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在前端开发领域,Webpack对CSS的打包处理已成为现代项目构建流程中的重要一环。随着技术的发展和社区生态的完善,Webpack对于CSS的支持也在不断进化和完善。例如,近期发布的Webpack 5版本中,对模块联邦(Module Federation)的支持使得跨项目共享CSS模块成为可能,极大地提升了大型项目的组件复用与协同开发效率。 同时,围绕Webpack进行优化和拓展的工具链也在持续发展。MiniCssExtractPlugin插件可以帮助开发者将CSS从JavaScript中提取出来,生成单独的CSS文件,这既有利于首屏加载性能优化,也便于服务端渲染场景下的样式应用。 另外,PostCSS作为一种强大的CSS处理器,在Webpack构建流程中扮演着重要角色,通过各种插件如Autoprefixer可以自动添加浏览器前缀,确保兼容性;而CSS Modules则能在Webpack中实现真正的CSS局部作用域,避免命名冲突问题。 此外,随着Tailwind CSS等实用工具类库的兴起,如何在Webpack配置中无缝集成这些库,实现高效的开发体验,也成为众多开发者关注的话题。Webpack不仅为CSS打包提供了解决方案,更是在推动前端工程化、模块化进程中起到了关键作用。 综上所述,Webpack对CSS的打包处理不仅是技术演进的表现,更是契合当下前端开发实践需求的重要手段。紧跟社区动态,深入了解并合理运用Webpack及相关工具链的各种功能,有助于提升项目整体质量和开发团队的工作效率。
2023-03-13 11:42:35
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...5笔记本以及T640服务器对新型硬件设备的支持不足,引发了业界的广泛关注与讨论。 近期,戴尔公司在其官方博客中回应了此类问题,并承诺将进一步优化产品设计以提升硬件兼容性。同时,针对服务器风扇转速控制难题,戴尔的技术团队正积极研发新的BIOS更新和IDRAC固件版本,旨在实现更智能、更精准的风扇管理策略,特别是在应对高性能显卡如NVIDIA RTX 3090等发热大户时,能够更好地平衡散热效能与噪音控制。 与此同时,开源社区也在探讨和实践更多解决方案。例如,通过改进Linux内核驱动程序以增强对新型硬件的支持,或者开发更为友好的系统工具,让用户能便捷地手动调节风扇转速,就像本文作者所采取的IPMITOOL工具及GUI界面方案那样。 此外,对于企业级用户来说,服务器的稳定运行与维护至关重要。因此,戴尔等厂商也需加强与第三方软件开发商的合作,共同构建更加完善的生态系统,确保各类硬件设备与管理系统间的无缝对接,从而降低因兼容性问题引发的故障率,提高运维效率。 总之,在瞬息万变的科技领域,无论是老牌厂商如Dell还是新兴力量,都需紧跟时代步伐,充分考虑用户实际需求,持续优化软硬件兼容性和散热性能,以为用户提供更为优质、稳定的使用体验。而作为用户,则可通过关注行业动态,学习借鉴类似文章中的实践经验,以应对可能出现的各种硬件问题。
2023-02-24 14:29:07
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Hive
...人员迅速采取措施重启服务,但仍造成了数小时的停机时间。这一事件再次提醒我们,大数据平台的稳定性不仅依赖于技术架构的优化,还需要完善的监控和应急响应机制。 与此同时,国内多家科技公司正在积极探索Hive和HDFS的新特性。例如,阿里云推出了基于Hive的智能查询加速功能,通过引入AI算法动态优化查询路径,显著提升了查询效率。腾讯云则在HDFS的基础上开发了多租户隔离技术,为企业用户提供更加安全可靠的数据存储方案。这些创新不仅提高了系统的性能,也为用户带来了更好的使用体验。 从长远来看,Hive和HDFS的技术演进方向值得关注。一方面,随着云原生技术的普及,越来越多的企业倾向于将大数据平台迁移到云端,这将推动Hive和HDFS向更灵活、更高效的架构转型。另一方面,随着数据量的爆炸式增长,如何提升数据处理能力成为行业关注的重点。在此背景下,开源社区持续活跃,不断推出新的功能和改进版本,为开发者提供了更多选择。 此外,近年来国内外学术界对大数据技术的研究也在不断深入。例如,哈佛大学的一项研究表明,通过优化HDFS的块分布策略,可以有效减少数据冗余,提高存储利用率。而清华大学的一项研究则提出了一种基于深度学习的异常检测算法,能够在早期识别HDFS的潜在故障,为运维人员争取宝贵的时间窗口。 总之,Hive和HDFS作为大数据领域的两大支柱,其未来发展充满无限可能。无论是技术创新还是实际应用,都值得我们保持高度关注。对于企业和开发者而言,及时了解最新进展并积极拥抱变化,将是应对未来挑战的关键所在。
