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Kafka
...颖而出,靠的就是它在设计的时候就脑补了各种“灾难片”场景,比如数据爆炸、服务器宕机啥的,然后还给配齐了神器,专门对付这些麻烦事儿。 然而,正如任何技术一样,Kafka也不是万能的。在实际应用中,我们还需要结合具体的业务需求来调整配置参数。比如说啊,在那种超级忙、好多请求同时涌过来的场景下,就得调整一下每次处理的任务量,别一下子搞太多,慢慢来可能更稳。但要是你干的事特别讲究速度,晚一秒钟都不行的那种,那就得想办法把发东西的时间间隔调短点,越快越好! 总之,Kafka的强大之处在于它允许我们灵活地调整策略以适应不同的工作负载。希望这篇文章能帮助你在实践中更好地利用Kafka的优势!如果你有任何疑问或想法,欢迎随时交流哦~
2025-04-11 16:10:34
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幽谷听泉
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...AN系列运动控制卡的应用程序可以使用VC,VB,VS,C++,C等软件来开发,程序运行时需要动态库zmotion.dll。调试时可以把ZDevelop软件同时连接到控制器,从而方便调试、方便观察。 2.硬件接口 3.振镜控制过程 激光振镜是一种专门用于激光加工领域的特殊的运动器件,激光振镜头内包含的主要元件是激光发生器,两个电机和两个振镜片,它靠两个电机分别控制两个振镜片X和Y反射激光,形成XY平面的运动,这两个电机使用控制器上的振镜轴接口控制。 激光振镜不同于一般的电机,激光振镜具有非常小的惯量,且在运动的过程中负载非常小,只需要带动反射镜片,系统的响应非常快。 ZMC420SCAN支持XY2-100振镜协议,支持运动控制与振镜联合插补运动。 上位机通过网口与控制器相连,通过XY2-100振镜协议进行控制振镜轴的运动,通过总线协议或者脉冲模式控制伺服轴运动。 使用ZMC420SCAN控制器的振镜轴接口连接激光振镜头,每个振镜轴接口内包含两路振镜通道信号,分别控制振镜片X、Y的偏转,从而控制了激光打到工件的位置。 4. 控制器PWM模拟量介绍 ZMC420SCAN的外部通用输出口0-11都具有PWM输出功能,PWM 输出受正常输出功能的控制,只有输出口状态ON的时候PWM才能实际输出,这样可以用来控制激光能量。 ZMC420SCAN控制器存在两路模拟量输入输出,可进行控制激光器能量输出,模拟量精度为12位。(DA采用了内部电源) 5.控制器基本信息 轴0-3为普通脉冲轴,振镜0为轴4、轴5控制振镜XY,振镜1为轴6、轴7控制XY。 二C++ 进行振镜+运动控制开发 1. 新建MFC项目并添加函数库 (1)在VS2015菜单“文件”→“新建”→ “项目”,启动创建项目向导。 (2)选择开发语言为“Visual C++”和程序类型“MFC应用程序”。 (3)点击下一步即可。 (4)选择类型为“基于对话框”,下一步或者完成。 (5)找到厂家提供的光盘资料,路径如下(64位库为例)。 A.进入厂商提供的光盘资料找到“8.PC函数”文件夹,并点击进入。 B.选择“函数库2.1”文件夹。 C.选择“Windows平台”文件夹。 D.根据需要选择对应的函数库这里选择64位库。 E.解压C++的压缩包,里面有C++对应的函数库。 F.函数库具体路径如下。 (6)将厂商提供的C++的库文件和相关头文件复制到新建的项目里面。 (7)在项目中添加静态库和相关头文件。 A.先右击项目文件,接着依次选择:“添加”→“现有项”。 B.在弹出的窗口中依次添加静态库和相关头文件。 (8)声明用到的头文件和定义控制器连接句柄。 至此项目新建完成,可进行MFC项目开发。 2.查看PC函数手册,熟悉相关函数接口 (1)PC函数手册也在光盘资料里面,具体路径如下:“光盘资料\8.PC函数\函数库2.1\ZMotion函数库编程手册 V2.1.pdf” (2)链接控制器,获取链接句柄。 ZAux_OpenEth()接口说明: (3)振镜运动接口。 为振镜运动单独封装了一个运动接口,使用movescanabs指令进行运动,采用FORCE_SPEED参数设置运动过程中的速度,运动过程中基本不存在加减速过程,支持us级别的时间控制。 3. MFC开发控制器双振镜运动例程 (1)例程界面如下。 (2) 链接按钮的事件处理函数中调用链接控制器的接口函数ZAux_OpenEth(),与控制器进行链接,链接成功后启动定时器1监控控制器状态。 //网口链接控制器void CSingle_move_Dlg::OnOpen(){char buffer[256]; int32 iresult;//如果已经链接,则先断开链接if(NULL != g_handle){ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;}//从IP下拉框中选择获取IP地址GetDlgItemText(IDC_IPLIST,buffer,255);buffer[255] = '\0';//开始链接控制器iresult = ZAux_OpenEth(buffer, &g_handle);if(ERR_SUCCESS != iresult){g_handle = NULL;MessageBox(_T("链接失败"));SetWindowText("未链接");return;}//链接成功开启定时器1SetWindowText("已链接");SetTimer( 1, 100, NULL ); } (3)通过定时器监控控制器状态 。 void CSingle_move_Dlg::OnTimer(UINT_PTR nIDEvent) {// TODO: Add your message handler code here and/or call defaultif(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开"));return ;}if(1 == nIDEvent){CString string;float position = 0;ZAux_Direct_GetDpos( g_handle,m_nAxis,&position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X1轴位置:%.2f", position );GetDlgItem( IDC_CURPOS )->SetWindowText( string );float NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed( g_handle,m_nAxis,&NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X1轴速度:%.2f", NowSp );GetDlgItem( IDC_CURSPEED)->SetWindowText( string );ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis+1, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y1轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis+1, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y1轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 2, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X2轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS3)->SetWindowText(string);NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 2, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X2轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED3)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 3, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y2轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS4)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 3, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y2轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED4)->SetWindowText(string);int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态if (status == -1){GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态:停 止" );}else{GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态:运动中" );} }CDialog::OnTimer(nIDEvent);} (4)通过启动按钮的事件处理函数获取编辑框的移动轨迹,并设置振镜轴参数操作振镜轴运动。 