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...82。 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。 源代码:13033480群共享 无助的时候,我曾读过N遍《金刚经》,讲到《金刚经》,我必须把爱因斯坦先拿来当我的档箭牌,不然,写这么个题目,我可能会被拍死: “如果世界上有一个宗教不但不与科学相违,而且每一次的科学新发现都能够验证她的观点,这就是佛教。”《爱因斯坦文集》,第一卷。 “我不能设想真正的科学家会没有这样深挚的信仰。这情况可以用这样一个形象来比喻:科学没有宗教就象瘸子,宗教没有科学就象瞎子。”------------《爱因斯坦文集》,第三卷,商务印书馆,1979年,第182-183页。 我还要提到我们国家,有位工科出身的领导人,我印象中,他也曾有段时间,每天都读《金刚经》… 先引用一段吧: 所有一切众生之类,若卵生、若胎生、若湿生、若化生、若有色、若无色、若有想、若无想、若非有想非无想,我皆令入无余涅槃而灭度之。如是灭度无量无数无边众生,实无众生得灭度者。何以故?须菩提,若菩萨有我相、人相、众生相、寿者相,即非菩萨。 类是众生之类吗?若化生??若无想??若非有想非无想?? 我不是个无知无欲的佛教徒,写这一段,我是非常非常伤感的,因为今天,我们就要把我们刚刚认识的,刚刚喜欢的,感觉已经有了很深的情感的几个类,几个象人一样可爱的类,给“灭度”掉。 请原谅我的任性,我不知道用这个词到底确切不确切,只是想这么用,就这么用了,原谅我的无知吧…… 这几个类,早已让很多网友不耐烦了,它们是SqlConnection、SqlCommand、SqlDataReader… 让我们,慢慢地,来个《梁山伯与祝英台》中的《十八相送》?? 怕是没有多少人这么有耐心地倾听那悠悠的、凄美的爱情了,我们还是简化一下,分六步吧:…. 一相送,送到try…catch…finally结构中: using System;using System.Data;using System.Data.SqlClient;using System.Configuration;using System.Collections.Generic;using WestGarden.Model;namespace WestGarden.Web{public partial class Default1 : System.Web.UI.Page{protected void Page_Load(object sender, EventArgs e){IList<CategoryInfo> catogories = new List<CategoryInfo>();string connectionString = ConfigurationManager.ConnectionStrings["NetShopConnString"].ConnectionString;string cmdText = "SELECT CategoryId, Name, Descn FROM Category";SqlCommand cmd = new SqlCommand();SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString);try{cmd.Connection = conn;cmd.CommandType = CommandType.Text;cmd.CommandText = cmdText;conn.Open();SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader();while (rdr.Read()){CategoryInfo category = new CategoryInfo(rdr.GetString(0), rdr.GetString(1), rdr.GetString(2));catogories.Add(category);}rdr.Close();}finally{conn.Close();}ddlCategories.DataSource = catogories;ddlCategories.DataTextField = "Name";ddlCategories.DataValueField = "CategoryId";ddlCategories.DataBind();} }} 二相送,送到using()结构中: using System;using System.Data;using System.Data.SqlClient;using System.Configuration;using System.Collections.Generic;using WestGarden.Model;namespace WestGarden.Web{public partial class Default2 : System.Web.UI.Page{protected void Page_Load(object sender, EventArgs e){IList<CategoryInfo> catogories = new List<CategoryInfo>();string connectionString = ConfigurationManager.ConnectionStrings["NetShopConnString"].ConnectionString;string cmdText = "SELECT CategoryId, Name, Descn FROM Category";SqlCommand cmd = new SqlCommand();//简单地说,using()结构等同于前面的try...finally结构,隐式关闭了conn。using(SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString)){cmd.Connection = conn;cmd.CommandType = CommandType.Text;cmd.CommandText = cmdText;conn.Open();SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader();while (rdr.Read()){CategoryInfo category = new CategoryInfo(rdr.GetString(0), rdr.GetString(1), rdr.GetString(2));catogories.Add(category);}rdr.Close();}ddlCategories.DataSource = catogories;ddlCategories.DataTextField = "Name";ddlCategories.DataValueField = "CategoryId";ddlCategories.DataBind();} }} 三相送,送到通用的数据库访问函数中: using System;using System.Data;using System.Data.SqlClient;using System.Configuration;using System.Collections.Generic;using WestGarden.Model;namespace WestGarden.Web{public partial class Default3 : System.Web.UI.Page{protected void Page_Load(object sender, EventArgs e){IList<CategoryInfo> catogories = new List<CategoryInfo>();string connectionString = ConfigurationManager.ConnectionStrings["NetShopConnString"].ConnectionString;string cmdText = "SELECT CategoryId, Name, Descn FROM Category";SqlDataReader rdr = ExecuteReader(connectionString, CommandType.Text, cmdText);while (rdr.Read()){CategoryInfo category = new CategoryInfo(rdr.GetString(0), rdr.GetString(1), rdr.GetString(2));catogories.Add(category);}rdr.Close();ddlCategories.DataSource = catogories;ddlCategories.DataTextField = "Name";ddlCategories.DataValueField = "CategoryId";ddlCategories.DataBind();}public static SqlDataReader ExecuteReader(string connectionString, CommandType cmdType, string cmdText){SqlCommand cmd = new SqlCommand();SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString);try{cmd.Connection = conn;cmd.CommandType = cmdType;cmd.CommandText = cmdText;conn.Open();//如果创建了 SqlDataReader 并将 CommandBehavior 设置为 CloseConnection,//则关闭 SqlDataReader 会自动关闭此连接SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader(CommandBehavior.CloseConnection);return rdr;}catch{conn.Close();throw;}//finally//{// conn.Close();//} }} } 这个通用数据库访问函数可以进一步完善如下: using System;using System.Data;using System.Data.SqlClient;using System.Configuration;using System.Collections.Generic;using WestGarden.Model;namespace WestGarden.Web{public partial class Default4 : System.Web.UI.Page{protected void Page_Load(object sender, EventArgs e){IList<CategoryInfo> catogories = new List<CategoryInfo>();string connectionString = ConfigurationManager.ConnectionStrings["NetShopConnString"].ConnectionString;string cmdText = "SELECT CategoryId, Name, Descn FROM Category";SqlDataReader rdr = ExecuteReader(connectionString, CommandType.Text, cmdText,null);while (rdr.Read()){CategoryInfo category = new CategoryInfo(rdr.GetString(0), rdr.GetString(1), rdr.GetString(2));catogories.Add(category);}rdr.Close();ddlCategories.DataSource = catogories;ddlCategories.DataTextField = "Name";ddlCategories.DataValueField = "CategoryId";ddlCategories.DataBind();}public static SqlDataReader ExecuteReader(string connectionString, CommandType cmdType, string cmdText, params SqlParameter[] commandParameters){SqlCommand cmd = new SqlCommand();SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString);try{//cmd.Connection = conn;//cmd.CommandType = cmdType;//cmd.CommandText = cmdText;//conn.Open();PrepareCommand(cmd, conn, null, cmdType, cmdText, commandParameters);//如果创建了 SqlDataReader 并将 CommandBehavior 设置为 CloseConnection,//则关闭 SqlDataReader 会自动关闭此连接。SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader(CommandBehavior.CloseConnection);cmd.Parameters.Clear();return rdr;}catch{conn.Close();throw;}//finally//{// conn.Close();//} }private static void PrepareCommand(SqlCommand cmd, SqlConnection conn, SqlTransaction trans, CommandType cmdType, string cmdText, SqlParameter[] cmdParms){if (conn.State != ConnectionState.Open)conn.Open();cmd.Connection = conn;cmd.CommandText = cmdText;if (trans != null)cmd.Transaction = trans;cmd.CommandType = cmdType;if (cmdParms != null){foreach (SqlParameter parm in cmdParms)cmd.Parameters.Add(parm);} }} } 因为重点在过程,在结构,代码都比较简单,唯一值得一提的是SqlConnection的关闭问题,在最后比较完善的数据库访问函数中(这是SQLHelper中的源代码),没有使用using()结构,也没有显示关闭,主要原因是调用ExecuteReader方法时,使用了参数 CommandBehavior 并将其设置为 CloseConnection: SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader(CommandBehavior.CloseConnection); 根据MSDN的说法:如果创建了 SqlDataReader 并将 CommandBehavior 设置为 CloseConnection,则关闭 SqlDataReader 会自动关闭此连接。 参考网址:http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/y6wy5a0f(v=vs.80).aspx 版权所有©2012,WestGarden.欢迎转载,转载请注明出处.更多文章请参阅博客http://www.cnblogs.com/WestGarden/ 转载于:https://www.cnblogs.com/WestGarden/archive/2012/06/04/2533560.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_33697898/article/details/94471782。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-18 20:09:36
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2024-01-22 15:44:41
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Hive
...个数据仓库工具,允许用户将结构化数据存储在HDFS上并通过SQL查询来处理这些数据。它提供了类似传统关系型数据库的功能,但更适用于大规模分布式数据处理场景。在本文中,Hive被用来说明如何通过调整存储格式来支持非主流压缩格式如GZIP和BZIP2。 GZIP , GZIP是一种广泛使用的文件压缩算法,以其快速压缩和解压缩速度著称。它通常用于单个文件的压缩,能够有效减少文件大小从而节省存储空间。在本文中,GZIP被用来解决大量小文件带来的性能问题,通过压缩这些文件后再导入到Hive中,以提高存储效率和查询性能。 BZIP2 , BZIP2是一种高压缩比的文件压缩算法,相较于GZIP,它能提供更高的压缩率但速度稍慢。BZIP2特别适合用于那些访问频率较低的大规模静态数据集,能够在保证较高压缩比的同时保持较好的数据完整性。本文中,BZIP2被用来演示如何在Hive中创建分区表并启用BZIP2压缩,以优化大规模数据集的存储效率。
2025-04-19 16:20:43
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翡翠梦境
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...置内存请求和限制,以实现资源的有效利用和成本控制。同时,文中还引用了Google Borg论文中的经典研究,揭示了大规模分布式系统内存资源调度的复杂性及其解决方案在Kubernetes设计中的体现。 对于希望进一步提升Kubernetes集群资源管理能力的用户,可以关注一些业内知名的案例研究,例如Netflix如何借助Kubernetes进行大规模服务部署时的内存优化策略。这些实战经验不仅有助于理解理论知识,还能指导读者在实际环境中运用和调整内存配置,从而最大化资源使用效率,降低运维风险。 总之,随着Kubernetes生态系统的持续发展和容器技术的日臻完善,不断跟进最新的内存管理实践与研究动态,将助力企业和开发者更好地驾驭这一强大的容器编排工具,构建高效、稳定的云原生架构。
2023-12-23 12:14:07
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Beego
...,决定了程序的行为和功能。在用 Go 语言开发的时候,Beego 框架可是个大明星呢!它就像一个贴心的小助手,给你一堆现成的工具和功能,让你能飞快地搭出一个像模像样的网站,简直不要太爽!然而,任何工具都有它的局限性,特别是在处理配置文件时。 记得有一次,我在调试一个 Beego 项目的时候,遇到了一个恼人的错误:“configuration file parsing error”。我当时那个心情啊,简直就像被人突然浇了一脑袋凉水,懵圈了,心里直嘀咕:“这是啥妖蛾子呀?”后来我就自己琢磨来琢磨去,费了好大劲儿,总算把问题给摆平了。嘿,今天就想跟大家聊聊我的经历,说不定对碰上同样麻烦的小伙伴们有点儿用呢! 2. 配置文件解析错误是什么? 首先,我们需要明确什么是“configuration file parsing error”。简单说吧,就是程序打开配置文件的时候,发现里面有些东西跟它想的不一样,有点懵圈了。可能是语法错误,也可能是格式不正确,甚至可能是文件路径不对。总之,这种错误会让程序无法正常运行。 让我举个例子吧。假设你有一个 conf/app.conf 文件,里面的内容是这样的: ini appname = myapp port = 8080 如果你不小心把 port 写成了 porr,那么 Beego 就会报出 “configuration file parsing error”。这就怪不得了,Beego 在读取配置文件的时候,就想着你给它整点正规的键值对呢。结果你这输入一看,唉,这不是闹着玩的嘛,明显不按规矩出牌啊! 3. 如何正确处理配置文件解析错误? 3. 1. 第一步 检查配置文件的格式 当遇到 “configuration file parsing error” 时,第一步当然是检查配置文件的格式。这听起来很简单,但实际上需要仔细观察每一个细节。 比如说,你的配置文件可能有空行或者多余的空格。Beego 对这些细节是非常敏感的。再比如,有些键值对之间可能没有等号(=),这也是一个常见的错误。所以,在处理这个问题之前,先用文本编辑器打开配置文件,仔细检查每一行。 bash 打开配置文件进行检查 vim conf/app.conf 3. 2. 第二步 使用 Beego 提供的工具 Beego 为我们提供了一个非常方便的工具,叫做 beego.AppConfig。这个工具可以帮助我们轻松地读取和解析配置文件。要是你检查完配置文件,发现格式啥的都没毛病,可还是报错的话,那八成是代码里头哪里出岔子了。 下面是一个简单的代码示例,展示如何使用 beego.AppConfig 来读取配置文件: go package main import ( "fmt" "github.com/beego/beego/v2/server/web" ) func main() { // 初始化 Beego 配置 web.SetConfigName("app") web.AddConfigPath("./conf") err := web.LoadAppConfig("ini", "./conf/app.conf") if err != nil { fmt.Println("Error loading configuration:", err) return } // 读取配置项 appName := web.AppConfig.String("appname") port := web.AppConfig.String("port") fmt.Printf("Application Name: %s\n", appName) fmt.Printf("Port: %s\n", port) } 在这个例子中,我们首先设置了配置文件的名字和路径,然后通过 LoadAppConfig 方法加载配置文件。要是加载的时候挂了,就会蹦出个错误信息。咱们可以用 fmt.Println 把这个错误打出来,这样就能知道到底哪里出问题啦! 3. 3. 第三步 日志记录的重要性 在处理配置文件解析错误时,日志记录是一个非常重要的环节。通过记录详细的日志信息,我们可以更好地追踪问题的根源。 Beego 提供了强大的日志功能,我们可以很容易地将日志输出到控制台或文件中。下面是一个使用 Beego 日志模块的例子: go package main import ( "github.com/beego/beego/v2/server/web" "log" ) func main() { // 设置日志级别 log.SetFlags(log.Ldate | log.Ltime | log.Lshortfile) // 加载配置文件 err := web.LoadAppConfig("ini", "./conf/app.conf") if err != nil { log.Fatalf("Failed to load configuration: %v", err) } // 继续执行其他逻辑 log.Println("Configuration loaded successfully.") } 在这个例子中,我们设置了日志的格式,并在加载配置文件时使用了 log.Fatalf 来记录错误信息。这样,即使程序崩溃,我们也能清楚地看到哪里出了问题。 4. 我的经验总结 经过多次实践,我发现处理配置文件解析错误的关键在于耐心和细心。很多时候,问题并不是特别复杂,只是我们一时疏忽导致的。所以啊,在写代码的时候,得养成好习惯,像时不时瞅一眼配置文件是不是整整齐齐的,别让那些键值对出问题,不然出了bug找起来可够呛。 同时,我也建议大家多利用 Beego 提供的各种工具和功能。Beego 是一个非常成熟的框架,它已经为我们考虑到了很多细节。只要我们合理使用这些工具,就能大大减少遇到问题的概率。 最后,我想说的是,编程其实是一个不断学习和成长的过程。当我们遇到困难时,不要气馁,也不要急于求成。静下心来,一步步分析问题,总能找到解决方案。这就跟处理配置文件出错那会儿似的,说白了嘛,只要你能沉住气,再琢磨出点门道来,这坎儿肯定能迈过去! 5. 结语 好了,今天的分享就到这里了。希望能通过这篇文章,让大家弄明白在 Beego 里怎么正确解决配置文件出错的问题,这样以后遇到类似情况就不会抓耳挠腮啦!如果你还有什么疑问或者更好的方法,欢迎随时跟我交流。我们一起进步,一起成为更优秀的开发者! 记住,编程不仅仅是解决问题,更是一种艺术。愿你在编程的道路上越走越远,越走越宽广!
