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...在本地启动服务端时，发现服务一直无法启动，报错如下： Failed to bind URL: dubbo://192.168.1.100:20880/com.example.UserService?anyhost=true&application=demo-provider&dubbo=2.7.8&interface=com.example.UserService&methods=sayHello&pid=12345&side=provider×tamp=123456789 经过检查，你会发现是因为服务端的application.name配置错了。修改后，重新启动服务端，问题就解决了。 示例2：服务找不到 假设你在客户端调用服务时，发现服务找不到，报错如下： No provider available for the service com.example.UserService on the consumer 192.168.1.100 use dubbo version 2.7.8 经过排查，你发现服务注册中心的地址配置错了。正确的配置应该是： xml 示例3：网络不通 假设你在生产环境中，发现客户端和服务端之间的网络不通，报错如下： ConnectException: Connection refused 这时候，你需要检查防火墙设置，确保服务端的端口是开放的。同时，也要检查客户端的网络配置，确保能够访问服务端。 --- 五、总结与感悟 总的来说，Dubbo的报错信息确实有时候让人摸不着头脑，但它并不是不可战胜的。只要你细心排查，结合具体的环境和配置，总能找到问题的根源。 在这个过程中，我学到的东西太多了。比如说啊，别啥都相信默认设置，每一步最好自己动手试一遍，心里才踏实。再比如说，碰到问题的时候，先别忙着去找同事求助，自己多琢磨琢磨，说不定就能找到解决办法了呢！毕竟，编程的乐趣就在于不断解决问题的过程嘛！ 最后，我想说的是，Dubbo虽然复杂，但它真的很棒。希望大家都能掌握它，让它成为我们技术生涯中的一把利器！

...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。 Lubuntu 20.04 LTS 与之前的 LTS 版本有很大的不同。它旨在给你一个更完善的体验，而不仅仅是关注旧电脑。请关于 Lubuntu 20.04 的内容。https://linux.cn/article-12242-1.html作者：Dimitrios Savvopoulos译者：qfzy1233 Lubuntu 20.04 点评：第一个基于 LXQt 的长期支持版 我在 Lubuntu 20.04 发行前几天就已经开始使用它了。我通常使用 Arch 阵营中 Manjaro 和 Cinnamon 桌面，所以使用 Lubuntu 对我来说是一个愉快的改变。 以下是我在使用 Lubuntu 20.04.时的一些感受和注记。 再见 LXDE，你好 LXQt！ 长期以来，Lubuntu 都依靠 LXDE 来提供轻量级的 Linux 体验。但现在，它使用的是 LXQt 桌面环境。 LXDE 是基于 GTK(GNOME 所使用的库)，更具体地说是基于 2020 年的 GTK+ 2。由于对 GTK+ 3 不满意，LXDE 开发人员 Hong Jen Yee 决定将整个桌面移植到 Qt(KDE 所使用的库)。LXDE 的 Qt 移植版本和 Razor-qt 项目合并形成 LXQt。所以现在，LXDE 和 LXQt 作为单独的项目而共存。 既然 LXDE 开发者本身专注于 LXQt，那么 Lubuntu 坚持使用三年多前上一次稳定发布版的桌面环境 LXDE 是没有意义的。 因此，Lubuntu 18.04 是使用 LXDE 的最后一个版本。幸运的是，这是一个长期支持版本。Lubuntu 团队将提供支持直到 2021 年。 不仅适于老机器 随着在 2020 年“老机器”的定义发生了变化，Lubuntu 18.04 成为了最后一个 32 位版本。现在，即使是一台 10 年前的老机器也至少有 2G 的内存和一个双核 64 位处理器。 因此，Lubuntu 团队将不再设置最低的系统需求，也不再主要关注旧硬件。尽管 LXQt 仍然是一个轻量级的、经典而不失精致的、功能丰富的桌面环境。 在 Lubuntu 20.04 LTS 发布之前，Lubuntu 的第一个 LXQt 发行版是 18.10，开发人员经历了三个标准发行版来完善 LXQt 桌面，这是一个很好的开发策略。 不用常规的 Ubiquity，Lubuntu 20.04 使用的是 Calamares 安装程序 在新版本中使用了全新的 Calamares 安装程序，取代了其它 Ubuntu 官方版本使用的 Ubiquity 安装程序。 整个安装过程在大约能在 10 分钟内完成，比之前 Lubuntu 的版本稍微快一些。 由于镜像文件附带了预先安装的基本应用程序，所以你可以很快就可以完成系统的完全配置。 不要直接从 Lubuntu 18.04 升级到 Lubuntu 20.04 通常，你可以将 Ubuntu 从一个 LTS 版本升级到另一个 LTS 版本。但是 Lubuntu 团队建议不要从 Lubuntu 18.04 升级到 20.04。他们建议重新安装，这才是正确的。 Lubuntu 18.04 使用 LXDE 桌面，20.04 使用 LXQt。由于桌面环境的巨大变化，从 18.04 升级到 20.04 将导致系统崩溃。 更多的 KDE 和 Qt 应用程序 下面是在这个新版本中默认提供的一些应用程序，正如我们所看到的，并非所有应用程序都是轻量级的，而且大多数应用程序都是基于 Qt 的。 甚至使用的软件中心也是 KDE 的 Discover，而不是 Ubuntu 的 GNOME 软件中心。 ◈ Ark – 归档文件管理器◈ Bluedevil – 蓝牙连接管理◈ Discover 软件中心 – 包管理系统◈ FeatherPad – 文本编辑器◈ FireFox – 浏览器◈ K3b – CD/DVD 刻录器◈ Kcalc – 计算器◈ KDE 分区管理器 – 分区管理工具◈ LibreOffice – 办公套件(Qt 界面版本)◈ LXimage-Qt – 图片查看器及截图制作◈ Muon – 包管理器◈ Noblenote – 笔记工具◈ PCManFM-Qt – 文件管理器◈ Qlipper – 剪贴板管理工具◈ qPDFview – PDF 阅读器◈ PulseAudio – 音频控制器◈ Qtransmission – BT 下载工具(Qt 界面版本)◈ Quassel – IRC 客户端◈ ScreenGrab – 截屏制作工具◈ Skanlite – 扫描工具◈ 启动盘创建工具 – USB 启动盘制作工具◈ Trojita – 邮件客户端◈ VLC – 媒体播放器◈ MPV 视频播放器 测试 Lubuntu 20.04 LTS LXQt 版 Lubuntu 的启动时间不到一分钟，虽然是从 SSD 启动的。 LXQt 目前需要的内存比基于 Gtk+ 2 的 LXDE 稍微多一点，但是另一种 Gtk+ 3 工具包也需要更多的内存。 在重新启动之后，系统以非常低的内存占用情况运行，大约只有 340 MB(按照现代标准)，比 LXDE 多 100 MB。 LXQt 不仅适用于硬件较旧的用户，也适用于那些希望在新机器上获得简约经典体验的用户。 桌面布局看起来类似于 KDE 的 Plasma 桌面，你觉得呢? 在左下角有一个应用程序菜单，一个用于显示固定和活动的应用程序的任务栏，右下角有一个系统托盘。 Lubuntu 的 LXQt 版本可以很容易的定制，所有的东西都在菜单的首选项下，大部分的关键项目都在 LXQt “设置”中。 值得一提的是，LXQt 在默认情况下使用流行的 Openbox 窗口管理器。 与前三个发行版一样，20.04 LTS 附带了一个默认的黑暗主题 Lubuntu Arc，但是如果不适合你的口味，可以快速更换，也很方便。 就日常使用而言，事实证明，Lubuntu 20.04 向我证明，其实每一个 Ubuntu 的分支版本都完全没有问题。 结论 Lubuntu 团队已经成功地过渡到一个现代的、依然轻量级的、极简的桌面环境。LXDE 看起来被遗弃了，迁移到一个活跃的项目也是一件好事。 我希望 Lubuntu 20.04 能够让你和我一样热爱，如果是这样，请在下面的评论中告诉我。请继续关注! via: https://itsfoss.com/lubuntu-20-04-review/ 作者：Dimitrios Savvopoulos 选题：lujun9972 译者：qfzy1233 校对：wxy 本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39539807/article/details/111619265。 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。

...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。 转于博客 https://www.cnblogs.com/huidaoli/p/7398392.html，原作者：huidaoli __ coding:UTF-8 __ import win32api import win32con import win32gui from ctypes import import time VK_CODE = { ‘backspace‘:0x08, ‘tab‘:0x09, ‘clear‘:0x0C, ‘enter‘:0x0D, ‘shift‘:0x10, ‘ctrl‘:0x11, ‘alt‘:0x12, ‘pause‘:0x13, ‘caps_lock‘:0x14, ‘esc‘:0x1B, ‘spacebar‘:0x20, ‘page_up‘:0x21, ‘page_down‘:0x22, ‘end‘:0x23, ‘home‘:0x24, ‘left_arrow‘:0x25, ‘up_arrow‘:0x26, ‘right_arrow‘:0x27, ‘down_arrow‘:0x28, ‘select‘:0x29, ‘print‘:0x2A, ‘execute‘:0x2B, ‘print_screen‘:0x2C, ‘ins‘:0x2D, ‘del‘:0x2E, ‘help‘:0x2F, ‘0‘:0x30, ‘1‘:0x31, ‘2‘:0x32, ‘3‘:0x33, ‘4‘:0x34, ‘5‘:0x35, ‘6‘:0x36, ‘7‘:0x37, ‘8‘:0x38, ‘9‘:0x39, ‘a‘:0x41, ‘b‘:0x42, ‘c‘:0x43, ‘d‘:0x44, ‘e‘:0x45, ‘f‘:0x46, ‘g‘:0x47, ‘h‘:0x48, ‘i‘:0x49, ‘j‘:0x4A, ‘k‘:0x4B, ‘l‘:0x4C, ‘m‘:0x4D, ‘n‘:0x4E, ‘o‘:0x4F, ‘p‘:0x50, ‘q‘:0x51, ‘r‘:0x52, ‘s‘:0x53, ‘t‘:0x54, ‘u‘:0x55, ‘v‘:0x56, ‘w‘:0x57, ‘x‘:0x58, ‘y‘:0x59, ‘z‘:0x5A, ‘numpad_0‘:0x60, ‘numpad_1‘:0x61, ‘numpad_2‘:0x62, ‘numpad_3‘:0x63, ‘numpad_4‘:0x64, ‘numpad_5‘:0x65, ‘numpad_6‘:0x66, ‘numpad_7‘:0x67, ‘numpad_8‘:0x68, ‘numpad_9‘:0x69, ‘multiply_key‘:0x6A, ‘add_key‘:0x6B, ‘separator_key‘:0x6C, ‘subtract_key‘:0x6D, ‘decimal_key‘:0x6E, ‘divide_key‘:0x6F, ‘F1‘:0x70, ‘F2‘:0x71, ‘F3‘:0x72, ‘F4‘:0x73, ‘F5‘:0x74, ‘F6‘:0x75, ‘F7‘:0x76, ‘F8‘:0x77, ‘F9‘:0x78, ‘F10‘:0x79, ‘F11‘:0x7A, ‘F12‘:0x7B, ‘F13‘:0x7C, ‘F14‘:0x7D, ‘F15‘:0x7E, ‘F16‘:0x7F, ‘F17‘:0x80, ‘F18‘:0x81, ‘F19‘:0x82, ‘F20‘:0x83, ‘F21‘:0x84, ‘F22‘:0x85, ‘F23‘:0x86, ‘F24‘:0x87, ‘num_lock‘:0x90, ‘scroll_lock‘:0x91, ‘left_shift‘:0xA0, ‘right_shift ‘:0xA1, ‘left_control‘:0xA2, ‘right_control‘:0xA3, ‘left_menu‘:0xA4, ‘right_menu‘:0xA5, ‘browser_back‘:0xA6, ‘browser_forward‘:0xA7, ‘browser_refresh‘:0xA8, ‘browser_stop‘:0xA9, ‘browser_search‘:0xAA, ‘browser_favorites‘:0xAB, ‘browser_start_and_home‘:0xAC, ‘volume_mute‘:0xAD, ‘volume_Down‘:0xAE, ‘volume_up‘:0xAF, ‘next_track‘:0xB0, ‘previous_track‘:0xB1, ‘stop_media‘:0xB2, ‘play/pause_media‘:0xB3, ‘start_mail‘:0xB4, ‘select_media‘:0xB5, ‘start_application_1‘:0xB6, ‘start_application_2‘:0xB7, ‘attn_key‘:0xF6, ‘crsel_key‘:0xF7, ‘exsel_key‘:0xF8, ‘play_key‘:0xFA, ‘zoom_key‘:0xFB, ‘clear_key‘:0xFE, ‘+‘:0xBB, ‘,‘:0xBC, ‘-‘:0xBD, ‘.