void CSingle_move_Dlg::OnStart() //启动运动{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}UpdateData(true);//刷新参数int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态 if (status == 0) //已经在运动中{ return;} //设定轴类型 1-脉冲轴类型 for (int i = 4; i < 8; i++){ZAux_Direct_SetAtype(g_handle, i, m_Atype);ZAux_Direct_SetMerge(g_handle,i,1);//设置脉冲当量ZAux_Direct_SetUnits(g_handle, i, m_units);//设定速度,加减速ZAux_Direct_SetLspeed(g_handle, i, m_lspeed);ZAux_Direct_SetSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetForceSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetAccel(g_handle, i, m_acc);ZAux_Direct_SetDecel(g_handle, i, m_dec);//设定S曲线时间 设置为0表示梯形加减速 ZAux_Direct_SetSramp(g_handle, i, m_sramp);}//使用MOVESCANABS运动int axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0,0 };ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);CString str;GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX1)->GetWindowText(str);float dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY1)->GetWindowText(str);float dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX2)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY2)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX3)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY3)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX4)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY4)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);//第二个振镜运动//使用MOVESCANABS运动axislist[0] = 6;axislist[1] = 7;dposlist[0] = 0;dposlist[1] = 0;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX5)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY5)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX6)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY6)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX7)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY7)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX8)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY8)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);UpdateData(false); } (5) 通过断开按钮的事件处理函数来断开与控制卡的连接。 void CSingle_move_Dlg::OnClose() //断开链接{// TODO: Add your control notification handler code hereif(NULL != g_handle){KillTimer(1); //关定时器KillTimer(2);ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;SetWindowText("未链接");} } (6)通过坐标清零按钮的事件处理函数移动振镜轴回零到中心零点位置,不直接使用dpos=0,修改振镜轴坐标。 void CSingle_move_Dlg::OnZero() //清零坐标{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}// TODO: Add your control notification handler code hereint axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0 };ZAux_Direct_MoveAbs(g_handle,2,axislist,dposlist); //设置运动回零点} 三调试与监控 编译运行例程,同时通过ZDevelop软件连接控制器对控制器状态进行监控 。 ZDevelop软件连接控制器监控控制器的状态,查看振镜轴对应参数,并可搭配示波器检测双振镜轨迹。 设置振镜轴运动,首先需要将轴类型配置成21振镜轴类型,并对应配置振镜轴的速度加减速等参数才可操作振镜进行运动。 通过ZDevelop软件的示波器监控双振镜运动运行轨迹。 视频演示。 开放式激光振镜+运动控制器(六)-双振镜运动 本次,正运动技术开放式激光振镜+运动控制器(六):双振镜运动,就分享到这里。 更多精彩内容请关注“正运动小助手”公众号,需要相关开发环境与例程代码,请咨询正运动技术销售工程师:400-089-8936。 本文由正运动技术原创,欢迎大家转载,共同学习,一起提高中国智能制造水平。文章版权归正运动技术所有,如有转载请注明文章来源。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_57350300/article/details/123402200。 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。
2023-12-04 17:33:09
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...令等不能让CGIs 程序模块获取到的东西 3.CGI配置文件cgi.cfg CGI 配置文件包含了一系列的设置,它们会影响CGIs程序模块.还有一些保存在主配置文件之中,因此CGI 程序会知道你是如何配置的Nagios并且在哪里保存了对象定义.最实际的例子就是,如果你想建立一个只有查看报警权限的用户,或者只有查看其中一些服务 器或者服务状态的权限,通过修改cfi.cfg可以灵活的控制web访问端的权限. 4.主机定义文件 定义你要监控的对象,这里定义的“host_name”被应用到其它的所有配置文件中,这个是我们配置Nagios 必须修改的配置文件. [root@test objects] vim hosts.cfg define host{ host_name Nagios-Server ; 设置主机的名字,该名字会出现在hostgroups.cfg 和services.cfg 中。注意,这个名字可以不是该服务器的主机名。 alias Nagios服务器 ; 别名 address 192.168.81.128 ; 主机的IP 地址 check_command check-host-alive ; 检查使用的命令,需要在命令定义文件定义,默认是定义好的。 check_interval 1 ; 检测的时间间隔 retry_interval 1 ; 检测失败后重试的时间间隔 max_check_attempts 3 ; 最大重试次数 check_period 24x7 ; 检测的时段 process_perf_data 0 retain_nonstatus_information 0 contact_groups sagroup ; 需要通知的联系组 notification_interval 30 ; 通知的时间间隔 notification_period 24x7 ; 通知的时间段 notification_options d,u,r ; 通知的选项 w—报警(warning),u—未知(unkown) c—严重(critical),r—从异常情况恢复正常 } define host{ host_name Nagios-Client alias Nagios客户端 address 192.168.81.129 check_command check-host-alive check_interval 1 retry_interval 1 max_check_attempts 3 check_period 24x7 process_perf_data 0 retain_nonstatus_information 0 contact_groups sagroup notification_interval 30 notification_period 24x7 notification_options d,u,r } 5.主机组定义文件 主机组定义文件,可以方便的将相同功能或者在应用上相同的服务器添加到一个主机组里,在WEB 界面可以通过HOST Group 方便的查看该组主机的状态信息. 将刚才定义的两个主机加入到主机组中,针对生产环境就像把所有的MySQL 服务器加到一个MySQL主机组里,将Oracle 服务器加到一个Oracle 主机组里,方便管理和查看,可以配置多个组. [root@test objects] vim hostgroups.cfg define hostgroup { hostgroup_name Nagios-Example ; 主机组名字 alias Nagios 主机组 ; 主机组别名 members Nagios-Server,Nagios-Client ; 主机组成员,用逗号隔开 } 6.服务定义文件 服务定义文件定义你需要监控的对象的服务,比如本例为检测主机是否存活,在后面会讲到如何监控其它服务,比如服务器负载、内存、磁盘等. [root@test objects] vim services.cfg define service { host_name Nagios-Server ; hosts.cfg 定义的主机名称 service_description check-host-alive ; 服务描述 check_period 24x7 ; 检测的时间段 max_check_attempts 3 ; 最大检测次数 normal_check_interval 3 retry_check_interval 2 contact_groups sagroup ; 发生故障通知的联系人组 notification_interval 10 notification_period 24x7 ; 通知的时间段 notification_options w,u,c,r check_command check-host-alive } define service { host_name Nagios-Client service_description check-host-alive check_period 24x7 max_check_attempts 3 normal_check_interval 3 retry_check_interval 2 contact_groups sagroup notification_interval 10 notification_period 24x7 notification_options w,u,c,r check_command check-host-alive } 7.