uber、BBC、Orange、Netflix 和 Square。 “We’ve always known working in upstream projects is not just the right thing to do —it’s the best approach to open source software development and the best way to deliver open source benefits to our customers,” he said. “It’s great to see that IT leaders recognize this as well.” “我们一直知道,在上游项目中工作不仅仅是关正确与否----它是开源软件开发的最佳方法,也是向客户提供开源福利的最佳方式“他说,“很高兴看到IT领导者们也认识到了这一点。” To contribute alongside these giants, companies need to have their own open source strategies, and having an open source program office can help. 为了和这些公司一起作出贡献,公司也需要有自己的开源策略,而拥有一个开源项目办公室则可以为其提供帮助。 “OSPOs provide a critical center of competency in a company when it comes to utilizing open source software,” he said. “在使用开源软件方面,OPSO为公司提供了一个至关重要的能力中心”他说。 It’s similar to the way that companies have security operations centers, he said. 这与公司拥有安全运营中心的方式类似,他说。 “Growing the community of developers around a project helps the code base, and attracts more developers. It can become a virtuous circle.” —Tom Hickman, chief innovation officer, ThreatX “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与,这可以变成一个良性循环。” ——Tom Hickman,ThreatX 首席创新官 “If you don’t make the investment in a security team, you generally don’t expect your software to be secure or be able to respond to security incidents in a timely fashion,” he said. “如果你没有对安全团队进行相应投资,你通常是不会期望你的软件是安全的,也无法及时响应安全事件。”他说。 “The same logic applies to OSPOs and is why you see many leading companies out there such as Apple, Meta, Twitter, Goldman Sachs, Bloomberg, and Google all have OSPOs. They are ahead of the curve.” “同样的逻辑也适用于 OSPO,这就是为什么你会看到许多领先的公司,例如 Apple、Meta、Twitter、Goldman Sachs、Bloomberg 和 Google 都拥有 OSPO。他们走在了趋势的前面。” Support for open source activity within your organization can become a differentiator and marketing opportunity for software vendors. 而对组织内的开源活动的支持态度亦可成为软件供应商们的差异化原因与营销的机会。 According to a Red Hat survey released in February, 82% of IT leaders are more likely to select a vendor who contributes to the open source community. 根据Red Hat2月分发布的一项调查,82%的IT领导者更倾向于选择为开源社区作出贡献的软件供应商。 Respondents said that when vendors support open source communities they are more familiar with open source processes and are more effective if customers have technical challenges. 受访者表示,当供应商支持开源社区时,就表示着他们更熟悉开源的流程并且在客户遇到技术难题时会更加有效。 But it’s not just software vendors who benefit. 但收益的不仅仅是软件供应商们。 According to September’s survey by The New Stack, Linux Foundation Research, and the TODO Group, 57% of organizations with OSPOs use them to further strategic relationships and build partnerships. 根据 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 9 月份的调查,57% 拥有 OSPO 的组织将使用它们来进一步发展战略关系和建立合作伙伴关系。 Mark Hinkle started an open source program office back when he worked at Citrix a decade ago. He pointed out how having an OSPO in-house benefited the company. 十年前,Mark Hinkle 在 Citrix 工作时创办了一个开源计划办公室。他指出了在内部拥有一个 OSPO将如何使公司受益。 “For us the biggest job was to educate our employees who weren’t familiar with open source to get involved and be good community members,” he said. “We also provided guidance on how to make sure our IP didn’t enter projects without proper understanding and we made sure we didn’t incorporate open source that conflicted with our enterprise software licensing.” “对于我们来说,最大的工作是让不熟悉开源的员工学会并参与其中,成为优秀的社区成员”,他说,“我们还就如何确保我们的IP不会在没有正确理解的情况下进入项目的情况提供了指导,并确保我们没有与我们企业软件许可相冲突的开源项目合作。” The OSPO also helped Citrix identify strategic opportunities for the company to participate in open source projects and trade organizations like The Linux Foundation, he said. 他说,OSPO还帮助Citrix确定了公司参与开源项目和Linux基金会等贸易组织的战略机会。 Today, he’s the CEO and co-founder of TriggerMesh, a cloud native, open source integration platform. 如今,他是云原生开源集成平台 TriggerMesh 的首席执行官兼联合创始人。 There are some significant economic benefits to participating in the open source ecosystem, he said. 他说,参与开源系统对公司来说有着重大的经济效益。 “We participate in Knative to share the development of our underlying platform but we develop value-added services as part of our business,” he said. “By sharing the R and D for the platform, it gives us more resources to develop our own differentiated technology.” “我们参与Knative是为了分享我们基础底层平台的开发,但作为业务的一部分,我们也拥有相关的增值服务。”他说,“通过共享该平台的研发,这为我们提供了更多的资源来改进我们自己的差异化技术。” Part4How to Get Started in Open Source Sixty-three percent of companies in the September survey from The New Stack, Linux Foundation Research and the TODO Group said that having an OSPO was very or extremely critical to the success of their engineering or product teams, up from 54% in the previous annual study. 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月份调查中,有 63% 的公司表示,拥有OSPO 对其工程或产品团队的成功至关重要,高于上一年度该项研究数据的 54%。 In particular, 77% said that their open source program had a positive impact on their software practices, such as improved code quality. 其中77% 的人表示他们的开源程序对他们的软件实践产生了积极影响,例如提高了代码质量。 But companies can’t always contribute to every single open source project that they use. 但公司也不可能总是为他们使用的每一个开源项目而花费精力。 “First, thin the herd a little bit,” advised VMware’s Ambiel. “首先,节流一下”,VMware 的 Ambiel 建议道。 Companies should look at the projects that make the most sense for their use cases. This is an area where an OSPO can help set priorities and ensure technical and strategic alignment. 公司应该关注投入使用中最有意义的项目。而这也是OSPO可以帮助确定优先事项并确保技术与战略一致性的领域。 Then, developers should go and check out the projects themselves. Projects typically offer online documentation, often with contributor guides, governance documents, and lists of open issues. 之后,开发人员应该自己去了解一下。项目通常提供相关在线文档,一般包含贡献着指南、治理文档和未解决问题列表。 “For the projects that rise to the top of your strategic list, introduce yourself — say hello,” she said. “Go to the Slack channel or the distribution list and ask where they need help. Maybe they don’t need help and everything is good. Or maybe they can use a new person to review code.” “对于那些上升到你的战略清单顶端的项目,你可以介绍一下自己----打个招呼”,她说。“然后转到Slack频道或者分发列表,询问他们需要帮助的地方。