2025-04-01 16:11:37
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幽谷听泉
Apache Atlas
...ve、Kafka等)集成的一种机制。有了这些“钩子”,Atlas就能在一旁盯着目标系统的一举一动,还能自动记下相关的各种小细节。 举个例子,如果你有一个Hive表被创建了,Atlas可以通过Hive Hook实时记录下这个事件,包括表名、字段定义、所属数据库等信息。这么做的好处嘛,简直不要太明显!就好比给你的数据加上了一个“出生证”和“护照”,不仅能随时知道它是从哪儿来的、去过哪儿,还能记录下它一路上经历的所有变化。这样一来,管理起来就方便多了,也不用担心数据会“走丢”或者被搞砸啦! 然而,正因如此,Hook的部署显得尤为重要。要是Hook没装好,那Atlas就啥元数据也收不到啦,整个数据治理的工作就得卡在那里干瞪眼了。这也是为什么当我的Hook部署失败时,我会感到特别沮丧的原因。 --- 3. 部署失败 从错误日志中寻找线索 那么,Hook到底为什么会部署失败呢?为了找出答案,我打开了Atlas的日志文件,开始逐行分析那些晦涩难懂的错误信息。说实话,第一次看这些日志的时候,我直接傻眼了,那感觉就跟对着一堆乱码似的,完全摸不着头脑。 不过,经过一番耐心的研究,我发现了一些关键点。比如: - 依赖冲突:有些情况下,Hook可能会因为依赖的某些库版本不兼容而导致加载失败。 - 配置错误:有时候,我们可能在application.properties文件中漏掉了必要的参数设置。 - 权限不足:Hook需要访问目标系统的API接口,但如果权限配置不当,自然会报错。 为了验证我的猜测,我决定先从最简单的配置检查做起。打开atlas-application.properties文件,我仔细核对了以下内容: properties atlas.hook.kafka.enabled=true atlas.hook.kafka.consumer.group=atlas-kafka-group atlas.kafka.bootstrap.servers=localhost:9092 确认无误后,我又检查了Kafka服务是否正常运行,确保Atlas能够连接到它。虽然这一系列操作看起来很基础,但它们往往是排查问题的第一步。 --- 4. 实战演练 动手修复Hook部署失败 接下来,让我们一起动手试试如何修复Hook部署失败吧!首先,我们需要明确一点:问题的根源可能有很多,因此我们需要分步骤逐一排除。 Step 1: 检查依赖关系 假设我们的Hook是基于Hive的,那么首先需要确保Hive的客户端库已经正确添加到了项目中。例如,在Maven项目的pom.xml文件里,我们应该看到类似如下的配置: xml org.apache.hive hive-jdbc 3.1.2 如果版本不对,或者缺少了必要的依赖项,就需要更新或补充。记得每次修改完配置后都要重新构建项目哦! Step 2: 调试日志级别 为了让日志更加详细,帮助我们定位问题,可以在log4j.properties文件中将日志级别调整为DEBUG级别: properties log4j.rootLogger=DEBUG, console 这样做虽然会让日志输出变得冗长,但却能为我们提供更多有用的信息。 Step 3: 手动测试连接 有时候,Hook部署失败并不是代码本身的问题,而是网络或者环境配置出了差错。这时候,我们可以尝试手动测试一下Atlas与目标系统的连接情况。例如,对于Kafka Hook,可以用下面的命令检查是否能正常发送消息: bash kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test-topic 如果这条命令执行失败,那就可以确定是网络或者Kafka服务的问题了。 --- 5. 总结与反思 成长中的点滴收获 经过这次折腾,我对Apache Atlas有了更深的理解,同时也意识到,任何技术工具都不是万能的,都需要我们投入足够的时间和精力去学习和实践。 最后想说的是,尽管Hook部署失败的经历让我一度感到挫败,但它也教会了我很多宝贵的经验。比如: - 不要害怕出错,错误往往是进步的起点; - 日志是排查问题的重要工具,要学会善加利用; - 团队合作很重要,遇到难题时不妨寻求同事的帮助。 希望这篇文章对你有所帮助,如果你也有类似的经历或见解,欢迎随时交流讨论!我们一起探索技术的世界,共同进步!