服务组定义文件 和主机组一样,我们可以按需将相同的服务放入一个服务组,这样有规律的分类,便于我们在WEB端查看. [root@test objects] vim servicegroups.cfg define servicegroup{ servicegroup_name Host-Alive ; 组名 alias Host Alive ; 别名设置 members Nagios-Server,check-host-alive,Nagios-Client,check-host-alive } 8.联系人定义文件 定义发生故障时,需要通知的联系人信息.默认安装完成后,该配置文件已经存在,而且该文件不仅定义了联系人,也定义了联系人组,为了条理化的规划,我们把联系人定义放在contacts.cfg文件里,把联系人组放在contactgroups.cfg文件中. [root@test objects] mv contacts.cfg contacts.cfg.bak [root@test objects] vim contacts.cfg define contact{ contact_name maoxian ; 联系人的名字 alias maoxian ; 别名 service_notification_period 24x7 ; 服务报警的时间段 host_notification_period 24x7 ; 主机报警的时间段 service_notification_options w,u,c,r ; 就是在这四种情况下报警。 host_notification_options d,u,r ;同上。 服务报警发消息的命令,在command.cfg 中定义。 service_notification_commands notify-service-by-email 服务报警发消息的命令,在command.cfg 中定义。 host_notification_commands notify-host-by-email email wangyx088@gmail.com ; 定义邮件地址,也就是接收报警邮件地址。 } 9.联系人组定义文件 联系人组定义文件在实际应用中很有好处,我们可以把报警信息分级别,报联系人分级别存放在联系人组里面.例如:当发生一些警告信息的情况下,只发邮件给系统工程师联系人组即可,但是当发生重大问题,比如主机宕机了,可以发给领导联系人组. [root@test objects] vim contactgroups.cfg define contactgroup{ contactgroup_name sagroup ; 组名 alias Nagios Administrators ; 别名 members maoxian ; 联系人组成员 } 10.命令定义文件 commands.cfg 命令定义文件是Nagios中很重要的配置文件,所有在hosts.cfg还是services.cfg使用的命令都必须在命令定义文件中定义才能使用.默认情况下,范例配置文件已经配置好了日常需要使用的命令,所以一般不做修改. 11.时间段定义文件 timeperiods.cfg 我们在检测、通知、报警的时候都需要定义时间段,默认都是使用7x24,这也是默认配置文件里配置好的,如果你需要周六日不做检测,或者在制定的维护时间不做检测,都可以在该时间段定义文件定义好,这样固定维护的时候,就不会为大量的报警邮件或者短信烦恼 [root@test objects] cat timeperiods.cfg |grep -v "^" |grep -v "^$" 可以根据业务需求来更改 12.启动Nagios 1> 修改配置文件所有者 [root@test objects] chown -R nagios:nagios /usr/local/nagios/etc/objects/ 2> 检测配置是否正确 [root@test objects] /usr/local/nagios/bin/nagios -v /usr/local/nagios/etc/nagios.cfg 如果配置错误,会给出相应的报错信息,可以根据信息查找,注意,如果配置文件中有不可见字符也可以导致配置错误 3> 重载Nagios [root@test objects] service nagios restart 本文出自 “毛线的linux之路” 博客,请务必保留此出处http://maoxian.blog.51cto.com/4227070/756516 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gzh0222/article/details/8549202。 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。
2023-11-16 20:48:42
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...络级别采用DNS阻止程序的形式。 您对Pi进行映像,将网络设置为将该Pi用作DNS服务器,并在无法正常工作时将一些站点列入白名单。 I was initially skeptical, but I'm giving it a try. It doesn't process all network traffic, it's a DNS hop on the way out that intercepts DNS requests for known problematic sites and serves back nothing. 最初我对此表示怀疑,但现在尝试一下。 它不会处理所有网络流量,它是途中的DNS跃点,可拦截对已知问题站点的DNS请求,并且不提供任何服务。 Installation is trivial if you just run unread and untrusted code from the 'net ;) 如果您只是从'net;)运行未读和不受信任的代码,则安装很简单。 curl -sSL https://install.pi-hole.net | bash Otherwise, follow their instructions and download the installer, study it, and run it. 否则,请遵循他们的指示并下载安装程序,对其进行研究并运行。 I put my pi-hole installation on the metal, but there's also a very nice Docker Pi-hole setup if you prefer that. You can even go further, if, like me, you have Synology NAS which can also run Docker, which can in turn run a Pi-hole. 我将pi-hole安装在金属上,但是如果您愿意的话,还有一个非常好的Docker Pi-hole设置。 如果像我一样,如果您拥有也可以运行Docker的Synology NAS ,那么它甚至可以运行Pi-hole,您甚至可以走得更远。 Within the admin interface you can tail the logs for the entire network, which is also amazing to see. You think you know what's talking to the internet from your house - you don't. Everything is logged and listed. After installing the Pi-hole roughly 18% of the DNS queries heading out of my house were blocked. At one point over 23% were blocked. Oy. 在管理界面中,您可以跟踪整个网络的日志,这也很令人惊讶。 您认为自己知道从家里到互联网的谈话内容,而您却不知道。 一切都记录并列出。 安装完Pi漏洞后,大约有18%的DNS查询从我家出来。 一度超过23%被阻止。 哦 NOTE: If you're using an Amplifi HD or any "clever" router, you'll want to change the setting "Bypass DNS cache" otherwise the Amplifi will still remain the DNS lookup of choice on your network. This setting will also confuse the Pi-hole and you'll end up with just one "client" of the Pi-hole - the router itself. 注意:如果您使用Amplifi HD或任何“智能”路由器,则需要更改设置“绕过DNS缓存”,否则Amplifi仍将是您网络上首选的DNS查找。 此设置还会混淆PiKong,您最终只会得到PiKong的一个“客户端”,即路由器本身。 For me it's less about advertising - especially on small blogs or news sites I want to support - it's about just obnoxious tracking cookies and JavaScript. I'm going to keep using Pi-hole for a few months and see how it goes. Do be aware that some things WILL break. Could be a kid's iPhone free-to-play game that won't work unless it can download an add, could be your company's VPN. You'll need to log into http://pi.hole/admin (make sure you save your password when you first install, and you can only change it at the SSH command line with "pihole -a -p") and sometimes disable it for a few minutes to test, then whitelist certain domains. I suspect after a few weeks I'll have it nicely dialed in. 对我来说,它与广告无关,尤其是在我要支持的小型博客或新闻网站上,它只是关于令人讨厌的跟踪cookie和JavaScript。 我将继续使用Pi-hole几个月,看看效果如何。 请注意,有些事情会中断。 可能是一个孩子的iPhone免费游戏,除非可以下载附件,否则它将无法正常工作,可能是您公司的VPN。 您需要登录http://pi.hole/admin (确保在首次安装时保存密码,并且只能在SSH命令行中使用“ pihole -a -p”更改密码),有时将其禁用几分钟以进行测试,然后将某些域列入白名单。 我怀疑几周后我会拨好电话。 翻译自: https://www.hanselman.com/blog/blocking-ads-before-they-enter-your-house-at-the-dns-level-with-pihole-and-a-cheap-raspberry-pi pi-hole 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/cunfusq0176/article/details/109051003。 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。
