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...引用还是未引用。实际应用中JVM在垃圾回收的时候需要更多的状态，如果增加至一个字节来描述状态，则位图需要256KB的空间，这个数字太大，开销占了25%。所以一个可能的做法位图不再描述一个字，而是一个区域，JVM选择512字节为单位，即用一个字节描述512字节的引用关系。选择一个区域除了空间利用率的问题之外，实际上还有现实的意义。我们知道Java对象实际上不是一个字能描述的（有一个参数可以控制对象最小对齐的大小，默认是8字节，实际上Java在JVM中还有一些附加信息，所以对齐后最小的Java对象是16字节），很多Java对象可能是几十个字节或者几百个字节，所以用一个字节描述一个区域是有意义的。但是我没有找到512的来源，为什么512效果最好？没有相应的数据来支持这个数字，而且这个值不可以配置，不能修改，但是有理由相信512字节的区域是为了节约内存额外开销。按照这个值，1MB的内存只需要2KB的额外空间就能描述引用关系。这又带来另一个问题，就是512字节里面的内存可能被引用多次，所以这是一个粗略的关系描述，那么在使用的时候需要遍历这512字节。 再举一个例子，假设有两个对象B、C都在这512字节的区域内。为了方便处理，记录对象引用关系的时候，都使用对象的起始位置，然后用这个地址和512对齐，因此B和C对象的卡表指针都指向这一个卡表的位置。那么对于引用处理也有可有两种处理方法：·处理的时候会以堆分区为处理单位，遍历整个堆分区，在遍历的时候，每次都会以对象大小为步长，结合卡表，如果该卡表中对应的位置被设置，则说明对象和其他分区的对象发生了引用。具体内容在后文中介绍Refine的时候还会详细介绍。·处理的时候借助于额外的数据结构，找到真正对象的位置，而不需要从头开始遍历。在后文的并发标记处理时就使用了这种方法，用于找到第一个对象的起始位置。在G1除了512字节粒度的卡表之外，还有bitMap，例如使用bitMap可以描述一个分区对另外一个分区的引用情况。在JVM中bitMap使用非常多，例如还可以描述内存的分配情况。 在G1除了512字节粒度的卡表之外，还有bitMap，例如使用bitMap可以描述一个分区对另外一个分区的引用情况。在JVM中bitMap使用非常多，例如还可以描述内存的分配情况。G1在混合收集算法中用到了并发标记。在并发标记的时候使用了bitMap来描述对象的分配情况。例如1MB的分区可以用16KB（16KB×ObjectAlignmentInBytes×8=1MB）来描述，即16KB额外的空间。其中ObjectAlignmentInBytes是8字节，指的是对象对齐，第二个8是指一个字节有8位。即每一个位可以描述64位。例如一个对象长度对齐之后为24字节，理论上它占用3个位来描述这个24字节已被使用了，实际上并不需要，在标记的时候只需要标记这3个位中的第一个位，再结合堆分区对象的大小信息就能准确找出。其最主要的目的是为了效率，标记一个位和标记3个位相比能节约不少时间，如果对象很大，则更划算。这些都是源码的实现细节，大家在阅读源码时需要细细斟酌。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_16500963/article/details/132133125。 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。

...宽带限制改为0%～选应用～确定 网页地址栏里有很多记录 只删其中某个，不是全部删：在注册表中修改：单击“开始”菜单-->运行，输入regedit，依次找到： HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Internet Explorer\TypedURLs 在右空格中删除你想删的对应 网页的键值即可。 全删除： 1、打开IE选工具/Internet选项/高级/勾选“清除地址栏下拉列表中显示的历史记录”按应用。 2、打开IE选工具/Internet选项/常规/选“清除历史记录”按应用。 3、打开IE选工具/Internet选项/内容/自动完成/点击“清除表单”或“清除密码”，按确定。 误删资料恢复 步骤： 1、单击“开始——运行，然后输入regedit (打开注册表) 2、依次展开：EKEY——LOCAL——MACHIME/SOFTWARE/microsoft/WINDOWS/CURRENTVERSION/ EXPLORER/DESKTO P/NAMESPACE 在左边空白外点击“新建” ，选择：“主键”， 把它命名为 “645FFO40——081——101B——9F08——00AA002F954E” 再把右边的“默认”的主键的键值设 为“回收站”，然后退出注册表。就OK啦。 3、要重启计算机。只要机器没有运行过磁盘整理。系统完好.任何时候的文件都可以找回来。 win7清除任务栏无意义图标：www.shanpow.com_删除Download和DataStore文件夹中的所有文件。 1、输入“regedit”打开注册表编辑器，然后打开如下键值： HKEY_CLASSES_ROOT\Local Settings\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\TrayNotify 在右边你可以看到两个键值IconStreams和PastIconsStream，将它们的值删除。 2、然后调出任务管理器将进程“explorer.exe”终止，再在任务管理器中点击“文件——新建任务”， 输入“explorer”——确定 Win7安全中心服务启用不了时： 开始----运行-----输入“services.msc "确定-----找到(windows)security center 启动类型设置为自动并启动它 或者 右键单击计算机---管理----服务和应用程序----服务---找到(windows)security centerwww.shanpow.com_删除Download和DataStore文件夹中的所有文件。 ----双击-----启动类型设置为“自动”。 1.在服务管理中，关闭Windows Update服务 2.打开C:\Windows\SoftwareDistribution文件夹 3.删除DataStore和Download文件夹下的所有文件 4.启动Windows Update服务 5.进入Windows Update查看一下，Windows更新记录已经清除了。 如何用B电脑远程登录A电脑 注意：AB电脑都连接上了互联网 A电脑: 1添加一个用户名，设置登录密码。2我的电脑→属性→远程→允许用户远程连接到此计算机前 打√确定3网上邻居→属性→本地连接状态→支持→记下IP 地址XXX.XXX.XXX.XXX。 B电脑登录过程4 开始→所有程序→附件→通讯→远程桌面连→在弹出的窗口里输入A电脑的IP 地址 →连接。连接成功后会变成一个黑屏幕的画面，在屏幕的最上方有一个指示条，指示着机器是在远程登 录状态。当A电脑响应了B电脑的远程登录请求后，会给你返回一个画面，要求你输入用户名，密码。 5输入用户名和密码→确定。验证的用户名和密码是对的，他就会把其A桌面画面全传送到B电脑的屏 幕上来，稳定后就成功了！ 有一事你不能作：关机。因为B电脑左下角的开始，是指挥自己用的，没 法指挥A电脑。 想使用B电脑控制A电脑关机，得在A电脑上设置：附件→windows 资源管理器→ WINDOWS 的文件夹→SYSTEM32文件夹→taskmgr.exe文件，右击把他发送到桌面上建一“桌面快捷方式”。 你在要关掉A电脑时，只要双击这个快捷方式，就会弹出来一个“WINDWOS任务管理器”窗口，上面有 “关机”命令，点“关机”就行了，当A电脑电源关闭以后，连接自然就断开了。 但这样的远程连接， 是有条件的：A电脑须有独立的 IP ，就是说，A电脑不能是局域网的内部保留 IP，所谓保留IP是指 如 10.XXX.XXX.XXX 或 192.168.XXX.XXX 等地址。如A电脑用的是ADSL，一般来说都是独立的IP，但 如果A用户是几户人家共用一个 ADSL宽带连接，通过一个ADSL共同上网的，那或许就不行了。须在路 由器上作一个“端口映射”设置。注意：A电脑防火墙的影响，有可能连不通。防火墙的缺省设置，一 般是禁止 INTERNET 上的电脑访问它的资源的。因而须开启防火墙的这个设置：允许 INTERNET上的机 器访问本机(A电脑)资源。[shutdown –s –t 0]此命令强制关机,一般不要用， WIN7远程连接前几步设置与WinXP一样。 开始→搜索框中输入MSTSC回车→在弹出的对话框中输入需要连接的计算机的IP→连接→账户密码 →确定不久显示器上出现了另一计算机的桌面，远程桌面连接成功。 教你怎样解除电脑开机密码。此方法仅供交流，严禁作为非法手段使用 方法1在开机时按下F8进入带命令提示符的安全模式输入NET USER+用户名+123456/ADD 可把某用户的密码强行设置为123456 方法2如用户忘记登录密码可 按下方法解决 此法不适用于忘记安装时所设定〔administrator〕的密码 1.在计算机启动时按F8及选Safe Mode With Command Prompt 2.选Administrator后便会跳出Command Prompt的窗口 3.用Net的命令增加一个用户，例：增加一个用户名为alanhkg888，命令语法如下： net user alanhkg888/add 4.将新增用户提升至Administrator的权力，例：提升刚才增 加用户alanhkg888的权力，命令语法如下 net localgroup administrators alanhkg888/add 5.完成上列步骤后重新启动计算机，在 启动画面上便增加了一个用户alanhkg888了，选alanhkg888进入www.shanpow.com_删除Download和DataStore文件夹中的所有文件。 6.登入后在控制台→使用者账户→选忘记密码的用户，然后选移除密码 7.在登入画面中选原来的用户便可不需密码情况下等入(因已移除了) 8.删除刚才新增的用户：在控制台→使用者账户→选alanhkg888，然后选移除账户便可 方法3 1、重新启动Windows XP，在启动画面出现后的瞬间按F8，选择带命令行的安全模 式运行。 2、运行过程停止时，系统列出了超级用户administrator和本地用户owner的选择菜单， 点击administrator，进入命令行模式。 3、键入命令：net user owner 123456/add，强制性将owner用户的口令更改为123456。 若想在此添加某一用户：用户名为abcdef，口令为123456的话,请输入net user abcdef 123456/add,添加后可用net localgroup administrators abcdef/add命令将用户提升为 系统管理组administrators用户,具有超级权限。 4.DOS下删windows\system32\config里面的SAM档就可以了 5.开机后按键盘的Delete键进入BIOS界面。找到User Password选项，其默认为关闭状 态。启动并输入用户密码(1～8位英文或数字)。计算机提示请再输入一遍以确认密码无误， 保存退出后重新启动机器，这时就会在开机时出现密码菜单 方法4我们知道在安装Windows XP过程中，首先是以administrator默认登录，然后会要 求创建一个新账户，以便进入Windows XP时使用此新建账户登录，而且在Windows XP的 登录接口中也只会出现创建的这个用户账号，不会出现administrator，但实际上该 administrator账号还是存在的，且密码为空。 【二】:Windows 7实战经验 Windows 7实战经验：完美解决Windows 7更新失败(Windows Update 错误 80070003) 很多用户反映，为什么Windows 7的自动更新会出显未知错误，导致很多更新都不能正确安装？针对这个问题，在我对自己的Windows 7进行更新的时候，有时也会发生类似的问题，经过研究，已经完美解决，下面给大家解决方案！ 如果在检查更新时收到Windows Update错误80070003，则需要删除Windows用于标识计算机更新的临时文件。若要删除临时文件，请停止Windows Update服务，删除临时更新文件，重新启动Windows Update服务，然后再次尝试检查Windows更新。 以下步骤为解决Windows 7更新错误方法，本博客亲测有效。 必须以管理员身份进行登录，才能执行这些步骤。 1.单击打开“管理工具(通过单击“开始”按钮，再依次单击“控制面板”，然后单击“管理工具”。 2.双击“服务”。如果系统提示您输入管理员密码或进行确认，请键入该密码或提供确认。 3.单击“名称”列标题以逆序排列名称。找到“Windows Update”服务，右键单击该服务，然后单击“停止”。 1.打开“计算机”。 2.双击安装Windows的本地硬盘(通常是驱动器C)。 3.双击Windows文件夹，然后双击SoftwareDistribution文件夹。 4.双击打开DataStore文件夹，然后删除该文件夹中的所有文件。如果系统提示您输入管理员密码或进行确认，请键入该密码或提供确认。 5.单击“后退”按钮。在SoftwareDistribution文件夹中，双击打开Download文件夹，删除该文件夹中的所有文件，然后关闭窗口。如果系统提示您输入管理员密码或进行确认，请键入该密码或提供确认。 必须以管理员身份进行登录，才能执行这些步骤。 1.单击打开“管理工具(方法同上)”。 2.双击“服务”。如果系统提示您输入管理员密码或进行确认，请键入该密码或提供确认。 3.单击“名称”列标题以逆序排列名称。找到“Windows Update”服务，右键单击该服务，然后单击“启动”。 4.关闭“服务”窗口和“管理工具”窗口。 完成上面操作，你需要重新更新看看可以成功更新了吗，一般因为我们删除了自动更新的一些文件，如果你仔细观察的话，那些文件大小并不是很小，所以我们再更新的时候等待的时间可能会长一些！ 【三】:Win10系统提示“无法完成更新正在撤销更改” 更新win10系统补丁之后，系统会提示“window10无法更新，正在撤销”，需要重启好几次，这该怎么办呢?下面小编就向大家介绍一下windows10系统无法完成更新正在撤销更改的解决方法，欢迎大家参考和学习。 系统更新失败，反复重启还是不行，那是不是下载下来的补丁没用了呢??所以我们先要删除Windows更新的缓存文件!在做以下操作之前，首先我们要确认系统内的windows update & BITS服务设置是否开启。 检查方法： 1、按“Win+R”组合键打开运行，输入“services.msc”，点击确定(如果弹出用户账户控制窗口，我们点击“继续”)。 