‘:0xBE, ‘/‘:0xBF, ‘‘:0xC0, ‘;‘:0xBA, ‘[‘:0xDB, ‘\\‘:0xDC, ‘]‘:0xDD, "‘":0xDE, ‘‘:0xC0} class POINT(Structure): _fields_ = [("x", c_ulong),("y", c_ulong)] def get_mouse_point(): po = POINT() windll.user32.GetCursorPos(byref(po)) return int(po.x), int(po.y) def mouse_click(x=None,y=None): if not x is None and not y is None: mouse_move(x,y) time.sleep(0.05) win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTDOWN, 0, 0, 0, 0) win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTUP, 0, 0, 0, 0) def mouse_dclick(x=None,y=None): if not x is None and not y is None: mouse_move(x,y) time.sleep(0.05) win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTDOWN, 0, 0, 0, 0) win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTUP, 0, 0, 0, 0) win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTDOWN, 0, 0, 0, 0) win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTUP, 0, 0, 0, 0) def mouse_move(x,y): windll.user32.SetCursorPos(x, y) def key_input(str=‘‘): for c in str: win32api.keybd_event(VK_CODE[c],0,0,0) win32api.keybd_event(VK_CODE[c],0,win32con.KEYEVENTF_KEYUP,0) time.sleep(0.01) if __name__ == "__main__": mouse_click(500,280) str1 = ‘python‘ key_input(str1) mouse_click(1000,280) 自己增加部分部分：调用单独按键的语句： if __name__ == ‘__main__‘: win32api.keybd_event(0x12, 0, 0, 0) win32api.keybd_event(0x41, 0, 0, 0) time.sleep(1) win32api.keybd_event(0x12, 0, win32con.KEYEVENTF_KEYUP, 0) win32api.keybd_event(0x41, 0, win32con.KEYEVENTF_KEYUP, 0) 原文：https://www.cnblogs.com/lili414/p/9004108.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_32899685/article/details/112870402。 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。

...其他微服务或者从远程数据库获取数据。Apache Solr，这个家伙简直就是搜索界的超级英雄！它在处理各种信息查找任务时，那叫一个稳如泰山，快如闪电，简直是让人心头一暖。你想象一下，在海量数据中快速找到你需要的信息，那种感觉就像在迷宫中找到了出口，又或者是在茫茫人海中找到了失散多年的好友。这就是Apache Solr的魅力所在，它的性能和稳定性，就像是你的私人保镖，无论你面对多复杂的搜索挑战，都能给你最坚实的后盾。哎呀，你猜怎么着？要是咱们的网络慢了、断了或者提供的服务不给力了，那可就糟糕了。这种时候，咱们的Solr系统啊，可能就会变得特别吃力，运行起来就不那么顺畅了。就像是咱们在做一件大事儿，结果突然停电了，那事儿肯定就办不成啦！所以啊，保持网络稳定和外部服务正常运行，对咱们的Solr来说，真的超级重要！嘿，兄弟！你听说了吗？这篇文章可不是普通的报告，它可是要深入地挖一挖这个问题的根源，然后给你支点招儿，让你在面对网络连接的烦恼时，Solr这个大神级别的搜索神器，能发挥出它的最佳状态！想象一下，当你在茫茫信息海洋中寻找那根救命稻草时，Solr就像你的私人导航，带你直达目的地。但是，有时候，这艘船可能会遭遇颠簸的海浪——网络连接问题。别担心，这篇文章就是你的救生圈和指南针，告诉你如何调整Solr的设置，让它在波涛汹涌的网络环境中依然航行自如。所以，准备好，让我们一起探索如何优化Solr在网络挑战中的表现吧！ 一、理解问题根源 在讨论解决方案之前，首先需要理解外部服务依赖导致的问题。哎呀，你知道不？咱们用的那个Solr啊，它查询东西的速度啊，有时候得看外部服务的脸色。如果外部服务反应慢或者干脆不给力，那Solr就得跟着慢慢腾腾，甚至有时候都查不到结果，让人急得像热锅上的蚂蚁。这可真是个头疼的问题呢！这不仅影响了用户体验，也可能导致Solr服务本身的负载增加，进一步加剧问题。 二、案例分析 使用Solr查询外部数据源 为了更好地理解这个问题，我们可以创建一个简单的案例。想象一下，我们有个叫Solr的小工具，专门负责在我们家里的文件堆里找东西。但是，它不是个孤军奋战的英雄，还需要借助外面的朋友——那个外部API，来给我们多提供一些额外的线索和细节，就像侦探在破案时需要咨询专家一样。这样，当我们用Solr搜索的时候，就能得到更丰富、更准确的结果了。我们使用Python和requests库来模拟这个过程： python import requests from solr import SolrClient solr_url = "http://localhost:8983/solr/core1" solr_client = SolrClient(solr_url) def search(query): results = solr_client.search(query) for result in results: 外部API请求 external_data = fetch_external_metadata(result['id']) result['additional_info'] = external_data return results def fetch_external_metadata(doc_id): url = f"https://example.com/api/{doc_id}" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.json() else: return None 在这个例子中，fetch_external_metadata函数尝试从外部API获取元数据，如果请求失败或API不可用，那么该结果将被标记为未获取到数据。当外部服务出现延迟或中断时，这将直接影响到Solr的查询效率。 三、优化策略 1. 缓存策略 为了避免频繁请求外部服务，可以引入缓存机制。对于频繁访问且数据变化不大的元数据，可以在本地缓存一段时间。当外部服务不可用时，可以回退使用缓存数据，直到服务恢复。 python class ExternalMetadataCache: def __init__(self, ttl=600): self.cache = {} self.ttl = ttl def get(self, doc_id): if doc_id not in self.cache or (self.cache[doc_id]['timestamp'] + self.ttl) < time.time(): self.cache[doc_id] = {'data': fetch_external_metadata(doc_id), 'timestamp': time.time()} return self.cache[doc_id]['data'] metadata_cache = ExternalMetadataCache() def fetch_external_metadata_safe(doc_id): return metadata_cache.get(doc_id) 2. 重试机制 在请求外部服务时添加重试逻辑，当第一次请求失败后，可以设置一定的时间间隔后再次尝试，直到成功或达到最大重试次数。 python def fetch_external_metadata_retriable(doc_id, max_retries=3, retry_delay=5): for i in range(max_retries): try: return fetch_external_metadata(doc_id) except Exception as e: print(f"Attempt {i+1} failed with error: {e}. Retrying in {retry_delay} seconds...") time.sleep(retry_delay) raise Exception("Max retries reached.") 四、结论与展望 通过上述策略，我们可以在一定程度上减轻外部服务依赖对Solr性能的影响。然而，重要的是要持续监控系统的运行状况，并根据实际情况调整优化措施。嘿，你听说了吗？科技这玩意儿啊，那可是越来越牛了！你看，现在就有人在琢磨怎么对付那些让人上瘾的东西。将来啊，说不定能搞出个既高效又结实的办法，帮咱们摆脱这个烦恼。想想都挺激动的，对吧？哎呀，兄弟！构建一个稳定又跑得快的搜索系统，那可得好好琢磨琢磨外部服务这事儿。你知道的，这些服务就像是你家里的电器，得选对了，用好了，整个家才能舒舒服服的。所以啊，咱们得先搞清楚这些服务都是干啥的，它们之间怎么配合，还有万一出了点小状况，咱们能不能快速应对。这样，咱们的搜索系统才能稳如泰山，嗖嗖地飞快，用户一搜就满意，那才叫真本事呢！ --- 请注意，以上代码示例是基于Python和相关库编写的，实际应用时需要根据具体环境和技术栈进行相应的调整。

...是一头雾水。 后来我发现，其实它们俩搭配起来简直是天作之合！Node.js轻量、快速，适合构建各种Web应用；而Docker则可以让我们的应用轻松打包成容器，无论是在开发环境还是生产环境中都能保持一致的状态。这话让我一下就想起了小时候玩积木的场景——不管你东拆西挪、反复折腾，只要那些最基本的积木块没动，整座“高楼”就稳得跟啥似的，塌不下来！ 那么问题来了：如果我想在我的Node.js项目里用上Docker，该怎么操作呢？别急，咱们一步一步来。 --- 2. 为什么选择Docker？ 首先，让我们聊聊为什么要用Docker。简单来说，Docker解决了两个核心痛点： - 环境一致性：想象一下，你在本地调试好的Node.js程序，在服务器上跑却报错。哎呀，这可能是你的服务器上装的软件版本不一样，或者是系统设置没调成一个样儿，所以才出问题啦！Docker可厉害了，它把整个运行环境——比如Node.js、各种依赖库，还有配置文件啥的——全都打包成一个“镜像”，就像是给你的应用做一个完整的备份。这样，无论你什么时候部署，都像是复制了一份一模一样的东西，绝不会出岔子！ - 高效部署：传统的部署方式可能是手动上传文件到服务器再启动服务，不仅费时还容易出错。而Docker只需要推送镜像，然后在目标机器上拉取并运行即可，省去了很多麻烦。 当然，这些优点的背后离不开Docker的核心概念——镜像、容器和仓库。简单来说啊，镜像就像是做菜的菜谱，容器就是按照这个菜谱写出来的菜，仓库呢，就是放这些菜谱的地方，想做菜的时候随时拿出来用就行啦！听起来是不是有点抽象？没关系，接下来我们会一步步实践！ --- 3. 准备工作 搭建Node.js项目 既然要学怎么用Docker部署Node.js应用，那我们得先有个项目吧？这里我假设你已经会用npm初始化一个Node.js项目了。如果没有的话，可以按照以下步骤操作： bash mkdir my-node-app cd my-node-app npm init -y 这会在当前目录下生成一个package.json文件，用于管理项目的依赖。接下来，我们随便写点代码让这个项目动起来。比如新建一个index.js文件，内容如下： javascript // index.js const http = require('http'); const hostname = '127.0.0.1'; const port = 3000; const server = http.createServer((req, res) => { res.statusCode = 200; res.setHeader('Content-Type', 'text/plain'); res.end('Hello World\n'); }); server.listen(port, hostname, () => { console.log(Server running at http://${hostname}:${port}/); }); 现在你可以直接运行它看看效果： bash node index.js 打开浏览器访问http://127.0.0.1:3000/，你会看到“Hello World”。不错，我们的基础项目已经搭建好了！ --- 4. 第一步 编写Dockerfile 接下来我们要做的就是给这个项目添加Docker的支持。为此，我们需要创建一个特殊的文件叫Dockerfile。这个名字是固定的，不能改哦。 进入项目根目录，创建一个空文件名为Dockerfile，然后在里面输入以下内容： dockerfile 使用官方的Node.js镜像作为基础镜像 FROM node:16-alpine 设置工作目录 WORKDIR /app 将当前目录下的所有文件复制到容器中的/app目录 COPY . /app 安装项目依赖 RUN npm install 暴露端口 EXPOSE 3000 启动应用 CMD ["node", "index.js"] 这段代码看起来有点复杂，但其实逻辑很简单： 1. FROM node:16-alpine 告诉Docker从官方的Node.js 16版本的Alpine镜像开始构建。 2. WORKDIR /app 指定容器内的工作目录为/app。 3. COPY . /app 把当前项目的文件拷贝到容器的/app目录下。 4. RUN npm install 在容器内执行npm install命令，安装项目的依赖。 5. EXPOSE 3000 声明应用监听的端口号。 6. CMD ["node", "index.js"]：定义容器启动时默认执行的命令。 保存完Dockerfile后，我们可以试着构建镜像了。 --- 5. 构建并运行Docker镜像 在项目根目录下运行以下命令来构建镜像： bash docker build -t my-node-app . 这里的. 表示当前目录，my-node-app是我们给镜像起的名字。