2025-04-03 16:11:35
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醉卧沙场
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...,我们了解到它不仅为开发者提供了丰富的图表类型选择,还特别优化了与现代Web开发工具如React、Angular和Vue的集成体验。然而,数据可视化领域的创新和发展永无止境。近日,amCharts公司宣布即将推出的一系列新功能更新,进一步强化其产品在实时数据分析、交互式体验以及无障碍访问等方面的优势。 据官方透露,amCharts 5将在下一版本中引入更先进的动态数据流处理机制,使得大规模实时数据能够得到即时、流畅的可视化展现,尤其适用于金融交易、物联网监控等对时效性要求极高的场景。同时,针对日益增长的无障碍需求,amCharts 5也将改进图表元素的可访问性设计,确保视障用户通过辅助技术也能准确理解数据信息。 此外,amCharts团队正积极与各大开源社区合作,持续丰富地图库资源,并计划将更多开源地理空间数据项目纳入支持范围,让用户能更加便捷地创建符合特定业务需求的地图图表。通过这些升级,amCharts 5旨在巩固其作为行业领先的数据可视化工具的地位,赋能各行业用户高效、精准地洞察并传达复杂数据背后的价值。
2023-09-17 18:18:34
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Kotlin
...otlin在现代软件开发中的角色与挑战 在软件开发的广阔领域中,Kotlin作为一种功能强大且类型安全的编程语言,以其简洁的语法和对Java生态系统的兼容性,吸引了众多开发者。随着技术的不断进步,开发者们面临的挑战也日益多样化,其中之一便是如何在日益复杂的项目中有效地管理和处理参数错误。本文旨在探讨Kotlin在现代软件开发中的角色与挑战,特别是在面对非法参数异常时的应对策略和最佳实践。 Kotlin的角色与优势 Kotlin的出现,旨在解决Java语言的一些局限性,如静态类型检查、更清晰的语法、以及更好的控制流处理。在现代软件开发中,Kotlin不仅被用于构建原生Android应用,还在企业级应用、Web服务、后端开发等领域找到了自己的位置。它的类型安全性有助于减少运行时错误,使得开发过程更加高效和可靠。 面对非法参数的挑战 尽管Kotlin在设计上注重类型安全,但在实际开发中,非法参数异常仍然可能因各种原因发生,如用户输入错误、配置文件解析错误、或数据传输过程中的数据类型不匹配等。这些问题不仅影响用户体验,还可能导致应用崩溃或产生不可预测的行为。 应对策略与最佳实践 1. 输入验证:在接收外部输入时,实施严格的数据验证,确保所有参数符合预期的类型和格式。使用Kotlin的类型系统和模式匹配特性,可以实现简洁而强大的验证逻辑。 2. 类型转换与异常处理:合理利用Kotlin的类型转换和异常处理机制,如as?操作符和try-catch块,优雅地处理类型不匹配或转换失败的情况。 3. 依赖注入:采用依赖注入(DI)模式可以降低组件间的耦合度,使得在不同环境中复用代码更加容易,同时也便于进行测试和调试。 4. 单元测试与集成测试:通过编写针对不同场景的单元测试和集成测试,可以在开发早期发现并修复非法参数相关的错误,提高代码质量和稳定性。 5. 代码审查与持续集成:引入代码审查流程和自动化持续集成/持续部署(CI/CD)工具,可以帮助团队成员及时发现潜在的代码问题,包括非法参数异常的处理。 结论 在面对非法参数异常等挑战时,Kotlin提供了丰富的工具和机制,帮助开发者构建健壮、可维护的应用。通过采用上述策略和最佳实践,不仅可以有效减少错误的发生,还能提升代码的可读性和可维护性。随着Kotlin在更多领域的广泛应用,未来在处理类似问题时,开发者将能够更好地利用语言特性,实现更高的开发效率和产品质量。
2024-09-18 16:04:27
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追梦人
Spark
...记录的重要性 在软件开发领域,尤其是大规模数据处理项目中,如使用Apache Spark构建的分布式计算框架,日志记录成为了不可或缺的一部分。哎呀,这些家伙可真是帮了大忙了!它们就像是你编程时的私人侦探,随时盯着你的代码,一有风吹草动就给你报信。特别是当你遇上疑难杂症,它们能迅速揪出问题所在,就像医生找病因一样专业。有了它们,找bug、修bug的过程变得快捷又高效,简直就像开了挂一样爽快!哎呀,咱们这篇文章啊,就是要好好聊聊在Spark这个超级棒的大数据处理工具里,咱们可能会遇到的各种小麻烦,还有呢,怎么用那些日志记录来帮咱们找到问题的根儿。你想象一下,就像你在厨房里做饭,突然发现菜炒糊了,这时候你就会看看锅底,找找是火开太大了还是调料放多了,对吧?这文章呢,就是想教你用同样的方法,在大数据的世界里,通过查看日志,找出你的Spark程序哪里出了问题,然后迅速解决它,让一切恢复正常。是不是听起来既实用又有趣?咱们这就开始吧! 二、Spark错误类型概述 Spark应用程序可能遭遇多种错误类型,从内存溢出、任务失败到网络通信异常等。这些错误通常由日志系统捕获并记录下来,为后续分析提供依据。下面,我们将通过几个具体的错误示例来了解如何阅读和解析Spark日志文件。 三、实例代码 简单的Spark Word Count应用 首先,让我们构建一个简单的Spark Word Count应用作为起点。这个应用旨在统计文本文件中单词的频率。 scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val textFile = sc.textFile("file:///path/to/your/textfile.txt") val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) counts.saveAsTextFile("output") sc.stop() } } 四、错误日志分析 内存溢出问题 在实际运行上述应用时,如果输入文本文件过大,可能会导致内存溢出错误。日志文件中可能会出现类似以下的信息: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 37.