2、双击打开“Background Intelligent Transfer Services”服务。 3、在选项卡点击“常规”，要保证“启动类型”是“自动”或者“手动”。然后点击“服务状态”“启用”按钮。 4. 重复步骤3分别对“Windows Installer”，“Cryptographic Services”， “software licensing service” 以及“Windows Update”这四项服务进行检查。 解决办法： 1、按“Windows+X”打开“命令提示符(管理员)”。 2、输入“net stop wuauserv”回车(我们先把更新服务停止)。 3、输入”%windir%\SoftwareDistribution“回车(删除Download和DataStore文件夹中的所有文件)。 4、最后输入“net start wuauserv”回车(重新开启系统更新服务)。 完成以上的步骤之后，我们就可以在“Windows Update”中再次尝试检查更新即可。 以上就是windows10系统无法完成更新正在撤销更改的解决方法介绍了。遇到同样问题的用户，可以尝试一下这个方法，如果不行，可以留言，小编会继续寻找其他的解决办法。 【四】:Windows更新失败提示错误码80070003怎么办 Windows7，Windows8.1，Windows10在更新过程中，所更新的程序无法安装，导致更新失败，提示错误码80070003。遇到这种情况，无论再试一次，或重启电脑，更新程序仍无法安装，出现错误码80070003提示。关于这个故障，下面小编就为大家介绍一下具体的解决方法吧，欢迎大家参考和学习。 具体解决方法步骤： 1、在电脑更新过程中，更新失败，程序无法安装，出现错误码80070003的提示。如图1 2、打开控制面板，点击“系统和安全”，打开对话框。如图2 3、在打开的对话框中，点击“管理工具”-双击“服务”，在打开的对话框的下方找到“Windows Update"。(如图3)，选择Windows Update，点击界面左上角的”停止“按键，或是单击右键选择”停止“。(如图4)，以管理员身份进入，如果提示需要输入秘码，则输入秘码。 4、在C盘，打开”Windows"文件夹，-双击打开“SoftwareDistribution"文件夹，找到下面的2个文件夹。打开”DataStore"文件夹，删除里面所有的文件。反回上一步。如图5.1，再打开"Download"文件夹，删除里面所有的文件。(如图5.2) 5、返回第三步的操作，选择Windows Update，右键单击，选择“启动”。 6、做完上面操作后，安装更新文件就会顺利了。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42620202/article/details/119158423。 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。

...形显示层面会有问题 应用虚拟化：没接触过，公司比较穷买不起,基本上只有银行等国企才会用Xenapp ICA 八、虚拟化工具KVM介绍 KVM 全称：Kernel-based Virtual Machine（内核级虚拟化机器） 原本由以色列人创建，现在被红帽收购 ESXI 虚拟套件，现在是免费使用 VMware vSphere Hypervisor – 安装和配置 提示：一台服务器首选ESXI 九、KVM安装 调整虚拟机 虚拟化Intel使用的是Intel VT-X ； 虚拟化AMD使用的是AMD-V 创建虚拟机步骤 1.准备虚拟机硬盘 2.需要系统iso镜像3.需要安装一个vnc的客户端来连接 查看系统环境 [root@linux-node1 ~] cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.2.1511 (Core) [root@linux-node1 ~] uname -r 3.10.0-327.36.2.el7.x86_64 检查是否有vmx或者svm [root@linux-node1 ~] grep -E '(vmx|svm)' /proc/cpuinfo 安装kvm用户态模块 [root@linux-node1 ~] yum list|grep kvm libvirt-daemon-kvm.x86_64 1.2.17-13.el7_2.5 updates pcp-pmda-kvm.x86_64 3.10.6-2.el7 base qemu-kvm.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates qemu-kvm-common.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates qemu-kvm-tools.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates [root@linux-node1 ~] yum install qemu-kvm qemu-kvm-tools libvirt -y libvirt 用来管理kvm kvm属于内核态，不需要安装。但是需要一些类似于依赖的 kvm属于内核态，不需要安装。但是需要安装一些类似于依赖的东西 启动 [root@linux-node1 ~] systemctl start libvirtd.service [root@linux-node1 ~] systemctl enable libvirtd.service 启动之后我们可以使用ifconfig进行查看，libvirtd已经为我们安装了一个桥接网卡 libvirtd为我们启动了一个dnsmasqp，这个主要是用来dhcp连接的，这个工具会给我们的虚拟机分配IP地址 [root@linux-node1 ~] ps -ef|grep dns nobody 5233 1 0 14:27 ? 00:00:00 /sbin/dnsmasq --conf-file=/var/lib/libvirt/dnsmasq/default.conf --leasefile-ro --dhcp-script=/usr/libexec/libvirt_leaseshelper root 5234 5233 0 14:27 ? 00:00:00 /sbin/dnsmasq --conf-file=/var/lib/libvirt/dnsmasq/default.conf --leasefile-ro --dhcp-script=/usr/libexec/libvirt_leaseshelperoot 5310 2783 0 14:31 pts/0 00:00:00 grep --color=auto dns 查看磁盘空间大小 最好是20G以上 [root@linux-node1 tmp] df -h 上传镜像 提示：如果使用rz上传镜像可能会出现错误，所以我们使用dd命令，复制系统的镜像。只需要挂载上光盘即可 [root@linux-node1 opt] dd if=/dev/cdrom of=/opt/CentOS-7.2.iso [root@linux-node1 opt] ll total 33792 -rw-r--r-- 1 root root 34603008 Jun 12 18:18 CentOS-7.2-x86_64-DVD-1511.iso 下载VNC 下载地址：http://www.tightvnc.com/download/2.8.5/tightvnc-2.8.5-gpl-setup-64bit.msi 安装完VNC如下图 创建磁盘 提示： qemu-img软件包是我们安装qemu-kvm-tools 依赖给安装上的 [root@linux-node1 opt] qemu-img create -f raw /opt/CentOS-7.2-x86_64.raw 10GFormatting '/opt/Centos-7-x86_64.raw', fmt=raw size=10737418240 [root@linux-node1 opt] [root@linux-node1 opt] ll /opt/Centos-7-x86_64.raw -rw-r--r-- 1 root root 10737418240 Oct 26 14:53 /opt/Centos-7-x86_64.raw-f 制定虚拟机格式，raw是裸磁盘/opt/Centos 存放路径 10G 代表镜像大小 安装启动虚拟机的包 [root@linux-node1 tmp] yum install -y virt-install 安装虚拟机 [root@linux-node1 tmp] virt-install --help 我们可以指定虚拟机的CPU、磁盘、内存等 [root@linux-node1 opt] virt-install --name CentOS-7.2-x86_64 --virt-type kvm --ram 1024 --cdrom=/opt/CentOS-7.2.iso --disk path=/opt/CentOS-7.2-x86_64.raw --network network=default --graphics vnc,listen=0.0.0.0 --noautoconsole --name = 给虚拟机起个名字 --ram = 内存大小 --cdrom = 镜像位置，就是我们上传iso镜像的位置，我放在/tmp下了 --disk path = 指定磁盘--network network= 网络配置 default 就会用我们刚刚ifconfig里面桥接的网卡--graphics vnc,listen= 监听vnc， 分区说明 提示：我们不分交换分区，因为公有云上的云主机都是没有交换分区的 十、Libvirt介绍 libvirt是一个开源免费管理工具，可以管理KVM、VMware等 他需要起一个后台的进程，它提供了API。像openstack就是通过libvirt API来管理虚拟机 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vcp4lgAZ-1596980494935)(libvirt.jpg)] 二、KVM虚拟机和VMware区别 虚拟机监控程序（KVM）是虚拟化平台的根基。从传统供应商到各种开源替代品，可供选择的虚拟机监控程序有很多。 VMware 是一款实现虚拟化的热门产品，可以提供 ESXi 虚拟机监控程序和 vSphere 虚拟化平台。 基于内核的虚拟机（KVM）则是 Linux® 系统上的一种开源解决方案。 VMware vSphere 与 VMware ESXi VMware 可以提供 ESXi 虚拟机监控程序和 vSphere 虚拟化平台。VMware ESXi 是一个能够直接安装到物理服务器上的裸机虚拟机监控程序，可以帮你整合硬件。你可以用 VMware 的虚拟化技术来创建和部署虚拟机（VM），从而现代化改造自己的基础架构，来交付和管理各种新旧应用。 选用 VMware vSphere 后，你需要使用 VMware 的控制堆栈来管理虚拟机，而且有多个许可证授权级别可供使用。 KVM 开源虚拟化技术 KVM 是一种开源虚拟化技术，能将 Linux 内核转变成可以实现虚拟化的虚拟机监控程序，而且可以替代专有的虚拟化技术（比如 VMware 提供的专有虚拟化技术）。 迁移到基于 KVM 的虚拟化平台，你就可以检查、修改和完善虚拟机监控程序背后的源代码。能够访问源代码，就如同掌握了开启无限可能的钥匙，能够让你虚拟化传统工作负载和应用，并为云原生和基于容器的工作负载奠定基础。由于 KVM 内置于 Linux 内核中，所以使用和部署起来非常方便。 KVM 虚拟机和 VMware vSphere 的主要区别 VMware 可以提供一个完善稳定的虚拟机监控程序，以及出色的性能和多样化的功能。但是，专有虚拟化会阻碍你获得开展云、容器和自动化投资所需的资源。解除供应商锁定，你就可以任享自由、灵活与丰富的资源，从而为未来的云原生和容器化环境打下基础。 生产就绪型的 KVM 具有支持物理和虚拟基础架构的功能，可以让你以更低的运营成本为企业工作负载提供支持。相比使用 VMware vSphere 等其他解决方案，选用基于 KVM 的虚拟化选项能够带来很多优势。 开源Linux KVM的优势： 更低的总拥有成本，从而省下运营预算，用来探索现代化创新技术。 不再受供应商捆绑。无需为不用的产品付费，也不会受到软件选择限制。 跨平台互操作性：KVM 可以在 Linux 和 Windows 平台上运行，所以你可以充分利用现有的基础架构投资。 出色简便性：可以通过单个虚拟化平台，在数百个其他硬件或软件上创建、启动、停止、暂停、迁移和模板化数百个虚拟机。 卓越性能：应用在 KVM 上的运行速度比其他虚拟机监控程序都快。 开源优势：不但能访问源代码，还能灵活地与各种产品集成。 享受 Linux 操作系统的现有功能： 安全防护功能 内存管理 进程调度器 设备驱动程序 网络堆栈 红帽 KVM 企业级虚拟化的优势 选择红帽® 虚拟化，就等于选择了 KVM。红帽虚拟化是一款适用于虚拟化服务器和技术工作站的完整基础架构解决方案。红帽虚拟化基于强大的红帽企业 Linux® 平台和 KVM 构建而成，能让你轻松、敏捷、安全地使用资源密集型虚拟化工作负载。红帽虚拟化可凭借更加优越的性能、具有竞争力的价格和值得信赖的红帽环境，帮助企业优化 IT 基础架构。 红帽的虚拟化产品快速、经济、高效，能够帮助你从容应对当前的挑战，并为未来的技术发展奠定基础。VMware 等供应商提供的纵向扩展虚拟化解决方案不但成本高昂，而且无法帮助企业完成所需的转型，因而难以支持在混合云中运行云原生应用。要转而部署混合云环境，第一步要做的就是摆脱专有虚拟化。 红帽虚拟化包含 sVirt 和安全增强型 Linux（SELinux），是红帽企业 Linux 专为检测和预防当前 IT 环境中的复杂安全隐患而开发的技术。 业完成所需的转型，因而难以支持在混合云中运行云原生应用。要转而部署混合云环境，第一步要做的就是摆脱专有虚拟化。 红帽虚拟化包含 sVirt 和安全增强型 Linux（SELinux），是红帽企业 Linux 专为检测和预防当前 IT 环境中的复杂安全隐患而开发的技术。 借助红帽虚拟化，你可以尽享开源虚拟机监控程序的所有优势，还能获得企业级技术支持、更新和补丁，使你的环境保持最新状态，持续安心运行。开源和 RESTful API，以及 Microsoft Windows 的认证，可帮你实现跨平台的互操作性。提供的 API 和软件开发工具包（SDK）则有助于将我们的解决方案扩展至你现有和首选管理工具，并提供相关支持。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34799070/article/details/107900861。 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。