2023-08-12 20:49:59
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...,比如数据结构、算法设计与分析、操作系统原理、网络协议等。在文中提到的阿里巴巴面试中,“八股文”指的是应聘者需要对这些基础知识有深入理解和扎实掌握,因为这是考察他们专业素养的重要环节。 独角兽公司 , 独角兽公司源自风险投资行业的术语,特指那些估值超过10亿美元且未上市的初创企业。在本文语境下,独角兽公司代表了在望京地区具有一定规模、发展迅速、市场前景广阔、具有高成长潜力的非上市公司,如阿里巴巴集团下的诸多子公司及文中提及的其他知名互联网企业。 JAVA开发工程师 , JAVA开发工程师是软件开发领域的一种职位,主要负责使用Java编程语言进行软件系统的设计、编码、测试和维护工作。在文中,JAVA开发工程师是一个高频出现的技术岗位,众多公司在金九银十求职季招聘的重点对象,因其跨平台、面向对象特性以及广泛应用于互联网后台服务端开发而受到业界青睐。 六险一金 , 六险一金是中国大陆地区较为全面的社会保险和住房公积金福利制度的简称。它包括养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险、生育保险、补充医疗保险(部分公司提供)以及住房公积金。在本文中,各家公司为吸引优秀人才,均提供了包含六险一金在内的综合福利待遇。 年终奖 , 年终奖是指企业在每年度末向员工发放的一种奖金形式,用于表彰员工一年来的工作业绩和贡献。文中提到的多家公司都提到了年终奖作为其福利待遇的一部分,这不仅是对员工工作成果的认可,也是激励员工积极工作的有效手段。 股票期权 , 股票期权是一种长期激励机制,允许员工在未来特定时间内以预先约定的价格购买公司股票的权利。在本文所述的互联网公司中,很多公司向员工提供股票期权作为福利之一,旨在让员工分享公司的成长收益,增强归属感,并鼓励员工与公司共同长期发展。
2023-01-11 22:59:19
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Tornado
...又灵活,适合构建实时应用或者需要高并发处理的应用场景。我以前用 Django 做过几个项目,感觉还挺不错的。不过一到几十万人同时在线的时候,服务器就开始“吭哧吭哧”地忙不过来了,感觉它都快撑不住了,哎哟,真是让人头大!后来听人说 Tornado 的异步非阻塞功能特别厉害,我心想不能落后啊,赶紧抽空研究了一下。结果发现,它的性能确实吊炸天,而且代码写起来也挺优雅。 然后是 Google Cloud Secret Manager,这是一个专门用来存储敏感信息(比如 API 密钥、数据库密码啥的)的服务。对开发者而言,安全这事得放首位,要是还用那种硬编码或者直接把密钥啥的写进配置文件的老办法,那简直就是在玩火自焚啊!Google Cloud Secret Manager 提供了加密存储、访问控制等功能,简直是保护秘钥的最佳选择之一。 所以,当我把这两者放在一起的时候,脑海里立刻浮现出一个画面:Tornado 快速响应前端请求,而 Secret Manager 在背后默默守护着那些珍贵的秘密。是不是很带感?接下来我们就一步步深入探索它们的合作方式吧! --- 2. 初识Tornado 搭建一个简单的Web服务 既然要玩转 Tornado,咱们得先搭个基础框架才行。好嘞,接下来我就简单搞个小网页服务,就让它回一句暖心的问候就行啦!虽然看起来简单,但这可是后续一切的基础哦! python import tornado.ioloop import tornado.web class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.write("Hello, Tornado!") def make_app(): return tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler), ]) if __name__ == "__main__": app = make_app() app.listen(8888) print("Server started at http://localhost:8888") tornado.ioloop.IOLoop.current().start() 这段代码超级简单对不对?我们定义了一个 MainHandler 类继承自 tornado.web.RequestHandler,重写了它的 get 方法,当收到 GET 请求时就会执行这个方法,并向客户端返回 "Hello, Tornado!"。然后呢,就用 make_app 这个函数把路由和这个处理器绑在一起,最后再启动服务器,让它开始监听 8888 端口。 运行后打开浏览器输入 http://localhost:8888,就能看到页面显示 "Hello, Tornado!" 了。是不是特别爽?不过别急着高兴,这只是万里长征的第一步呢! --- 3. 引入Google Cloud Secret Manager:让秘密不再裸奔 现在我们知道如何用 Tornado 做点事情了,但问题是,如果我们的应用程序需要用到一些敏感信息(例如数据库连接字符串),该怎么办呢?直接写在代码里吗?当然不行!这就是为什么我们要引入 Google Cloud Secret Manager。 3.1 安装依赖库 首先需要安装 Google Cloud 的官方 Python SDK: bash pip install google-cloud-secret-manager 3.2 获取Secret Manager中的值 假设我们在 Google Cloud Console 上已经创建了一个名为 my-secret 的密钥,并且它里面保存了我们的数据库密码。我们可以这样从 Secret Manager 中读取这个值: python from google.cloud import secretmanager def access_secret_version(project_id, secret_id, version_id): client = secretmanager.SecretManagerServiceClient() name = f"projects/{project_id}/secrets/{secret_id}/versions/{version_id}" response = client.access_secret_version(name=name) payload = response.payload.data.decode('UTF-8') return payload 使用示例 db_password = access_secret_version("your-project-id", "my-secret", "latest") print(f"Database Password: {db_password}") 这段代码做了什么呢?很简单,它实例化了一个 SecretManagerServiceClient 对象,然后根据提供的项目 ID、密钥名称以及版本号去访问对应的密钥内容。注意这里的 version_id 参数可以设置为 "latest" 来获取最新的版本。 --- 4. 将两者结合起来 构建更安全的应用 那么问题来了,怎么才能让 Tornado 和 Google Cloud Secret Manager 协同工作呢?其实答案很简单——我们可以将从 Secret Manager 获取到的敏感数据注入到 Tornado 的配置对象中,从而在整个应用范围内使用这些信息。 4.1 修改Tornado应用以支持从Secret Manager加载配置 让我们修改之前的 MainHandler 类,让它从 Secret Manager 中加载数据库密码并用于某种操作(比如查询数据库)。为了简化演示,这里我们假设有一个 get_db_password 函数负责完成这项任务: python from google.cloud import secretmanager def get_db_password(): client = secretmanager.SecretManagerServiceClient() name = f"projects/{YOUR_PROJECT_ID}/secrets/my-secret/versions/latest" response = client.access_secret_version(name=name) return response.payload.data.decode('UTF-8') class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def initialize(self, db_password): self.db_password = db_password def get(self): self.write(f"Connected to database with password: {self.db_password}") def make_app(): db_password = get_db_password() return tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler, {"db_password": db_password}), ]) 在这个例子中,我们在 make_app 函数中调用了 get_db_password() 来获取数据库密码,并将其传递给 MainHandler 的构造函数作为参数。这样一来,每个 MainHandler 实例都会拥有自己的数据库密码属性。 --- 5. 总结与展望 好了朋友们,今天的分享就到这里啦!通过这篇文章,我们了解了如何利用 Tornado 和 Google Cloud Secret Manager 来构建更加安全可靠的 Web 应用。虽然过程中遇到了不少挑战,但最终的效果还是让我感到非常满意。 未来的话,我还想尝试更多有趣的功能组合,比如结合 Redis 缓存提高性能,或者利用 Pub/Sub 实现消息队列机制。如果你也有类似的想法或者遇到什么问题,欢迎随时跟我交流呀! 最后祝大家 coding愉快,记得保护好自己的秘密哦~ 😊
2025-04-09 15:38:23
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追梦人
ElasticSearch