构建完成后，可以用以下命令查看是否成功生成了镜像： bash docker images 输出应该类似这样： REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE my-node-app latest abcdef123456 2 minutes ago 150MB 接着，我们可以启动容器试试看： bash docker run -d -p 3000:3000 my-node-app 参数解释： - -d：以后台模式运行容器。 - -p 3000:3000：将主机的3000端口映射到容器的3000端口。 - my-node-app：使用的镜像名称。 启动成功后，访问http://localhost:3000/，你会发现依然可以看到“Hello World”！这说明我们的Docker化部署已经初步完成了。 --- 6. 进阶 多阶段构建优化镜像大小 虽然上面的方法可行，但生成的镜像体积有点大（大约150MB左右）。有没有办法让它更小呢？答案是有！这就是Docker的“多阶段构建”。 修改后的Dockerfile如下： dockerfile 第一阶段：构建阶段 FROM node:16-alpine AS builder WORKDIR /app COPY package.json ./ RUN npm install COPY . . RUN npm run build 假设你有一个build脚本 第二阶段：运行阶段 FROM node:16-alpine WORKDIR /app COPY --from=builder /app/dist ./dist 假设build后的文件存放在dist目录下 COPY package.json ./ RUN npm install --production EXPOSE 3000 CMD ["node", "dist/index.js"] 这里的关键在于“--from=builder”，它允许我们在第二个阶段复用第一个阶段的结果。这样就能让开发工具和测试依赖 stays 在它们该待的地方，而不是一股脑全塞进最终的镜像里，这样一来镜像就能瘦成一道闪电啦！ --- 7. 总结与展望 写到这里，我相信你已经对如何用Docker部署Node.js应用有了基本的认识。虽然过程中可能会遇到各种问题，但每一次尝试都是成长的机会。记得多查阅官方文档，多动手实践，这样才能真正掌握这项技能。 未来，随着云计算和微服务架构的普及，容器化将成为每个开发者必备的技能之一。所以，别犹豫啦，赶紧去试试呗！要是你有什么不懂的，或者想聊聊自己的经历，就尽管来找我聊天，咱们一起唠唠~咱们一起进步！ 最后，祝大家都能早日成为Docker高手！😄

...年来，随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展，开源软件的应用范围不断扩大，不仅在企业内部得到广泛应用，也成为全球范围内科技创新与合作的新模式。本文旨在探讨开源软件的价值所在，分析其未来的发展趋势，并提出在拥抱开源软件过程中应考虑的关键因素。 开源软件的价值 开源软件以其透明、可定制和社区驱动的特点，为企业和个人用户带来了诸多价值。首先，开源软件降低了创新门槛，使得开发者能够基于已有代码进行快速迭代和创新，加速产品和服务的推出。其次，开源软件的社区化运作模式促进了知识共享与协作，形成了强大的技术支持和用户群体，有助于解决技术难题，提升产品质量。此外，开源软件的低成本和高可移植性，使其成为中小企业乃至个人开发者降低成本、快速进入市场的重要途径。 未来发展趋势 展望未来，开源软件的发展将呈现出以下几个趋势： 1. 云原生与容器化：随着云计算技术的成熟，基于云原生架构的开源软件将得到更多应用，而容器化技术的普及将进一步提升软件部署的效率与灵活性。 2. AI与机器学习：开源社区正在积极开发AI相关的开源项目，如TensorFlow、PyTorch等，这将促进AI技术的普及与创新，推动行业应用的深度发展。 3. 安全与隐私保护：随着数据安全与隐私保护成为关注焦点，开源社区将加强对安全框架和工具的开发，以满足不同行业对数据安全的需求。 4. 全球化与多语种支持：开源软件的全球化趋势日益明显，多语种支持将成为重要考量因素，有助于提升软件的国际竞争力。 拥抱开源软件的关键因素 1. 知识产权管理：明确开源软件的使用和贡献规则，保护自身权益的同时，尊重和遵守开源社区的规范。 2. 人才培养与激励：培养具备开源文化意识和技术能力的人才，通过项目贡献、社区活动等方式激励开发者积极参与开源项目。 3. 风险评估与管理：在采用开源软件前进行全面的风险评估，包括代码质量、安全漏洞、许可证合规性等方面，确保其符合组织的安全策略和法律法规要求。 4. 持续参与与贡献：积极参与开源社区，不仅使用开源软件，更要贡献自己的代码和知识，促进开源生态的健康发展。 拥抱开源软件不仅是技术层面的选择，更是推动创新、促进知识共享与合作的行动。面对未来的挑战与机遇，企业和个人开发者应积极适应这一趋势，充分利用开源资源，共同构建更加开放、协作的科技生态系统。

...象一下，你正在用一个数据库连接池这种“有状态”的服务，要是把它搞成单例模式，那可就热闹了——多个线程或者任务同时去抢着用它，结果就是互相踩脚、搞砸事情，什么竞争条件啦、数据混乱啦，各种麻烦接踵而至。就好比大家伙儿都盯着同一个饼干罐子，都想伸手拿饼干，但谁也没个规矩，结果不是抢得太猛把罐子摔了，就是谁都拿不痛快。所以啊，这种情况下，还是别让单例当这个“独裁者”了，分清楚责任才靠谱！ 4.3 忘记注册依赖 有时候，我们可能会忘记注册某些依赖项。比如： csharp public class SomeClass { private readonly IAnotherService _anotherService; public SomeClass(IAnotherService anotherService) { _anotherService = anotherService; } } 如果IAnotherService没有被注册到DI容器中，那么在运行时就会抛出异常。为了避免这种情况，你可以使用AddScoped或AddTransient来确保所有依赖都被正确注册。 --- 5. 探讨与总结 通过今天的讨论，我们可以看到，虽然依赖注入能够极大地提高代码的质量和可维护性，但它并不是万能的。设置搞错了，那可就麻烦大了，小到一个单词拼错了，大到程序跑偏、东西乱套，什么幺蛾子都可能出现。 我的建议是，在使用DI框架时要多花时间去理解和实践。不要害怕犯错，因为正是这些错误教会了我们如何更好地编写代码。同时，也要学会利用工具和日志来帮助自己排查问题。 最后，我想说的是，编程不仅仅是解决问题的过程，更是一个不断学习和成长的过程。希望大家能够在实践中找到乐趣，享受每一次成功的喜悦！ 好了，今天的分享就到这里啦，如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时留言交流哦！😄

...牛的！在处理海量文本数据的时候，无论是建立索引还是进行搜索，它都能玩得飞起，简直就像是个搜索界的超级英雄！它的效率高，用起来又非常灵活，想怎么调整都行，真是让人大呼过瘾。然而，即便是如此强大的工具，也并非没有挑战。本文将深入探讨一个常见的错误——org.apache.lucene.analysis.TokenStream$EOFException: End of stream，并尝试通过实例代码来揭示其背后的原因与解决之道。 第一部分：理解 TokenStream 和 EOFException TokenStream 是 Lucene 提供的一个抽象类，它负责将输入的文本分割成一系列可处理的令牌（tokens），这些令牌是构成文本的基本单位，例如单词、符号等。当 TokenStream 遇到文件末尾（EOF），即无法获取更多令牌时，就会抛出 EOFException。 示例代码：创建 TokenStream 并处理 EOFException 首先，我们编写一段简单的代码来生成一个 TokenStream，并观察如何处理可能出现的 EOFException。 java import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute; import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.OffsetAttribute; import org.apache.lucene.document.Document; import org.apache.lucene.index.DirectoryReader; import org.apache.lucene.index.IndexReader; import org.apache.lucene.index.IndexWriter; import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig; import org.apache.lucene.search.IndexSearcher; import org.apache.lucene.store.Directory; import org.apache.lucene.store.RAMDirectory; import org.apache.lucene.util.Version; import java.io.IOException; public class TokenStreamDemo { public static void main(String[] args) throws IOException { // 创建 RAMDirectory 实例 Directory directory = new RAMDirectory(); // 初始化 IndexWriterConfig IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, new StandardAnalyzer()); // 创建 IndexWriter 并初始化索引 IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config); // 添加文档至索引 Document doc = new Document(); doc.add(new TextField("content", "这是一个测试文档，用于演示 Lucene 的 TokenStream 功能。", Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED)); writer.addDocument(doc); // 关闭 IndexWriter writer.close(); // 创建 IndexReader IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory); // 使用 IndexSearcher 查找文档 IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); // 获取 TokenStream 对象 org.apache.lucene.search.IndexSearcher.SearchContext context = searcher.createSearchContext(); org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer analyzer = new org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer(Version.LATEST); org.apache.lucene.analysis.TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("content", context.reader().getTermVector(0, 0).getPayload().toString()); // 检查是否有异常抛出 while (tokenStream.incrementToken()) { System.out.println("Token: " + tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class).toString()); } // 关闭 TokenStream 和 IndexReader tokenStream.end(); reader.close(); } } 在这段代码中，我们首先创建了一个 RAMDirectory，并使用它来构建一个索引。接着，我们添加了一个包含测试文本的文档到索引中。之后，我们创建了 IndexSearcher 来搜索文档，并使用 StandardAnalyzer 来创建 TokenStream。在循环中，我们逐个输出令牌，直到遇到 EOFException，这通常意味着已经到达了文本的末尾。 第二部分：深入分析 EOFException 的原因与解决策略 在实际应用中，EOFException 通常意味着 TokenStream 已经到达了文本的结尾，这可能是由于以下原因： - 文本过短：如果输入的文本长度不足以产生足够的令牌，TokenStream 可能会过早地报告结束。 - 解析问题：在复杂的文本结构下，解析器可能未能正确地分割文本，导致部分文本未被识别为有效的令牌。 为了应对这种情况，我们可以采取以下策略： - 增加文本长度：确保输入的文本足够长，以生成多个令牌。 - 优化解析器配置：根据特定的应用场景调整分析器的配置，例如使用不同的分词器（如 CJKAnalyzer）来适应不同语言的需求。 - 错误处理机制：在代码中加入适当的错误处理逻辑，以便在遇到 EOFException 时进行相应的处理，例如记录日志、提示用户重新输入更长的文本等。 结语：拥抱挑战，驾驭全文检索 面对 org.apache.lucene.analysis.TokenStream$EOFException: End of stream 这样的挑战，我们的目标不仅仅是解决问题，更是通过这样的经历深化对 Lucene 工作原理的理解。哎呀，你猜怎么着？咱们在敲代码、调参数的过程中，不仅技术越来越溜，还能在处理那些乱七八糟的数据时，感觉自己就像个数据处理的小能手，得心应手的呢！就像是在厨房里，熟练地翻炒各种食材，做出来的菜品色香味俱全，让人赞不绝口。编程也是一样，每一次的实践和调试，都是在给我们的技能加料，让我们的作品越来越美味，越来越有营养！嘿！兄弟，听好了，每次遇到难题都像是在给咱的成长加个buff，咱们得一起揭开全文检索的神秘面纱，掌控技术的大棒，让用户体验到最棒、最快的搜索服务，让每一次敲击键盘都能带来惊喜！ --- 以上内容不仅涵盖了理论解释与代码实现，还穿插了人类在面对技术难题时的思考与探讨，旨在提供一种更加贴近实际应用、充满情感与主观色彩的技术解读方式。