...些年在之前OPC成功应用的基础上推出了一个新的OPC标准-OPC UA。处于通讯效率上的考虑，很多厂家生产了OPCUA设备模块，内置处理器，性价比不错。不过这不是本文关注的重点。 概念 OPC UA（OPC Unified Architecture）是指OPC统一体系架构，是一种基于服务的、跨越平台的解决方案。 特点 扩展了OPC的应用平台。传统的基于COM/DCOM 的OPC技术只能基于Windows操作系统，OPC UA支持拓展到Linux和Unix平台。这使得基于OPC UA的标准产品可以更好地实现工厂级的数据采集和管理； 不再基于DCOM通讯，不需要进行DCOM安全设置； OPC UA定义了统一数据和服务模型，使数据组织更为灵活，可以实现报警与事件、数据存取、历史数据存取、控制命令、复杂数据的交互通信； OPC UA比OPC DA更安全。OPC UA传递的数据是可以加密的，并对通信连接和数据本身都可以实现安全控制。新的安全模型保证了数据从原始设备到MES,ERP系统,从本地到远程的各级自动化和信息化系统的可靠传递； OPC UA可以穿越防火墙，实现Internet 通讯。 依赖 我们通常不会从头写，可以基于OpcUa.core.dll库和OpcUa.Client.dll库，而且附上这2个库的源代码。 配置OpcUA Server 您可以安装任何一款支持OPCUA的服务端软件进行以下配置（此为示例配置，您可根据你的实际情况进行配置） 1、OpcUa Server Url：opc.tcp://192.168.100.1:4840。 2、OpcUa EndPoint：[UaServer@cMT-EAB9] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.1:4840/G01] 3、PLC Device Name：Siemens S7-1200/S7-1500 4、Account：user1 5、Password：自己设置 6、在PLC中开了2个数据块，分别为DB4长度110个字、DB5长度122个字。 7、对应第4块创建标签，第一个名称为DB4.0-99，地址为DB4DBW0.100，数据类型为Short，长度100，即定义长度最长为100的Short数组。第二个名称为DB4.100-109，地址为DB4DBW100.10，数据类型为Short，方便快速读取。 5、对应第5块创建3个标签，第一个名称为DB5.0-99，地址为DB5DBW0.100，数据类型为Short，第二个名称为DB5.100-121， 地址为DB5DBW100.22，数据类型为Short，即定义长度最长为100的Short数组。方便快速读取。第三个标签名称为DB5DBW64，地址为DB5DBW64，数据类型为Short。 具体如下图： 关键代码 using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using Opc.Ua.Helper;using Mesnac.Equips;namespace Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA{public class Equip : BaseEquip{region 字段定义private bool _isOpen = false; //是否已打开设备private bool _isClosing = false; //是否正在关闭设备private OPCUAClass myOpcHelper; //OPCUA设备访问辅助对象private Dictionary<string, string> dicTags = null; //保存标签集合private Dictionary<string, object> readResult = null; //设备标签数据缓存private int stepLen = 250; //标签变量的步长设置private string groupNamePrefix = "DB"; //数据块号前缀private string childTagFlag = "~"; //子元素标签标志符private System.Threading.Thread innerReadThread = null; //内部读取线程对象private int innerReadRate = 1000; //内部读取频率endregionregion 属性定义/// <summary>/// OPCUA Server Url/// </summary>public string OpcUaServerUrl{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).OpcUaServerUrl;return "opc.tcp://192.168.1.102:4840";//return "opc.tcp://192.168.100.1:4840";//return "opc.tcp://192.168.100.2:4840";} }/// <summary>/// 要连接的OPCUA服务器上的服务名/// </summary>public string OpcUaServiceName{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).OpcUaServiceName;return "[UaServer@cMT-9F1F] [None] [None] [opc.tcp://192.168.1.102:4840/G01]";//return "[UaServer@cMT-EAB9] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.1:4840/G01]";//return "[UaServer@cMT-EA5B] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.2:4840/G02]";//return "[UaServer@cMT-EA5B] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.2:4840/G01]";} }/// <summary>/// 要连接的OPCUA服务器上指定服务名下的PLC的名称/// </summary>public string PLCName{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).PLCName;//return "Feeding";return "Siemens_192.168.2.1";//return "Rockwell_192.168.1.10";} }/// <summary>/// OPCUA服务器的访问账户/// </summary>public string Account{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).Account;return "user1";} }/// <summary>/// OPCUA服务器的访问密码/// </summary>public string Password{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).Password;return "1";} }endregionregion BaseEquip成员实现/// <summary>/// 打开连接设备/// </summary>/// <returns>成功返回true，失败返回false</returns>public override bool Open(){lock (this){this._isClosing = false;if (this._isOpen == true && this.myOpcHelper != null){return true;}this.State = false;this.myOpcHelper = new OPCUAClass();this.dicTags = this.myOpcHelper.ConnectOPCUA(this.OpcUaServerUrl, this.Account, this.Password, this.OpcUaServiceName, this.PLCName); //连接OPCServerif (this.dicTags == null || this.dicTags.Count == 0){this.myOpcHelper = null;Console.WriteLine("OPC连接失败!");this.State = false;return false;}else{this.State = true;this._isOpen = true;region 初始化读取结果this.readResult = new Dictionary<string, object>();foreach (Equips.BaseInfo.Group group in this.Group.Values){if (!group.IsAutoRead){continue;}int groupMinStart = group.Start;int groupMaxEnd = group.Start + group.Len;int groupMaxLen = group.Len;foreach (Equips.BaseInfo.Group g in this.Group.Values){if (!g.IsAutoRead){continue;}if (g.Block == group.Block){if (g.Start < group.Start){groupMinStart = g.Start;}if (g.Start + g.Len > groupMaxEnd){groupMaxEnd = g.Start + g.Len;} }}groupMaxLen = groupMaxEnd - groupMinStart;int tagCount = groupMaxLen % this.stepLen == 0 ? groupMaxLen / this.stepLen : groupMaxLen / this.stepLen + 1;int currLen = 0;for (int i = 0; i < tagCount; i++){string tagName = String.Empty;if (tagCount == 1){tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart, groupMinStart + groupMaxLen - 1);currLen = groupMaxLen;}else if (i == tagCount - 1){tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart + (i this.stepLen), groupMinStart + (i this.stepLen) + (groupMaxLen % this.stepLen == 0 ? this.stepLen : groupMaxLen % this.stepLen) - 1);currLen = groupMaxLen % this.stepLen;}else{tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart + (i this.stepLen), groupMinStart + (i this.stepLen) + this.stepLen - 1);currLen = this.stepLen;}string tagFullName = String.Format("{0}{1}.{2}", groupNamePrefix, group.Block, tagName);if (!this.readResult.ContainsKey(tagFullName)){bool exists = false;region 判断读取结果标签组的范围是否包括了此标签 比如tagFullName DB5.220-299,在readResult中存在 DB5.200-299，则认为已存在，不需要再添加string[] beginend = null;int begin = 0;int end = 0;string[] startstop = tagFullName.Replace(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, group.Block), String.Empty).Split(new char[] { '-' });int start = 0;int stop = 0;bool parseResult = false;if (startstop.Length == 2){parseResult = int.TryParse(startstop[0], out start);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(startstop[1], out stop);} }if (parseResult){int existsMinBegin = 0; //已存在标签的最小开始索引int existsMaxEnd = 0; //已存在标签的最大结束索引bool isContinue = true; //标签值是否连续string[] existsTags = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string tag in existsTags){if (tag.StartsWith(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, group.Block)) && tag.Contains(".") && tag.Contains("-")){string[] tagname = tag.Split(new char[] { '.' });if (tagname.Length == 2){beginend = tagname[1].Split(new char[] { '-' });if (beginend.Length == 2){parseResult = int.TryParse(beginend[0], out