...体系,可以帮助企业在设计和实施安全措施时遵循统一规范。通过不断学习最新的安全趋势和技术动态,企业能够更好地保护自己的资产免受威胁。总之,面对日益复杂的网络环境,唯有保持警惕并积极行动,才能真正实现Elasticsearch乃至整个IT基础设施的安全稳定运行。
2025-05-12 15:42:52
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星辰大海
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...代高性能计算领域中的应用现状。 近年来,随着大数据和人工智能等领域的飞速发展,对计算能力的需求日益增长,MPI作为并行计算的重要通信接口标准,在解决大规模科学计算、机器学习等问题上发挥着关键作用。最新版本的MPICH已支持更多的优化策略和特性,如更好的多核CPU利用、对GPU加速计算的支持以及更高效的网络传输协议,以适应不断变化的高性能计算环境需求。 同时,微软Azure云平台和AWS Amazon EC2等云服务提供商也相继推出了预装MPI的高性能计算实例,用户无需在本地搭建复杂环境,即可直接在云端进行MPI并行程序开发与测试,极大地降低了使用门槛,促进了并行计算技术的普及与应用。 另外,随着跨平台开发需求的增长,开源社区也在积极推动MPICH在Linux、macOS等其他操作系统上的兼容性和性能优化。例如,Microsoft Research团队合作推出的Open MPI项目,旨在提供一个高度可扩展且跨平台的MPI实现,为开发者提供更多选择和灵活性。 此外,对于希望深入了解MPI编程原理及其实战技巧的读者,可以参考《Using MPI - 3rd Edition》这本书,作者详细解析了MPI的各种函数用法,并提供了大量实例代码,是MPI编程入门到精通的绝佳教程资源。 综上所述,无论是从MPI技术的最新进展、云计算环境下的并行计算解决方案,还是深入学习MPI编程的专业书籍推荐,都为那些想要在并行计算领域持续探索和实践的读者提供了丰富的延伸阅读内容。
2023-04-09 11:52:38
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Hive
...极探索数据压缩技术的应用。阿里云团队开发了一种名为“智能压缩”的新技术,可以根据数据特征动态调整压缩算法,以达到最佳的压缩效果。这一技术已经在多个企业的生产环境中得到了验证,结果显示,与传统的固定压缩方式相比,智能压缩可以将存储成本降低30%以上,同时提升查询性能约20%。 此外,开源社区也在不断推进相关技术的发展。例如,Apache Arrow项目最近发布了一个新版本,该版本引入了对多种压缩算法的原生支持,包括Zstandard(zstd)和LZ4。这些算法以其高效性和灵活性受到广泛关注,未来有望成为大数据处理领域的主流选择。 值得注意的是,尽管这些新技术带来了诸多好处,但在实际应用中仍需注意潜在的风险。例如,过度依赖压缩可能会影响数据的安全性,尤其是在涉及敏感信息的情况下。因此,在采用新的压缩技术时,企业需要仔细评估其安全性、兼容性和维护成本,确保技术的实际效益最大化。总之,随着技术的不断进步,数据压缩正成为大数据领域的一个重要研究方向,未来还有很大的发展空间。
2025-04-19 16:20:43
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翡翠梦境
Beego
... Web 框架,广泛应用于后端开发领域。它提供了丰富的功能模块,包括路由管理、数据库 ORM、配置文件解析等,旨在帮助开发者快速构建高效稳定的 Web 应用。文中提到的配置文件解析错误主要涉及 Beego 框架对配置文件的加载和读取过程,当配置文件格式不正确时,会导致程序无法正常启动。Beego 提供了 LoadAppConfig 和 AppConfig 等工具,方便开发者管理和操作配置文件。 配置文件 , 配置文件是一种存储应用程序运行所需参数的文件,通常采用特定的格式(如 ini、json 或 yaml)。文中提到的配置文件是 Beego 框架使用的 ini 格式,包含键值对的形式定义各种配置项。例如,appname 和 port 分别定义了应用名称和监听端口号。配置文件的正确性和完整性直接影响程序的运行状态,因此需要严格检查其格式和内容。Beego 提供了专门的方法来加载和解析配置文件,确保程序能够顺利读取必要的参数。 日志记录 , 日志记录是指将程序运行过程中的重要信息(如错误、警告或调试信息)保存到文件或输出到控制台的过程。文中提到的日志记录主要用于监控配置文件加载是否成功。通过使用 Beego 提供的日志模块,开发者可以设置日志的格式和级别,例如记录日期、时间和错误发生的具体位置。当配置文件加载失败时,日志会输出详细的错误信息,帮助开发者快速定位问题。这种机制对于复杂系统的维护和故障排查至关重要,能够显著提高开发效率。
2025-04-13 15:33:12
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桃李春风一杯酒
NodeJS
...de.js Web 应用框架,提供一系列强大的特性来开发 Web 和移动应用程序。它有助于简化 HTTP 服务的搭建过程,提供路由定义、中间件支持以及模板引擎集成等功能。在本文中,Express 被用来快速搭建一个 HTTP 服务,为 WebSocket 提供基础的服务器支持,并通过 app.get() 方法处理根路径的请求,返回一个简单的 HTML 页面作为客户端入口。 进度条 , 进度条是一种常见的用户界面元素,通常用于表示某个操作的完成百分比或当前状态。在本文中,进度条被用来直观地展示从服务器接收到的监控数据,例如 CPU 使用率、内存占用和磁盘使用率。当客户端接收到 WebSocket 推送的随机生成的监控数据后,JavaScript 代码会解析数据并将对应的值设置为进度条的当前值,从而动态更新页面上的可视化效果,让用户能够清晰地了解系统的实时运行状况。
2025-05-06 16:24:48
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清风徐来
Hadoop
...然功能强大,但在实际应用中也可能会遇到各种问题,比如读取速度慢。这可能是由于网络延迟、磁盘I/O瓶颈或者其他因素造成的。那么,具体有哪些原因会导致HDFS读取速度变慢呢?接下来,我们就来一一分析。 二、可能的原因及初步排查 1. 网络延迟过高 想象一下,你正在家里看电影,突然发现画面卡顿了,这是因为你的网络连接出了问题。同样地,在HDFS中,如果网络延迟过高,也会导致读取速度变慢。比如说,假如你的数据节点散落在天南海北的各种数据中心里,那数据跑来跑去就得花更多时间,就像你在城市两端都有家一样,来回折腾肯定比在同一个小区里串门费劲得多。 示例代码: java Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); Path filePath = new Path("/user/hadoop/input/file.txt"); FSDataInputStream in = null; try { in = fs.open(filePath); byte[] buffer = new byte[1024]; int bytesRead = in.read(buffer); while (bytesRead != -1) { bytesRead = in.read(buffer); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (in != null) { try { in.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } 这段代码展示了如何从HDFS中读取文件。如果你发现每次执行这段代码时都需要花费很长时间,那么很可能是网络延迟的问题。 2. 数据本地性不足 还记得小时候玩过的接力赛吗?如果接力棒总是从一个人传到另一个人再传回来,效率肯定不高。这就跟生活中的事儿一样啊,在HDFS里头,要是数据没分配到离客户端最近的那个数据节点上,那不是干等着嘛,多浪费时间呀! 解决方案: 可以通过调整副本策略来改善数据本地性。比如说,默认设置下,HDFS会把文件的备份分散存到集群里的不同机器上。不过呢,如果你想让这个过程变得更高效或者更适合自己的需求,完全可以去调整那个叫dfs.replication的参数! xml dfs.replication 3 3. 磁盘I/O瓶颈 磁盘读写速度是影响HDFS性能的一个重要因素。要是你的服务器用的是那些老掉牙的机械硬盘,那读文件的速度肯定就慢得像乌龟爬了。 实验验证: 为了测试磁盘I/O的影响,可以尝试将一部分数据迁移到SSD上进行对比实验。好啦,想象一下,你手头有一堆日志文件要对付。先把它们丢到普通的老硬盘(HDD)里待着,然后又挪到固态硬盘(SSD)上,看看读取速度变了多少。是不是感觉像在玩拼图游戏,只不过这次是在折腾文件呢? 三、进阶优化技巧 经过前面的分析,我们可以得出结论:要提高HDFS的读取速度,不仅仅需要关注硬件层面的问题,还需要从软件配置上下功夫。以下是一些更高级别的优化建议: 1. 增加带宽 带宽就像是高速公路的车道数量,车道越多,车辆通行就越顺畅。对于HDFS来说,增加带宽意味着可以同时传输更多的数据块。 实际操作: 联系你的网络管理员,询问是否有可能升级现有的网络基础设施,比如更换更快的交换机或者部署新的光纤线路。 2. 调整副本策略 默认情况下,HDFS会将每个文件的三个副本均匀分布在整个集群中。然而,在某些特殊场景下,这种做法并不一定是最优解。比如说,你家APP平时就爱扎堆在那几个服务器节点上干活儿,那就可以把副本都放一块儿,这样它们串门聊天、传文件啥的就方便多了,也不用跑太远浪费时间啦! 配置修改: xml dfs.block.local-path-access.enabled true 3. 使用缓存机制 缓存就像冰箱里的剩饭,拿出来就能直接吃,不用重新加热。HDFS也有类似的机制,叫做“DataNode Cache”。打开这个功能之后啊,那些经常用到的数据就会被暂时存到内存里,这样下次再用的时候就嗖的一下快多了! 启用步骤: bash hadoop dfsadmin -setSpaceQuota 100g /cachedir hadoop dfs -cache /inputfile /cachedir 四、总结与展望 通过今天的讨论,我相信大家都对HDFS读取速度慢的原因有了更深的理解。其实,无论是网络延迟、数据本地性还是磁盘I/O瓶颈,都不是不可克服的障碍。其实吧,只要咱们肯花点心思去琢磨、去试试,肯定能找出个适合自己情况的办法。 最后,我想说的是,作为一名技术人员,我们应该始终保持好奇心和探索精神。不要害怕失败,也不要急于求成,因为每一次挫折都是一次成长的机会。希望这篇文章能给大家带来启发,让我们一起努力,让Hadoop变得更加高效可靠吧! --- 以上就是我对“HDFS读取速度慢”的全部看法和建议。如果你还有其他想法或者遇到类似的问题,请随时留言交流。咱们共同进步,一起探索大数据世界的奥秘!
2025-05-04 16:24:39
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月影清风