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 37.0 (TID 208, localhost): java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 这段日志信息清晰地指出错误原因(OutOfMemoryError: Java heap space),并提供了关键细节,包括任务编号、所在节点以及错误类型。针对这一问题,可以通过增加Spark集群的内存资源或者优化数据处理逻辑来解决。 五、调试策略与最佳实践 1. 使用日志级别 调整日志级别(如INFO、DEBUG)可以帮助开发者在日志中获取更多详细信息。 2. 定期检查日志 通过自动化工具定期检查日志文件,可以及时发现潜在问题。 3. 利用Spark UI Spark自带的Web UI提供了详细的作业监控界面,直观显示任务状态和性能指标。 4. 错误重试机制 合理配置Spark任务的重试策略,避免因一次失败而影响整体进程。 5. 性能监控工具 集成性能监控工具(如Prometheus、Grafana)有助于实时监控系统性能,预防内存泄漏等严重问题。 六、总结与展望 日志记录是Spark应用程序开发和维护过程中的关键环节。哎呀,你知道吗?程序员们在遇到bug(小错误)的时候,那可是得使出浑身解数了!他们可不是对着电脑屏幕发呆,而是会仔细地分析问题,就像侦探破案一样。找到问题的源头后,他们就开始了他们的“调试大作战”,就像是医生给病人开药一样精准。通过这些努力,他们能优化代码,让程序跑得更顺畅,就像给汽车加了润滑剂,不仅跑得快,还稳当当的。这样,我们的应用就能更加可靠,用户用起来也更舒心啦!哎呀,你懂的,随着咱们每天产生的数据就像自来水一样哗哗流,那处理这些数据的大数据工具就得越来越厉害才行。特别是那些记录我们操作痕迹的日志管理系统,不仅要快得跟闪电一样,操作起来还得像玩手机游戏一样简单,最好还能自己动脑筋分析出点啥有价值的信息来。这样,未来日志记录这事儿就不仅仅是记录,还能帮我们找到问题、优化流程,简直就是一大神器嘛!所以,你看,这发展方向就是越来越智能、好用、高效,让科技真正服务于人,而不是让人被科技牵着鼻子走。 --- 通过本文的探讨,我们不仅学习了如何理解和利用Spark的日志信息来诊断问题,还了解了一些实用的调试技巧和最佳实践。希望这些内容能帮助你更有效地管理你的Spark应用程序,确保其在复杂的数据处理场景下稳定运行。
2024-09-07 16:03:18
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秋水共长天一色
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...,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。 Lubuntu 20.04 LTS 与之前的 LTS 版本有很大的不同。它旨在给你一个更完善的体验,而不仅仅是关注旧电脑。请关于 Lubuntu 20.04 的内容。https://linux.cn/article-12242-1.html作者:Dimitrios Savvopoulos译者:qfzy1233 Lubuntu 20.04 点评:第一个基于 LXQt 的长期支持版 我在 Lubuntu 20.04 发行前几天就已经开始使用它了。我通常使用 Arch 阵营中 Manjaro 和 Cinnamon 桌面,所以使用 Lubuntu 对我来说是一个愉快的改变。 以下是我在使用 Lubuntu 20.04.时的一些感受和注记。 再见 LXDE,你好 LXQt! 长期以来,Lubuntu 都依靠 LXDE 来提供轻量级的 Linux 体验。但现在,它使用的是 LXQt 桌面环境。 LXDE 是基于 GTK(GNOME 所使用的库),更具体地说是基于 2020 年的 GTK+ 2。由于对 GTK+ 3 不满意,LXDE 开发人员 Hong Jen Yee 决定将整个桌面移植到 Qt(KDE 所使用的库)。LXDE 的 Qt 移植版本和 Razor-qt 项目合并形成 LXQt。所以现在,LXDE 和 LXQt 作为单独的项目而共存。 既然 LXDE 开发者本身专注于 LXQt,那么 Lubuntu 坚持使用三年多前上一次稳定发布版的桌面环境 LXDE 是没有意义的。 因此,Lubuntu 18.04 是使用 LXDE 的最后一个版本。幸运的是,这是一个长期支持版本。Lubuntu 团队将提供支持直到 2021 年。 不仅适于老机器 随着在 2020 年“老机器”的定义发生了变化,Lubuntu 18.04 成为了最后一个 32 位版本。现在,即使是一台 10 年前的老机器也至少有 2G 的内存和一个双核 64 位处理器。 因此,Lubuntu 团队将不再设置最低的系统需求,也不再主要关注旧硬件。尽管 LXQt 仍然是一个轻量级的、经典而不失精致的、功能丰富的桌面环境。 在 Lubuntu 20.04 LTS 发布之前,Lubuntu 的第一个 LXQt 发行版是 18.10,开发人员经历了三个标准发行版来完善 LXQt 桌面,这是一个很好的开发策略。 不用常规的 Ubiquity,Lubuntu 20.04 使用的是 Calamares 安装程序 在新版本中使用了全新的 Calamares 安装程序,取代了其它 Ubuntu 官方版本使用的 Ubiquity 安装程序。 整个安装过程在大约能在 10 分钟内完成,比之前 Lubuntu 的版本稍微快一些。 由于镜像文件附带了预先安装的基本应用程序,所以你可以很快就可以完成系统的完全配置。 不要直接从 Lubuntu 18.04 升级到 Lubuntu 20.04 通常,你可以将 Ubuntu 从一个 LTS 版本升级到另一个 LTS 版本。但是 Lubuntu 团队建议不要从 Lubuntu 18.04 升级到 20.04。他们建议重新安装,这才是正确的。 Lubuntu 18.04 使用 LXDE 桌面,20.04 使用 LXQt。由于桌面环境的巨大变化,从 18.04 升级到 20.04 将导致系统崩溃。 