begin);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(beginend[1], out end);}region 计算最小开始索引和最大结束索引if (begin < existsMinBegin){existsMinBegin = begin;region 判断标签值是否连续if (existsMaxEnd != 0 && begin != existsMaxEnd + 1){isContinue = false;}endregion}if (end > existsMaxEnd){existsMaxEnd = end;}endregion} }if (parseResult){if (start >= begin && stop <= end){exists = true;break;}if (isContinue){if (start >= existsMinBegin && stop <= existsMaxEnd){exists = true;break;} }} }} }endregionif (!exists){ushort[] groupData = new ushort[currLen];this.readResult[tagFullName] = groupData;Console.WriteLine(tagFullName);} }}//int tagCount = group.Len % this.stepLen == 0 ? group.Len / this.stepLen : group.Len / this.stepLen + 1;//int currLen = 0;//for (int i = 0; i < tagCount; i++)//{// string tagName = String.Empty;// if (tagCount == 1)// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start, group.Start + group.Len - 1);// currLen = group.Len;// }// else if (i == tagCount - 1)// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start + (i this.stepLen), group.Start + (i this.stepLen) + (group.Len % this.stepLen == 0 ? this.stepLen : group.Len % this.stepLen) - 1);// currLen = group.Len % this.stepLen;// }// else// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start + (i this.stepLen), group.Start + (i this.stepLen) + this.stepLen - 1);// currLen = this.stepLen;// }// string tagFullName = String.Format("{0}{1}.{2}", groupNamePrefix, group.Block, tagName);// if (!this.readResult.ContainsKey(tagFullName))// {// short[] groupData = new short[currLen];// this.readResult[tagFullName] = groupData;// }//} }endregionregion 开启内部定时读取if (this.innerReadThread == null){this.innerReadRate = this.Main.ReadHz / 2;this.innerReadThread = new System.Threading.Thread(this.InnerAutoRead);this.innerReadThread.Start();}endregion}return this.State;} }/// <summary>/// 从设备读取数据/// </summary>/// <param name="block">要读取的块号</param>/// <param name="start">要读取的起始字</param>/// <param name="len">要读取的长度</param>/// <param name="buff">读取成功后的输出数据</param>/// <returns>成功返回true，失败返回false</returns>public override bool Read(string block, int start, int len, out object[] buff){lock (this){buff = null;if (this._isClosing){return false;}string readstrflag = String.Format("{0}{1}.{2}-{3}", this.groupNamePrefix, block, start, start + len - 1);System.Text.StringBuilder sbtaglength = new System.Text.StringBuilder();string startTag = String.Empty;string groupName = String.Format("{0}{1}", this.groupNamePrefix, block); //要读取的OPCServer块List<ushort> groupData = new List<ushort>();List<string> groupTagNames = new List<string>();int startIndex = 0;try{if (!Open()){return false;}//return true;string[] keys = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string key in keys){if (key.StartsWith(groupName) && key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Contains("-")){groupTagNames.Add(key);} }groupTagNames.Sort(); //对块标签进行排序foreach (string key in groupTagNames){if (String.IsNullOrEmpty(startTag)){startTag = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty);}ushort[] values;if (this.readResult[key] is ushort[]){values = this.readResult[key] as ushort[];}else{values = new ushort[] { (ushort)this.readResult[key] };}sbtaglength.Append(String.Format("tagName={0}, buff length = {1}", key, values.Length));groupData.AddRange(values);}buff = new object[len];if (!String.IsNullOrEmpty(startTag)){string strStartIndex = startTag.Substring(0, startTag.IndexOf("-"));int.TryParse(strStartIndex, out startIndex);startIndex = start - startIndex;Array.Copy(groupData.ToArray(), startIndex, buff, 0, buff.Length);}else{}return true;}catch (Exception ex){Console.WriteLine(String.Join(";", groupTagNames.ToArray<string>()));Console.WriteLine("data length = " + groupData.Count);Console.WriteLine(this.Name + "读取失败[" + readstrflag + "]:" + ex.Message);Console.WriteLine(sbtaglength.ToString());this.State = false;return false;} }}/// <summary>/// 写入数据到设备/// </summary>/// <param name="block">要写入的块号</param>/// <param name="start">要写入的起始字</param>/// <param name="buff">要写如的数据</param>/// <returns>成功返回true，失败返回false</returns>public override bool Write(int block, int start, object[] buff){bool result = true;lock (this){try{if (this._isClosing){return false;}if (!Open()){return false;}bool isWrite = false;region 按标签变量写入string itemId = "";foreach (Equips.BaseInfo.Group group in this.Group.Values){if (group.Block == block.ToString()){foreach (Equips.BaseInfo.Data data in group.Data.Values){if (group.Start + data.Start == start && data.Len == buff.Length){if (this.dicTags.ContainsKey(data.Name)){itemId = this.dicTags[data.Name];}break;} }} }if (!String.IsNullOrEmpty(itemId)){UInt16[] intBuff = new UInt16[buff.Length];for (int i = 0; i < intBuff.Length; i++){intBuff[i] = 0;if (!UInt16.TryParse(buff[i].ToString(), out intBuff[i])){Console.WriteLine("在写入OPCUA标签时把buff中的元素转为UInt16类型失败!");} }result = this.myOpcHelper.WriteUInt16(itemId, intBuff);if (!result){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]写入失败!", itemId));return false;}else{Console.WriteLine("按标签变量写入..." + itemId);isWrite = true;} }if (isWrite){return true;}endregionregion 按块写入region 先读取相应标签数数据string startTag = String.Empty;string groupName = String.Format("{0}{1}", this.groupNamePrefix, block); //要读取的OPCServer块List<ushort> groupData = new List<ushort>();string[] keys = readResult.Keys.Where(o => o.StartsWith(groupName) && o.Contains("-")).OrderBy(c => c).ToArray<string>();foreach (string key in keys){if (String.IsNullOrEmpty(startTag)){startTag = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty);}string[] beginEnd = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Split(new char[] { '-' });if (beginEnd.Length != 2){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]未按约定方式命名，请按[DB块号].[起始字-结束字]方式标签变量进行命名！", String.Format("{0}.