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...供了容器的基础环境和应用依赖。这样设计的优点在于能够实现高效的存储和快速的部署,因为多个容器可以共享底层的只读层,同时保持各自的独立性和可变性。 进程隔离空间(Process Isolation Space) , 在Docker中,进程隔离空间是指为容器内的进程提供的一种资源隔离机制,确保容器内部的进程与主机和其他容器的进程互不影响。Docker利用操作系统级别的功能如控制组(cgroups)和命名空间(namespaces)来实现这一目标。每个运行态容器都有自己的独立进程空间,限制了它们对CPU、内存、网络、磁盘等资源的访问,并且让容器内的进程看起来像是在独立的操作系统环境中运行。 镜像层(Image Layer) , 在Docker镜像结构中,镜像层是构成镜像的基本单元。每一个镜像层代表了对文件系统的一次修改或新增内容,且每一层都包含相应的元数据以及指向其父层的指针。镜像层之间采用堆叠的方式组合在一起,形成最终的镜像。这种分层的设计使得镜像能够高效地复用已有的层,并且便于跟踪和理解镜像的历史变更记录。在创建容器时,基于镜像最上面加上一层可读写层,从而保证了容器具有独立的存储空间,可以在不改变镜像本身的情况下进行持久化存储或者动态调整。
2023-11-26 15:47:20
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Docker
...器化技术,可以让你的应用程序及其依赖项打包成一个独立的“容器”,然后轻松地运行在任何支持Docker的环境中。 举个例子吧,假如你想在一个全新的服务器上安装WordPress,传统方法可能是手动下载PHP、MySQL、Nginx等一堆软件,再逐一配置。而如果你用Docker,只需要一条命令就能搞定: bash docker run --name wordpress -d -p 80:80 \ -v /path/to/wordpress:/var/www/html \ -e WORDPRESS_DB_HOST=db \ -e WORDPRESS_DB_USER=root \ -e WORDPRESS_DB_PASSWORD=yourpassword \ wordpress 这段代码的意思是:启动一个名为wordpress的容器,并将本地目录/path/to/wordpress挂载到容器内的/var/www/html路径下,同时设置数据库连接信息。是不是比传统的安装方式简洁多了? 不过,单独使用Docker虽然强大,但对于不熟悉命令行的人来说还是有点门槛。这时候就需要一些辅助工具来帮助我们更好地管理和调度容器了。 --- 3. Portainer 可视化管理Docker的好帮手 Portainer绝对是我最近发现的一颗“宝藏”。它的界面非常直观,几乎不需要学习成本。不管是想看看现有的容器啥情况,还是想启动新的容器,甚至连网络和卷的管理,都只需要动动鼠标拖一拖、点一点就行啦! 比如,如果你想快速创建一个新的MySQL容器,只需要打开Portainer的Web界面,点击“Add Container”,然后填写几个基本信息即可: yaml image: mysql:5.7 name: my-mysql ports: - "3306:3306" volumes: - /data/mysql:/var/lib/mysql environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: rootpassword 这段YAML配置文件描述了一个MySQL容器的基本参数。Portainer会自动帮你解析并生成对应的Docker命令。是不是超方便? 另外,Portainer还有一个特别棒的功能——实时监控。你打开页面就能看到每个“小房子”(就是容器)里用掉的CPU和内存情况,而且还能像穿越空间一样,去访问别的机器上跑着的那些“小房子”(Docker实例)。这种功能对于运维人员来说简直是福音! --- 4. Rancher 企业级的容器编排利器 如果你是一个团队协作的开发者,或者正在运营一个大规模的服务集群,那么Rancher可能是你的最佳选择。它不仅仅是一个Docker管理工具,更是一个完整的容器编排平台。 Rancher的核心优势在于它的“多集群管理”能力。想象一下,你的公司有好几台服务器,分别放在地球上的不同角落,有的在美国,有的在欧洲,还有的在中国。每台服务器上都跑着各种各样的服务,比如网站、数据库啥的。这时候,Rancher就派上用场了!它就像一个超级贴心的小管家,让你不用到处切换界面,在一个地方就能轻松搞定所有服务器和服务的管理工作,省时又省力! 举个例子,如果你想在Rancher中添加一个新的节点,只需要几步操作即可完成: 1. 登录Rancher控制台。 2. 点击“Add Cluster”按钮。 3. 输入目标节点的信息(IP地址、SSH密钥等)。 4. 等待几分钟,Rancher会自动为你安装必要的组件。 一旦节点加入成功,你就可以直接在这个界面上部署应用了。比如,用Kubernetes部署一个Redis集群: bash kubectl create deployment redis --image=redis:alpine kubectl expose deployment redis --type=LoadBalancer --port=6379 虽然这条命令看起来很简单,但它背后实际上涉及到了复杂的调度逻辑和网络配置。而Rancher把这些复杂的事情封装得很好,让我们可以专注于业务本身。 --- 5. Traefik 反向代理与负载均衡的最佳拍档 最后要介绍的是Traefik,这是一个轻量级的反向代理工具,专门用来处理HTTP请求的转发和负载均衡。它最厉害的地方啊,就是能跟Docker完美地融为一体,还能根据容器上的标签,自动调整路由规则呢! 比如说,你有两个服务分别监听在8080和8081端口,现在想通过一个域名访问它们。只需要给这两个容器加上相应的标签: yaml labels: - "traefik.enable=true" - "traefik.http.routers.service1.rule=Host(service1.example.com)" - "traefik.http.services.service1.loadbalancer.server.port=8080" - "traefik.http.routers.service2.rule=Host(service2.example.com)" - "traefik.http.services.service2.loadbalancer.server.port=8081" 这样一来,当用户访问service1.example.com时,Traefik会自动将请求转发到监听8080端口的容器;而访问service2.example.com则会指向8081端口。这种方式不仅高效,还极大地减少了配置的工作量。 --- 6. 总结 找到最适合自己的工具 好了,到这里咱们已经聊了不少关于服务器管理工具的话题。从Docker到Portainer,再到Rancher和Traefik,每一种工具都有其独特的优势和适用场景。 我的建议是,先根据自己的需求确定重点。要是你只想弄个小玩意儿,图个省事儿快点搞起来,那用Docker配个Portainer就完全够用了。但要是你们团队一起干活儿,或者要做大范围的部署,那Rancher这种专业的“老司机工具”就得安排上啦! 当然啦,技术的世界永远没有绝对的答案。其实啊,很多时候你会发现,最适合你的工具不一定是最火的那个,而是那个最合你心意、用起来最顺手的。就像穿鞋一样,别人觉得好看的根本不合脚,而那双不起眼的小众款却让你走得又稳又舒服!所以啊,在用这些工具的时候,别光顾着看,得多动手试试,边用边记下自己的感受和想法,这样你才能真的搞懂它们到底有啥门道! 好了,今天的分享就到这里啦!如果你还有什么问题或者想法,欢迎随时留言交流哦~咱们下次再见啦!
2025-04-16 16:05:13
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月影清风_
Hadoop
...。 (3)应用到目标系统 最后一步是将转换后的权限应用到目标系统上。这一步同样可以通过Hadoop提供的API来完成。 java // 示例代码:应用NTFS权限 public class NtfsPermissionApplier { public static void applyPermissions(Path targetPath, String ntfsPermissions) { try { // 模拟应用权限的过程 System.out.println("Applying NTFS permissions to " + targetPath.toString() + ": " + ntfsPermissions); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 通过这三个步骤,我们就完成了从源系统到目标系统的访问控制协议迁移。 --- 四、实战演练 一个完整的案例 为了让大家更直观地理解,我准备了一个完整的案例。好啦,想象一下,我们现在要干的事儿就是把一个文件从一台Linux服务器搬去Windows服务器,而且还得保证这个文件在新家里的“门禁权限”跟原来一模一样,不能搞错! 4.1 准备工作 首先,确保你的开发环境中已经安装了Hadoop,并且配置好相关的依赖库。此外,还需要准备两台机器,一台装有Linux系统,另一台装有Windows系统。 4.2 编写代码 接下来,我们编写代码来实现迁移过程。首先是读取Linux系统的ACL信息。 java // 读取Linux ACL Path sourcePath = new Path("/source/file.txt"); FileSystem linuxFs = FileSystem.get(new Configuration()); String linuxAcl = linuxFs.getAclStatus(sourcePath).toString(); System.out.println("Linux ACL: " + linuxAcl); 然后,我们将这些ACL信息转换为NTFS格式。 java // 模拟ACL到NTFS的转换 AclToNtfsConverter.convert(linuxAcl); 最后,将转换后的权限应用到Windows系统上。 java // 应用NTFS权限 Path targetPath = new Path("\\\\windows-server\\file.txt"); NtfsPermissionApplier.applyPermissions(targetPath, "Full Control"); 4.3 执行结果 执行完上述代码后,你会发现文件已经被成功迁移到了Windows系统,并且保留了原有的访问控制设置。是不是很神奇? --- 五、总结与展望 通过这篇文章,我相信你对Hadoop支持文件的跨访问控制协议迁移有了更深的理解。Hadoop不仅是一个强大的工具,更是一种思维方式的转变。它就像个聪明的老师,不仅教我们怎么用分布式的思路去搞定问题,还时不时敲打我们:嘿,别忘了数据的安全和规矩可不能丢啊! 未来,随着技术的发展,Hadoop的功能会越来越强大。我希望你能继续探索更多有趣的话题,一起在这个充满挑战的世界里不断前行! 加油吧,程序员们!