也许他们不需要帮助,一切完好;又或者他们也有可能使用新人来审查核验代码。” An open source program office can not only help make a business case for contributing to the open source community, Ambiel said, but can help companies do it in a way that’s safe, secure and sound. Ambiel 说,开源项目办公室不仅可以帮助制定为开源社区做出贡献的商业案例,还可以帮助公司以安全、可靠和健全的方式来做这件事。 “If I work for a company and want to contribute to open source, I don’t want to accidentally disclose, divulge or undermine any patents,” she said. “An OSPO helps you make smart choices.” “如果我为一家公司工作,并想为开源做出贡献,我不想意外披露、泄露或破坏任何专利,”她说。“而OSPO可以帮助您做出明智的选择。” An OSPO can also help provide leadership and the guiding philosophy about supporting open source, she said. “It can provide guidance, mentorship, coaching and best practices.” 她说,OSPO还可以在开源方面提供领导力和指导理念的支持。“它可以提供引领、指导、辅导和最佳实践的作用。” Commitment to support open source has to start at the top, said Anaïs Urlichs, developer advocate at Aqua Security. Aqua Security的开发人员倡导者Anaïs Urlichs则认为,支持开源的承诺必须从高层开始。 “Too often,” she said, “companies do not value investment into open source, so employees are not encouraged to contribute to it.” 她说,“公司在多数时候往往不重视对开源的投资,所以员工自然而然不被鼓励对此作出贡献。” In those cases, employees with a passion for open source end up contributing during their free time, which is not sustainable. 在这些情况下,员工对于开源的热情也会在空闲时间里对开源的建设而消散殆尽,这对于开源的发展来说是不可持续的。 “If companies rely on open source projects, it is important to make open source contributions part of an engineer’s work schedule,” she said. “Some companies define a time percentage that employees can contribute to open source as part of their normal workday.” “如果公司对开源项目依赖度高,那么将开源贡献纳入工程师的日程安排是很重要的,”她说。“一些公司定义了员工可以为开源建设的时间百分比,将其作为他们正常工作日的一部分。” The New Stack is a wholly owned subsidiary of Insight Partners, an investor in the following companies mentioned in this article: Sysdig, Aqua Security. The New Stack 是 Insight Partners 的全资子公司,Insight Partners 是本文提到的以下公司的投资者:Sysdig、Aqua Security。 相关阅读 | Related Reading 《开源合规指南(企业篇)》正式发布,为推动我国开源合规建设提供参考 “目标->用户->指标”——企业开源运营之道|瞰道@谭中意 开源之夏邀请函——仅限高校学子开启 开源社简介 开源社成立于 2014 年,是由志愿贡献于开源事业的个人成员,依 “贡献、共识、共治” 原则所组成,始终维持厂商中立、公益、非营利的特点,是最早以 “开源治理、国际接轨、社区发展、开源项目” 为使命的开源社区联合体。开源社积极与支持开源的社区、企业以及政府相关单位紧密合作,以 “立足中国、贡献全球” 为愿景,旨在共创健康可持续发展的开源生态,推动中国开源社区成为全球开源体系的积极参与及贡献者。 2017 年,开源社转型为完全由个人成员组成,参照 ASF 等国际顶级开源基金会的治理模式运作。近八年来,链接了数万名开源人,集聚了上千名社区成员及志愿者、海内外数百位讲师,合作了近百家赞助、媒体、社区伙伴。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/kaiyuanshe/article/details/124976824。 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。
2023-05-03 09:19:23
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专家分析:眼光专业与核心竞争力是定位软件人层级的第一法码,其包含着很多的综合因素:专业背景、阅历、经验值、能力高下等等。趋势全球研发及资讯执行副总裁国屏认为,“技术很重要,但更重要的是市场和文化的配合。在个人的发展过程中,学习也会起到重要的作用。此外,还必须认同企业文化,具备技术、对工作、对解决问题的热情”。此外,学习能力和沟通能力也是专家们认为重要度很高的2个要素。当然,这其中,作为前提“最重要的还是兴趣,缘于自身对程序开发的热爱”,8848公司cto张研如是说。 角色大挪移 一级指标:cto、项目承包人 二级指标:架构师、部门主管/项目主管 三级指标:普通开发人员 从个人发展的角度和过程来看,这个指标应该是倒向。但从业界普遍的认识,无论是能力、阅历还是收入待遇,人们普遍对一级指标中的人员更多持赞赏态度。 被采访者:张齐生 个人背景:技术总监 起初,我只是在一家软件公司作java程序员,后来随着项目的进展以及工作时间的推移,自己的技术能力、项目管理能力也逐步加强,从最初的开发人员做到项目主管,2003年底的时候做到技术总监,工资范围也从最初的4000元到8000元,再到技术总监的万元,角色的改变确实带来了很多附加价值,当然,这个职位要求你带来的价值也会更多。 专家分析:出现这种工资结构是正常的。