{1}", key)));return false;}int begin = 0;int end = 0;int.TryParse(beginEnd[0], out begin);int.TryParse(beginEnd[1], out end);region 写入之前，先读取一下PLC的值if ((start >= begin && start <= end) || ((start + buff.Length - 1) >= begin && (start + buff.Length - 1) <= end) || (start < begin && (start + buff.Length - 1) > end)){this.ReadTag(key);if (this.readResult.ContainsKey(key) && this.readResult[key] is Array){Console.WriteLine("read = " + key);groupData.AddRange(this.readResult[key] as ushort[]);}else{Console.WriteLine(String.Format("读取结果中不包含标签变量[{0}]的值!", String.Format("{0}", key)));} }else{if (this.readResult.ContainsKey(key) && this.readResult[key] is Array){Console.WriteLine("no read = " + key);groupData.AddRange(this.readResult[key] as ushort[]);} }endregion}endregionif (String.IsNullOrEmpty(startTag)){Console.WriteLine("写入失败，未在OPCUAserver中找到对应的标签,block = {0}, start = {1}, len = {2}", block, start, buff.Length);return false;}region 更新标签中对应的数据后，再写回OPCServerint startIndex = 0;string strStartIndex = startTag.Substring(0, startTag.IndexOf("-"));int.TryParse(strStartIndex, out startIndex);startIndex = start - startIndex;ushort[] newDataBuffer = groupData.ToArray();for (int i = 0; i < buff.Length; i++){ushort svalue = 0;ushort.TryParse(buff[i].ToString(), out svalue);newDataBuffer[startIndex + i] = svalue;}int index = 0;string[] keys2 = readResult.Keys.Where(o => o.StartsWith(groupName) && o.Contains("-")).OrderBy(c => c).ToArray<string>();foreach (string key2 in keys2){string[] beginEnd = key2.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Split(new char[] { '-' });if (beginEnd.Length != 2){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]未按约定方式命名，请按[DB块号].[起始字-结束字]方式标签变量进行命名！", String.Format("{0}", key2)));return false;}int begin = 0;int end = 0;int.TryParse(beginEnd[0], out begin);int.TryParse(beginEnd[1], out end);if ((start >= begin && start <= end) || ((start + buff.Length - 1) >= begin && (start + buff.Length - 1) <= end) || (start < begin && (start + buff.Length - 1) > end)){//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");//Console.WriteLine("start = " + start);//Console.WriteLine("start + buff.Length - 1 = " + (start + buff.Length -1));//Console.WriteLine("begin = " + begin);//Console.WriteLine("end = " + end);//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");if (!this.dicTags.ContainsKey(key2)){Console.WriteLine(String.Format("写入失败：标签变量[{0}]在OpcUA Server中未定义!", String.Format("{0}", key2)));return false;}int len = (this.readResult[key2] as ushort[]).Length;ushort[] tagDataBuff = new ushort[len];//Console.WriteLine("newDataBuff");//Console.WriteLine(String.Join(",", newDataBuffer));//Console.WriteLine("index = " + index);//Console.WriteLine("tagDataBuff.Length = " + tagDataBuff.Length);//Array.Copy(newDataBuffer, begin, tagDataBuff, 0, tagDataBuff.Length);int existsMinBegin = this.GetExistsMinBeginByBlock(block.ToString());Array.Copy(newDataBuffer, begin - existsMinBegin, tagDataBuff, 0, tagDataBuff.Length);index += tagDataBuff.Length;//Console.WriteLine("Write " + key2);//Console.WriteLine(String.Join(",", tagDataBuff));//Console.WriteLine("写入标签：" + this.dicTags[key2]);result = this.myOpcHelper.WriteUInt16(this.dicTags[key2], tagDataBuff);if (!result){Console.WriteLine(String.Format("向标签变量[{0}]中写入值失败!", String.Format("{0}", key2)));return false;}else{this.ReadTag(key2);Console.WriteLine("写入...");}//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");} }endregionendregionreturn result;}catch (Exception ex){Console.WriteLine(this.Name + "写入失败:" + ex.Message);return false;} }}/// <summary>/// 关闭方法，断开与设备的连接释放资源/// </summary>public override void Close(){try{this._isClosing = true;System.Threading.Thread.Sleep(this.Main.ReadHz);if (this.innerReadThread != null){this.innerReadThread.Abort();this.innerReadThread = null;} }catch (Exception ex){Console.WriteLine("关闭内部读取OPCUA线程异常：" + ex.Message);}try{if (this.myOpcHelper != null){this.myOpcHelper.Close();this.myOpcHelper = null;this.State = false;this._isOpen = false;} }catch (Exception ex){Console.WriteLine("关于与OPCUA服务连接异常：" + ex.Message);} }endregionregion 辅助方法/// <summary>/// 获取某个数据块标签的最小开始索引/// </summary>/// <param name="block">块号</param>/// <returns>返回数据块标签的最小开始索引</returns>private int GetExistsMinBeginByBlock(string block){int existsMinBegin = 99999; //已存在标签的最小开始索引int existsMaxEnd = 0; //已存在标签的最大结束索引bool isContinue = true; //标签值是否连续string[] existsTags = this.readResult.Keys.ToArray<string>();string[] beginend = null;bool parseResult = false;int begin = 0;int end = 0;foreach (string tag in existsTags){if (tag.StartsWith(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, block)) && tag.Contains(".") && tag.Contains("-")){string[] tagname = tag.Split(new char[] { '.' });if (tagname.Length == 2){beginend = tagname[1].Split(new char[] { '-' });if (beginend.Length == 2){parseResult = int.TryParse(beginend[0], out begin);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(beginend[1], out end);}region 计算最小开始索引和最大结束索引if (begin < existsMinBegin){existsMinBegin = begin;region 判断标签值是否连续if (existsMaxEnd != 0 && begin != existsMaxEnd + 1){isContinue = false;}endregion}if (end > existsMaxEnd){existsMaxEnd = end;}endregion} }if (parseResult){//} }}return existsMinBegin;}/// <summary>/// 读取标签/// </summary>/// <param name="tagName"></param>private void ReadTag(string tagName){UInt16[] buff = null;if (this.dicTags.ContainsKey(tagName)){if (this.myOpcHelper.ReadUInt16(this.dicTags[tagName], out buff)){//Console.WriteLine("tagName={0}, buff length = {1}", tagName, buff.Length);if (this.readResult.ContainsKey(tagName)){this.readResult[tagName] = buff;}else{this.readResult.Add(tagName, buff);} }else{Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.ReadTag Exception 读取标签：[{0}]失败!", tagName);} }else{Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.ReadTag Exception OPCUA Server中未定义此标签：[{0}]!", tagName);} }/// <summary>/// 内部自动读取方法/// </summary>private void InnerAutoRead(){while (this._isOpen && this._isClosing == false){try{if (this.myOpcHelper == null){this._isClosing = true;this.State = false;return;}lock (this){string[] keys = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string key in keys){this.ReadTag(key);} }System.Threading.Thread.Sleep(this.innerReadRate);}catch (Exception ex){Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.InnerAutoRead Exception : " + ex.Message);} }this.innerReadThread = null;}endregionregion 析构方法~Equip(){this.Close();}endregion} } 代码下载 代码下载 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/zlbdmm/article/details/96714776。 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。