2025-04-13 15:33:12
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桃李春风一杯酒
Hadoop
...局限性。HDFS虽然功能强大,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
ElasticSearch
...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
64
林中小径
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...68。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 最近在找工作,在这个过程中我感到很迷茫,投了很多简历,被查看的却很少,其中也有到现场去面试,结果也很不理想(╥╯^╰╥)。 哈哈,跑题了,我在看之前所做的项目时,在我的收藏夹中看到了以前收藏的有关爬虫的文章,点开后又重新学习了一下。 下面是这两篇文章的链接 java实现网络爬虫:https://www.cnblogs.com/1996swg/p/7355577.html Jsoup教程:https://www.jianshu.com/p/fd5caaaa950d 接下来,我通过Jsoup来实现爬取彼岸桌面里面的图片进行爬虫学习!!! 我用的开发工具是IDEA,jdk是1.7版本,项目结构大致如下所示: 一、页面分析 首先来分析一下彼岸桌面的网页的结构: 我们第一个看到的是网站的域名为http://www.netbian.com/,它有如上所示的分类,我们尝试着点开一些分类去看一下他的链接。 通过点击每个分类,发现不同的分类下,地址栏显示为域名后面拼接这对应分类的拼音,但在分类为王者荣耀之后的拼接的确是“s/分类拼音”。这样我们可以创建一个枚举类,将所有分类集中管理。在common包下创建一个Kind枚举类: package com.asahi.common;/ 分类的枚举/public enum Kind {RILI("rili"), DONGMAN("dongman"), FENGJING("fengjing"), MEINV("meinv"), YOUXI("youxi"), YINGSHI("yingshi"),DONGTAI("dongtai"), WEIMEI("weimei"), SHEJI("sheji"), KEAI("keai"), QICHE("qiche"), HUAHUI("huahui"),DONGWU("dongwu"), JIERI("jieri"), RENWU("renwu"), MEISHI("meishi"), SHUIGUO("shuiguo"), JIANZHU("jianzhu"),TIYU("tiyu"), JUNSHI("junshi"), FEIZHULIU("feizhuliu"), QITA("qita"), WANGZHERONGYAO("s/wangzherongyao"), HUYAN("s/huyan"), LOL("s/lol");String kind;Kind(String kind) {this.kind = kind;}public static boolean contains(String test) {for (Kind c : Kind.values()) {if (c.kind.equals(test)) {return true;} }return false;} } 这里我添加了一个比较的方法供之后判断输入的分类名是否包含在这些分类里面。 接下来我们在分析分类面的展示情况,以美女分类页面为例(●´∀`●),最下边有分页,如果只获取这个页面的图片并不能获取所有美女图,我们还需要点击每一个分页,从分页中获取所有的图片。通过分析发现,第一页的链接是在原有链接基础上拼接“/index.htm”,从第二页之后拼接的是“/index_页号.htm”。 这样我们只需要获取总页数在依次遍历拼接就可以了,现在的问题是如何获取总页数,我一开始的想法是获取分页中“共167页”这个标签后再只保留数字就可以个,但发现运行后获取不到该元素节点,经过排查了解到这个标签是通过js生成的,于是我转换了思路,通过获取最后一个页号来得到一共分了多少页 Document root_doc = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/").get();Elements els = root_doc.select("main .page a");//这里els.eq(els.size() - 2的原因是后边确定按钮用的是a标签要去掉,再去掉一个“下一页”标签Integer page = Integer.parseInt(els.eq(els.size() - 2).text()); 分类页中图片所在的标签结构为: 分类页面下的图片不是我们想要的,我们想要的是点击进去详细页的高清大图,所以需要获取a标签的链接,再从这个链接中获取真正想要的图片。 详细页中图片所在的标签结构为: 二、代码实现 到这里分类页分析的差不多了,我们通过代码来进行获取图片。首先导入Jsoup的jar包:jsoup-1.12.1.jar,如果采用Maven请导入下边的依赖。 <dependency><groupId>org.jsoup</groupId><artifactId>jsoup</artifactId><version>1.12.1</version></dependency> 在utils创建JsoupPic类,并添加getPic方法,代码如下: public static void getPic(String kind) throws Exception {//get请求方式进行请求Document root_doc = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/").get();//获取分页标签,用于获取总页数Elements els = root_doc.select("main .page a");Integer page = Integer.parseInt(els.eq(els.size() - 2).text());for (int i = 1; i < page; i++) {Document document = null;//这里判断的是当前页号是否为1,如果为1就不拼页号,否则拼上对应的页号if (i == 1) {document = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/index.htm").get();} else {document = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/index_" + i + ".htm").get();}//获取每个分页链接里面a标签的链接,进入链接页面获取当前图拼的大尺寸图片Elements elements = document.select("main .list li a");for (Element element : elements) {String href = element.attr("href");String picUrl = "http://www.netbian.com" + href;Document document1 = Jsoup.connect(picUrl).get();Elements elements1 = document1.select(".endpage .pic p a img");//获取所有图片的链接System.out.println(elements1);} }} 在分类页中有一个隐藏的问题图片: 正常的图片链接都是以“/”开头,以“.htm”结尾,而每个分类下的第三张图片的链接都是“http://pic.netbian.com/”,如果不过滤的话会报如下错误: 所以这里必须要判断一下: Elements elements = document.select("main .list li a");for (Element element : elements) {String href = element.attr("href");//判断是否是以“/”开头if (href.startsWith("/")) {String picUrl = "http://www.netbian.com" + href;Document document1 = Jsoup.connect(picUrl).get();Elements elements1 = document1.select(".endpage .pic p a img");System.out.println(elements1);} } 到这里,页面就已经分析好了,问题基本上已经解决了,接下来我们需要将图片存到我们的系统里,这里我将图片保存到我的电脑桌面上,并按照分类来存储图片。 首先是要获取桌面路径,在utils包下创建Download类,添加getDesktop方法,代码如下: public static File getDesktop(){FileSystemView fsv = FileSystemView.getFileSystemView();File path=fsv.getHomeDirectory(); return path;} 接着我们再该类中添加下载图片的方法: //urlPath为网络图片的路径,savePath为要保存的本地路径(这里指定为桌面下的images文件夹)public static void download(String urlPath,String savePath) throws Exception {// 构造URLURL url = new URL(urlPath);// 打开连接URLConnection con = url.openConnection();//设置请求超时为5scon.setConnectTimeout(51000);// 输入流InputStream is = con.getInputStream();// 1K的数据缓冲byte[] bs = new byte[1024];// 读取到的数据长度int len;// 输出的文件流File sf=new File(savePath);int randomNo=(int)(Math.random()1000000);String filename=urlPath.substring(urlPath.lastIndexOf("/")+1,urlPath.length());//获取服务器上图片的名称filename=new java.text.SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd-HH-mm-ss").format(new Date())+randomNo+filename;//时间+随机数防止重复OutputStream os = new FileOutputStream(sf.getPath()+"\\"+filename);// 开始读取while ((len = is.read(bs)) != -1) {os.write(bs, 0, len);}// 完毕,关闭所有链接os.close();is.close();} 写好后,我们再完善一下JsouPic中的getPic方法。 public static void getPic(String kind) throws Exception {//get请求方式进行请求Document root_doc = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/").get();//获取分页标签,用于获取总页数Elements els = root_doc.select("main .page a");Integer page = Integer.parseInt(els.eq(els.size() - 2).text());for (int i = 1; i < page; i++) {Document document = null;//这里判断的是当前页号是否为1,如果为1就不拼页号,否则拼上对应的页号if (i == 1) {document = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/index.htm").get();} else {document = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/index_" + i + ".htm").get();}File desktop = Download.getDesktop();Download.checkPath(desktop.getPath() + "\\images\\" + kind);//获取每个分页链接里面a标签的链接,进入链接页面获取当前图拼的大尺寸图片Elements elements = document.select("main .list li a");for (Element element : elements) {String href = element.attr("href");if (href.startsWith("/")) {String picUrl = "http://www.netbian.com" + href;Document document1 = Jsoup.connect(picUrl).get();Elements elements1 = document1.select(".endpage .pic p a img");Download.download(elements1.attr("src"), desktop.getPath() + "\\images\\" + kind);} }} } 在Download类中,我添加了checkPath方法,用于判断目录是否存在,不存在就创建一个。 