因为架构师、cto一般都是从普通开发人员过来的,具有深厚的业界开发经验和背景。联合信息集团移动应用开发部总经理熊军认为,开发人员必须“对自己能力的认识有一个准确的职业定位。认识自己,才能准确地职业定位,有了准确的职业定位,才能有短期、中期和长期的发展方向和动力。” 8848公司cto张研表示反对“学而优则士”、“不想当将军的士兵就不是好士兵”此类说法。同样,csdn网站、《程序员》杂志社总经理蒋涛也不建议所有程序员都向管理道路发展,因为相比之下,项目经理和cto必定具有一些独特的素质,比如沟通能力、项目管理能力,组织能力、计划能力以及产品和技术的眼光等,这些素质并不是每一个人都具备的。 公司对对碰 一级指标:外资、合资、民营大型it公司 二级指标:合资、中小软件公司 三级指标:国企、事业单位 采访中,有位叫王岩的资深开发人员一再强调,如果可能,一定要进外企。本次调查中,微软亚洲研究院,ibm研究院等外企几乎成了大部分开发人员所向往的圣地。 外企是我第一选择 被采访者:李文山 个人背景:技术支持 上海交大毕业的李文山,在校时就已经参与了很多社团活动,因此也见识了不少各种企业人员的做事风格与思想状态。外企大公司前沿的技术科研、严谨负责的处事态度都给他留下了深刻的印象。当然,丰富的培训、优厚的待遇、放心的福利也是必须考虑的因素。用他的话说,“身边全是一级的牛人,自己的发展自然就有了保障”。 中小软件企业机会多 被采访者:刘洋 个人背景:项目经理+程序员 天天加班加点,见到刘洋时他一脸的菜色,但心情不错。毕业不到一年,他就凭技术能力与管理能力当上了项目经理。虽然下面员工流动率高,但刘洋的薪水却是老板亲自钦点,比起毕业的同班同学绰绰有余。从项目最初的客户谈判、到中间执行,再到最后的交工,刘洋什么都做过,因此也锻炼得几乎成了全能手。对于未来,他希望公司业务做大后,能再规范一些,当然,随着公司的成长,自己上升的空间也很大。 三企走遍 被采访者:阿蒙(vchome.net) 个人背景:6年,通信行业,珠海 我很幸运,毕业时就进了美资软件公司,从事系统软件的开发工作,主要应用c/c++、x86汇编、mips汇编、ddk、sdk等技术,年薪四万多。在这家外企工作两年后,技术与处事能力大有提高,但开始心生厌倦,总觉得外面的世界很精彩。后来有一家从事通信软件产品开发的公司,答应年薪翻倍,一年后可走上管理层,怦然心动后就去新公司报到了。一年后,如愿以偿地走上管理层,两年后,技术管理能力以及行业业务能力有了质的飞跃,也越来越发现这个行业有前途,于是与朋友开始策划开公司,资金融到后就轰轰烈烈地创业了。没日没干了一年,由于资金与市场的原因,公司over,只好灰溜溜地去一家香港合资公司继续打工,仍做管理层。 我的感觉是,外企有一整套规章制度,薪金制度也较为完善,工作考评有客观的数值:月工作计划与总结、季度工作考核、上司的总体评价等,这些考核都很详细,细到完成的代码量、文档数、提过什么建议等等。国内企业也有计划与考核,但更多的是主观态度,而对工作的效果与过程并不具体细化,人际关系、表达能力等往往起着很微妙的关键作用。当然国内企业也有很多优点,比如制度灵活。 专家点评:人才的争夺,一方面是卯足了劲准备抢占有利地势和环境的个人开发者,另一方面,企业间的人才争夺战越演越烈。在此情况下,为了吸引国内的高素质人才,不少外企纷纷在中国开设研究院,走“曲线救国”道路。根据一份猎头资料,摩托罗拉研发中心、松下电器中国研究开发公司、ibm中国研究中心、朗讯公司贝尔实验室、微软中国研究院都是猎取高级科研、管理人才的大头。外企与外企、外企与国企、国企与民企,这个三角关系,虽然在早几年优劣非常明显,但现在,这种差距正在明显缩小。具体适合哪个企业,围城内外其实也并不是三重天(见下页表23)。 热点行业易淘金 一级推荐:移动开发、游戏开发 二级推荐:安全领域、企业信息化 三级推荐:通用软件、系统平台、项目开发等 专家点评:出现这种趋势主要是由市场对软件人才的供求决定的,因为目前在移动和游戏领域开发人员确实比较少,所以相对而言,他们的薪资较高,这就是所谓的“奇货可居”。但是,目前市场在成长,这些新兴或热点领域的开发人员数量也在逐渐增加,当达到一个平衡点时,他们的工资也会随之下降,这主要由市场对人才的供求关系决定。不建议开发人员轻易放弃自己原有的开发领域花大量时间和精力投向自己不熟悉的领域。 所以,熊军认为:这两个行业方向的长线发展看好,也需要更多的开发人员,但是年轻人都要根据自己的兴趣爱好、思维模式、技术能力选择更适合自己的行业方向,而且也有很多更有潜力的方向,建议年轻人从长远考虑。 地域火拼 一级指标:北京、上海 二级指标:深圳、杭州、广州 三级指标:成都、武汉、大连等 绝大多数的软件从业人员集中在北京、上海、广州和深圳四大城市,其中尤以北京的人数最为集中,但在另一项相关的调查中,上海却是程序员最向往的城市。在本次收入调查中,北京、上海的工资较高。武汉稍低于成都。 地域不同,薪资有别 被采访者:青润 个人背景:5年,电信行业、软件企业服务 我本人在北京、上海、深圳、成都四地都曾工作过。我基本上这样认为,对于刚刚大学毕业的软件人员,工资情况是这样:成都1500-2000元/月,上海2000元/月,深圳2000-2500元/月,北京2000-2500元/月。工作几年后,以成都系数为1来计,上海和其他地方为1.3-1.5倍于成都的收入。差异主要也是因为生活成本造成的。 相比而言,北京具有王者气氛,有着俯瞰全国的实力和影响力。上海是经济驱动的城市。深圳对人的友好度最好,它的优点是有各种各样的新技术公司,缺点是缺乏大公司的支撑。好山好水的成都,虽起步了很多软件公司,但大都在出川后倒下了,或者只是长居四川,足少出户,感觉比较舒适和懒散。 安逸的成都竞争的北京 被采访者:夏桅 个人背景:。net开发人员 夏桅毕业之后就来到北京从事软件开发工作。但他时常怀念起成都的生活,那里的山,那里的水,还有怡然自得的成都人都给他留下了深刻的印象。 但夏桅还是不后悔。一方面,安逸的环境对自己发展不利,适度的竞争可以发掘自身的潜力。而且,眼界开阔了,薪水也高不少。当然,在北京的生活绝对说不上舒服,但机会多,可有多种选择,极大地改观了自己的现状。 一眼可以看到头的武汉,但我喜欢 被采访者:刘如宁 个人背景:大学教师、项目主管 在武汉工作了10多年,刘如宁感觉还是比较惬意。比收入,武汉可能还不如成都,更别提北京和上海,但武汉的生活成本比较低,几块钱就够一天的伙食了。在高校担当大学教师的刘如宁,科研任务不重,而且还有足够的时间去外面承接项目,用自己喜欢的软件开发技术赚取外快。“我不是一个特别喜欢接受挑战的人,这种做自己喜欢的事情、宁静而富裕的生活,我还是比较满足”,有房、有车,生活安定富足的刘如宁如是说。 专家点评:比“营利”,必须是一个闭环。有收入比较,还得有支出比较,两者对比后才是最终收获。在地域这个问题上,大城市,确实收入比较高,但相对的,生活成本也较高。 趋势全球研发及资讯执行副总裁梁国屏表示,趋势的薪资结构体系在全世界都是一样的,具体数值要根据各地的市场来调整。