...手机助手的搜索模块中应用了简单的学习算法。采用了用户协同，标签相似，点击反馈等方法将手机助手的搜索转化率提升了数个百分点。 除了用技术提升业务以外，我还结合工作中的问题进行了很多的深度技术思考。 如有一次我们自己维护了一个线上的redis（当时工程部还没有redis平台，redis服务要业务自己维护）。为了优化性能，我把后端的请求由短连接改成了长连接。虽然看效果性能确实是优化了，但是我的思考并没有停止。我们所有的后端机都会连接这个redis。这样在这个redis实例上可能得有6000多条并发连接存在。我就开始疑惑，Linux 最多能有多少个TCP连接呢，我这 6000 条长连接会不会把这个服务器玩坏？ 再比如，我们组的服务器遭遇过几次连接相关的线上问题。其中一次是因为端口紧张而导致 CPU 消耗飙升。后来我又深入研究了一下。 最近，由于 Docker 的广泛应用。底层的网络工作方式已经在悄悄地发生变化了。所以我又开辟了一个网络虚拟化的坑，来一点一点地填。 现在我们的「开发内功修炼」公众号和 Github 就是在作为一个我和大家分享我的技术思考的一个窗口。 04 重回腾讯 时隔 7 年，我又以一种奇特的方式变回了腾讯人的身份。 腾讯再一次收购了搜狗的股份，这一次不再是控股，而是全资。 在离开腾讯的这 7 年多的时间里，腾讯的内部技术工作方式已经发生了翻天覆地的变化。 所以在刚转回腾讯的这一段时间里，我花了大量的精力来熟悉腾讯基于 tRPC 的各种技术生态。除了工作日，也投入了不少周末的精力。 05 再叨叨几句 最后，水文里挤干货，通过我今天的文章我想给大家分享这么几点经验。 第一，是要学会抬头看路，选择一个好的赛道进去。我非常庆幸我当年从广电赛道切换到了互联网，获得了更大的舞台。不过其实我自己在这点上做的也不是特别好，2013年底入职搜狗前拒绝了字节大把期权的offer，要不然我我早就财务自由了。 第二，不要光被动接收领导的指令干活。要主动积极思考项目中哪些地方是待改进的，想到了你就去做。领导都非常喜欢积极主动的员工。我自己也是喜欢招一些能主动思考，积极推进的同学。这些人能创造意外的价值。 第三，工作中除了业务以外还要主动技术的深度思考。毕竟技术仍然是开发的立命之本。在晋升考核的时候，业务数据做的再好也代替不了技术实力的核心位置。把工作中的技术点总结一下，在公司内分享出来。不涉及机密的话在外网分享一下更好。对你自己，对你的团队，都是好事。 技术交流群 最近有很多人问，有没有读者交流群，想知道怎么加入。 最近我创建了一些群，大家可以加入。交流群都是免费的，只需要大家加入之后不要随便发广告，多多交流技术就好了。 目前创建了多个交流群，全国交流群、北上广杭深等各地区交流群、面试交流群、资源共享群等。 有兴趣入群的同学，可长按扫描下方二维码，一定要备注：全国 Or 城市 Or 面试 Or 资源，根据格式备注，可更快被通过且邀请进群。 ▲长按扫描 往期推荐 武大94年博士年薪201万入职华为！学霸日程表曝光，简直降维打击！ 腾讯三面：40亿个QQ号码如何去重？ 我被开除了。。只因为看了骂公司的帖子 如果你喜欢本文, 请长按二维码，关注 Hollis. 转发至朋友圈，是对我最大的支持。 点个 在看 喜欢是一种感觉 在看是一种支持 ↘↘↘ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/hollis_chuang/article/details/121738393。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...Vue3的发布和广泛应用，开发者们对其生态建设的关注度与日俱增。近期，Vue3社区不断推出新的工具和库以适应更高效、规范化的开发需求。例如，Vite作为由Vue.js作者尤雨溪亲自操刀的新型构建工具，以其快速热更新、按需编译等特性深受开发者喜爱，配合TypeScript可以进一步提升项目代码质量及可维护性。 在UI组件库方面，Element-Plus作为Vue3生态的重要一环，持续迭代升级，提供更多丰富且易于使用的组件供开发者选择。与此同时，状态管理库Pinia也在Vue3的状态管理解决方案中崭露头角，其简洁易用的设计理念让状态管理更为灵活便捷。 在工程化配置上，Eslint和Prettier的组合已成为业界标准，保证代码风格一致性的同时提升了团队协作效率。此外，TailwindCSS这类实用的原子化CSS框架被更多项目采纳，简化了样式编写流程，尤其适合后台管理系统等复杂项目的样式设计。 至于测试环节，Jest凭借其强大的断言库和模拟功能，在单元测试领域占据主导地位。对于Vue3应用，Vue Test Utils提供了对Vue组件进行单元测试的强大支持，确保代码质量与稳定性。 综上所述，Vue3生态正在以前所未有的速度发展和完善，无论是核心框架还是周边工具链都在与时俱进，为开发者带来更加先进、高效的开发体验。建议读者关注官方文档、技术博客以及GitHub上的最新动态，紧跟社区步伐，不断提升自身的技能树，以应对未来日益复杂的前端开发挑战。

... P Beta 开发应用，请 点击访问此网站。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 以机器学习为核心，打造 “更加智能的” 智能手机 Android P 让智能手机可以学习用户、适应用户，从而使 “智能” 更为智能。现在您的应用可以借助本地硬件中的机器学习成果，来触达更多受众，并为他们提供前所未有的体验。 · 动态电量管理 (Adaptive Battery) 无论用户们使用的是何种手机，电量一直都是他们最为关心问题。在 Android P 中，我们和 DeepMind 合作推出了一个全新功能，即动态电量管理 (Adaptive Battery)，来优化各个应用的电量使用。 动态电量管理通过机器学习来管理用户们最关心的那些应用所能占用的系统资源。各个应用会被划分到四个不同的群组里，这些群组对系统资源调用有不同的限制，我们称之为 “应用待机群组 (App Standby buckets)”。随着用户的使用，应用会在这四个群组里切换，那些不在 “活跃 (active)” 组里的应用在包括任务 (jobs)、警报、网络以及高优先级的 Firebase Cloud Messages 等资源调用上会受到相应的限制。 如果您的应用已经针对 Doze, App Standby 和后台运行限制做过优化，那么它就应该已经能和动态电量管理完美配合。我们建议您在四个应用待机群组中都对自己的 app 进行测试，请阅读相关文档了解详情。 · App Actions 当用户想要做一个操作的时候，App Actions 会推荐能帮助他们完成这个操作的 app，而且这个推荐的功能会覆盖整个操作系统中的重要交互环节，比如启动器 (Launcher)、智能文本选择、Google Play、Google Search 应用，以及 Assistant。 App Actions 通过机器学习来分析用户最近的行为或使用场景，从而筛选出需要推荐的应用。由于这些推荐与用户当前想要做的事情高度关联，所以这套机制非常利于拓展新用户以及促活现有用户。 只需将您应用中的各个功能定义为语义意图 (semantic intent)，便可以充分享受 App Actions 带来的好处。App Actions 中的意图和我们早些时候在 Google Assistant 上推出的语音对谈式动作 (Conversational Action) 是使用同一套通用意图分类，这个分类支持语音控制的音箱、智能屏幕、车载系统、电视、耳机等设备。由于不需要额外的 API 接口，所以只要用户的 Android 平台版本支持，App Actions 就可以正常使用了。 App Actions 很快就会面向开发者发布，如果您希望收到这方面的通知，请点击这里找到相关链接参与订阅。 · Slices 和 App Actions 一同到来的新功能还有 Slices，这个功能可以让您的应用以模块化、富交互的形式插入到多个使用场景中，比如 Google Search 和 Assistant。Slices 支持的交互包括 actions、开关、滑动条、滑动内容等等。 Slices 是让内容与用户联系的极佳方式，所以我们希望它可以在更多的场景中出现。除了在 Android P 上对这个功能进行了平台级别的整合外， Slices 的 API 和模板也加入到了 Android Jetpack 里。Android Jetpack 是我们全新打造的一套创建优秀应用的工具和库，通过 Android Jetpack，您制作的 Slices 能在 Kitkat (API 等级 19) 及更高版本上使用 —— 这覆盖了 95% 的已激活 Android 设备。我们也会定期更新 Slices 的模板来支持更多类型的场景和交互 (比如文本输入)。 请查阅上手指南以了解如何制作 Slices，使用 SliceViewer 工具查看您做好的 Slices。接下来，我们计划进一步拓展其使用场景，包括在其他 app 中展现您的 Slices。 · 通知智能回复 (Smart reply in notifications) 机器智能可以为用户体验带来非常积极的进化，Gmail 和 Inbox 里的智能回复功能已经成功地证明了这一点。在 Android P 中，通知消息也加入了智能回复功能，而且我们准备了 API 让您可以为用户带来更度身的使用感受。用来帮助您更轻松地在通知中生成回复的 ML Kit 很快就会到来，请 点击访问此网站 了解详情。 · 文本识别 (Text Classifier) 在 Android P 中，我们将识别文本的机器学习模型进行了扩展，使得它可以识别出诸如日期或航班号这样的信息，并通过 TextClassifier API 来让开发者使用到这些改进。我们还更新了 Linkify API 来利用文本识别的结果生成链接，并为用户提供了更多点击后的选项，从而让他们得以更快地进行下一步操作。当然，开发者也可以在给文本识别出来的信息添加链接时拥有更多的选项。智能 Linkify 在识别精准度以及速度上都有明显的提升。 这个模型现在正在通过 Google Play 进行更新，所以您的应用使用现有的 API 就可以享受到本次更新所带来的变化。在安装更新完的模型后，设备即可直接在本地识别文本里的各种信息，而且这些识别出来的信息只保存在您的手机上而不会通过网络流传出去。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 简洁 (Simplicity) 在 Android P，我们格外强调简洁，并据此改进 Android 的 UI 从而帮助用户们更流畅、更高效地完成操作。对开发者来说，简洁的系统则会帮助用户更容易查找、使用和管理您的应用。 · 全新系统导航 (New system navigation) 我们为 Android P 设计了全新的系统导航，只需使用下图中这个在所有界面中都能看到的小按钮，即可更轻松地访问手机主屏、概览页以及 Assistant。新导航系统也使多任务切换及发现关联应用变得更加简单。在概览页，用户可以拥有更大的视野来查看他们之前中断的操作，这自然也会让他们更容易找到并回到之前的应用中。概览页也提供了搜索、预测推荐应用以及上文提到的 App Actions，而且只需再多划一次即可进入所有应用的列表。 · 文字放大镜 (Text Magnifier) 在 Android P 中，我们加入了新的放大镜工具 (Magnifier widget)，使选择文本和调整光标位置变得更加轻松。默认情况下，所有继承自 TextView 的类都会自动支持放大镜，但您也可以使用放大镜 API 将它添加到任何自定义的视图上，从而打造更多样化的体验。 · 后台限制 (Background restrictions) 用户可以更加简单地找到并管理那些在后台消耗电量的应用。通过 Android Vitals 积累下来的成果，Android 可以识别那些过度消耗电量的行为，如滥用唤醒锁定等。在 Android P 中，电池设置页面直接列出了这些过度消耗电量的应用，用户只需一次点击就可以限制它们在后台的活动。 一旦应用被限制，那么它的后台任务、警报、服务以及网络访问都会受限。想要避免被限制的话，请留意 Play Console 中的Android Vitals 控制面板，帮助您了解如何提高性能表现以及优化电量消耗。 后台限制能有效保护系统资源不被恶意消耗，从而确保开发者的应用在不同制造商的不同设备上也能拥有一个基础的合理的运行环境。虽然制造商可以在限制列表上额外添加限制的应用，但它们也必须在电池设置页面为用户开放这些限制的控制权。 我们添加了一个标准 API 来帮助应用知晓自己是否被限制，以及一个 ADB 命令来帮助开发者手动限制应用，从而进行测试。具体请参阅相关文档。接下来我们计划在 Play Console 的 Android Vitals 控制面板里添加一个统计数据，以展示应用受到限制的情况。 · 使用动态处理增强音频 (Enhanced audio with Dynamics Processing) Android P 在音频框架里加入了动态处理效果 (Dynamic Processing Effect) 来帮助开发者改善声音品质。通过动态处理，您可以分离出特定频率的声音，降低过大的音量，或者增强那些过小的音量。举例来说，即便说话者离麦克风较远，而且身处嘈杂或者被刺耳的各种环境音包围的地方，您的应用依然可以有效分离并增强他/她的细语。 动态处理 API 提供了多声场、多频段的动态处理效果，包括一个预均衡器、一个多频段压缩器，一个后均衡器以及一个串联的音量限制器。这样您就可以根据用户的喜好或者环境的变化来控制 Android 设备输出的声音。频段数量以及各个声场的开关都完全可控，大多数参数都支持实时控制，如增益、信号的压缩/释放 (attack/release) 时长，阈值等等。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 安全 (Security) · 用户识别提示 (Biometric prompt) Android P 为市面上涌现出来的各种用户识别机制在系统层面提供了统一的使用体验，应用们不再需要自行提供用户识别操作界面，而只需要使用统一的 BiometricPrompt API 即可。这套全新的 API 替代了 DP1 版本中的 FingerprintDialog API，且支持包括指纹识别 (包括屏幕下指纹识别)、面部识别以及虹膜识别，而且所有系统支持的用户识别需求都包含在一个 USE_BIOMETRIC 权限里。FingerprintManager 以及对应的 USE_FINGERPRINT 权限已经被废弃，请开发者尽快转用 BiometricPrompt。 · 受保护的确认操作 (Protected Confirmation) Android P 新增了受保护的确认操作 (Android Protected Confirmation)，这个功能使用可信执行环境 (Trusted Execution Environment, TEE) 来确保一个显示出来的提示文本被真实用户确认。只有在用户确认之后，TEE 才会放行这个文本并可由应用去验证。 · 对私有密钥的增强保护 (Stronger protection for private keys) 我们添加了一个新的 KeyStore 类型，StrongBox。并提供对应的 API 来支持那些提供了防入侵硬件措施的设备，比如独立的 CPU，内存以及安全存储。您可以在 KeyGenParameterSpec 里决定您的密钥是否该交给 StrongBox 安全芯片来保存。 Android P Beta 为用户带来新版本的 Android 需要 Google、芯片供应商以及设备制造商和运营商的共同努力。这个过程中充满了技术挑战，并非一日之功 —— 为了让这个过程更加顺畅，去年我们启动了 Project Treble，并将其包含在 Android Oreo 中。