...！服务器跑得怎么样、数据库忙不忙，这些事儿一下子就清清楚楚地摆在眼前，还能隔空摆弄一下设备呢！这感觉，简直爽到飞起有木有？ 但问题是，要实现这种功能并不简单。想象一下，以前我们用老式的网页加载方式，就像打电话问朋友“嘿，有啥新鲜事儿没？”然后挂掉电话等对方回拨告诉你答案。问题是，如果你想知道最新消息，就得一直重复这个过程——不停地挂电话再拨号，也就是不停刷新页面，才能看到有没有新东西蹦出来。这显然不是最优解。而 WebSocket 就不一样了，它是一种全双工通信协议，可以让客户端和服务端随时互相推送消息，简直是实时应用的最佳拍档！ 说到 Node.js，它天生就擅长处理异步事件流，再加上强大的生态系统（比如 Express、Socket.IO 等），简直就是为实时应用量身定制的工具。所以，今天我们就用 Node.js + WebSocket 来做一个简单的实时监控面板，顺便分享一下我的一些心得。 --- 2. 第一步 搭建基础环境 首先，我们需要准备开发环境。Node.js 的安装非常简单，去官网下载对应版本就行。安装完后，用 node -v 和 npm -v 验证是否成功。如果这两个命令都能正常输出版本号，那就说明环境配置好了。 接下来，我们创建项目文件夹，并初始化 npm： bash mkdir real-time-monitor cd real-time-monitor npm init -y 然后安装必要的依赖包。这里我们用到两个核心库：Express 和 ws（WebSocket 库）。Express 是用来搭建 HTTP 服务的，ws 则专门用于 WebSocket 通信。 bash npm install express ws 接下来，我们写一个最基础的 HTTP 服务，确保环境能正常工作： javascript // server.js const express = require('express'); const app = express(); app.get('/', (req, res) => { res.send('Hello World!'); }); const PORT = process.env.PORT || 3000; app.listen(PORT, () => { console.log(Server is running on port ${PORT}); }); 保存文件后运行 node server.js，然后在浏览器输入 http://localhost:3000，应该能看到 “Hello World!”。到这里，我们的基本框架已经搭好了，是不是感觉还挺容易的？ --- 3. 第二步 引入 WebSocket 现在我们有了一个 HTTP 服务，接下来该让 WebSocket 上场了。WebSocket 的好处就是能在浏览器和服务器之间直接搭起一条“高速公路”，不用老是像发短信那样频繁地丢 HTTP 请求过去，省时又高效！为了方便，我们可以直接用 ws 库来实现。 修改 server.js 文件，添加 WebSocket 相关代码： javascript // server.js const express = require('express'); const WebSocket = require('ws'); const app = express(); const wss = new WebSocket.Server({ port: 8080 }); wss.on('connection', (ws) => { console.log('A client connected!'); // 接收来自客户端的消息 ws.on('message', (message) => { console.log(Received message => ${message}); ws.send(You said: ${message}); }); // 当客户端断开时触发 ws.on('close', () => { console.log('Client disconnected.'); }); }); app.get('/', (req, res) => { res.sendFile(__dirname + '/index.html'); }); const PORT = process.env.PORT || 3000; app.listen(PORT, () => { console.log(HTTP Server is running on port ${PORT}); }); 这段代码做了几件事： 1. 创建了一个 WebSocket 服务器，监听端口 8080。 2. 当客户端连接时，打印日志并等待消息。 3. 收到消息后，会回传给客户端。 4. 如果客户端断开连接，也会记录日志。 为了让浏览器能连接到 WebSocket 服务器，我们还需要一个简单的 HTML 页面作为客户端入口： html Real-Time Monitor WebSocket Test Send Message 这段 HTML 代码包含了一个简单的聊天界面，用户可以在输入框中输入内容并通过 WebSocket 发送到服务器，同时也能接收到服务器返回的信息。跑完 node server.js 之后，别忘了打开浏览器，去 http://localhost:3000 看一眼，看看它是不是能正常转起来。 --- 4. 第三步 扩展功能——实时监控数据 现在我们的 WebSocket 已经可以正常工作了，但还不能算是一个真正的监控面板。为了让它更实用一点，咱们不妨假装弄点监控数据玩玩，像CPU用得多不多、内存占了百分之多少之类的。 首先，我们需要一个生成随机监控数据的函数： javascript function generateRandomMetrics() { return { cpuUsage: Math.random() 100, memoryUsage: Math.random() 100, diskUsage: Math.random() 100 }; } 然后，在 WebSocket 连接中定时向客户端推送这些数据： javascript wss.on('connection', (ws) => { console.log('A client connected!'); setInterval(() => { const metrics = generateRandomMetrics(); ws.send(JSON.stringify(metrics)); }, 1000); // 每秒发送一次 ws.on('close', () => { console.log('Client disconnected.'); }); }); 客户端需要解析接收到的数据，并动态更新页面上的信息。我们可以稍微改造一下 HTML 和 JavaScript： html CPU Usage: Memory Usage: Disk Usage: javascript socket.onmessage = (event) => { const metrics = JSON.parse(event.data); document.getElementById('cpuProgress').value = metrics.cpuUsage; document.getElementById('memoryProgress').value = metrics.memoryUsage; document.getElementById('diskProgress').value = metrics.diskUsage; const messagesDiv = document.getElementById('messages'); messagesDiv.innerHTML += Metrics updated. ; }; 这样，每秒钟都会从服务器获取一次监控数据，并在页面上以进度条的形式展示出来。是不是很酷？ --- 5. 结尾 总结与展望 通过这篇文章，我们从零开始搭建了一个基于 Node.js 和 WebSocket 的实时监控面板。别看它现在功能挺朴素的，但这东西一出手就让人觉得，WebSocket 在实时互动这块儿真的大有可为啊！嘿，听我说！以后啊，你完全可以接着把这个项目捯饬得更酷一些。比如说，弄点新鲜玩意儿当监控指标，让用户用起来更爽，或者直接把它整到真正的生产环境里去，让它发挥大作用！ 其实开发的过程就像拼图一样，有时候你会遇到困难，但只要一点点尝试和调整，总会找到答案。希望这篇文章能给你带来灵感，也欢迎你在评论区分享你的想法和经验！ 最后，如果你觉得这篇文章对你有帮助，记得点个赞哦！😄 --- 完

...务器宕机、网络抖动、数据丢失等情况随时随地可能发生。如果我们的程序没有应对这些问题的能力，那后果简直不堪设想！ 想象一下，你正在做一个在线支付系统，用户刚输入完支付信息，结果服务器突然挂了，这笔交易失败了。哎呀，这要是让用户碰上了，那可真是抓狂了！所以啊，咱们得想点办法，给系统加点“容错”的本事，不然出了问题用户可就懵圈了。说白了，故障恢复不就是干这个的嘛，就是为了不让小问题变成大麻烦！ Netty在这方面做得非常到位。它有一套挺管用的招数，就算网络突然“捣乱”或者出问题了，也能尽量把损失降到最低，然后赶紧恢复到正常状态，一点儿都不耽误事儿。接下来，咱们就一步步拆解这些机制。 --- 三、Netty的故障恢复机制 3.1 异常处理与重试机制 首先，咱们来看看Netty最基础的故障恢复手段：异常处理与重试机制。 Netty提供了一种优雅的方式来处理异常。好比说呗，当客户端和服务器之间的连接突然“闹别扭”了，Netty就会立刻反应过来，自动给我们发个提醒，就像是“叮咚！出问题啦！”这样，咱们就能赶紧去处理这个小麻烦了。具体代码如下： java // 定义一个ChannelFutureListener，用于监听连接状态 ChannelFuture future = channel.connect(remoteAddress); future.addListener((ChannelFutureListener) futureListen -> { if (!futureListen.isSuccess()) { System.out.println("连接失败，尝试重新连接..."); // 这里可以加入重试逻辑 scheduleRetry(); } }); 在这段代码中，我们通过addListener为连接操作添加了一个监听器。如果连接失败，我们会打印一条日志并调用scheduleRetry()方法。这个办法啊，特别适合用来搞那种简单的重试操作，比如说隔一会儿就再试试重新连上啥的，挺实用的！ 当然啦，实际项目中可能需要更复杂的重试策略，比如指数退避算法。不过Netty已经为我们提供了足够的灵活性，剩下的就是根据需求去实现啦！ --- 3.2 零拷贝技术与内存管理 接下来，咱们聊聊另一个关键点：零拷贝技术与内存管理。 在高并发场景下，频繁的数据传输会导致内存占用飙升，进而引发GC（垃圾回收）风暴。Netty通过零拷贝技术很好地解决了这个问题。简单说呢，零拷贝技术就像是给数据开了一条“直达通道”，不用再把数据倒来倒去地复制一遍，就能让它直接从这儿跑到那儿。 举个例子，假设我们要将文件内容发送给远程客户端，传统的做法是先将文件读取到内存中，然后再逐字节写入Socket输出流。这样不仅效率低下，还会浪费大量内存资源。Netty 这家伙可聪明了，它能用 FileRegion 类直接把文件塞进 Socket 通道里，这样就省得在内存里来回倒腾数据啦，效率蹭蹭往上涨！ java // 使用FileRegion发送文件 FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(new File("data.txt")); FileRegion region = new DefaultFileRegion(fileInputStream.getChannel(), 0, fileSize); channel.writeAndFlush(region); 在这段代码中，我们利用DefaultFileRegion将文件内容直接传递给了Netty的通道，大大提升了传输效率。 --- 3.3 长连接复用与心跳检测 第三个重要的机制是长连接复用与心跳检测。 在高并发环境下，频繁创建和销毁TCP连接的成本是非常高的。所以啊，Netty这个家伙超级聪明，它能让一个TCP连接反复用，不用每次都重新建立新的连接。这就像是你跟朋友煲电话粥，不用每次说完一句话就挂断重拨，直接接着聊就行啦，省心又省资源！ 与此同时，为了防止连接因为长时间闲置而失效，Netty还引入了心跳检测机制。简单说吧，就像你隔一会儿给对方发个“我还在线”的消息，就为了确认你们的联系没断就行啦！ java // 设置心跳检测参数 Bootstrap bootstrap = new Bootstrap(); bootstrap.option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true); // 开启TCP保活功能 bootstrap.option(ChannelOption.CONNECT_TIMEOUT_MILLIS, 5000); // 设置连接超时时间 在这里，我们通过设置SO_KEEPALIVE选项开启了TCP保活功能，并设置了最长的连接等待时间为5秒。这样一来，即使网络出现短暂中断，Netty也会自动尝试恢复连接。 --- 3.4 数据缓冲与批量处理 最后一个要点是数据缓冲与批量处理。 在网络通信过程中，数据的大小和频率往往不可控。要是每次传来的数据都一点点的，那老是去处理这些小碎数据，就会多花不少功夫啦。Netty通过内置的缓冲区（Buffer）解决了这个问题。 例如，我们可以使用ByteBuf来存储和处理接收到的数据。ByteBuf就像是内存管理界的“万金油”，不仅能够灵活地伸缩大小，还能轻松应对各种编码需求，简直是程序员手里的瑞士军刀！ java // 创建一个ByteBuf实例 ByteBuf buffer = Unpooled.buffer(1024); buffer.writeBytes(data); // 处理数据 while (buffer.readableBytes() > 0) { byte b = buffer.readByte(); process(b); } 在这段代码中，我们首先创建了一个容量为1024字节的缓冲区，然后将接收到的数据写入其中。接着，我们通过循环逐个读取并处理缓冲区中的数据。这种方式不仅可以提高处理效率，还能更好地应对突发流量。 --- 四、总结与展望 好了，朋友们，今天的分享就到这里啦！通过上面的内容，相信大家对Netty的故障恢复机制有了更深的理解。不管是应对各种意外情况的异常处理，还是能让数据传输更高效的零拷贝技术，又或者是能重复利用长连接和设置数据缓冲这些招数，Netty可真是个实力派选手啊！ 不过，技术的世界永远没有尽头。Netty虽然已经足够优秀，但在某些特殊场景下仍可能存在局限性。未来的日子啊，我超级期待能看到更多的小伙伴，在Netty的基础上大展身手，把自己的系统捯饬得既聪明又靠谱，简直就像给它装了个“智慧大脑”一样！ 最后，我想说的是，技术的学习是一个不断探索的过程。希望大家能在实践中积累经验，在挑战中成长进步。如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时留言交流哦！ 祝大家都能写出又快又稳的代码，一起迈向技术巅峰吧！😎