比如一个经理,他的等级可能是10,那么不论在中国、日本还是美国,他的等级都是10.但这个等级的薪水具体是多少,就要看当地的市场了,趋势会和当地的薪资调查单位合作,来确定系数,然后计算出具体的薪水。 除薪水外,地域的附加价值会更重要一些。第一,对于技术发展比较迅速的it业,在大城市,整体的环境和氛围相对会好一些,例如在北京和上海等地,几乎每天都会有技术论坛、开发者大会、大厂商的开发日、各领域大师的巡回讲座等。其次,作的机会也会比较多,因为集中了各种类型的公司和企业,总会找到适合你条件的合适职位和选择。第三,可以参与比较大的技术团体,形成独特的生活与社交圈。用8848公司cto张研的话来说,“如果周围都是高手,你不是高手也难”,所以地域对人影响最大的是提供了一个环境,其次才是机会和薪水。 对此,telelogic公司北方区总经理任群力建议说,“如果开发人员能够善于利用互联网,并有决心多学习,这种地域差异会得到弱化。” 我拿青春赌明天 在本次专题组织中,大部分被采访人都明确表示,自己会在软件业领域一直奋斗下去,因为从中得到了很多的快乐与激情。但明天是否一定会更好,这需要从两个角度去考虑:一是从个人角度讲,年轻的软件人一定要有个人职业的规划,而且这种规划要从自己特点或专长出发,与当前业界相适应。另外,更重要的是,个人发展到什么程度,还需要同整个软件大环境和社会环境挂钩。 个人职业要规划 现在广州做了4年delphi/c行业开发、年薪10万的王旋说,“工作后所得到的收获就是,学习和工作要有相对明确的目标,不能因为一时心动而去学习某一技术。在真正下决定之前,我通常会考虑更多因素,包括长期的发展、个人路线的规划、需要付出的代价、可能遇到的困难以及解决的办法等等,在决定后还会制定更加明确的计划,包括短期、中期和长期的,身边可以利用到的资源,以及每一个阶段是怎么过渡到更高阶段的计划。” 现在,越来越多的在职人员意识到,未来的职业细分市场中,只有在某一领域确实比较深入、具有专长和资源的人会得到企业的重视,浪里淘沙勇者胜。 中国软件业面临困境 中国的软件业发展目前面临两难境地。上至国家,下至各城市都给予了相当的政策优惠,但整体软件业的发展却一直雷声大,雨点小。对此,北航软件学院院长孙伟忧心忡忡,“很多人从心里看不起印度,但印度的软件业却有数家2万、3万员工规模的大企业,放眼中国,规模最大的东软集团、用友公司,真正的软件开发者也不过两、三千人,这种差别太巨大了,我们一定要好好思考,中国的软件业究竟出了什么问题?” 对此,很多专家认为,中国软件业已经面临一个新的转折点,随着信息化在各行各业的深入运用,软件业有机会深度专业化,由边缘而进入核心,从而形成以深度专业化为特征的核心竞争力。无论个人还是公司,我们都有幸在第一时间站在了软件业这块前沿阵地,但明天是否会更好,还有待于中国软件业的整体发展,在这颇为沉闷的时刻,我们期望“让暴风雨来得更猛烈些吧”! 参考资料:http://www.w-training.com/viewc.asp?id=23922 ====================================================== 在最后,我邀请大家参加新浪APP,就是新浪免费送大家的一个空间,支持PHP+MySql,免费二级域名,免费域名绑定 这个是我邀请的地址,您通过这个链接注册即为我的好友,并获赠云豆500个,价值5元哦!短网址是http://t.cn/SXOiLh我创建的小站每天访客已经达到2000+了,每天挂广告赚50+元哦,呵呵,饭钱不愁了,\(^o^)/ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/javazhuanzai/article/details/7189396。 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。
2023-12-24 09:01:26
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11以上版本、Safari 5.0.2以上版本、iOS 4.2以上版本 或使用Chrome内核、Firefox内核的浏览器均可直接使用本打印系统; 2、在进行打印前,需要先设计好打印模板(模板设计器请见第五节); 3、打印数据必须Json的格式发送给打印服务器,并且数据必须满足指定的格式(见下文); 四、数据格式说明: 下面以一个跨境电商快递面单数据为例解释一下数据各项的含义; { "template": "waybill.fr3", /打印模板文件名。除了指定模板文件以外,还支持把模板嵌入到数据文件中,以实现在服务器端灵活使用打印模板,格式如下:/ /"template": "base64:QTBBRTNEQTE3MkFFQjIzNEFERD<后面省略>" / "ver": 4, /数据模板文件版本/ "Copies": 3, /打印份数,支持指定打印份数/ "Duplex": 1, /是否双面打印,0:默认,不双面,1:垂直,2:水平,3:单面打印(simplex)/ "Printer": "priPrinter", /指定打印机,本系统支持在数据文件中指定打印机,也支持在打印模板中指定打印机/ "PageNumbers": "", /要打印的页码范围,同打印机的打印设置里的格式相同,例如:"1,2,3"表示打印前3页, “2-5”:表示打印第2到5页,“1,2,4-8”表示打印第1、2、4到8页/ "Preview": 1, /是否预览,跟主界面上选择“预览”效果相同,取值为0:不预览,1:预览/ "Tables":[ /数据表数组/ { "Name": "Table1", /表名/ "Cols": [ /字段定义/ { "type": "str", /字段类型,可选值:String,Str,Integer,Int,Smallint,Float,Long, Blob,/ /对于图片、PDF等使用Blob类型,并把值进行Base64编码,并加前缀:/ / "base64/pdf:" 字段值是PDF; "base64/jpg:" 字段值是jpg; "base64/png:" 字段值是png; "base64/gif:" 字段值是gif; / "size": 255, /字段长度/ "name": "HAWB", /字段名称,必须与打印模板中的打印项名称相同/ 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} ] }, { "Name": "Table2", "Cols": [ { "type": "int", "size": 0, "name": "NO", "required": false }, { "type": "float", "size": 0, "name": "订单编号", "required": false }, { "type": "integer", "size": 0, "name": "下单日期", "required": false }, { "type": "str", "size": 255, "name": "下单平台", "required": false } ], "Data": [ { "NO": 1, "订单编号": 200303900791, "下单日期": "2017-01-20", "下单平台": "天猫" }, { "NO": 2, "订单编号": 200303900792, "下单日期": "2017-01-20", "下单平台": "京东" } ] } ] } 五、调用示例: <!