我们与合作伙伴们一直在努力开发这个项目，也已经看到 Treble 所能带来的机遇。 我们宣布，以下 6 家顶级合作伙伴将和我们一起把 Android P Beta 带给全世界的用户，这些设备包括：索尼 Xperia XZ2, 小米 Mi Mix 2S, 诺基亚 7 Plus, Oppo R15 Pro, Vivo X21UD 和 X21, 以及 Essential PH‑1。此外，再加上 Pixel 2, Pixel 2 XL, Pixel 和 Pixel XL，我们希望来自世界各地的早期体验者以及开发者们都能通过这些设备体验到 Android P Beta。 您可查看今天推送的文章查阅支持 beta 体验的合作伙伴和 Pixel 设备清单，并能看到每款设备的详细配置说明。如果您使用 Pixel 设备，现在就可以加入 Android Beta program，然后自动获得最新的 Android P Beta。 马上开始在您喜欢的设备上体验 Android P Beta 吧，欢迎您向我们反馈意见和建议！并请继续关注 Project Treble 的最新动态。 确保 app 兼容 随着越来越多的用户开始体验 Android P Beta，是时候开始测试您 app 的兼容性，以尽早解决在测试中发现的问题并尽快发布更新。请查看迁移手册了解操作步骤以及 Android P 的时间推进表。 请从 Google Play 下载您的应用，并在运行 Android P Beta 的设备或模拟器上测试用户流程。确保您的应用体验良好，并正确处理 Android P 的行为变更。尤其注意动态电量管理、Wi-Fi 权限变化、后台调用摄像头以及传感器的限制、针对应用数据的 SELinux 政策、默认启用 TLS 的变化，以及 Build.SERIAL 限制。 · 公开 API 的兼容性 (Compatibility through public APIs) 针对非 SDK 接口的测试十分重要。正如我们之前所强调的，在 Android P 中，我们将逐渐收紧一些非 SDK 接口的使用，这也要求广大的开发者们，包括 Google 内部的应用团队，使用公开 API。 如果您的应用正在使用私有 Android API 或者库，您需要改为使用 Android SDK 或 NDK 公开的 API。我们在 DP1 里已经对使用私有接口的开发者发出了警告信息，从 Android P Beta 开始，调用非 SDK 接口将会报错 (部分被豁免的私有 API 除外) —— 也就是说您的应用将会遭遇异常，而不再只是警告了。 为了帮助您定位非 SDK API 的使用情况，我们在 StrictMode 里加入了两个新的方法。您可以使用 detectNonSdkApiUsage() 在应用通过反射或 JNI 调用非 SDK API 的时候收到警报，您还可以使用 permitNonSdkApiUsage() 来阻止 StrictMode 针对这些调用报错。这些方法都可助您了解应用调用非 SDK API 的情况，但请注意，即便调用的 API 暂时得到了豁免，最保险的做法依然是尽快放弃对它们的使用。 如果您确实遇到了公开 API 无法满足需求的情况，请立刻告知我们。更多详细内容请查看相关文档。 · 凹口屏测试 (Test with display cutout) 针对凹口屏测试您的应用也十分重要。现在您可以在运行 Android P Beta 的合作伙伴机型上测试，确保您的应用在凹口屏上表现良好。同时，您也可以在 Android P 设备的开发者选项里打开对凹口屏的模拟，对您的应用做相应测试。 体验 Android P 在准备好开发条件后，请深入了解 Android P 并学习可以在您的应用中使用到的全新功能和 API。为了帮助您更轻松地探索和使用新 API，请查阅 API 变化报告 (API 27->DP2, DP1->DP2) 以及 Android P API 文档。访问开发者预览版网站了解详情。 下载/更新 Android P 开发者预览版 SDK 和工具包至 Android Studio 3.1，或使用最新版本的 Android Studio 3.2。如果您手边没有 Android P Beta 设备 (或查看今天推送的次条文章)，请使用 Android P 模拟器来运行和测试您的应用。 您的反馈一直都至关重要，我们欢迎您畅所欲言。如果您在开发或测试过程中遇到了问题，请在文章下方留言给我们。再次感谢大家一路以来的支持。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_34258782/article/details/87952581。 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。

...春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录 阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本 猿辅导、中泰证券、小米、媛福达、Soul和当贝，这些我们耳熟能详的APP或企业中，阿里云给他们提供了性能强大、安全、稳定的云产品与服务。 计算，容器，存储，网络与CDN，安全、中间件、数据库、大数据计算、人工智能与机器学习、媒体服务、企业服务与云通信、物联网、开发工具、迁移与运维管理和专有云等方面，阿里云都做的很不错。 2.2 证件照生成背景 传统做法：通常是人工进行P图，不仅费时费力，而且效果也很难保障，容易有瑕疵。 机器学习做法：通常利用边缘检测算法进行人物轮廓提取。 深度学习做法：通常使用分割算法进行人物分割。例如U-Net网络。 2.3 图像分割算法 《BiHand: Recovering Hand Mesh with Multi-stage Bisected Hourglass Networks》里的SeedNet网络是很经典的网络，它把分割任务转变成多个任务。作者的思想是：尽可能的通过多任务学习收拢语义，这样或许会分割的更好或姿态估计的更好。其实这个模型就是多阶段学习网络的一部分，作者想通过中间监督来提高网络的性能。 我提取bihand网络中的SeedNet与训练权重，进行分割结果展示如下 我是用的模型不是全程的，是第一阶段的。为了可视化出最好的效果，我把第一阶段也就是SeedNet网络的输出分别采用不同的方式可视化。 从左边数第一张图为原图，第二张图为sigmoid后利用plt.imshow(colored_mask, cmap=‘jet’)进行彩色映射。第三张图为网络输出的张量经过sigmoid后，二色分割图，阀闸值0.5。第四张为网络的直接输出，利用直接产生的张量图进行颜色映射。第五张为使用sigmoid处理张量后进行的颜色映射。第六张为使用sigmoid处理张量后进行0,1分割掩码映射。使用原模型和网络需要添加很多代码。下面为修改后的的代码： 下面为修改后的net_seedd代码： Copyright (c) Lixin YANG. All Rights Reserved.r"""Networks for heatmap estimation from RGB images using Hourglass Network"Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation", Alejandro Newell, Kaiyu Yang, Jia Deng, ECCV 2016"""import numpy as npimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom skimage import io,transform,utilfrom termcolor import colored, cprintfrom bihand.models.bases.bottleneck import BottleneckBlockfrom bihand.models.bases.hourglass import HourglassBisectedimport bihand.utils.func as funcimport matplotlib.pyplot as pltfrom bihand.utils import miscimport matplotlib.cm as cmdef color_mask(output_ok): 颜色映射cmap = plt.cm.get_cmap('jet') 将张量转换为numpy数组mask_array = output_ok.detach().numpy() 创建彩色图像cmap = cm.get_cmap('jet')colored_mask = cmap(mask_array)return colored_mask 可视化 plt.imshow(colored_mask, cmap='jet') plt.axis('off') plt.show()def two_color(mask_tensor): 将张量转换为numpy数组mask_array = mask_tensor.detach().numpy() 将0到1之间的值转换为二值化掩码threshold = 0.5 阈值，大于阈值的为白色，小于等于阈值的为黑色binary_mask = np.where(mask_array > threshold, 1, 0)return binary_mask 可视化 plt.imshow(binary_mask, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()class SeedNet(nn.Module):def __init__(self,nstacks=2,nblocks=1,njoints=21,block=BottleneckBlock,):super(SeedNet, self).__init__()self.njoints = njointsself.nstacks = nstacksself.in_planes = 64self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_planes, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=True)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_planes)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.maxpool = nn.MaxPool2d(2, stride=2)self.layer1 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, 2self.in_planes) current self.in_planes is 64 2 = 128self.layer2 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, 2self.in_planes) current self.in_planes is 128 2 = 256self.layer3 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, self.in_planes)ch = self.in_planes 256hg2b, res1, res2, fc1, _fc1, fc2, _fc2= [],[],[],[],[],[],[]hm, _hm, mask, _mask = [], [], [], []for i in range(nstacks): 2hg2b.append(HourglassBisected(block, nblocks, ch, depth=4))res1.append(self._make_residual(block, nblocks, ch, ch))res2.append(self._make_residual(block, nblocks, ch, ch))fc1.append(self._make_fc(ch, ch))fc2.append(self._make_fc(ch, ch))hm.append(nn.Conv2d(ch, njoints, kernel_size=1, bias=True))mask.append(nn.Conv2d(ch, 1, kernel_size=1, bias=True))if i < nstacks-1:_fc1.append(nn.Conv2d(ch, ch, kernel_size=1, bias=False))_fc2.append(nn.Conv2d(ch, ch, kernel_size=1, bias=False))_hm.append(nn.Conv2d(njoints, ch, kernel_size=1, bias=False))_mask.append(nn.Conv2d(1, ch, kernel_size=1, bias=False))self.hg2b = nn.ModuleList(hg2b) hgs: hourglass stackself.res1 = nn.ModuleList(res1)self.fc1 = nn.ModuleList(fc1)self._fc1 = nn.ModuleList(_fc1)self.res2 = nn.ModuleList(res2)self.fc2 = nn.ModuleList(fc2)self._fc2 = nn.ModuleList(_fc2)self.hm = nn.ModuleList(hm)self._hm = nn.ModuleList(_hm)self.mask = nn.ModuleList(mask)self._mask = nn.ModuleList(_mask)def _make_fc(self, in_planes, out_planes):bn = nn.BatchNorm2d(in_planes)conv = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1, bias=False)return nn.Sequential(conv, bn, self.relu)def _make_residual(self, block, nblocks, in_planes, out_planes):layers = []layers.append( block( in_planes, out_planes) )self.in_planes = out_planesfor i in