...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。 A: 颜色叠加 题目描述 热爱科学的Kimi这段时间在研究各种颜色，今天他打算做一个关于颜色叠加的小实验。 Kimi有很多张蓝色和黄色的长方形透明塑料卡片。众所周知，如果把蓝色和黄色混合在一起就会变成绿色。因此，Kimi对着光观察蓝色透明卡片和黄色透明卡片的叠加部分也就可以看到绿色啦。 假设在一个二维平面中，一张蓝色的透明卡片和一张黄色的透明卡片都与坐标轴平行放置，即卡片的横边与X轴平行，竖边与Y轴平行。 现在给出一张蓝色卡片和一张黄色卡片的左上角坐标（均为整数）以及两张卡片的长和宽（均为正整数）。 【注意：此处定义与X轴平行的那组边为长边，与Y轴平行的那组边为宽边】 请编写一个程序计算这两张卡片叠加后所形成的绿色区域的面积。 输入 单组输入。 第1行输入四个整数，分别表示蓝色长方形透明卡片的左上角坐标（X坐标和Y坐标）、长和宽。两两之间用英文空格隔开。 第2行输入四个整数，分别表示黄色长方形透明卡片的左上角坐标（X坐标和Y坐标）、长和宽。两两之间用英文空格隔开。 两张长方形透明卡片的X坐标和Y坐标的取值范围为[-1000, 1000]，长和宽的取值范围为[1,200]。 输出 输出一个非负整数，表示两张卡片叠加后所形成的绿色区域的面积。 思维题 画个图自己推公式就行，我这不是最简做法 给出下图，可以参考我的做法 include <bits/stdc++.h>using namespace std;int main(){int x,y,xx,yy,a,b,aa,bb;int i,j;scanf("%d%d%d%d",&x,&y,&a,&b);scanf("%d%d%d%d",&xx,&yy,&aa,&bb);int dx=abs(x-xx);int dy=abs(y-yy);if(x<=xx){i=min(aa,a-dx);}else i=min(a,aa-dx);if(y>=yy){j=min(bb,b-dy);}else j=min(b,bb-dy);if(i<=0||j<=0)puts("0");else printf("%d\n",ij);return 0;} B: 勤劳的老杨 题目描述 勤劳的老杨最近收到了一个任务清单，在这个清单上有N项不同的工作任务。对于每一项任务都给出了两个时间[X, Y]，其中X表示任务的起始时间（任务从第X天开始，包含第X天），Y表示任务的结束时间（任务到第Y天结束，包含第Y天）。 认真的老杨对待每一项任务都是一心一意的。一旦他决定做某一项任务，在该任务没有完成之前他不会同时再做另一项任务，也就是说在任意时刻老杨手头最多只有一项任务。 假设完成每一项任务所获得的报酬都是相等的。那么，老杨应该如何来安排自己的时间才可以得到最多的报酬呢？ 请你编写一个程序帮老杨计算出他最多可以完成的任务数量。保证至少能完成一项任务。 输入 单组输入。 第1行输入一个正整数N表示任务清单上任务的总数。（N<=1000） 第2行到第N行每一行包含两个正整数，分别表示每一项任务的开始时间和结束时间，两个正整数之间用空格隔开。 输出 输出老杨最多可以完成的任务数量。 贪心 include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct node{int a;int b;}ans[1005];bool cmp(const node q,const node p){return q.b<p.b;}int main(){int n;cin>>n;for(int i=0;i<n;i++){cin>>ans[i].a;cin>>ans[i].b;}sort(ans,ans+n,cmp);//按结束时间从小到大大排序int cou=0;int end=-1;for(int i=0;i<n;i++)if(ans[i].a>end){//注意时间不能重叠cou++;end=ans[i].b;}cout<<cou<<endl;return 0;} C: 秘密大厦的访客 题目描述 Kimi最近在负责一栋秘密大厦的安保工作，他的工作是记录大厦的来访者情况。 每个来访者都有一个与之对应的唯一编号，在每一条到访记录中记录了该来访者的编号。 现在Kimi需要统计每一条记录中的来访者是第几次光临秘密大厦。 输入 单组输入，每组两行。 第1行包含一个正整数n，表示记录的条数，n不超过1000； 第2行包含n个正整数，依次表示Kimi的记录中每位来访者的编号，两两之间用空格隔开。 输出 输出1行，包含n个正整数，两两之间用空格隔开，依次表示每条记录中的来访者编号是第几次出现。 签到题 直接模拟，做法很多 include<bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longint main(){int n,m;scanf("%d",&n);map<int,int>mp;for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%d",&m);mp[m]++;printf("%d%c",mp[m],i==n ? '\n':' ');}return 0;} D: 最大能量 题目描述 一年一度的宇宙超级运动会在宇宙奥特英雄体育场隆重举行。X星人为这场运动会准备了很长时间，他大显身手的时刻终于到了！ 为了保持良好的竞技状态和充沛的体能，X星人准备了N种不同的能量包。 虽然每种能量包都有无限个，但是因为同一种能量包使用太多会带来副作用，因此同样的能量包不能同时使用超过两个，也就是说最多同时可以使用两个相同的能量包。 每种能量包都有一个重量值和能量值。由于这些能量包的特殊性，必须要完整地使用一个能量包才能够发挥功效，否则将失去对应的能量值。 考虑到竞赛的公平性，竞赛组委会规定每个人赛前补充的能量包的总重量不能超过W。 现在需要你编写一个程序计算出X星人能够拥有的最大能量值是多少？ 输入 单组输入。 第1行包含两个正整数N和W，其中N<=10^ 3，W<=10^ 3。 第2行到第N+1行，每一行包含两个正整数，分别表示每一种能量包的重量和能量值，两个正整数之间用空格隔开。每一种能量包的重量和能量值都是小于等于100的正整数。 输出 输出X星人能够拥有的最大能量值。 背包 可以看成每个物品个数为2的多重背包，用多重背包的方法做；也可以看成总共有2n个物品，用一般背包的方法做 //方法1include <bits/stdc++.h>using namespace std;int c[1005],w[1005];//重量 能量int f[10005];int main(){int n,m;cin>>n>>m;for(int i=1;i<=n;i++)cin>>c[i]>>w[i];for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=m;j>=c[i];--j){for(int k=1;k<=2&&kc[i]<=j;k++){f[j]=max(f[j],f[j-c[i]k]+w[i]k);} }cout<<f[m]<<endl;return 0;}//方法2include<bits/stdc++.h>using namespace std;const int N=1e3+5;int a[2N],b[2N],dp[N],n,m;int main(){cin>>n>>m;for(int i=1;i<=n;i++){cin>>a[i]>>b[i];a[i+n]=a[i],b[i+n]=b[i];}for(int i=1;i<=2n;i++){for(int j=m;j>=a[i];j--){dp[j]=max(dp[j],dp[j-a[i]]+b[i]);} }cout<<dp[m]<<'\n';return 0;} E: 最大素数 题目描述 输入一个数字字符串，从中删除若干个（包含0个）数字后可以得到一个素数，请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如，输入“1234”，删除1和4，可以得到的最大素数为23。 输入 输入一个数字字符串，从中删除若干个（包含0个）数字后可以得到一个素数，请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如，输入“1234”，删除1和4，可以得到的最大素数为23。 输出 输入一个数字字符串，从中删除若干个（包含0个）数字后可以得到一个素数，请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如，输入“1234”，删除1和4，可以得到的最大素数为23。 搜索 这里用的bfs，优先搜索当前最大的数，如果这个数已经是素数那么就是答案 我说不清楚，参考代码吧 include <bits/stdc++.h>using namespace std;bool isprime(int n){//素数判断if(n<2)return 0;for(int i=2;i<=(int)sqrt(n);++i)if(n%i==0)return 0;return 1;}struct node {string s;int len;bool operator<(const node &q)const{if(len!=q.len)return len<q.len;return s<q.s;} };bool check(string str){int m=0;for(int i=0;i<str.size();i++){m=m10+str[i]-'0';}return isprime(m);}bool flag;map<string,bool>vis;string s;void bfs(){priority_queue<node>q;q.push({s,s.size()});while(!q.empty()){node k=q.top();q.pop();if(vis[k.s])continue;vis[k.s]=1;if(check(k.s)){cout<<k.s<<endl;flag=1;return ;}for(int i=0;i<k.s.size();i++){//去掉第i个字符string s1=k.s.substr(0,i)+k.s.substr(i+1);q.push({s1,s1.size()});} }}int main(){cin>>s;bfs();if(!flag)puts("No result.");return 0;} F: 最大计分 题目描述 小米和小花在玩一个删除数字的游戏。 游戏规则如下： 首先随机写下N个正整数，然后任选一个数字作为起始点，从起始点开始从左往右每次可以删除一个数字，但是必须满足下一个删除的数字要小于上一个删除的数字。每成功删除一个数字计1分。 请问对于给定的N个正整数，一局游戏过后可以得到的最大计分是多少？ 输入 单组输入。 第1行输入一个正整数N表示数字的个数（N<=10^3）。 第2行输入N个正整数，两两之间用空格隔开。 输出 对于给定的N个正整数，一局游戏过后可以得到的最大计分值。 最长下降子序列 将数组逆转就等价于求最长上升子序列长度 include <bits/stdc++.h>using namespace std;int arr[1005];int main(){int n;cin>>n;for(int i=0;i<n;i++)cin>>arr[i];reverse(arr,arr+n);vector<int>stk;stk.push_back(arr[0]);for (int i = 1; i < n; ++i) {if (arr[i] > stk.back())stk.push_back(arr[i]);elselower_bound(stk.begin(), stk.end(), arr[i]) = arr[i];}cout << stk.size() << endl;return 0;} G: 密钥 题目描述 X星人又截获了Y星人的一段密文。 破解这段密文需要使用一个密钥，而这个密钥存在于一个正整数N中。 聪明的X星人终于找到了获取密钥的方法：这个正整数的最后一位是一个非零数K（K>=2），需要将正整数N切分成K个小的整数，并且要使得这K个较小整数的乘积达到最大。而所得到的最大乘积就是破解密文所需的密钥。 你能否帮X星人编写一段程序来得到密钥呢？ 输入 X星人又截获了Y星人的一段密文。 破解这段密文需要使用一个密钥，而这个密钥存在于一个正整数N中。 聪明的X星人终于找到了获取密钥的方法：这个正整数的最后一位是一个非零数K（K>=2），需要将正整数N切分成K个小的整数，并且要使得这K个较小整数的乘积达到最大。而所得到的最大乘积就是破解密文所需的密钥。 你能否帮X星人编写一段程序来得到密钥呢？ 输出 将N划分为K个整数后的最大乘积。 搜索 include <bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longll n;ll ans;void dfs(ll sum,ll m,int res){if(res==1){ans=max(ans,summ);return ;}int num=(int)log10(m)+1;//m的位数int k=10;for(int i=1;i<=num-res+1;i++){//保证剩余的数至少还有res-1位dfs(sum(m%k),m/k,res-1);k=10;}return ;}int main(){cin>>n;dfs(1ll,n,n%10);cout<<ans<<endl;return 0;} H: X星大学 题目描述 X星大学新校区终于建成啦！ 新校区一共有N栋教学楼和办公楼。现在需要用光纤把这N栋连接起来，保证任意两栋楼之间都有一条有线网络通讯链路。 已知任意两栋楼之间的直线距离（单位：千米）。为了降低成本，要求两栋楼之间都用直线光纤连接。 光纤的单位成本C已知（单位：X星币/千米），请问最少需要多少X星币才能保证任意两栋楼之间都有光纤直接或者间接相连？ 注意：如果1号楼和2号楼相连，2号楼和3号楼相连，则1号楼和3号楼间接相连。 输入 单组输入。 第1行输入两个正整数N和C，分别表示楼栋的数量和光纤的单位成本（单位：X星币/千米），N<=100，C<=100。两者之间用英文空格隔开。 接下来N(N-1)/2行，每行包含三个正整数，第1个正整数和第2个正整数表示楼栋的编号（从1开始一直到N），编号小的在前，编号大的在后，第3个正整数为两栋楼之间的直线距离（单位：千米）。 输出 输出最少需要多少X星币才能保证任意两栋楼之间都有光纤直接或者间接相连。 