-- ★★★ 模式1 ★★★ --> <!DOCTYPE html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>康虎云报表系统测试</title> </head> <body> <div style="width: 100%;text-align:center;"> <h2>康虎云报表系统</h2> <h3>打印测试(模式1)</h3> <div> <input type="button" id="btnPrint" value="打印" onClick="doSend(_reportData);" /> </div> </div> <div id="output"></div> </body> <script type="text/javascript"> //定义数据脚本 var _reportData = '{"template":"waybill.fr3","Cols":[{"type":"str","size":255,"name":"HAWB","required":false},<这里省略1000字> ]}'; //在浏览器控制台输出调试信息 console.log("reportData = " + _reportData); </script> <script language="javascript" type="text/javascript" src="cfprint.min.js"></script> <script language="javascript" type="text/javascript" src="cfprint_ext.js"></script> <script language="javascript" type="text/javascript"> /下面四个参数必须放在myreport.js脚本后面,以覆盖myreport.js中的默认值/ var _delay_send = 1000; //发送打印服务器前延时时长,-1则表示不自动打印 var _delay_close = 1000; //打印完成后关闭窗口的延时时长, -1则表示不关闭 var cfprint_addr = "127.0.0.1"; //打印服务器监听地址 var cfprint_port = 54321; //打印服务器监听端口 </script> </html> <!-- ★★★ 模式2 ★★★ --> <?php //如果有php运行环境,只需把该文件扩展名改成 .php,然后上传到web目录即可在真实服务器上测试 header("Access-Control-Allow-Origin: "); ?> <!DOCTYPE html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>康虎云报表系统测试</title> <style type="text/css"> output {font-size: 12px; background-color:F0FFF0;} </style> </head> <body> <div style="width: 100%;text-align:center;"> <h2>康虎云报表系统(Ver 1.3.0)</h2> <h3>打印测试(模式2)</h3> <div style="line-height: 1.5;"> <div style="width: 70%; text-align: left;"> <b>一、首先按下列步骤设置:</b><br/> 1、运行打印服务器;<br/> 2、按“停止”按钮停止服务;<br/> 3、打开“设置”区;<br/> 4、在“常用参数-->服务模式”中,选择“模式2”;<br/> 5、按“启动”按钮启动服务。 </div> <div style="width: 70%; text-align: left;"> <b>二、按本页的“打印”按钮开始打印。</b><br/> </div><br/> <input type="button" id="btnPrint" value="打印" /><br/><br/> <div style="width: 70%; text-align: left; font-size: 12px;"> 由于JavaScript在不同域名下访问会出现由来已久的跨域问题,所以正式部署到服务器使用时,要解决跨域问题。<br/> 对于IE8以上版本浏览器,只需增加一个reponse头:Access-Control-Allow-Origin即可,而对于php、jsp、asp/aspx等动态语言而言,增加一个response头是非常简单的事,例如:<br/> <b>在php:</b><br/><span style="color: red;"> <?php <br/> header("Access-Control-Allow-Origin: ");<br/> ?><br/> </span> <b>在jsp:</b><br/><span style="color: red;"> <% <br/> response.setHeader("Access-Control-Allow-Origin", ""); <br/> %><br/> </span> <b>在asp.net中:</b><br/><span style="color: red;"> Response.AppendHeader("Access-Control-Allow-Origin", ""); </span>,<br/>其他语言里,大家请自行搜索“ajax跨域”。而对于IE8以下的浏览器,大家可以自行搜索“IE6+Ajax+跨域”寻找解决办法吧,也可以联系我们帮助。 </div> </div> </div> <div id="output"></div> </body> <!-- 引入模式2所需的javascript支持库 --> <script type="text/javascript" src="cfprint_mode2.min.js" charset="UTF-8"></script> <!