range(1, nblocks):layers.append(block( self.in_planes, out_planes))return nn.Sequential(layers)def forward(self, x):l_hm, l_mask, l_enc = [], [], []x = self.conv1(x) x: (N,64,128,128)x = self.bn1(x)x = self.relu(x)x = self.layer1(x)x = self.maxpool(x) x: (N,128,64,64)x = self.layer2(x)x = self.layer3(x)for i in range(self.nstacks): 2y_1, y_2, _ = self.hg2b[i](x)y_1 = self.res1[i](y_1)y_1 = self.fc1[i](y_1)est_hm = self.hm[i](y_1)l_hm.append(est_hm)y_2 = self.res2[i](y_2)y_2 = self.fc2[i](y_2)est_mask = self.mask[i](y_2)l_mask.append(est_mask)if i < self.nstacks-1:_fc1 = self._fc1[i](y_1)_hm = self._hm[i](est_hm)_fc2 = self._fc2[i](y_2)_mask = self._mask[i](est_mask)x = x + _fc1 + _fc2 + _hm + _maskl_enc.append(x)else:l_enc.append(x + y_1 + y_2)assert len(l_hm) == self.nstacksreturn l_hm, l_mask, l_encif __name__ == '__main__':a = torch.randn(10, 3, 256, 256) SeedNetmodel = SeedNet() output1,output2,output3 = SeedNetmodel(a) print(output1,output2,output3)total_params = sum(p.numel() for p in SeedNetmodel.parameters())/1000000print("Total parameters: ", total_params)pretrained_weights_path = 'E:/bihand/released_checkpoints/ckp_seednet_all.pth.tar'img_rgb_path=r"E:\FreiHAND\training\rgb\00000153.jpg"img=io.imread(img_rgb_path)resized_img = transform.resize(img, (256, 256), anti_aliasing=True)img256=util.img_as_ubyte(resized_img)plt.imshow(resized_img)plt.axis('off') 关闭坐标轴plt.show()''' implicit HWC -> CHW, 255 -> 1 '''img1 = func.to_tensor(img256).float() 转换为张量并且进行标准化处理''' 0-mean, 1 std, [0,1] -> [-0.5, 0.5] '''img2 = func.normalize(img1, [0.5, 0.5, 0.5], [1, 1, 1])img3 = torch.unsqueeze(img2, 0)ok=img3print(img.shape)SeedNetmodel = SeedNet()misc.load_checkpoint(SeedNetmodel, pretrained_weights_path)加载权重output1, output2, output3 = SeedNetmodel(img3)mask_tensor = torch.rand(1, 64, 64)output=output2[1] 1,1,64,64output_1=output[0] 1,64,64output_ok=torch.sigmoid(output_1[0])output_real=output_1[0].detach().numpy()直接产生的张量图color_mask=color_mask(output_ok) 显示彩色分割图two_color=two_color(output_ok)显示黑白分割图see=output_ok.detach().numpy() 使用Matplotlib库显示分割掩码 plt.imshow(see, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() print(output1, output2, output3)images = [resized_img, color_mask, two_color,output_real,see,see]rows = 1cols = 4 创建子图并展示图像fig, axes = plt.subplots(1, 6, figsize=(30, 5)) 遍历图像列表，并在每个子图中显示图像for i, image in enumerate(images):ax = axes[i] if cols > 1 else axes 如果只有一列，则直接使用axesif i ==5:ax.imshow(image, cmap='gray')else:ax.imshow(image)ax.imshowax.axis('off') 调整子图之间的间距plt.subplots_adjust(wspace=0.1, hspace=0.1) 展示图像plt.show() 上述的代码文件是在bihand/models/net_seed.py中，全部代码链接在https://github.com/lixiny/bihand。 把bihand/models/net_seed.p中的代码修改为我提供的代码即可使用作者训练好的模型和进行各种可视化。（预训练模型根据作者代码提示下载） 3.调用阿里云API进行证件照生成实例 3.1 准备工作 1.找到接口 进入下面链接即可快速访问 link 2.购买试用包 3.查看APPcode 4.下载代码 5.参数说明 3.2 实验代码 !/usr/bin/python encoding: utf-8"""===========================证件照制作接口==========================="""import requestsimport jsonimport base64import hashlibclass Idphoto:def __init__(self, appcode, timeout=7):self.appcode = appcodeself.timeout = timeoutself.make_idphoto_url = 'https://idp2.market.alicloudapi.com/idphoto/make'self.headers = {'Authorization': 'APPCODE ' + appcode,}def get_md5_data(self, body):"""md5加密:param body_json::return:"""md5lib = hashlib.md5()md5lib.update(body.encode("utf-8"))body_md5 = md5lib.digest()body_md5 = base64.b64encode(body_md5)return body_md5def get_photo_base64(self, file_path):with open(file_path, 'rb') as fp:photo_base64 = base64.b64encode(fp.read())photo_base64 = photo_base64.decode('utf8')return photo_base64def aiseg_request(self, url, data, headers):resp = requests.post(url=url, data=data, headers=headers, timeout=self.timeout)res = {"status_code": resp.status_code}try:res["data"] = json.loads(resp.text)return resexcept Exception as e:print(e)def make_idphoto(self, file_path, bk, spec="2"):"""证件照制作接口:param file_path::param bk::param spec::return:"""photo_base64 = self.get_photo_base64(file_path)body_json = {"photo": photo_base64,"bk": bk,"with_photo_key": 1,"spec": spec,"type": "jpg"}body = json.dumps(body_json)body_md5 = self.get_md5_data(body=body)self.headers.update({'Content-MD5': body_md5})data = self.aiseg_request(url=self.make_idphoto_url, data=body, headers=self.headers)return dataif __name__ == "__main__":file_path = "图片地址"idphoto = Idphoto(appcode="你的appcode")d = idphoto.make_idphoto(file_path, "red", "2")print(d) 3.3 实验结果与分析 原图片 背景为红色生成的证件照 背景为蓝色生成的证件照 另外尝试了使用柴犬照片做实验，也生成了证件照 原图 背景为红色生成的证件照 参考（可供参考的链接和引用文献） 1.参考：BiHand: Recovering Hand Mesh with Multi-stage Bisected Hourglass Networks（BMVC2020） 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2008.05079.pdf 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_37758063/article/details/131128967。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...学习、深度学习、自然语言处理等技术，能够实现感知环境、理解指令、做出决策及执行任务等功能，文中以“电脑人”现象为例，探讨了AI发展到一定程度时，其行为与人类玩家难以区分的现象。 心流（Flow） , 心流概念由心理学家米哈里·契克森米哈伊提出，指个体在进行某项活动时全神贯注、完全投入的状态，此时个人技能与挑战难度达到最佳平衡，从而产生一种忘我而愉悦的心理体验。在文章中，作者将心流视为生物体中的明确现实，区别于可能存在的灵魂，它包含感觉和欲望，并指出心流是所有生物共有的特质，而非仅限于人类。 确定机与概率机模型 , 这是作者构建的一种理论框架，用以解释生物思考过程的本质。确定机模型描述的是输入确定条件下会产生确定输出的部分，在生物体内表现为对相同刺激始终作出一致反应的机制；而概率机模型则指即使输入确定，输出也存在一定的概率分布，即在特定情况下可能出现不同结果。在大脑思维过程中，这两种模型共同作用，反映了人类及其他生物思考的随机性和必然性，其中“灵魂”被比喻为旁观者，观察并体验着由概率机产生的各种心流状态。

...前Linux操作系统应用愈发广泛的背景下，硬件设备的兼容性和优化配置显得尤为重要。近期，开源社区对Linux声卡驱动程序PulseAudio进行了重大更新，增加了对更多新型声卡的支持，并提升了音质和延迟性能。同时，显卡领域也有新动态，Mesa 3D图形库已实现对最新一代GPU的初步支持，为Linux用户带来更流畅、高效的图形体验。 随着网络技术的发展，内核开发者正不断强化Linux系统对各种网卡芯片组的支持，特别是针对无线网卡和高速以太网卡的驱动程序更新频繁，确保用户在网络环境中的稳定连接与高效传输。 此外，针对Linux下多媒体播放方面，VLC团队宣布其跨平台媒体播放器将在下一个版本中增强对高清视频流和蓝光盘的支持，进一步丰富了Linux用户的娱乐选择。 对于那些热衷于Linux游戏的用户来说，Steam Proton项目持续取得突破，使得越来越多Windows原生游戏能够在Linux环境下无缝运行，这一进展无疑极大增强了Linux作为游戏平台的吸引力。 总之，无论是从底层硬件驱动到上层应用软件，Linux生态系统都在快速发展和进化中，为用户提供更为友好和全面的使用体验。而了解并掌握这些最新的设置技巧和功能更新，将有助于广大Linux爱好者及专业用户更好地发挥系统的潜能，享受更加便捷、高效的工作与娱乐环境。

...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 lg⁡I=blg⁡C+lg⁡a(2)lg⁡I=blg⁡C+lg⁡a \tag{2} lg⁡I=blg⁡C+lg⁡a(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. [15] Aras N, Yeşiller S Ü, Ateş D A, et al.Ultrasonic nebulization-sample introduction system for quantitative analysis of liquid samples by laser-induced breakdown spectroscopy[J].Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy,2012, 74-75: 87-94. 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yyyyang666/article/details/129210164。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

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