最小生成树模板题 //prim（）最小生成树include <bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longdefine INF 0x3f3f3f3fint n,c;int dist[105];bool vis[105];int a[105][105];ll prim(int pos){memset(dist,INF,sizeof(dist));dist[pos]=0;ll sum=0;for(int i=1;i<=n;i++){int cur=-1;for(int j=1;j<=n;j++){if(!vis[j]&&(cur==-1||dist[j]<dist[cur]))cur=j;}if(dist[cur]>=INF)return INF;sum+=dist[cur];vis[cur]=1;for(int l=1;l<=n;l++)if(!vis[l])dist[l]=min(dist[l],a[cur][l]);}return sum;}int main() {scanf("%d%d",&n,&c);int x,y,z;memset(a,INF,sizeof(a));for(int i=1;i<=n;i++)a[i][i]=0;for(int i=1;i<=n(n-1)/2;i++){scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);a[x][y]=min(a[x][y],z);a[y][x]=a[x][y];}printf("%lld\n",prim(1)c);return 0;}//Kruskal（）最小生成树include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct node {int x,y,z;}edge[10005];bool cmp(node a,node b) {return a.z < b.z;}int fa[105];int n,m,c;long long sum;int get(int x) {return x == fa[x] ? x : fa[x] = get(fa[x]);}int main() {scanf("%d%d",&n,&c);m=n(n-1)/2;for(int i = 1; i <= m; i ++) {scanf("%d%d%d",&edge[i].x,&edge[i].y,&edge[i].z);}for(int i = 0; i <= n; i ++) {fa[i] = i;}sort(edge + 1,edge + 1 + m,cmp);// 每次加入一条最短的边for(int i = 1; i <= m; i ++) {int x = get(edge[i].x);int y = get(edge[i].y);if(x == y) continue;fa[y] = x;sum += edge[i].z;}printf("%lld\n",sumc);return 0;} 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_52139055/article/details/123284091。 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。

...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。 文章目录 前言 1. 安装TVM 1.1 下载源码 1.2 创建虚拟环境及安装依赖库 1.3 编译TVM源码 1.4 验证安装是否成功 2. 配置vscode 3. 安装FFI Navigator 结束语 前言   本篇文章介绍一下 tvm 在linux环境下的安装与编译，以及如何使用vscode来配置tvm的远程连接调试环境。   所需软硬件环境： 环境 版本 local system windows 10 service system ubuntu 18.04 tvm latest(0.9.dev0) python(conda) python 3.8.13 local IDE vscode 1. 安装TVM 1.1 下载源码 从github上拉取源码git clone --recursive https://github.com/apache/tvm tvm --recursive指令：由于tvm依赖了很多第三方的开源库(子模块) 加入该参数之后也将相应的子模块一起进行clone 或者直接下载源码https://tvm.apache.org/download 1.2 创建虚拟环境及安装依赖库   使用conda创建tvm的虚拟python环境，python版本为3.8，虚拟环境名为tvmenv： conda create -n tvmenv python=3.8   编辑tvm目录下的conda/build-environment.yaml文件： conda/build-environment.yaml Build environment that can be used to build tvm.name: tvmenv The conda channels to lookup the dependencieschannels:- anaconda- conda-forge 将name的值改为刚刚创建的虚拟环境名tvmenv   执行下面的指令，将构建tvm所需的环境依赖更新到当前虚拟环境中： conda env update -f conda/build-environment.yaml conda env update -n tvmenv -f conda/build-environment.yaml 设置完之后需要重新deactivate/activate对环境进行激活 如果上述命令执行较慢，可以将conda换成国内源（建议使用北京外国语大学的开源镜像站）：参考连接 然后修改conda/build-environment.yaml文件： channels:- defaults - anaconda - conda-forge   安装python依赖库： pip install decorator tornado psutil 'xgboost<1.6.0' cloudpickle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 如果使用onnx或者pytorch作为原始模型，则还需要安装相应的依赖库pip install onnx onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple   在当前虚拟环境中添加用于tvm debug的环境变量： conda env config vars set TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1" conda env config vars set TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1" -n tvmenv 设置完之后需要重新deactivate/activate对环境进行激活是环境变量生效   使用这种方式设置环境变量的好处是：只有当前环境被激活(conda activate)时，自定义设置的环境变量才起作用，当conda deactivate后自定义的环境变量会自动清除。   当然，也可以更简单粗暴一些： export TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1"   在当前虚拟环境中添加用于tvm python的环境变量： export TVM_HOME=your tvm pathexport PYTHONPATH=$TVM_HOME/python:${PYTHONPATH} 1.3 编译TVM源码   如果linux上没有安装C/C++的编译环境，需要进行安装： 更新软件apt-get update 安装apt-get install build-essential 安装cmakeapt-get install cmake   在tvm目录下创建build文件夹，并将cmake/config.cmake文件复制到此文件夹中： mkdir buildcp cmake/config.cmake build/   编辑build/config.cmake进行相关配置： 本次是在cpu上进行测试，因此没有配置cudaset(USE_LLVM ON) line 136set(USE_RELAY_DEBUG ON) line 285(建议先 OFF) 在末尾添加一个cmake的编译宏，确保编译出来的是debug版本set(CMAKE_BUILD_TYPE Debug)   编译tvm，这里开启了16个线程： cd buildcmake ..make -j 16 建议开多个线程，否则编译速度很慢哦   大约5分钟，即可生成我们需要的两个共享链接库：libtvm.so 和 libtvm_runtime.so 1.4 验证安装是否成功   tvm版本验证： import tvmprint(tvm.__version__)   pytorch模型验证： from_pytorch.py https://tvm.apache.org/docs/how_to/compile_models/from_pytorch.html ps: TVM supports PyTorch 1.7 and 1.4. Other versions may be unstable.import tvmfrom tvm import relayfrom tvm.contrib.download import download_testdataimport numpy as np PyTorch importsimport torchimport torchvision Load a pretrained PyTorch model -------------------------------model_name = "resnet18"model = getattr(torchvision.models, model_name)(pretrained=True) or model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) or pth_file = 'resnet18-f37072fd.pth' model = torchvision.models.resnet18() ckpt = torch.load(pth_file) model.load_state_dict(ckpt)model = model.eval() We grab the TorchScripted model via tracinginput_shape = [1, 3, 224, 224]input_data = torch.randn(input_shape)scripted_model = torch.jit.trace(model, input_data).eval() Load a test image ----------------- Classic cat example!from PIL import Image img_url = "https://github.com/dmlc/mxnet.js/blob/main/data/cat.png?raw=true" img_path = download_testdata(img_url, "cat.png", module="data")img_path = 'cat.png'img = Image.open(img_path).resize((224, 224)) Preprocess the image and convert to tensorfrom torchvision import transformsmy_preprocess = transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),])img = my_preprocess(img)img = np.expand_dims(img, 0) Import the graph to Relay ------------------------- Convert PyTorch graph to Relay graph. The input name can be arbitrary.input_name = "input0"shape_list = [(input_name, img.shape)]mod, params = relay.frontend.from_pytorch(scripted_model, shape_list) Relay Build ----------- Compile the graph to llvm target with given input specification.target = tvm.target.Target("llvm", host="llvm")dev = tvm.cpu(0)with tvm.transform.PassContext(opt_level=3):lib = relay.build(mod, target=target, params=params) Execute the portable graph on TVM --------------------------------- Now we can try deploying the compiled model on target.from tvm.contrib import graph_executordtype = "float32"m = graph_executor.GraphModule(lib["default"](dev)) Set inputsm.set_input(input_name, tvm.nd.array(img.astype(dtype))) Executem.run() Get outputstvm_output = m.get_output(0) Look up synset name ------------------- Look up prediction top 1 index in 1000 class synset. synset_url = "".join( [ "https://raw.githubusercontent.com/Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_synsets.txt", ] ) synset_name = "imagenet_synsets.txt" synset_path = download_testdata(synset_url, synset_name, module="data") https://raw.githubusercontent.