更多的 KDE 和 Qt 应用程序 下面是在这个新版本中默认提供的一些应用程序,正如我们所看到的,并非所有应用程序都是轻量级的,而且大多数应用程序都是基于 Qt 的。 甚至使用的软件中心也是 KDE 的 Discover,而不是 Ubuntu 的 GNOME 软件中心。 ◈ Ark – 归档文件管理器◈ Bluedevil – 蓝牙连接管理◈ Discover 软件中心 – 包管理系统◈ FeatherPad – 文本编辑器◈ FireFox – 浏览器◈ K3b – CD/DVD 刻录器◈ Kcalc – 计算器◈ KDE 分区管理器 – 分区管理工具◈ LibreOffice – 办公套件(Qt 界面版本)◈ LXimage-Qt – 图片查看器及截图制作◈ Muon – 包管理器◈ Noblenote – 笔记工具◈ PCManFM-Qt – 文件管理器◈ Qlipper – 剪贴板管理工具◈ qPDFview – PDF 阅读器◈ PulseAudio – 音频控制器◈ Qtransmission – BT 下载工具(Qt 界面版本)◈ Quassel – IRC 客户端◈ ScreenGrab – 截屏制作工具◈ Skanlite – 扫描工具◈ 启动盘创建工具 – USB 启动盘制作工具◈ Trojita – 邮件客户端◈ VLC – 媒体播放器◈ MPV 视频播放器 测试 Lubuntu 20.04 LTS LXQt 版 Lubuntu 的启动时间不到一分钟,虽然是从 SSD 启动的。 LXQt 目前需要的内存比基于 Gtk+ 2 的 LXDE 稍微多一点,但是另一种 Gtk+ 3 工具包也需要更多的内存。 在重新启动之后,系统以非常低的内存占用情况运行,大约只有 340 MB(按照现代标准),比 LXDE 多 100 MB。 LXQt 不仅适用于硬件较旧的用户,也适用于那些希望在新机器上获得简约经典体验的用户。 桌面布局看起来类似于 KDE 的 Plasma 桌面,你觉得呢? 在左下角有一个应用程序菜单,一个用于显示固定和活动的应用程序的任务栏,右下角有一个系统托盘。 Lubuntu 的 LXQt 版本可以很容易的定制,所有的东西都在菜单的首选项下,大部分的关键项目都在 LXQt “设置”中。 值得一提的是,LXQt 在默认情况下使用流行的 Openbox 窗口管理器。 与前三个发行版一样,20.04 LTS 附带了一个默认的黑暗主题 Lubuntu Arc,但是如果不适合你的口味,可以快速更换,也很方便。 就日常使用而言,事实证明,Lubuntu 20.04 向我证明,其实每一个 Ubuntu 的分支版本都完全没有问题。 结论 Lubuntu 团队已经成功地过渡到一个现代的、依然轻量级的、极简的桌面环境。LXDE 看起来被遗弃了,迁移到一个活跃的项目也是一件好事。 我希望 Lubuntu 20.04 能够让你和我一样热爱,如果是这样,请在下面的评论中告诉我。请继续关注! via: https://itsfoss.com/lubuntu-20-04-review/ 作者:Dimitrios Savvopoulos 选题:lujun9972 译者:qfzy1233 校对:wxy 本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39539807/article/details/111619265。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-17 18:52:15
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Go Gin
...来构建高效的HTTP服务器,特别适合需要实时处理的应用场景。它通过简洁的API和灵活的中间件机制,帮助开发者快速搭建各种类型的Web服务。文中提到,Gin内置了对WebSocket的支持,使得开发者能够轻松实现全双工通信,满足实时数据传输的需求。 WebSocket , WebSocket是一种全双工通信协议,允许客户端和服务器之间保持持久连接,从而实现双向实时通信。在文章中,WebSocket被用来构建实时应用,例如在线聊天室或股票行情推送。Gin通过集成gorilla/websocket库,提供了对WebSocket的支持。开发者可以通过Gin的中间件将HTTP连接升级为WebSocket连接,并在连接上处理消息的收发。这种方式相较于传统的轮询机制,能够显著降低延迟,提高数据传输效率。 sync.Pool , sync.Pool是Go语言标准库提供的一个工具,用于复用对象以减少内存分配和垃圾回收的压力。在文章中,sync.Pool被用来优化处理HTTP请求时的内存使用。通过定义一个包含固定大小缓冲区的Pool,每次处理请求时可以从Pool中获取已有的缓冲区,处理完成后将其放回Pool以便后续使用。这种方式避免了频繁创建和销毁临时对象,从而提升了程序的性能和稳定性。文中提到的示例展示了如何使用sync.Pool来存储和复用字节切片,模拟了在高并发环境下对内存资源的有效管理。
2025-04-07 16:03:11
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时光倒流
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...,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。 英特尔oneAPI——异构计算学习总结 oneAPI编程模型 多架构编程面临的挑战 SYCL DPC++ 编译和运行DPC++程序 编程实例 实现矢量加法 queue类 Parallel kernel 通用的并行编程模板 Host Accessor 矢量相加源代码 统一共享内存 (Unified Shared Memory USM) USM语法 数据依赖 wait() depends_on in_order queue property 练习1:事件依赖 练习2:事件依赖 UMS实验 oneAPI编程模型 oneAPI编程模型提供了一个全面、统一的开发人员工具组合,可用于各种硬件设备,其中包括跨多个工作负载领域的一系列性能库。这些库包括面向各目标架构而定制化代码的函数,因此相同的函数调用可为各种支持的架构提供优化的性能。