public static void checkPath(String savePath) throws Exception {File file = new File(savePath);if (!file.exists()){file.mkdirs();} } 最后在mainapp包内创建PullPic类,并添加主方法。 package com.asahi.mainapp;import com.asahi.common.Kind;import com.asahi.common.PrintLog;import com.asahi.utils.JsoupPic;import java.util.Scanner;public class PullPic {public static void main(String[] args) throws Exception {new PullPic().downloadPic();}public void downloadPic() throws Exception {System.out.println("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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...态画面构建与动态效果实现之后,我们可进一步探讨当前HTML5游戏开发领域的最新技术和趋势。随着Web技术的快速发展,Canvas和WebGL等现代API使得网页游戏的性能表现与视觉体验得到显著提升。 近期,Mozilla Hacks发布了一篇题为《利用WebAssembly和WebGPU打造高性能网页游戏》的文章,详细介绍了如何借助WebAssembly将C++等编译成可在浏览器中高效运行的代码,从而大幅提升游戏性能。同时,WebGPU作为下一代浏览器图形接口,为开发者提供了低级别的硬件访问权限,可以创建更复杂的3D图形和实时渲染效果,对于消除类游戏这类对响应速度有较高要求的游戏来说具有重大意义。 此外,游戏设计中的AI算法也是值得关注的方向。例如,运用深度学习和强化学习技术优化消除类游戏的智能提示系统,能有效提高玩家体验并延长游戏生命周期。一篇发表在“自然”杂志子刊上的论文就研究了AI在连连看等消除类游戏中的应用,展示了通过机器学习预测最佳消除路径的可能性。 总的来说,在继续深入实践HTML、CSS、JavaScript基础开发的同时,紧跟Web技术前沿进展,结合先进的编程语言、图形处理技术和AI算法,将有助于开发者打造出更为丰富、流畅且富有挑战性的消除类游戏产品,不断满足日益增长的用户体验需求。
2023-06-08 15:26:34
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'\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。
2024-01-20 16:20:26
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...05。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 安全,是一个操作系统必须具备的根本特性。我们的系统发展到现在,安全性能上当然不可能与专业系统同日而语,但该做到的,系统内核都应该努力完善。前几期课程,我们给系统内核增加了中断处理,于是当应用程序妄图执行特权指令,想要染指内核运行时,中断会把程序强行切断,内核从中断中重新获得CPU的执行权限。 虽说恶意用户程序难以攻击内核,但是系统当前还存在一个漏洞,使得恶意程序能取攻击另一个程序,我们看看这个问题到底是怎么实现的。我们先在内核C语言部分做简单修改,把原来的cmd_hlt函数改为cmd_execute_program: nt show_pos = 179;void cmd_execute_program(char file) {io_cli();struct Buffer appBuffer = (struct Buffer)memman_alloc(memman, 16);struct TASK task = task_now();task->pTaskBuffer = appBuffer;file_loadfile(file, appBuffer);struct SEGMENT_DESCRIPTOR gdt =(struct SEGMENT_DESCRIPTOR )get_addr_gdt();//select is multiply of 8, divided by 8 get the original valueint code_seg = 21 + (task->sel - first_task_cons_selector) / 8;//change hereint mem_seg = 30 + (task->sel - first_task_cons_selector) / 8;//22;char p = intToHexStr(mem_seg);showString(shtctl, sht_back, 0, show_pos, COL8_FFFFFF, p); show_pos += 16;set_segmdesc(gdt + code_seg, 0xfffff, (int) appBuffer->pBuffer, 0x409a + 0x60);//new memory char q = (char ) memman_alloc_4k(memman, 641024);appBuffer->pDataSeg = (unsigned char)q;set_segmdesc(gdt + mem_seg, 64 1024 - 1,(int) q ,0x4092 + 0x60);task->tss.esp0 = 0;io_sti();start_app(0, code_seg8,641024, mem_seg8, &(task->tss.esp0));io_cli();memman_free_4k(memman,(unsigned int) appBuffer->pBuffer, appBuffer->length);memman_free_4k(memman, (unsigned int) q, 64 1024);memman_free(memman,(unsigned int)appBuffer, 16);task->pTaskBuffer = 0;io_sti();}void console_task(struct SHEET sheet, int memtotal) {....for(;;) { ....else if (i == KEY_RETURN) {....} else if (strcmp(cmdline, "hlt") == 1) {//change herecmd_execute_program("abc.exe");}....}...} 原来的cmd_hlt函数默认加载并执行软盘中的abc.exe程序,现在我们把cmd_hlt改名为cmd_execute_program,并且函数需要传入一个字符串,用于表明要加载执行的程序名字。在该函数的代码实现中,我们使用showString函数把被加载执行的用户进程数据段所对应的全局描述符号给显示到桌面上,上面代码执行后情况如下: 我们看到,在控制台中执行hlt命令后,内核加载了用户进程,同时在控制台下方输出了一个字符串,也就是0x1E,这个数值对应的就是当前运行用户进程其数据段对应的全局描述符号。一旦有这个信息之后,另一个进程就可以有机可乘了。 接着我们在本地目录创建一个新文件叫crack.c,其内容如下: void main() {char p = (char)0x123;p[0] = 'c';p[1] = 'r';p[2] = 'a';p[3] = 'c';p[4] = 'k';p[5] = 0;} 它的目的简单,就是针对内存地址0x123处写入字符串”crack”.接着我们修改一下makefile,使得内核编译时,能把crack.c编译成二进制文件: CFLAGS=-fno-stack-protectorckernel : ckernel_u.asm app_u.asm crack_u.asm cp ckernel_u.asm win_sheet.h win_sheet.c mem_util.h mem_util.c write_vga_desktop.c timer.c timer.h global_define.h global_define.c multi_task.c multi_task.h app_u.asm app.c crack_u.asm crack.c makefile '/media/psf/Home/Documents/操作系统/文档/19/OS-kernel-win-sheet/'ckernel_u.asm : ckernel.o....crack_u.asm : crack.o./objconv -fnasm crack.o crack_u.asmcrack.o : crack.cgcc -m32 -fno-stack-protector -fno-asynchronous-unwind-tables -s -c -o crack.o crack.c 然后我们在本地目录下,把api_call.asm拷贝一份,并命名为crack_call.asm,后者内容与前者完全相同,只不过稍微有那么一点点改变,例如: BITS 32mov AX, 30 8mov DS, axcall mainmov edx, 4 ;返回内核int 02Dh.... 这里需要注意,语句: mov AX, 30 8mov DS, ax 其中30对应的就是前面显示的0x1E,这两句汇编的作用是,把程序crack的数据段设置成下标为30的全局描述符所指向的内存段一致。这就意味着crack进程所使用的数据段就跟hlt启动的进程所使用的数据段一致了!于是在crack.c中,它对内存地址为0x123的地方写入字符串”crack”,那就意味着对hlt加载用户进程的内存空间写入对应字符串! 完成上面代码后,我们在java项目中,增加代码,一是用来编译crack进程,而是把crack代码写入虚拟磁盘。在OperatingSystem.java中,将代码做如下添加: public void makeFllopy() {writeFileToFloppy("kernel.bat", false, 1, 1);....header = new FileHeader();header.setFileName("crack");header.setFileExt("exe");file = new File("crack.bat");in = null;try {in = new FileInputStream(file);long len = file.length();int count = 0;while (count < file.length()) {bbuf[count] = (byte) in.read();count++;}in.close();}catch(IOException e) {e.printStackTrace();return;}header.setFileContent(bbuf);fileSys.addHeader(header);....