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/master/data/imagenet_synsets.txtsynset_path = 'imagenet_synsets.txt'with open(synset_path) as f:synsets = f.readlines()synsets = [x.strip() for x in synsets]splits = [line.split(" ") for line in synsets]key_to_classname = {spl[0]: " ".join(spl[1:]) for spl in splits} class_url = "".join( [ "https://raw.githubusercontent.com/Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_classes.txt", ] ) class_name = "imagenet_classes.txt" class_path = download_testdata(class_url, class_name, module="data") https://raw.githubusercontent.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/master/data/imagenet_classes.txtclass_path = 'imagenet_classes.txt'with open(class_path) as f:class_id_to_key = f.readlines()class_id_to_key = [x.strip() for x in class_id_to_key] Get top-1 result for TVMtop1_tvm = np.argmax(tvm_output.numpy()[0])tvm_class_key = class_id_to_key[top1_tvm] Convert input to PyTorch variable and get PyTorch result for comparisonwith torch.no_grad():torch_img = torch.from_numpy(img)output = model(torch_img) Get top-1 result for PyTorchtop1_torch = np.argmax(output.numpy())torch_class_key = class_id_to_key[top1_torch]print("Relay top-1 id: {}, class name: {}".format(top1_tvm, key_to_classname[tvm_class_key]))print("Torch top-1 id: {}, class name: {}".format(top1_torch, key_to_classname[torch_class_key])) 2. 配置vscode   安装两个vscode远程连接所需的两个插件，具体如下图所示：   安装完成之后，在左侧工具栏会出现一个图标，点击图标进行ssh配置： ssh yourname@yourip -A   然后右键选择在当前窗口进行连接：   除此之外，还可以设置免费登录，具体可参考这篇文章。   当然，也可以使用windows本地的WSL2，vscode连接WSL还需要安装WSL和Dev Containers这两个插件。   在服务器端执行code .会自动安装vscode server，安装位置在用户的根目录下： 3. 安装FFI Navigator   由于TVM是由Python和C++混合开发，且大多数的IDE仅支持在同一种语言中查找函数定义，因此对于跨语言的FFI 调用，即Python跳转到C++或者C++跳转到Python，vscode是做不到的。虽然解决这个问题在技术上可能非常具有挑战性，但我们可以通过构建一个与FFI注册码模式匹配并恢复必要信息的项目特定分析器来解决这个问题，FFI Navigator就这样诞生了，作者仍然是陈天奇博士。   安装方式如下： 建议使用源码安装git clone https://github.com/tqchen/ffi-navigator.git 安装python依赖cd ffi-navigator/pythonpython setyp.py install   vscode需要安装FFI Navigator插件，直接搜索安装即可(安装到服务器端)。   最后需要在.vscode/setting.json进行配置，内容如下： {"python.analysis.extraPaths": ["${workspaceFolder}/python"], // 添加额外导入路径, 告诉pylance自定义的python库在哪里"ffi_navigator.pythonpath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python", // 配置FFI Navigator"python.defaultInterpreterPath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python","files.associations": {"type_traits": "cpp","fstream": "cpp","thread": "cpp",".tcc": "cpp"} }   更详细内容可以参考项目链接。 结束语   对于vscode的使用技巧及C/C++相关的配置，这里不再详细的介绍了，感兴趣的小伙伴们可以了解下。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42730750/article/details/126723224。 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。

...er函数向通道发送数据，而consumer函数从通道接收数据。用这种方法，咱们就能又优雅又稳妥地搞定多线程里的同步难题，还不用担心被死锁给缠上。 --- 3. 内存管理 GC的奥秘 接下来谈谈内存管理。Go的垃圾回收器（GC）是它的一大亮点。就像用老式工具编程一样，C/C++这种传统语言就得让程序员自己动手去清理内存，稍不留神，就可能搞出内存泄漏，或者戳到那些讨厌的野指针，简直让人头大！而Go则完全解放了我们的双手，它会自动帮你清理不再使用的内存。 不过，GC也不是万能的。有时候，如果你对性能要求特别高，可能会遇到GC停顿的问题。为了解决这个问题，Go团队一直在优化GC算法。最新版本中引入了分代GC（Generational GC），大幅降低了停顿时间。 那么，我们在实际开发中应该如何减少GC的压力呢？最直接的方法就是尽量避免频繁的小对象分配。比如，我们可以复用一些常见的结构体，而不是每次都新建它们： go type Buffer struct { data []byte } func NewBuffer(size int) Buffer { return &Buffer{data: make([]byte, size)} } func (b Buffer) Reset() { b.data = b.data[:0] } func main() { buf := NewBuffer(1024) for i := 0; i < 100; i++ { buf.Reset() // 使用buf... } } 在这个例子中，我们通过Reset()方法复用了同一个Buffer实例，而不是每次都调用make([]byte, size)重新创建一个新的切片。这样可以显著降低GC的压力。 --- 4. 网络优化 TCP/IP的实战 再来说说网络优化。Go的net包提供了强大的网络编程支持，无论是HTTP、WebSocket还是普通的TCP/UDP，都能轻松搞定。特别是对那些高性能服务器而言，怎么才能又快又稳地搞定海量连接，这简直就是一个绕不开的大难题啊！ 举个例子，假设我们要实现一个简单的HTTP长连接服务器。传统的做法可能是监听端口，然后逐个处理请求。但这种方式效率不高，特别是在高并发场景下。Go提供了一个更好的解决方案——使用net/http包的Serve方法： go package main import ( "log" "net/http" ) func handler(w http.ResponseWriter, r http.Request) { w.Write([]byte("Hello, World!")) } func main() { http.HandleFunc("/", handler) log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil)) } 这段代码看起来很简单，但它实际上已经具备了处理大量并发连接的能力。为啥呢？就是因为Go语言里的http.Server自带了一个超级能打的“工具箱”，里面有个高效的连接池和请求队列，遇到高并发的情况时，它就能像一个经验丰富的老司机一样，把各种请求安排得明明白白，妥妥地hold住场面！ 当然，如果你想要更底层的控制，也可以直接使用net包来编写TCP服务器。比如下面这个简单的TCP回显服务器： go package main import ( "bufio" "fmt" "net" ) func handleConnection(conn net.Conn) { defer conn.Close() reader := bufio.NewReader(conn) for { message, err := reader.ReadString('\n') if err != nil { fmt.Println("Error reading:", err) break } fmt.Print("Received:", message) conn.Write([]byte(message)) } } func main() { listener, err := net.Listen("tcp", ":8080") if err != nil { fmt.Println("Error listening:", err) return } defer listener.Close() fmt.Println("Listening on :8080...") for { conn, err := listener.Accept() if err != nil { fmt.Println("Error accepting:", err) continue } go handleConnection(conn) } } 在这个例子中，我们通过listener.Accept()不断接受客户端连接，并为每个连接启动一个协程来处理请求。这种模式非常适合处理大量短连接的场景。 --- 5. 代码结构 模块化与可扩展性 最后，我们来聊聊代码结构。一个高性能的服务器不仅仅依赖于语言特性，还需要良好的设计思路。Go语言特别推崇把程序分成小块儿来写，就像搭积木一样，每个功能都封装成独立的小模块或包。这样不仅修 bug 的时候方便找问题，写代码的时候也更容易看懂，以后想加新功能啥的也简单多了。 比如，假设我们要开发一个分布式任务调度系统，可以按照以下方式组织代码： go // tasks.go package task type Task struct { ID string Name string Param interface{} } func NewTask(id, name string, param interface{}) Task { return &Task{ ID: id, Name: name, Param: param, } } // scheduler.go package scheduler import "task" type Scheduler struct { tasks []task.Task } func NewScheduler() Scheduler { return &Scheduler{ tasks: make([]task.Task, 0), } } func (s Scheduler) AddTask(t task.Task) { s.tasks = append(s.tasks, t) } func (s Scheduler) Run() { for _, t := range s.tasks { fmt.Printf("Executing task %s\n", t.Name) // 执行任务逻辑... } } 通过这种方式，我们将任务管理和调度逻辑分离出来，使得代码更加清晰易懂。同时，这样的设计也方便未来扩展新的功能，比如添加日志记录、监控指标等功能。 --- 6. 总结与展望 好了，到这里咱们就差不多聊完了如何用Go语言进行高性能服务器开发。说实话，写着这篇文章的时候，我脑海里突然蹦出大学时那股子钻研劲儿，感觉就像重新回到那些熬夜敲代码的日子了，整个人都热血上头！Go这门语言真的太带感了，简单到没话说，效率还超高，稳定性又好得没话说，简直就是程序员的救星啊！ 不过，我也想提醒大家一句：技术再好，最终还是要服务于业务需求。不管你用啥法子、说啥话，老老实实问问自己：“这招到底管不管用？是不是真的解决问题了？”这才是真本事！ 希望这篇文章对你有所帮助，如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时留言讨论！让我们一起继续探索Go的无限可能吧！