DPC++基于行业标准和开放规范,旨在鼓励生态系统的协作和创新。 多架构编程面临的挑战 在以数据为中心的环境中,专用工作负载的数量不断增长。专用负载通常因为没有通用的编程语言或API而需要使用不同的语言和库进行编程,这就需要维护各自独立的代码库。 由于跨平台的工具支持不一致,因此开发人员必须学习和使用一整套不同的工具。单独投入精力给每种硬件平台开发软件。 oneAPI则可以利用一种统一的编程模型以及支持并行性的库,支持包括CPU、GPU、FPGA等硬件等同于原生高级语言的开发性能,并且可以与现有的HPC编程模型交互。 SYCL SYCL支持C++数据并行编程,SYCL和OpenCL一样都是由Khronos Group管理的,SYCL是建立在OpenCL之上的跨平台抽象层,支持用C++用单源语言方式编写用于异构处理器的与设备无关的代码。 DPC++ DPC++(Data Parallel C++)是一种单源语言,可以将主机代码和异构加速器内核写在同一个文件当中,在主机中调用DPC++程序,计算由加速器执行。DPC++代码简洁且效率高,并且是开源的。现有的CUDA应用、Fortran应用、OpenCL应用都可以用不同方式很方便地迁移到DPC++当中。 下图显示了原来使用不同架构的HPC开发人员的一些推荐的转换方法。 编译和运行DPC++程序 编译和运行DPC++程序主要包括三步: 初始化环境变量 编译DPC++源代码 运行程序 例如本地运行,在本地系统上安装英特尔基础工具套件,使用以下命令编译和运行DPC++程序。 source /opt/intel/inteloneapi/setvars.shdpcpp simple.cpp -o simple./simple 编程实例 实现矢量加法 以下实例描述了使用DPC++实现矢量加法的过程和源代码。 queue类 queue类用来提交给SYCL执行的命令组,是将作业提交到运算设备的一种机制,多个queue可以映射到同一个设备。 Parallel kernel Parallel kernel允许代码并行执行,对于一个不具有相关性的循环数据操作,可以用Parallel kernel并行实现 在C++代码中的循环实现 for(int i=0; i < 1024; i++){a[i] = b[i] + c[i];}); 在Parallel kernel中的并行实现 h.parallel_for(range<1>(1024), [=](id<1> i){A[i] = B[i] + C[i];}); 通用的并行编程模板 h.parallel_for(range<1>(1024), [=](id<1> i){// CODE THAT RUNS ON DEVICE }); range用来生成一个迭代序列,1为步长,在循环体中,i表示索引。 Host Accessor Host Accessor是使用主机缓冲区访问目标的访问器,它使访问的数据可以在主机上使用。通过构建Host Accessor可以将数据同步回主机,除此之外还可以通过销毁缓冲区将数据同步回主机。 buf是存储数据的缓冲区。 host_accessor b(buf,read_only); 除此之外还可以将buf设置为局部变量,当系统超出buf生存期,buf被销毁,数据也将转移到主机中。 矢量相加源代码 根据上面的知识,这里展示了利用DPC++实现矢量相加的代码。 //第一行在jupyter中指明了该cpp文件的保存位置%%writefile lab/vector_add.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;int main() {const int N = 256;// 初始化两个队列并打印std::vector<int> vector1(N, 10);std::cout<<"\nInput Vector1: "; for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << vector1[i] << " ";std::vector<int> vector2(N, 20);std::cout<<"\nInput Vector2: "; for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << vector2[i] << " ";// 创建缓存区buffer vector1_buffer(vector1);buffer vector2_buffer(vector2);// 提交矢量相加任务queue q;q.submit([&](handler &h) {// 为缓存区创建访问器accessor vector1_accessor (vector1_buffer,h);accessor vector2_accessor (vector2_buffer,h);h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> index) {vector1_accessor[index] += vector2_accessor[index];});});// 创建主机访问器将设备中数据拷贝到主机当中host_accessor h_a(vector1_buffer,read_only);std::cout<<"\nOutput Values: ";for (int i = 0; i < N; i++) std::cout<< vector1[i] << " ";std::cout<<"\n";return 0;} 运行结果 统一共享内存 (Unified Shared Memory USM) 统一共享内存是一种基于指针的方法,是将CPU内存和GPU内存进行统一的虚拟化方法,对于C++来说,指针操作内存是很常规的方式,USM也可以最大限度的减少C++移植到DPC++的代价。 下图显示了非USM(左)和USM(右)的程序员开发视角。 