}public static void main(String[] args) {CKernelAsmPrecessor kernelPrecessor = new CKernelAsmPrecessor();kernelPrecessor.process();kernelPrecessor.createKernelBinary();CKernelAsmPrecessor appPrecessor = new CKernelAsmPrecessor("hlt.bat", "app_u.asm", "app.asm", "api_call.asm");appPrecessor.process();appPrecessor.createKernelBinary();CKernelAsmPrecessor crackPrecessor = new CKernelAsmPrecessor("crack.bat", "crack_u.asm", "crack.asm", "crack_call.asm");crackPrecessor.process();crackPrecessor.createKernelBinary();OperatingSystem op = new OperatingSystem("boot.bat");op.makeFllopy();} 在main函数中,我们把crack.c及其附属汇编文件结合在一起,编译成二进制文件crack.bat,在makeFllopy中,我们把编译后的crack.bat二进制数据读入,并把它写入到虚拟磁盘中,当系统运行起来后,可以把crack.bat二进制内容作为进程加载执行。 完成上面代码后,回到内核的C语言部分,也就是write_vga_desktop.c做一些修改,在kernel_api函数中,修改如下: int kernel_api(int edi, int esi, int ebp, int esp,int ebx, int edx, int ecx, int eax) {....else if (edx == 14) {sheet_free(shtctl, (struct SHEET)ebx);//change herecons_putstr((char)(task->pTaskBuffer->pDataSeg + 0x123));}....}void console_task(struct SHEET sheet, int memtotal) {....for(;;) {....else if (i == KEY_RETURN) {....else if (strcmp(cmdline, "crack") == 1) {cmd_execute_program("crack.exe");}....}....} 在kernel_api中,if(edx == 14)对应的api调用是api_closewin,也就是当用户进程关闭窗口时,我们把进程数据偏移0x123处的数据当做字符串打印到控制台窗口上,在console_task控制台进程主函数中,我们增加了对命令crack的响应,当用户在控制台上输入命令”crack”时,将crack代码加载到内核中运行。上面代码完成后,编译内核,然后用虚拟机将内核加载,系统启动后,我们现在一个控制台中输入hlt,先启动用户进程。然后点击”shift + w”,启动另一个控制台窗口,在其中输入crack,运行crack程序: 接着把点击tab键,把焦点恢复到窗口task_a,然后用鼠标点击运行hlt命令的窗口,把输入焦点切换到该控制台,然后再次点击tab键,把执行权限提交给运行hlt命令的控制台,此时点击回车,介绍用户进程启动的窗口,结果情况如下: 此时我们可以看到,运行hlt命令,执行用户进程的控制台窗口居然输出了字符串”crack”,而这个字符串正是crack.c在执行时,写入地址0x123的字符串。这就意味着一个恶意进程成功修改了另一个进程的内存数据,也相当于一个流氓程序把一只咸猪手伸到其他用户进程的裙底,蹂躏一番后留下了猥琐的证据。 那么如何防范恶意进程对其他程序的非法入侵呢,这就得使用CPU提供的LDT机制,也就是局部描述符表,该机制的使用,我们将在下一节详细讲解。更详细的讲解和代码演示调试,请参看视频: 更详细的讲解和代码调试演示过程,请参看视频 Linux kernel Hacker, 从零构建自己的内核 更多技术信息,包括操作系统,编译器,面试算法,机器学习,人工智能,请关照我的公众号: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/tyler_download/article/details/78731905。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-14 19:08:07
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...助管理员更精细地控制用户权限。 同时,针对密码安全方面,NIST近期发布的《数字身份指南》中,提倡采用多因素认证以及定期更换密码的做法,并强调了密码复杂度要求的新变化——从过去单纯追求长度和特殊字符组合转变为支持较长的、易记忆的短语。这一转变意味着,系统管理员在设置密码有效期时,应充分考虑新指南的精神,确保密码策略既安全又符合用户的记忆习惯。 此外,开源社区也在积极应对命令历史记录安全风险。例如,一种新的bash插件被开发出来,可实现命令历史记录加密存储,有效防止恶意攻击者通过查看历史记录获取敏感信息。而在端口扫描防御方面,除了传统的NMAP工具之外,一些实时网络监控与入侵检测系统如Zeek (前Bro)也因其高效识别异常网络活动的能力而备受瞩目。 综上所述,随着信息技术的发展和安全威胁的变化,Linux系统的账号安全管理需不断跟进最新研究和技术动态,结合文中所述的基础措施,灵活运用先进的安全技术和管理理念,构建更加稳固的操作系统安全防线。
2023-05-07 23:37:44
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Kafka
...话题分区,专门用来存用户干的事儿,点啥、买啥、逛哪儿,都往里丢,方便又清晰! java // 创建一个Kafka主题 kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic user_events 这里的关键点在于,主题的名字要尽量简单明了,避免使用特殊字符或者空格。哎呀,这就好比你给文件夹起个特别绕口的名字,结果自己都记不住路径了,Kafka也是一样!它会根据主题的名字创建对应的文件夹结构,但要是主题名太复杂,搞不好就会在找东西的时候迷路,路径解析起来就容易出岔子啦。而且啊,主题的名字最好起得通俗易懂一点,让大伙儿一眼扫过去就明白这是干啥用的。 2.2 分区(Partition):主题的分身术 接着说分区(Partition)。每个主题都可以被划分为多个分区,每个分区就是一个日志文件。分区的作用是什么呢?它可以提高并发性和扩展性。比如说,你有个主题叫orders(订单),你可以把它分成5个区(分区)。这样一来,不同的小伙伴就能一起开工,各自处理这些区里的数据啦! java // 查看主题的分区信息 kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic orders 分区的数量决定了并发的上限。所以,在设计主题时,你需要仔细权衡分区数量。太多的话,管理起来麻烦;太少的话,可能无法充分利用资源。我一般会根据预计的消息量来决定分区的数量。比如说,如果一秒能收到几千条消息,那分区设成10到20个就挺合适的。毕竟分区太多太少了都不好,得根据实际情况来调,不然可能会卡壳或者资源浪费啊! 2.3 消费者组(Consumer Group):团队协作的秘密武器 最后,我们来说消费者组(Consumer Group)。消费者组是一组消费者的集合,它们共同消费同一个主题的消息。每个消费者组都有一个唯一的名称,这个名字同样非常重要。 java // 创建一个消费者组 kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic user_events --group my_consumer_group 消费者组的设计理念是为了实现负载均衡和故障恢复。比如说,如果有两个小伙伴在一个小组里,系统就会帮他们自动分配任务(也就是主题的分区),这样大家就不会抢来抢去,重复干同样的活儿啦!而且呢,要是有个消费者挂掉了或者出问题了,其他的消费者就会顶上来,接手它负责的那些分区,接着干活儿,完全不受影响。 --- 3. 组织结构 Kafka的大脑与四肢 3.1 集群(Cluster):Kafka的心脏 Kafka集群是由多个Broker组成的,Broker是Kafka的核心组件,负责存储和转发消息。一个Broker就是一个节点,多个Broker协同工作,形成一个分布式的系统。 java // 启动Kafka Broker nohup kafka-server-start.sh config/server.properties & Broker的数量决定了系统的容错能力和性能。其实啊,通常咱们都会建议弄三个Broker,为啥呢?就怕万一有个家伙“罢工”了,比如突然挂掉或者出问题,别的还能顶上,整个系统就不耽误干活啦!不过,Broker的数量也不能太多,否则会增加管理和维护的成本。 3.2 Zookeeper:Kafka的大脑 Zookeeper是Kafka的协调器,它负责管理集群的状态和配置。没有Zookeeper,Kafka就无法正常运作。比如说啊,新添了个Broker(也就是那个消息中转站),Zookeeper就会赶紧告诉其他Broker:“嘿,快看看这位新伙伴,更新一下你们的状态吧!”还有呢,要是某个分区的老大换了(Leader切换了),Zookeeper也会在一旁默默记好这笔账,生怕漏掉啥重要信息似的。 java // 启动Zookeeper nohup zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties & 虽然Zookeeper很重要,但它也有一定的局限性。比如,它可能会成为单点故障,影响整个系统的稳定性。因此,近年来Kafka也在尝试去掉对Zookeeper的依赖,开发了自己的内部协调机制。 3.3 日志(Log):Kafka的四肢 日志是Kafka存储消息的地方,每个分区对应一个日志文件。嘿,这个日志设计可太聪明了!它用的是顺序写入的方法,就像一条直线往前跑,根本不用左顾右盼,写起来那叫一个快,效率直接拉满! java // 查看日志路径 cat config/server.properties | grep log.dirs 日志的大小可以通过参数log.segment.bytes来控制。默认值是1GB,你可以根据实际情况调整。要是日志文件太大了,查个东西就像在大海捞针一样慢吞吞的;但要是弄得太小吧,又老得换新的日志文件,麻烦得很,还费劲。 --- 4. 实战演练 从零搭建一个Kafka环境 说了这么多理论,咱们来实际操作一下吧!假设我们要搭建一个简单的Kafka环境,用来收集用户的登录日志。 4.1 安装Kafka和Zookeeper 首先,我们需要安装Kafka和Zookeeper。可以从官网下载最新的二进制包,解压后按照文档配置即可。 bash 下载Kafka wget https://downloads.apache.org/kafka/3.4.0/kafka_2.13-3.4.0.tgz 解压 tar -xzf kafka_2.13-3.4.0.tgz 4.2 创建主题和消费者 接下来,我们创建一个名为login_logs的主题,并启动一个消费者来监听消息。 bash 创建主题 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic login_logs 启动消费者 bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic login_logs --from-beginning 4.3 生产消息 最后,我们可以编写一个简单的Java程序来生产消息。 java import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import java.util.Properties; public class KafkaProducerExample { public static void main(String[] args) { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); KafkaProducer producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 10; i++) { producer.send(new ProducerRecord<>("login_logs", "key" + i, "value" + i)); } producer.close(); } } 这段代码会向login_logs主题发送10条消息,每条消息都有一个唯一的键和值。 --- 5. 总结 Kafka的魅力在于细节 好了,到这里咱们的Kafka之旅就告一段落了。通过这篇文章,我希望大家能更好地理解Kafka的命名规范和组织结构。Kafka为啥这么牛?因为它在设计的时候真是把每个小细节都琢磨得特别透。就像给主题起名字吧,分个区啦,还有消费者组怎么配合干活儿,这些地方都能看出人家确实是下了一番功夫的,真不是随便凑合出来的! 当然,Kafka的学习之路还有很多内容需要探索,比如监控、调优、安全等等。其实我觉得啊,只要你把命名的规矩弄明白了,东西该怎么放也心里有数了,那你就算是走上正轨啦,成功嘛,它就已经在向你招手啦!加油吧,朋友们! --- 希望这篇文章对你有所帮助,如果有任何疑问,欢迎随时交流哦!