...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。 旧版rem布局 《手机端页面自适应解决方案—rem布局》， 此方案仅适用于移动端web 文章底部常见问题说明第四条，笔者已给出一个相当便捷的解决方案，欢迎留言交流。（2017/9/9） 该方案使用相当简单，把下面这段已压缩过的 原生JS（仅1kb，源码已在文章底部更新，2017/5/3） 放到 HTML 的 head 标签中即可（注:不要手动设置viewport，该方案自动帮你设置） <script>!function(e){function t(a){if(i[a])return i[a].exports;var n=i[a]={exports:{},id:a,loaded:!1};return e[a].call(n.exports,n,n.exports,t),n.loaded=!0,n.exports}var i={};return t.m=e,t.c=i,t.p="",t(0)}([function(e,t){"use strict";Object.defineProperty(t,"__esModule",{value:!0});var i=window;t["default"]=i.flex=function(normal,e,t){var a=e||100,n=t||1,r=i.document,o=navigator.userAgent,d=o.match(/Android[\S\s]+AppleWebkit\/(\d{3})/i),l=o.match(/U3\/((\d+|\.){5,})/i),c=l&&parseInt(l[1].split(".").join(""),10)>=80,p=navigator.appVersion.match(/(iphone|ipad|ipod)/gi),s=i.devicePixelRatio||1;p||d&&d[1]>534||c||(s=1);var u=normal?1:1/s,m=r.querySelector('meta[name="viewport"]');m||(m=r.createElement("meta"),m.setAttribute("name","viewport"),r.head.appendChild(m)),m.setAttribute("content","width=device-width,user-scalable=no,initial-scale="+u+",maximum-scale="+u+",minimum-scale="+u),r.documentElement.style.fontSize=normal?"50px": a/2sn+"px"},e.exports=t["default"]}]); flex(false,100, 1);</script> 代码原理 这是阿里团队的高清方案布局代码，所谓高清方案就是利用rem的特性（我们知道默认情况下html的1rem = 16px），根据设备屏幕的DPR（设备像素比，又称DPPX，比如dpr=2时，表示1个CSS像素由4个物理像素点组成）根据设备DPR动态设置 html 的font-size为（50 dpr)，同时调整页面的压缩比率（即：1/dpr），进而达到高清效果。 有何优势 引用简单，布局简便 根据设备屏幕的DPR,自动设置最合适的高清缩放。 保证了不同设备下视觉体验的一致性。（老方案是，屏幕越大元素越大；此方案是，屏幕越大，看的越多） 有效解决移动端真实1px问题（这里的1px 是设备屏幕上的物理像素） 如何使用 重要的事情说三遍！ 绝不是每个地方都要用rem，rem只适用于固定尺寸！ 绝不是每个地方都要用rem，rem只适用于固定尺寸！ 绝不是每个地方都要用rem，rem只适用于固定尺寸！ 在相当数量的布局情境中（比如底部导航元素平分屏幕宽，大尺寸元素），你必须使用百分比或者flex才能完美布局！ 看过 《手机端页面自适应解决方案—rem布局》的朋友，应该对rem有所了解，这里不再赘述， 此方案也是默认 1rem = 100px，所以你布局的时候，完全可以按照设计师给你的效果图写各种尺寸啦。 比如你在效果图上量取的某个按钮元素长 55px, 宽37px ，那你直接可以这样写样式： .myBtn {width: 0.55rem;height: 0.37rem;} rem布局（进阶版）实践应用 iPhone5 下页面效果.png iPhone 6 Plus 下页面效果.png 为了让朋友们更清晰感受此方案的巨大优势，下面是源码和Demo 实践应用1（请在手机端或者手机模式下浏览效果更佳！） 实践应用2（请在手机端或者手机模式下浏览效果更佳！） 线上项目（请在手机端或者手机模式下浏览效果更佳！） 示例源码 在线Demo 常见问题说明，新手很有必要看一下（2017/1/19） 许多同学对该方案存在不少误解导致使用出现各种问题，这里统一回复下。 1.问：为啥手机网页效果图宽度是要640或者750的，我非得弄个666的不行咩？ 答：老实说当然可以，不过为了规范，640或者750是相对合适的。 拿Iphone 5s 举例，它的css像素宽度是320px，由于它的dpr=2，所以它的物理像素宽度为320 × 2 = 640px，这也就是为什么，你在5s上截了一张图，在电脑上打开，它的原始宽度是640px的原因。 那 iphone 6 的截图宽度呢？ 375 × 2 = 750 那 iphone 6 sp 的截图宽度呢？ 414 × 3 = 1242 以此类推，你现在能明白效果图为什么一般是 640 ，750 甚至是 1242 的原因了么？（真没有歧视安卓机的意思。。。） 2.问：宽度用rem写的情况下， 在 iphone6 上没问题， 在 iphone5上会有横向滚动条，何解？ 答：假设你的效果图宽度是750，在这个效果图上可能有一个宽度为7rem（高清方案默认 1rem = 100px）的元素。我们知道，高清方案的特点就是几乎完美还原效果图，也就是说，你写了一个宽度为 7rem 的元素，那么在目前主流移动设备上都是7rem。然而，iphone 5 的宽度为640，也就是6.4rem。于是横向滚动条不可避免的出现了。 怎么办呢？ 这是我目前推荐的比较安全的方式：如果元素的宽度超过效果图宽度的一半（效果图宽为640或750），果断使用百分比宽度，或者flex布局。就像把等屏宽的图片宽度设为100%一样。 3.问：不是 1rem = 100px吗，为什么我的代码写了一个宽度为3rem的元素，在电脑端的谷歌浏览器上宽度只有150px? 答：先说高清方案代码，再次强调咱们的高清方案代码是根据设备的dpr动态设置html 的 font-size， 如果dpr=1(如电脑端），则html的font-size为50px，此时 1rem = 50px 如果dpr=2(如iphone 5 和 6），则html的font-size为100px，此时 1rem = 100px 如果dpr=3(如iphone 6 sp），则html的font-size为150px，此时 1rem = 150px 如果dpr为其他值，即便不是整数，如3.4 , 也是一样直接将dpr 乘以 50 。 再来说说效果图，一般来讲，我们的效果图宽度要么是640，要么是750，无论哪一个，它们对应设备的dpr=2，此时，1 rem = 50 × 2 = 100px。这也就是为什么高清方案默认1rem = 100px。而将1rem默认100px也是好处多多，可以帮你快速换算单位，比如在750宽度下的效果图，某元素宽度为53px，那么css宽度直接设为53/100=0.53rem了。 然而极少情况下，有设计师将效果图宽定为1242px，因为他手里只有一个iphone 6 sp (dpr = 3)，设计完效果图刚好可以在他的iphone 6 sp里查看调整。一切完毕之后，他将这个效果图交给你来切图。由于这个效果图对应设备的dpr=3，也就是1rem = 50 × 3 = 150px。所以如果你量取了一个宽度为90px的元素，它的css宽度应该为 90/150=0.6rem。由于咱们的高清方案默认1rem=100px，为了还原效果图，你需要这样换算。当然，一个技巧就是你可以直接修改咱们的高清方案的默认设置。在代码的最后 你会看到 flex(false, 100, 1) ，将其修改成flex(false, 66.66667, 1)（感谢简友：V旅行指出此处错误！ 2017/3/24）就不用那么麻烦的换算了，此时那个90px的直接写成0.9rem就可以了。 4.问：在此方案下，我如果引用了别的UI库，那些UI库的元素会显得特别小，如何解决？ 答：可以这样去理解问题的原因，如果不用高清方案，别的UI库的元素在移动设备上（假设这个设备是iphone 5好了）显示是正常的，这没有问题，然后我们在这个设备上将该页面截图放到电脑上看，发现宽度是640（问答1解释过了），根据你的像素眼大致测量，你发现这个设备上的某个字体大小应该是12px，而你在电脑上测量应该是24px。 现在我们使用高清方案去还原这个页面，那么字体大小应该写为 0.24rem 才对！ 所以，如果你引用了其他的UI库，为了兼容高清方案，你需要对该UI库里凡是应用px的地方做相应处理，即： a px => a0.02 rem (具体处理方式因人而异，有模块化开发经验的同学可使用类似的 px2rem 的插件去转化，也可以完全手动处理） （2017/9/9更新）然而真实情况往往更为复杂，比如，你引入了百度地图（N个样式需要处理转换）；或者你引入了一个 framework；又或者你使用了 video 标签，上面默认的尺寸样式很难处理。等等这些棘手问题 面对这些情况，此时我们的高清方案如果不再压缩页面，那么以上问题将迎刃而解。 基于这样的思路，笔者对高清方案的源码做了如下修改，即添加一个叫做 normal 的参数，由它来控制页面是否压缩。 在文章顶部代码的最后，你会看到 flex(false, 100, 1)，默认情况下页面是开启压缩的。 如果你需要禁止压缩，由于我们的源码执行后，直接将flex函数挂载到全局变量window上了，此时你直接在需要禁止压缩的页面执行 window.flex(true) 就可以了，而rem的用法保持不变。 有一点美中不足的是，如果禁止了页面压缩，高清屏的1像素就不能实现了，如果你必须要实现1像素，那么自行谷歌：css 0.5像素，有N多的解决方案，这里不再赘述。 5.问：有时候字体会不受控制的变大，怎么办？ 答：在X5新内核Blink中，在排版页面的时候，会主动对字体进行放大，会检测页面中的主字体，当某一块字体在我们的判定规则中，认为字号较小，并且是页面中的主要字体，就会采取主动放大的操作。然而这不是我们想要的，可以采取给最大高度解决 解决方案： , :before, :after { max-height: 100000px } 补充：有同学反映，在一些情况下 textarea 标签内的字体大小即便加上上面的方案，字体也会变大，无法控制。此时你需要给 textarea 的 display 设为 table 或者 inline-table 即可恢复正常。（感谢 程序媛喵喵 对此的补充！2017/7/7） 6.问：我在底部导航用的flex感觉更合适一些，请问这样子混着用可以吗？ 答：咱们的rem适合写固定尺寸。其余的根据需要换成flex或者百分比。源码示例中就有这三种的综合运用。 7.问：在高清方案下，一个标准的，较为理想的宽度为640的页面效果图应该是怎样的？ 点击浏览：一个标准的640手机页面设计稿参考（没错，在此方案中，你可以完全按照这张设计稿的尺寸写布局了。就是这么简单！） 8.问：用了这个方案如何使用媒体查询呢？ 一般来讲，使用了这个方案是没必要用媒体查询了，如果你必须要用，假设你要对 iphone5 （css像素宽度320px, 这里需要取其物理像素，也就是640）宽度下的类名做处理，你可以这样 @media screen and (max-width: 640px) {.yourLayout {width:100%;} } 9.问：可以提供下这个高清方案的源码吗？ 'use strict';/ @param {Boolean} [normal = false] - 默认开启页面压缩以使页面高清; @param {Number} [baseFontSize = 100] - 基础fontSize, 默认100px; @param {Number} [fontscale = 1] - 有的业务希望能放大一定比例的字体;/const win = window;export default win.flex = (normal, baseFontSize, fontscale) => {const _baseFontSize = baseFontSize || 100;const _fontscale = fontscale || 1;const doc = win.document;const ua = navigator.userAgent;const matches = ua.match(/Android[\S\s]+AppleWebkit\/(\d{3})/i);const UCversion = ua.match(/U3\/((\d+|\.){5,})/i);const isUCHd = UCversion && parseInt(UCversion[1].split('.').join(''), 10) >= 80;const isIos = navigator.appVersion.match(/(iphone|ipad|ipod)/gi);let dpr = win.devicePixelRatio || 1;if (!isIos && !(matches && matches[1] > 534) && !isUCHd) {// 如果非iOS, 非Android4.3以上, 非UC内核, 就不执行高清, dpr设为1;dpr = 1;}const scale = normal ? 1 : 1 / dpr;let metaEl = doc.querySelector('meta[name="viewport"]');if (!metaEl) {metaEl = doc.createElement('meta');metaEl.setAttribute('name', 'viewport');doc.head.appendChild(metaEl);}metaEl.setAttribute('content', width=device-width,user-scalable=no,initial-scale=${scale},maximum-scale=${scale},minimum-scale=${scale});doc.documentElement.style.fontSize = normal ? '50px' : ${_baseFontSize / 2 dpr _fontscale}px;}; 10.问：我在使用 rem 布局进阶方案的时候遇到了XXX的问题，如何解决？ 此方案久经考验，具有普遍适用性，自身出致命问题的情况很少，至少笔者是没遇到过。 绝大多数你遇到的问题，都是由于对rem布局理解不到位导致的。本文对rem布局做了大量的解释说明，配置了若干 demo，你可以把你遇到的问题放到demo里测试。遇到问题时，首先问自己，为什么这明显的错误大家没遇到就我遇到了？？ 如果你真的经过充分验证，比对，确实是rem布局自身出了问题，那么请私信我，把还原问题场景的 demo 或者文件发给我。谢谢！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/hjhfreshman/article/details/88864894。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。