2025-04-29 15:54:59
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风轻云淡
ElasticSearch
...时分析领域得到了广泛应用。然而,像文章中提到的磁盘空间不足引发的NodeNotActiveException问题并非孤例,类似的案例在全球范围内屡见不鲜。例如,某知名电商公司在双十一促销期间,由于流量激增导致Elasticsearch集群负载过高,最终触发了类似异常,严重影响了订单搜索和推荐系统的性能。 这一事件引发了行业对于分布式数据库高可用性和容灾能力的关注。事实上,Elasticsearch的设计初衷是支持弹性扩展和自愈机制,但在实际部署中,仍然需要运维团队对资源配置进行精细化管理。例如,合理规划节点数量、设置合理的磁盘水位阈值以及定期清理冷数据等措施,能够显著降低此类问题的发生概率。 此外,从技术发展的角度来看,Elasticsearch社区也在不断迭代新功能以提升系统的鲁棒性。例如,最新版本引入了更智能的分片分配算法,能够在节点负载不均衡的情况下动态调整数据分布,从而减少单点故障的风险。同时,越来越多的企业开始采用混合云架构,将热数据存储在高性能的本地存储中,而将冷数据迁移到成本更低的对象存储中,这种分层存储策略也有效缓解了磁盘压力。 值得注意的是,尽管技术手段可以降低风险,但人为因素往往是最关键的一环。企业在选择Elasticsearch时,应充分评估自身业务需求和技术实力,避免盲目追求低价方案而导致资源紧张。正如文章作者所言,技术学习是一场持久战,只有不断积累经验并保持警觉,才能在复杂多变的IT环境中立于不败之地。
2025-03-14 15:40:13
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林中小径
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...rintln("启动程序>>\n请输入所爬取的分类:");Scanner scanner = new Scanner(System.in);String kind = scanner.next();while(!Kind.contains(kind)){System.out.println("分类不存在,请重新输入:");kind = scanner.next();}System.out.println("分类输入正确!");System.out.println("开始下载>>");JsoupPic.getPic(kind);} } 三、成果展示 最终的运行结果如下: 最终的代码已上传到我的github中,点击“我的github”进行查看。 在学习Java爬虫的过程中,我收获了很多,一开始做的时候确实遇到了很多困难,这次写的获取图片也是最基础的,还可以继续深入。本来我想写一个通过多线程来获取图片来着,也尝试着去写了一下,越写越跑偏,暂时先放着不处理吧,等以后有时间再来弄,我想问题应该不大,只是考虑的东西有很多。希望大家多多指点不足,有哪些需要改进的地方,我也好多学习学习๑乛◡乛๑。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39693281/article/details/108463868。 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。
2023-06-12 10:26:04
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...acle中的一种高级应用,每个版本都在不断的加强,使用DBMS_AQ系统包进行相应的操作,是Oracle的默认组件,只要安装了Oracle数据库就可以使用。使用AQ可以在多个Oracle数据库、Oracle与Java、C等系统中进行数据传输。 下面分步骤说明如何创建Oracle AQ 1. 创建消息负荷payload Oracle AQ中传递的消息被称为有效负荷(payloads),格式可以是用户自定义对象或XMLType或ANYDATA。本例中我们创建一个简单的对象类型用于传递消息。 create type demo_queue_payload_type as object (message varchar2(4000)); 2. 创建队列表 队列表用于存储消息,在入队时自动存入表中,出队时自动删除。使用DBMS_AQADM包进行数据表的创建,只需要写表名,同时设置相应的属性。对于队列需要设置multiple_consumers为false,如果使用发布/订阅模式需要设置为true。 begin dbms_aqadm.create_queue_table( queue_table => 'demo_queue_table', queue_payload_type => 'demo_queue_payload_type', multiple_consumers => false ); end; 执行完后可以查看oracle表中自动生成了demo_queue_table表,可以查看影响子段(含义比较清晰)。 3. 创建队列并启动 创建队列并启动队列: begin dbms_aqadm.create_queue ( queue_name => 'demo_queue', queue_table => 'demo_queue_table' ); dbms_aqadm.start_queue( queue_name => 'demo_queue' ); end; 至此,我们已经创建了队列有效负荷,队列表和队列。可以查看以下系统创建了哪些相关的对象: SELECT object_name, object_type FROM user_objects WHERE object_name != 'DEMO_QUEUE_PAYLOAD_TYPE'; OBJECT_NAME OBJECT_TYPE ------------------------------ --------------- DEMO_QUEUE_TABLE TABLE SYS_C009392 INDEX SYS_LOB0000060502C00030$$ LOB AQ$_DEMO_QUEUE_TABLE_T INDEX AQ$_DEMO_QUEUE_TABLE_I INDEX AQ$_DEMO_QUEUE_TABLE_E QUEUE AQ$DEMO_QUEUE_TABLE VIEW DEMO_QUEUE QUEUE 我们看到一个队列带出了一系列自动生成对象,有些是被后面直接用到的。不过有趣的是,创建了第二个队列。这就是所谓的异常队列(exception queue)。如果AQ无法从我们的队列接收消息,将记录在该异常队列中。 消息多次处理出错等情况会自动转移到异常的队列,对于异常队列如何处理目前笔者还没有找到相应的写法,因为我使用的场景并不要求消息必须一对一的被处理,只要起到通知的作用即可。所以如果消息转移到异常队列,可以执行清空队列表中的数据 delete from demo_queue_table; 4. 队列的停止和删除 如果需要删除或重建可以使用下面的方法进行操作: BEGIN DBMS_AQADM.STOP_QUEUE( queue_name => 'demo_queue' ); DBMS_AQADM.DROP_QUEUE( queue_name => 'demo_queue' ); DBMS_AQADM.DROP_QUEUE_TABLE( queue_table => 'demo_queue_table' ); END; 5. 入队消息 入列操作是一个基本的事务操作(就像往队列表Insert),因此我们需要提交。 declare r_enqueue_options DBMS_AQ.ENQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin o_payload := demo_queue_payload_type('what is you name ?'); dbms_aq.enqueue( queue_name => 'demo_queue', enqueue_options => r_enqueue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); commit; end; 通过SQL语句查看消息是否正常入队: select from aq$demo_queue_table; select user_data from aq$demo_queue_table; 6. 出队消息 使用Oracle进行出队操作,我没有实验成功(不确定是否和DBMS_OUTPUT的执行权限有关),代码如下,读者可以进行调试: declare r_dequeue_options DBMS_AQ.DEQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin DBMS_AQ.DEQUEUE( queue_name => 'demo_queue', dequeue_options => r_dequeue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); DBMS_OUTPUT.PUT_LINE( ' Browse message is [' || o_payload.message || ']' ); end; 二、Java使用JMS监听并处理Oracle AQ队列 Java使用JMS进行相应的处理,需要使用Oracle提供的jar,在Oracle安装目录可以找到:在linux中可以使用find命令进行查找,例如 find pwd -name 'jmscommon.jar' 需要的jar为: app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/rdbms/jlib/jmscommon.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jdbc/lib/ojdbc7.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jlib/orai18n.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jlib/jta.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/rdbms/jlib/aqapi_g.jar 1. 创建连接参数类 实际使用时可以把参数信息配置在properties文件中,使用Spring进行注入。 package org.kevin.jms; / @author 李文锴 连接参数信息 / public class JmsConfig { public String username = "ckevin"; public String password = "a111111111"; public String jdbcUrl = "jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:orcl"; public String queueName = "demo_queue"; } 2. 创建消息转换类 因为消息载荷是Oracle数据类型,需要提供一个转换工厂类将Oracle类型转换为Java类型。 package org.kevin.jms; import java.sql.SQLException; import oracle.jdbc.driver.OracleConnection; import oracle.jdbc.internal.OracleTypes; import oracle.jpub.runtime.MutableStruct; import oracle.sql.CustomDatum; import oracle.sql.CustomDatumFactory; import oracle.sql.Datum; import oracle.sql.STRUCT; / @author 李文锴 数据类型转换类 / @SuppressWarnings("deprecation") public class QUEUE_MESSAGE_TYPE implements CustomDatum, CustomDatumFactory { public static final String _SQL_NAME = "QUEUE_MESSAGE_TYPE"; public static final int _SQL_TYPECODE = OracleTypes.STRUCT; MutableStruct _struct; // 12表示字符串 static int[] _sqlType = { 12 }; static CustomDatumFactory[] _factory = new CustomDatumFactory[1]; static final QUEUE_MESSAGE_TYPE _MessageFactory = new QUEUE_MESSAGE_TYPE(); public static CustomDatumFactory getFactory() { return _MessageFactory; } public QUEUE_MESSAGE_TYPE() { _struct = new MutableStruct(new Object[1], _sqlType, _factory); } public Datum toDatum(OracleConnection c) throws SQLException { return _struct.toDatum(c, _SQL_NAME); } public CustomDatum create(Datum d, int sqlType) throws SQLException { if (d == null) return null; QUEUE_MESSAGE_TYPE o = new QUEUE_MESSAGE_TYPE(); o._struct = new MutableStruct((STRUCT) d, _sqlType, _factory); return o; } public String getContent() throws SQLException { return (String) _struct.getAttribute(0); } } 3. 