2025-04-05 15:38:52
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彩虹之上
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...力,还积极助力各行业实现数字化转型,如为教育、金融等行业提供了基于云服务的一站式证件照生成平台,用户只需上传原始照片即可快速获得满足各类规范要求的证件照,大大简化了传统流程,提高了工作效率。 综上所述,随着深度学习技术的不断迭代和云服务生态的完善,图像分割在证件照生成领域的应用正逐步走向成熟,并展现出巨大的市场潜力和社会价值。而作为行业领导者之一的阿里云,将持续引领技术创新,推动相关应用场景的落地与发展。
2023-07-11 23:36:51
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...64。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 本文为课程《激光原理》课程调研综述论文成果,要求为调研激光相关的某个领域,并写5000字小综述一篇。论文完成时间:2021-11。 版权声明:除特殊标注外,本文全部图片及文字版权归作者所有,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接:https://blog.csdn.net/yyyyang666/article/details/129210164 激光诱导击穿光谱联合激光诱导荧光技术(LIBS-LIF)在环境监测上的元素分析应用 摘 要: 环境监测的重要性在当今环境问题日渐突出的背景下愈发显著。在环境问题中,土壤问题和水质问题是十分重要的课题之一,对于土壤监测和水质监测往往使用元素分析的方法。传统的实验室检测方式虽然精度高、准确性好,但是耗时长、流程复杂,无法实现原位检测或远程快速检测。使用激光诱导击穿光谱(LIBS)可以有效改善上述问题,但是其准确率低,存在相邻特征谱线干扰。激光诱导击穿光谱联合激光诱导荧光技术(LIBS-LIF)则是对LIBS技术的进一步强化升级,满足了检测需求。文章首先介绍了LIBS技术以及LIBS-LIF技术的基本原理;接着简要介绍LIBS-LIF技术在土壤监测的应用情况,介绍了技术的应用起源和研究进展;然后介绍LIBS技术和LIBS-LIF技术在水质监测方面的应用,由于液体检测中对于预处理的方式最为重要,因此此处简要归纳了液体检测样品预处理的方法,最后对LIBS-LIF技术在环境方面的应用做出总结和展望。LIBS-LIF技术具有着传统实验室检测无法比拟的优势,也正处于热门研究方向,未来潜力无限。 关键词: 激光诱导击穿光谱(LIBS);激光诱导击穿光谱联合激光诱导荧光技术(LIBS-LIF);环境监测;土壤监测;水质监测 Elemental Analysis Application of Laser Induced Breakdown Spectroscopy assisted with Laser Induced fluorescence(LIBS-LIF) Technology in Environmental Monitoring Abstract: The importance of environmental monitoring is becoming more and more significant under the background of increasingly prominent environmental problems. Among the environmental problems, soil problem and water quality problem is one of the very important topics. Element analysis is often used for soil monitoring and water quality monitoring. Although the traditional laboratory detection method has high accuracy and good accuracy, it takes a long time and the process is complex, so it is impossible to realize in-situ detection or remote rapid detection. Laser induced breakdown spectroscopy (LIBS) can effectively improve the above problems, but its accuracy is low and there is interference between adjacent characteristic lines. Laser-induced breakdown spectroscopy assisted with laser-induced fluorescence (LIBS-LIF) is a further enhancement and upgrade of LIBS technology to meet the detection needs. This paper first introduces the basic principles of LIBS technology and LIBS-LIF technology, then briefly introduces the application of LIBS-LIF technology in soil monitoring, and introduces the application origin and research progress of LIBS-LIF technology. Then it introduces the application of LIBS technology and LIBS-LIF technology in water quality monitoring. Because the way of pretreatment is the most important in liquid detection, the pretreatment methods of liquid testing samples are briefly summarized here. Finally, the application of LIBS-LIF technology in the environment is summarized and prospected. LIBS-LIF technology has incomparable advantages over traditional laboratory testing, and it is also in a hot research direction, with unlimited potential in the future. Keywords: Laser induced breakdown spectroscopy(LIBS); Laser induced breakdown spectroscopy assisted with Laser Induced fluorescence(LIBS-LIF); Environmental monitoring; Soil monitoring; Water quality monitoring Completion time: 2021-11 目录 0. 引言 1. 技术简介 1.1 LIBS技术简介 1.1.1 LIBS技术的基本原理 1.1.2 LIBS技术的定量分析 1.1.3 LIBS技术的优缺点 1.2 LIBS-LIF技术 1.2.1 LIF技术的基本原理 1.2.2 Co原子的LIBS-LIF增强原理 2. LIBS-LIF技术用于土壤监测 2.1 早期研究 2.2 近期研究现状 3. LIBS及LIBS-LIF技术用于水质监测 3.1液体直接检测 3.2液固转换检测 3.2.1吸附法 3.2.2成膜法 3.2.3微萃取法 3.2.4冷冻法 3.2.5电沉积法 3.3液气转换检测 4. 总结与展望 参考文献 0. 引言 随着经济的发展,人们物质生活水平提高的同时,环境的问题也愈发突出,其中,土壤问题和水体问题十分突出。 土壤是包括人类在内的一切生物体生存的载体,土壤的质量与农作物的生长息息相关,而农作物的收成则是人类发展的基石。在工业化发展的影响下,土壤重金属污染和积累成为了一个世界性的问题,尤其在中国特别是长三角地区尤为严重[1]。 水是生命之源,水体问题直接关系到所有生物体的生存。环境中的水体问题,主要集中在工业废水的治理与监测上。工业废水中含有大量重金属元素,其难以生物降解,重金属元素会随着水体流动而扩散。 物质元素分析在土壤分析和水质分析上是常用的方式。传统的分析方法是基于实验室的元素光谱分析法,其具有高精度、高稳定的特点,如:原子吸收光谱法(Atomic absorption spectrometry, AAS)、电感耦合等离子体质谱法(Inductively coupled plasma mass spectrometry, ICP-MS)、电感耦合等离子体原子发射光谱法(Inductively coupled plasma atomic emission spectrometry, ICP-AES)等,但是此类光谱的检测样品预处理复杂、检测操作难度高、需要庞大复杂的实验设备,且对样品造成损坏,有所不便[2,3]。 激光诱导击穿光谱(Laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)是一种基于原子光谱分析技术,与传统的光谱分析技术相比,其实验装置简单便携、操作简便、应用广泛、可远程测量,同时有在简单预处理样品或根本不预处理的情况下进行现场测量的潜力。因此,其满足在环境监测中,特别是土壤监测和水质监测此类希望可以在现场检测、快速便捷检测,同时精度较高的需求。LIBS技术很容易与其他技术如激光诱导荧光技术(Laser induced fluorescence, LIF)、拉曼光谱(Raman)等技术联用,进一步提高了 LIBS技术的检测准确度和竞争力[4]。 1. 技术简介 1.1 LIBS技术简介 LIBS技术最早可以追溯到20世纪60年代Brech, F.和Cross, L.所做的激光诱导火花散射实验,其中的一项实验使用红宝石激光器产生的激光照射材料后产生等离子体羽流。经过了几十年的发展,LIBS技术得到了显著发展,其在环境检测、文物保护鉴定、岩石检测、宇宙探索等领域中被广泛应用。 1.1.1 LIBS技术的基本原理 LIBS技术的装置主要由脉冲激光器、光谱仪、样品装载平台和计算机组成,光谱仪和计算机之间常常由光电倍增管或CCD等光电转换器件连接,如图 1所示[3]。 图 1 LIBS实验装置图[3] 首先,通过脉冲激光器产生强脉冲激光后由透镜聚焦到样品上,被聚焦区域的样品吸收,产生初始自由电子,并在持续的激光脉冲作用下加速。初始自由电子获取到足够高的能量之后,会轰击原子电离产生新的自由电子。随着激光脉冲作用的持续,自由电子和原子的作用如此往复碰撞,在短时间内形成等离子体,形成烧蚀坑。接着,激光脉冲结束,等离子体温度逐渐降低,产生连续背景辐射并产生原子或离子的发射光谱。通过光谱仪采集信号,在计算机上分析特征谱线的波长和强度信息就可以对样本中的元素进行定性和定量分析[2]。 1.1.2 LIBS技术的定量分析 由文献[2]可知,LIBS技术的定量分析方法通常有外标法、内标法和自由校准法(CF)。其中,最简单方便的是外标法。 外标法由光谱分析基本定量公式Lomakin-Scheibe公式 I=aCb(1)I=aC^b \tag{1} I=aCb(1) 式中III为光谱强度,aaa为比例系数,CCC为元素浓度,bbb为自吸收系数。