-- 构造报表数据 --> <script type="text/javascript"> var _reportData = '{"template":"waybill.fr3","ver":3, "Tables":[ {"Name":"Table1", "Cols":[{"type":"str","size":255,"name":"HAWB","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"NO","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"报关公司面单号","required":false},{"type":"integer","size":0,"name":"公司内部单号","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"发件人","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"发件人地址","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"发件人电话","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"发货国家","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"收件人","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"收件人地址","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"收件人电话","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"收货人证件号码","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"收货省份","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"总计费重量","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"总件数","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价(CNY)","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价(JPY)","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"件数1","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"品名1","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"单价1(JPY)","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"单位1","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价1(CNY)","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价1(JPY)","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"件数2","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"品名2","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"单价2(JPY)","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"单位2","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价2(CNY)","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价2(JPY)","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"件数3","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"品名3","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"单价3(JPY)","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"单位3","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价3(CNY)","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价3(JPY)","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"件数4","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"品名4","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"单价4(JPY)","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"单位4","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价4(CNY)","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价4(JPY)","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"件数5","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"品名5","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"单价5(JPY)","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"单位5","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价5(CNY)","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价5(JPY)","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"参考号","required":false},{"type":"AutoInc","size":0,"name":"ID","required":false}],"Data":[{"公司内部单号":730293,"发货国家":"日本","单价1(JPY)":null,"申报总价2(JPY)":null,"单价4(JPY)":null,"申报总价2(CNY)":null,"申报总价5(JPY)":null,"报关公司面单号":200303900791,"申报总价5(CNY)":null,"收货人证件号码":null,"申报总价1(JPY)":null,"单价3(JPY)":null,"申报总价1(CNY)":null,"申报总价4(JPY)":null,"申报总价4(CNY)":null,"收件人电话":"182-1758-9999","收件人地址":"上海市闵行区虹梅南路1660弄蔷薇八村139号502室","HAWB":"860014010055","发件人电话":"03-3684-9999","发件人地址":" 1-1-13,Kameido,Koto-ku,Tokyo","NO":3,"ID":3,"单价2(JPY)":null,"申报总价3(JPY)":null,"单价5(JPY)":null,"申报总价3(CNY)":null,"收货省份":null,"申报总价(JPY)":null,"申报总价(CNY)":null,"总计费重量":3.20,"收件人":"张三丰2","总件数":13,"品名5":null,"品名4":null,"品名3":null,"品名2":null,"品名1":"纸尿片","参考号":null,"发件人":"NAKAGAWA SUMIRE 2","单位5":null,"单位4":null,"单位3":null,"单位2":null,"单位1":null,"件数5":null,"件数4":null,"件数3":3,"件数2":null,"件数1":10},{"公司内部单号":730291,"发货国家":"日本","单价1(JPY)":null,"申报总价2(JPY)":null,"单价4(JPY)":null,"申报总价2(CNY)":null,"申报总价5(JPY)":null,"报关公司面单号":200303900789,"申报总价5(CNY)":null,"收货人证件号码":null,"申报总价1(JPY)":null,"单价3(JPY)":null,"申报总价1(CNY)":null,"申报总价4(JPY)":null,"申报总价4(CNY)":null,"收件人电话":"182-1758-9999","收件人地址":"上海市闵行区虹梅南路1660弄蔷薇八村139号502室","HAWB":"860014010035","发件人电话":"03-3684-9999","发件人地址":" 1-1-13,Kameido,Koto-ku,Tokyo","NO":1,"ID":1,"单价2(JPY)":null,"申报总价3(JPY)":null,"单价5(JPY)":null,"申报总价3(CNY)":null,"收货省份":null,"申报总价(JPY)":null,"申报总价(CNY)":null,"总计费重量":3.20,"收件人":"张三丰","总件数":13,"品名5":null,"品名4":null,"品名3":null,"品名2":null,"品名1":"纸尿片","参考号":null,"发件人":"NAKAGAWA SUMIRE","单位5":null,"单位4":null,"单位3":null,"单位2":null,"单位1":null,"件数5":null,"件数4":null,"件数3":3,"件数2":null,"件数1":10},{"公司内部单号":730292,"发货国家":"日本","单价1(JPY)":null,"申报总价2(JPY)":null,"单价4(JPY)":null,"申报总价2(CNY)":null,"申报总价5(JPY)":null,"报关公司面单号":200303900790,"申报总价5(CNY)":null,"收货人证件号码":null,"申报总价1(JPY)":null,"单价3(JPY)":null,"申报总价1(CNY)":null,"申报总价4(JPY)":null,"申报总价4(CNY)":null,"收件人电话":"182-1758-9999","收件人地址":"上海市闵行区虹梅南路1660弄蔷薇八村139号502室","HAWB":"860014010045","发件人电话":"03-3684-9999","发件人地址":" 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CFPrint.parseJSON(responseText); alert(response.message+", 状态码["+response.result+"]"); }else{ alert('打印失败,HTTP状态代码是:'+httpStatus); } } / 参数: message: 错误信息 / var callbackFailed = function(message){ alert('发送打印任务出错: ' + message); } </script> <!-- 调用发送打印请求功能 --> <script type="text/javascript"> (function(){ document.getElementById("btnPrint").onclick = function() { CFPrint.outputid = "output"; //指定调试信息输出div的id CFPrint.SendRequest(_url, _reportData, callbackSuccess, callbackFailed); //发送打印请求 }; })(); </script> </html> 六、模板设计器(重要!重要!!,好多朋友都找不到设计器入口) 在主界面上,双击右下角的“设计”两个字,即可打开模板设计工具箱,在工具箱有三个按钮和一个大文本框。三个按钮的作用分别是: 设计:以大文本框中的json数据为数据源,打开模板设计器窗口; 预览:以大文本框中的json数据为数据源,预览当前所用模板的打印效果; 打印:以大文本框中的json数据为数据源,向打印机输出当前所用模板生成的报表; 以后将会有详细的模板设计教程发布,如果您遇到紧急的难题,请向作者咨询。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/chensongmol/article/details/76087600。 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。
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