主类进行消息处理 package org.kevin.jms; import java.util.Properties; import javax.jms.Message; import javax.jms.MessageConsumer; import javax.jms.MessageListener; import javax.jms.Queue; import javax.jms.QueueConnection; import javax.jms.QueueConnectionFactory; import javax.jms.Session; import oracle.jms.AQjmsAdtMessage; import oracle.jms.AQjmsDestination; import oracle.jms.AQjmsFactory; import oracle.jms.AQjmsSession; / @author 李文锴 消息处理类 / public class Main { public static void main(String[] args) throws Exception { JmsConfig config = new JmsConfig(); QueueConnectionFactory queueConnectionFactory = AQjmsFactory.getQueueConnectionFactory(config.jdbcUrl, new Properties()); QueueConnection conn = queueConnectionFactory.createQueueConnection(config.username, config.password); AQjmsSession session = (AQjmsSession) conn.createQueueSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); conn.start(); Queue queue = (AQjmsDestination) session.getQueue(config.username, config.queueName); MessageConsumer consumer = session.createConsumer(queue, null, QUEUE_MESSAGE_TYPE.getFactory(), null, false); consumer.setMessageListener(new MessageListener() { @Override public void onMessage(Message message) { System.out.println("ok"); AQjmsAdtMessage adtMessage = (AQjmsAdtMessage) message; try { QUEUE_MESSAGE_TYPE payload = (QUEUE_MESSAGE_TYPE) adtMessage.getAdtPayload(); System.out.println(payload.getContent()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }); Thread.sleep(1000000); } } 使用Oracle程序块进行入队操作,在没有启动Java时看到队列表中存在数据。启动Java后,控制台正确的输出的消息;通过Oracle程序块再次写入消息,发现控制台正确处理消息。Java的JMS监听不是立刻进行处理,可能存在几秒中的时间差,时间不等。 三、监控表记录变化通知Java 下面的例子创建一个数据表,然后在表中添加触发器,当数据变化后触发器调用存储过程给Oracle AQ发送消息,然后使用Java JMS对消息进行处理。 1. 创建表 创建student表,包含username和age两个子段,其中username时varchar2类型,age时number类型。 2. 创建存储过程 创建send_aq_msg存储过程,因为存储过程中调用dbms数据包,系统包在存储过程中执行需要进行授权(使用sys用户进行授权): grant execute on dbms_aq to ckevin; 注意存储过程中包含commit语句。 create or replace PROCEDURE send_aq_msg (info IN VARCHAR2) as r_enqueue_options DBMS_AQ.ENQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin o_payload := demo_queue_payload_type(info); dbms_aq.enqueue( queue_name => 'demo_queue', enqueue_options => r_enqueue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); commit; end send_aq_msg; 3. 创建触发器 在student表中创建触发器,当数据写入或更新时,如果age=18,则进行入队操作。需要调用存储过程发送消息,但触发器中不能包含事物提交语句,因此需要使用pragma autonomous_transaction;声明自由事物: CREATE OR REPLACE TRIGGER STUDENT_TR AFTER INSERT OR UPDATE OF AGE ON STUDENT FOR EACH ROW DECLARE pragma autonomous_transaction; BEGIN if :new.age = 18 then send_aq_msg(:new.username); end if; END; 创建完触发器后向执行插入或更新操作: insert into student (username,age) values ('jack.lee.3k', 18); update student set age=18 where username='jack003'; Java JMS可以正确的处理消息。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42309178/article/details/115241521。 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。
2023-12-17 14:22:22
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...成Java对象,广泛应用于Web服务与前后端数据交互、配置文件存储、日志记录等多种场景。 IPage , IPage是MybatisPlus中封装的分页对象,用来进行数据分页查询。它包含了当前页码、每页显示条数以及总记录数等信息。在执行SQL查询时,MybatisPlus会根据IPage对象的内容自动拼接SQL分页语句,从而实现了数据的高效分页加载,减轻了数据库压力并优化了应用程序性能。
2023-05-26 23:30:52
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Ruby
...负载均衡。MOSN的设计理念强调模块化和可扩展性,使得开发者能够轻松应对复杂的业务逻辑。不过,随着越来越多的企业采用类似的架构,如何有效管理线程池大小、避免死锁等问题成为了新的关注焦点。 此外,近期一篇发表在《ACM Transactions on Programming Languages and Systems》上的论文引起了广泛关注。这篇论文探讨了现代编程语言在并发模型设计上的差异,并提出了一种新型的“乐观并发控制”算法。该算法通过预测线程间的冲突概率,动态调整同步策略,从而在一定程度上减少了锁的使用频率。这一方法不仅提升了程序的执行效率,还降低了开发者的维护成本。 从哲学角度来看,无论是技术层面还是理论层面,人类对于并发编程的追求始终未曾停歇。正如古希腊哲学家赫拉克利特所言:“人不能两次踏进同一条河流。”同样,在并发编程的世界里,每一次尝试都是一次全新的探索,而每一次成功都离不开对失败教训的深刻反思。未来,随着量子计算等前沿科技的发展,我们或许将迎来一场关于并发编程范式的革命,而这无疑将为软件工程领域带来前所未有的机遇与挑战。
2025-04-25 16:14:17
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凌波微步
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...重复的字符串。请怎么设计和实现? 解决思路:trie树。 这题用trie树比较合适,hash_map也应该能行。 问题3 一个文本文件,大约有一万行,每行一个词,要求统计出其中最频繁出现的前10个词,请给出思想,给出时间复杂度分析。 解决思路: trie树 + 堆排序 这题是考虑时间效率。 1. 用trie树统计每个词出现的次数,时间复杂度是O(nlen)(len表示单词的平准长度)。 2. 然后找出出现最频繁的前10个词,可以用堆来实现,前面的题中已经讲到了,时间复杂度是O(nlg10)。 总的时间复杂度,是O(nle)与O(nlg10)中较大的哪一个。 问题4 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录,这些查询串的重复读比较高,虽然总数是1千万,但是如果去除重复和,不超过3百万个。一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就越热门。请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G。 解决思想 : trie树 + 堆排序 采用trie树,关键字域存该查询串出现的次数,没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3 BitMap或者Bloom Filter 3.1 BitMap BitMap说白了很easy,就是通过bit位为1或0来标识某个状态存不存在。可进行数据的快速查找,判重,删除,一般来说适合的处理数据范围小于82^32。否则内存超过4G,内存资源消耗有点多。 问题1 已知某个文件内包含一些电话号码,每个号码为8位数字,统计不同号码的个数。 解决思路: bitmap 8位最多99 999 999,需要100M个bit位,不到12M的内存空间。我们把0-99 999 999的每个数字映射到一个Bit位上,所以只需要99M个Bit==12MBytes,这样,就用了小小的12M左右的内存表示了所有的8位数的电话 问题2 2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数,内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。 解决思路:2bit map 或者两个bitmap。 将bit-map扩展一下,用2bit表示一个数即可,00表示未出现,01表示出现一次,10表示出现2次及以上,11可以暂时不用。 在遍历这些数的时候,如果对应位置的值是00,则将其置为01;如果是01,将其置为10;如果是10,则保持不变。需要内存大小是2^32/82=1G内存。 或者我们不用2bit来进行表示,我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map,都是一样的道理。 3.2 Bloom filter Bloom filter可以看做是对bit-map的扩展。 参考july大神csdn文章 Bloom Filter 详解 4 Hadoop+MapReduce 参考引用july大神 csdn文章 MapReduce的初步理解 Hadoop框架与MapReduce模式 转载请注明本文地址: 大数据——海量数据处理的基本方法总结 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/hong2511/article/details/80842704。 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。
2024-03-01 12:40:17
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...TVM在边缘设备上的应用也越来越受到关注。一项最新研究显示,通过TVM进行模型压缩和量化,能够在保持模型精度的同时,显著减少推理时延,有效提升了诸如自动驾驶、无人机监控等场景中边缘设备的实时处理能力。 对于希望深入了解TVM内部工作原理和技术细节的读者,推荐查阅其官方文档和论文《TVM: An Automated End-to-End Optimizing Compiler for Deep Learning》。该论文详细阐述了TVM的设计理念和关键技术,为开发者提供了理论基础和实践指导。同时,积极参与TVM社区的讨论和贡献,也是提升自己在深度学习编译器领域技能的重要途径。不少开发人员分享了他们在使用TVM过程中优化模型性能、解决实际问题的经验心得,这些内容均可在GitHub项目页面及相关的技术论坛中找到,值得深入研读和参考。
2023-12-12 20:04:26
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