自吸收系数bbb会随着元素浓度CCC的减小而增大,当元素浓度CCC很小时,b=1b=1b=1。使用同组仪器测量时aaa和bbb的值为定值。 将式(1)左右两边取对数,得 lgI=blgC+lga(2)lgI=blgC+lga \tag{2} lgI=blgC+lga(2) 由式(2)可知,当b=1时,光谱强度和元素浓度呈线性关系。因此,可以通过检验一组标准样品的元素浓度和对应的光谱强度,绘制出对应的标准曲线,从而根据曲线的得到未知样品的浓度值。 如图 2 (a)(b)所示,通过使用LIBS技术多次测定一系列含有Co元素的标准样品的光谱强度后取平均可以绘制出图 2 (b)所示的校正曲线[5]。同时可以计算出曲线的相关系数R^2、交叉验证均方差(RMSECV)和样品中Co元素的检出限(LOD)。 图 2 用LIBS和LIBS-LIF技术测定有效钴元素的光谱和校准曲线[5] (a) (b)使用LIBS技术测定,(c) (d)使用LIBS-LIF技术测定 1.1.3 LIBS技术的优缺点 随着LIBS技术的提高和广泛应用,其自身独特的优势也显示出来,其主要优点主要如下[6]: (1)样品不需要进行预处理或只需要稍微预处理。 (2)样品检测时间短,相较于传统的AAS、ICP-AES等技术检测需要几分钟到几小时的时间相比,LIBS技术检测只需要3-60秒。 (3)样品的检出限LOD高,对于低浓度样品检测更加灵敏精确。 (4)实验装置结构简单,便携性高。 (5)可用于远程遥感监测 (6)对于检测样品的损伤基本没有,十分适合对于文物遗迹等方面进行应用 LIBS技术也有着自身的缺陷,其中问题最大的就是相较于传统的AAS、ICP-AES等技术来说,LIBS的检测准确性低,只有5-20%。 但LIBS还有一个优点在于很容易与其他技术如激光诱导荧光技术(Laser induced fluorescence, LIF)、拉曼光谱(Raman)等技术联用,可以弥补LIBS技术的检测准确率低的缺陷,同时结合其他技术的优势提高竞争力[7]。 1.2 LIBS-LIF技术 LIBS技术常常与LIF技术联合使用,即LIBS-LIF技术。通过LIF技术对特征曲线信号的选择性加强作用,有效的提高了检测的准确率,改善了单独使用LIBS检测准确率低的缺陷。 LIBS-LIF技术在1979年由Measures, R. M.和Kwong, H. S.首次使用,用于各种样品中微量铬元素的选择性激发。 1.2.1 LIF技术的基本原理 LIF技术,是通过激光辐射激发原子或者分子,之后被照射的原子或分子自发发射出的荧光。 首先,调节入射激光的波长,从而改变入射激光的能量。之后,当入射激光的能量与检测区域中的气态分子或原子的能级差相同时,分子或原子将被激光共振激发跃迁至激发态,但是这种激发态并不稳定,会通过自发辐射释放出另一个光子能量并向下跃迁,同时发射出分子或原子荧光,这便是激光诱导荧光。 其中,分子或原子发射荧光的跃迁过程主要有共振荧光、直越线荧光、阶跃线荧光和多光子荧光四种,如图3所示[2]。元素被激发的直跃线荧光往往强度大,散射光干扰弱,故被常用。 图 3 分子或原子发射荧光的跃迁过程[2] 1.2.2 Co原子的LIBS-LIF增强原理 下面将以Co元素为例,说明LIBS-LIF技术的原理。 Co元素直跃线荧光的产生原理图如图 4所示[5]。波长为304.40nm的激光能量刚好等于Co原子基态到高能态(4.07eV)的能级差,Co原子被304.40nm的激发照射后跃迁至该能级。随后,该能级上的Co原子通过自发辐射释放能量跃迁至低能态(0.43eV),同时发出波长为304.51nm的荧光。因此,采用LIF的激发波长为304.40nm,光谱仪对应的检测波长为304.51nm。 图 4 Co元素直跃线荧光产生原理图[5] LIBS-LIF技术的装置如图 5所示[5],与LIBS装置不同的是其增加了一台可调激光器,如染料激光器、OPO激光器等。其用于激发特定元素的被之前LIBS激发出的等离子体。该激光平行于样品表面照射,不会对样品产生损伤。 图 5 LIBS-LIF实验装置图[5] 在本次Co元素的检测中,OPO激光器的波长为304.40nm。样品首先通过脉冲激光器垂直照射后产生等离子体,原理和LIBS技术一致。之后使用OPO激光器产生的304.40nm的激光照射等离子体,激发荧光信号,增强特征谱线的强度。最后通过光谱仪采集信号,在计算机上分析特征谱线。 LIBS-LIF技术对Co原子测定的光谱和校正曲线如图 2 (c)(d)所示。通过与(a)(b)图对可得到,使用LIBS-LIF技术明显增强了Co原子的特征谱线强度,同时定量分析得到的校正曲线的相关系数R^2、交叉验证均方差(RMSECV)和样品中Co元素的检出限(LOD)数值都有很好的改善。 2. LIBS-LIF技术用于土壤监测 土壤监测是LIBS-LIF技术的最传统应用方向之一。土壤成分复杂,蕴含多种微量元素,这些元素必须维持在合理的范围内。若如铬等相关微量元素过低,则会对作物的生长产生影响;而若铅等重金属元素过高,则表明土地受到了污染,种植出的作物可能存在重金属残留的问题。 2.1 早期研究 LIBS-LIF技术用于大气压下的土壤元素检测可以最早追溯到1997年Gornushkin等人使用LIBS技术联合大气紫外线测定石墨、土壤和钢中钴元素的可行性[8],其紫外线即起到作为LIF光源的作用。 之后,为了评估该技术在现场快速检测分析中的可行性,其使用了可以同时检测分析22种元素的Paschen-Runge光谱仪以发挥LIBS技术可以快速检测多种元素的优势。同时使用染料激光器作为LIF光源,使用LIBS-LIF技术对Cd和TI元素进行了信号选择性增强测量,排除了邻近元素谱线的干扰。但是对于Pb元素还无法检测[9]。 2.2 近期研究现状 华中科技大学GAO等人在2018年对土壤中难以检测的Sb元素使用LIBS-LIF技术进行检验,排除了检验Sb元素时邻近Si元素的干扰,并探讨了使用常规LIBS时在287nm-289nm的波长下不同的ICCD延时长度对信号强度的影响,以及使用LIBS-LIF技术时作为LIF光源的OPO激光器激光能量对Sb元素特征谱线信号强度与信噪比的影响、激光光源脉冲间延时长度对Sb元素特征谱线信号强度与信噪比的影响,由相关结果得到了最优实验条件[10],如图 6至图 8所示。 图 6 不同ICCD延迟时间下样品在287.0-289.0 nm波段的光谱 图 7 LIBS-LIF和常规LIBS得到的光谱比较 图 8 Sb特征谱线的强度和信噪比曲线 (A)Sb特征谱线的强度和信噪比随OPO激光能量的变化关系;(B)Sb特征谱线的强度和信噪比随两个激光器之间脉冲延迟的变化关系 近期,该实验室研究了利用LIBS-LIF测定土壤中的有效钴含量。该实验着重于研究检测土壤中能被植物吸收的元素,即有效元素,强化研究的实际意义;利用DPTA提取样品,增大检测浓度;使用LIBS-LIF测定有效钴含量,排除了相邻元素的干扰。 3. LIBS及LIBS-LIF技术用于水质监测 LIBS及LIBS-LIF技术用于水质检测的原理和流程土壤检测基本一致,但是面临着更多的挑战。在水样的元素定量测定中,水的溅射会干扰到光的传播和收集,从而降低采集的灵敏度;由于水中羟基(OH)的猝灭作用会使得激发的等离子体寿命较短,因此等离子体的辐射强度低,进而影响分析灵敏度[2]。同时,由于部分实验方式造成使用LIBS-LIF技术不太方便,只能使用传统LIBS技术。 因此,在使用LIBS技术进行检验时还需要做相关改进。最常见的就是进行样品的预处理,在样品制备上进行改进。 由文献[11]整理可知,样品的预处理主要可以分为液体直接检测、液固转换检测、液气转换检测三种。 3.1液体直接检测 液体直接检测主要有两种方式:将光聚焦在静态液体测量和将光聚焦在流动的液体测量两种。 最早期使用LIBS技术进行检验的就是直接将光聚焦在静态液体表面测量。但其精确度和灵敏度往往比将光聚焦在流动的液体测量低。Barreda等人比较了在静态、液体喷射态和液体流动态下硅油中的铂元素使用LIBS进行检测,最后液体喷射态和液体流动态下的LOD比静态下降低了7倍[12]。 但上述实验是在有气体保护下进行的结果。总体上看,液体直接检测并不是一个很好的选择。 图 9 液体分析的三种不同实验装置图[12] a液体喷射分析,b静态液体分析,c通道流动液体分析 3.2液固转换检测 液固转换法是检测中最常用的方法,其主要可以分为以下几类: 3.2.1吸附法 吸附法是最常用的预处理方式,利用可吸附材料吸收液体中的微量元素。常用的材料有碳平板、离子交换聚合物膜,或者滤纸、竹片等将液体转换为固体,从而进行分析。 2008年,华南理工大学Chen等人以木片作为基底吸附水溶液的方式测定了Cr、Mn、Cu、Cd、Pb五种金属元素在微量浓度下的校正曲线,其检出限比激光聚焦在页面上直接分析高出2-3个数量级[13]。之后2017年,同实验室的Kang等人以木片作为基底吸附水溶液的方式,使用LIBS-LIF技术对水中的痕量铅进行了高灵敏度测量,最后得到的铅元素的LOD为~0.32ppb,超过了传统实验室检测技术ICP-AES的检测方式,为国际领先水平[14]。 3.2.2成膜法 与吸附法相反,成膜法是将水样滴在非吸水性衬底上,如Si+SiO2衬底和多空电纺超细纤维等,然后干燥成膜,从而转化为固体进行分析。 3.2.3微萃取法 微萃取法是利用萃取剂和溶液中的微量元素化学反应来实现富集。其中,分散液液体微萃取(Dispersion liquid-liquid microextraction, DLLME)是一种简单、经济、富集倍数高、萃取效率高的方法,被广泛使用。 3.2.4冷冻法 将液体冷冻成为冰是液固转化的一种直接预处理方式,冰的消融可以防止液体飞溅和摇晃,从而改善液体分析性能。 3.2.5电沉积法 电沉积法是利用电化学反应,将液体中的样品转化为固体样品并进行预浓缩,之后用于检测。该方法可以使得灵敏度大大提高,但是实验设备也变得复杂,预处理工作量也有变大。 3.3液气转换检测 将液体转化为气溶胶可以使得样品更加稳定,从而产生更稳定的检测信号。可以使用超声波雾化器和膜干燥器等产生气溶胶,再进行常规的LIBS-LIF检测。 Aras等人使用超声波雾化器和薄膜干燥器单元产生亚微米级的气溶胶,实现了液气体转换,并在实际水样上测试了该超声雾化-LIBS系统的适用性,相关实验装置如图 10、图 11所示[15]。 图 10 用于金属气溶胶分析的LIBS实验装置图[15] M:532 nm反射镜,L:聚焦准直透镜,W:石英,P:泵浦,BD:光束转储 图 11 样品导入部分结构图[15] (A)与薄膜干燥器相连的USN颗粒发生器去溶装置(加热器和冷凝器);(B)与5个武装聚四氟乙烯等离子电池相连的薄膜干燥器。G:进气口,DU:脱溶装置,W:废料,MD:薄膜干燥机,L:激光束方向,C:样品池,M:反射镜,F.L.:聚焦透镜 4. 总结与展望 本文简要介绍了LIBS和LIBS-LIF的原理,并对LIBS-LIF在环境监测中的土壤监测和水质检测做了简要的介绍和分类。 LIBS-LIF在土壤监测的技术已经逐渐成熟,基本实现了土壤的快速检测,同时也有相关便携式设备的研究正在进行。对于水质监测方面,使用LIBS-LIF检测往往集中在液固转换法的使用上,对于气体和液体直接检测,由于部分实验装置的限制,联用LIF技术往往比较困难,只能使用传统的LIBS技术。 LIBS-LIF技术快速检测、不需要样品预处理或只需要简单处理、可以实现就地检测等优势与传统实验室检测相比有着独到的优势,虽然目前由于技术限制精度还不够高,但是在当前该领域的火热研究趋势下,相信未来该技术必定可以大放异彩,为绿色中国奉献光学领域的智慧。 参考文献 [1] Hu B, Jia X, Hu J, et al.Assessment of Heavy Metal Pollution and Health Risks in the Soil-Plant-Human System in the Yangtze River Delta, China[J].International Journal of Environmental Research and Public Health,2017, 14 (9): 1042. [2] 康娟. 基于激光剥离的物质元素高分辨高灵敏分析的新技术研究[D]. 华南理工大学,2020. [3] 马菲, 周健民, 杜昌文.激光诱导击穿原子光谱在土壤分析中的应用[J].土壤学报: 1-11. [4] Gaudiuso R, Dell'aglio M, De Pascale O, et al.Laser Induced Breakdown Spectroscopy for Elemental Analysis in Environmental, Cultural Heritage and Space Applications: A Review of Methods and Results[J].Sensors,2010, 10 (8): 7434-7468. [5] Zhou R, Liu K, Tang Z, et al.High-sensitivity determination of available cobalt in soil using laser-induced breakdown spectroscopy assisted with laser-induced fluorescence[J].Applied Optics,2021, 60 (29): 9062-9066. [6] Hussain Shah S K, Iqbal J, Ahmad P, et al.Laser induced breakdown spectroscopy methods and applications: A comprehensive review[J].Radiation Physics and Chemistry,2020, 170. [7] V S D, George S D, Kartha V B, et al.Hybrid LIBS-Raman-LIF systems for multi-modal spectroscopic applications: a topical review[J].Applied Spectroscopy Reviews,2020, 56 (6): 1-29. [8] Gornushkin I B, Kim J E, Smith B W, et al.Determination of Cobalt in Soil, Steel, and Graphite Using Excited-State Laser Fluorescence Induced in a Laser Spark[J].Applied Spectroscopy,1997, 51 (7): 1055-1059. [9] Hilbk-Kortenbruck F, Noll R, Wintjens P, et al.Analysis of heavy metals in soils using laser-induced breakdown spectrometry combined with laser-induced fluorescence[J].Spectrochimica Acta Part B-Atomic Spectroscopy,2001, 56 (6): 933-945. [10] Gao P, Yang P, Zhou R, et al.Determination of antimony in soil using laser-induced breakdown spectroscopy assisted with laser-induced fluorescence[J].Appl Opt,2018, 57 (30): 8942-8946. [11] Zhang Y, Zhang T, Li H.Application of laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) in environmental monitoring[J].Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy,2021, 181: 106218. [12] Barreda F A, Trichard F, Barbier S, et al.Fast quantitative determination of platinum in liquid samples by laser-induced breakdown spectroscopy[J].Anal Bioanal Chem,2012, 403 (9): 2601-10. [13] Chen Z, Li H, Liu M, et al.Fast and sensitive trace metal analysis in aqueous solutions by laser-induced breakdown spectroscopy using wood slice substrates[J].Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy,2008, 63 (1): 64-68. [14] Kang J, Li R, Wang Y, et al.Ultrasensitive detection of trace amounts of lead in water by LIBS-LIF using a wood-slice substrate as a water absorber[J].Journal of Analytical Atomic Spectrometry,2017, 32 (11): 2292-2299. 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2023-08-13 12:41:47
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RabbitMQ
...发送。例如: php-template public function sendMessage($message, $maxRetries = 5) { for ($retryCount = 0; $retryCount < $maxRetries; $retryCount++) { try { $this->connection->publish($message); return; } catch (AMQPConnectionException $e) { if ($retryCount == $maxRetries - 1) { throw $e; } sleep(rand(1, 3)); // 随机等待一段时间再重试 } } } 3. 自定义死信队列 如果我们发现死信队列满的情况比较频繁,可以考虑自定义死信队列,定期清理死信队列。例如: css // 定义死信队列 $deadLetterQueue = new Queue('dead_letter_queue', false, false, true, false); // 创建DeadLetterExchange $deadLetterExchange = new DirectExchange('dlx'); $deadLetterExchange->setType(DirectExchange::TYPE_FANOUT); $deadLetterExchange->setArguments([ 'x-dead-letter-exchange' => 'amq.direct', 'x-dead-letter-routing-key' => 'dlx', ]); // 绑定死信队列到DeadLetterExchange $channel->bindQueue( $deadLetterQueue, $deadLetterExchange->getName(), $deadLetterQueue->getName() ); // 消费队列并处理死信 $consumer = new Consumer($channel, new Callback(function (MessageInterface $msg) { if (!$msg instanceof RecoverableExceptionMessageInterface) { return; } try { $msg->requeue(); // 将消息重新加入队列 } catch (\Throwable $e) { $msg->redeliver(); // 将消息再次发送给消费者 } })); $channel->consume($deadLetterQueue, '', false, false, false, $consumer); 4. 使用持久化存储 为了避免因网络问题导致消息丢失,我们可以选择使用持久化存储,这样即使在网络中断的情况下,消息也可以保存下来。例如: java Exchange exchange = ExchangeBuilder.direct("exchange").build(); Binding binding = BindingBuilder.bind(exchange).toQueue("queue"); channel.queueDeclare(queueName, true, false, true, null); // 设置持久化标志位 binding.bind(channel); channel.basicConsume(queueName, true, new DefaultConsumer(channel) { @Override public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { String message = new String(body, StandardCharsets.UTF_8); System.out.println("Received: " + message); channel.basicAck(deliveryTag, false); // 发送确认信号给Producer } });
2023-07-19 16:46:45
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...试你的网站响应性能、用户体验,全文为多角度评估你网站细节,甚至代码细节的工具。 不是广告,只是在别的地方看到了这个网站,拿过来跟大家分享一下简单的使用心得。 2. 访问页面 网站是英语的,不用科学上网。翻译成汉语,主页面如下展示: 3. 测试节点切换 这里要切换测试地点,一定要选一个大陆的节点,否则测试出来的耗时数据是很慢的,没有太大的参考价值。 以及下面这张图里面,可以配置浏览器、模拟的带宽。 最后,点击上图右侧黄色的“开始测试”。 4. 开始测试 这是在上一步设置了一些配置后的“测试进行中...”的页面。可以看到一些测试配置已经生效,并且正在测试。这个过程需要稍等一会。 5. 测试结果页面 测试结果页面的内容非常丰富和细节。 测试结果会把最终浏览器的渲染效果也带出来,这个界面应该是与你用浏览器访问你的页面看到的效果是一致的。 点击下图中间的一些“机会”按钮进去,可以看到很多中肯的修改建议(只是建议,你要是照搬它的建议做修改,那网站估计跑不起来了)。 最后,在下图的最下面,可以看到每0.1秒甚至0.01秒渲染的快照,帮助你更细节的定位问题所在。 6. 附:页面翻译 因为网站是英文的,你可以使用浏览器翻译成汉语。chrome浏览器为例,邮件可以做翻译,如下图:
2024-01-27 19:24:19
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