类型 函数调用 说明 在主机上可访问 在设备上可访问 设备 malloc_device 在设备上分配(显式) 否 是 主机 malloc_host 在主机上分配(隐式) 是 是 共享 malloc_shared 分配可以在主机和设备之间迁移(隐式) 是 是 USM语法 初始化: int data = malloc_shared<int>(N, q); int data = static_cast<int >(malloc_shared(N sizeof(int), q)); 释放 free(data,q); 使用共享内存之后,程序将自动在主机和运算设备之间隐式移动数据。 数据依赖 使用USM时,要注意数据之间的依赖关系以及事件之间的依赖关系,如果两个线程同时修改同一个内存区,将产生不可预测的结果。 我们可以使用不同的选项管理数据依赖关系: 内核任务中的 wait() 使用 depends_on 方法 使用 in_queue 队列属性 wait() q.submit([&](handler &h) {h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });}).wait(); // <--- wait() will make sure that task is complete before continuingq.submit([&](handler &h) {h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });}); depends_on auto e = q.submit([&](handler &h) { // <--- e is event for kernel taskh.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });});q.submit([&](handler &h) {h.depends_on(e); // <--- waits until event e is completeh.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });}); in_order queue property queue q(property_list{property::queue::in_order()}); // <--- this will make sure all the task with q are executed sequentially 练习1:事件依赖 以下代码使用 USM,并有三个提交到设备的内核。每个内核修改相同的数据阵列。三个队列之间没有数据依赖关系 为每个队列提交添加 wait() 在第二个和第三个内核任务中实施 depends_on() 方法 使用 in_order 队列属性,而非常规队列: queue q{property::queue::in_order()}; %%writefile lab/usm_data.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;static const int N = 256;int main() {queue q{property::queue::in_order()};//用队列限制执行顺序std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";int data = static_cast<int >(malloc_shared(N sizeof(int), q));for (int i = 0; i < N; i++) data[i] = 10;q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 5; });q.wait();//wait阻塞进程for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << data[i] << " ";std::cout << "\n";free(data, q);return 0;} 执行结果 练习2:事件依赖 以下代码使用 USM,并有三个提交到设备的内核。前两个内核修改了两个不同的内存对象,第三个内核对前两个内核具有依赖性。三个队列之间没有数据依赖关系 %%writefile lab/usm_data2.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;static const int N = 1024;int main() {queue q;std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";//设备选择int data1 = malloc_shared<int>(N, q);int data2 = malloc_shared<int>(N, q);for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 10;data2[i] = 10;}auto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1[i] += 2; });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2[i] += 3; });//e1,e2指向两个事件内核q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1[i] += data2[i]; }).wait();//depend on e1,e2for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << data1[i] << " ";std::cout << "\n";free(data1, q);free(data2, q);return 0;} 运行结果 UMS实验 在主机中初始化两个vector,初始数据为25和49,在设备中初始化两个vector,将主机中的数据拷贝到设备当中,在设备当中并行计算原始数据的根号值,然后将data1_device和data2_device的数值相加,最后将数据拷贝回主机当中,检验最后相加的和是否是12,程序结束前将内存释放。 %%writefile lab/usm_lab.cppinclude <CL/sycl.hpp>include <cmath>using namespace sycl;static const int N = 1024;int main() {queue q;std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";//intialize 2 arrays on hostint data1 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));int data2 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 25;data2[i] = 49;}// STEP 1 : Create USM device allocation for data1 and data2int data1_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));int data2_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));// STEP 2 : Copy data1 and data2 to USM device allocationq.memcpy(data1_device, data1, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2_device, data2, sizeof(int) N).wait();// STEP 3 : Write kernel code to update data1 on device with sqrt of valueauto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1_device[i] = std::sqrt(25); });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2_device[i] = std::sqrt(49); });// STEP 5 : Write kernel code to add data2 on device to data1q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1_device[i] += data2_device[i]; }).wait();// STEP 6 : Copy data1 on device to hostq.memcpy(data1, data1_device, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2, data2_device, sizeof(int) N).wait();// verify resultsint fail = 0;for (int i = 0; i < N; i++) if(data1[i] != 12) {fail = 1; break;}if(fail == 1) std::cout << " FAIL"; else std::cout << " PASS";std::cout << "\n";// STEP 7 : Free USM device allocationsfree(data1_device, q);free(data1);free(data2_device, q);free(data2);// STEP 8 : Add event based kernel dependency for the Steps 2 - 6return 0;} 运行结果 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/MCKZX/article/details/127630566。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-22 10:28:50
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Logstash
...例,其自主研发的日志服务平台SLS(Log Service)特别针对时间戳处理进行了深度优化。该平台内置了多种时间戳解析算法,并支持用户自定义规则,极大地提升了日志处理的灵活性和准确性。此外,腾讯云也推出了类似的工具,通过引入机器学习技术,能够自动识别日志中的时间戳模式,大幅降低了人工干预的成本。 从更深层面来看,时间戳问题的背后反映了现代企业对实时数据分析需求的增长。随着物联网设备的普及以及边缘计算的兴起,未来日志数据的规模和复杂度将进一步增加。因此,如何构建更加智能、稳定的时间戳处理机制将成为技术领域的重要课题。在此背景下,开源社区的作用愈发凸显。GitHub上活跃的开发者们不断贡献新的插件和补丁,为Logstash等工具注入更多创新元素。例如,最近有人提交了一个名为“DynamicTimestamp”的插件,它可以根据上下文动态调整时间戳格式,为用户提供了一种全新的视角。 值得注意的是,时间戳问题不仅仅局限于技术层面,它还涉及到组织架构和流程设计。一些领先的企业已经开始尝试将日志管理系统与业务流程紧密结合,通过建立跨部门协作机制,确保数据采集、存储和分析的一致性。这种做法不仅提高了工作效率,也为企业的长期发展奠定了坚实的基础。总之,时间戳问题虽看似琐碎,但它却是衡量一家公司技术实力的关键指标之一。在未来,随着技术的进步和社会需求的变化,这一领域的研究必将迎来更加广阔的空间。
2025-05-13 15:58:22
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林中小径
Kafka
...处理平台,已成为企业架构中的关键组件。然而,尽管Kafka在消息可靠性方面表现出色,但在实际应用中仍面临诸多挑战。例如,今年初某大型电商公司在促销活动期间遭遇了Kafka集群的性能瓶颈,导致订单处理延迟增加,最终影响了用户体验。这一事件引发了业界对Kafka在高并发场景下优化策略的关注。 针对此类问题,专家建议企业应更加注重Kafka的调优与监控。一方面,可以通过调整batch.size和linger.ms参数,优化批量发送效率,从而降低网络开销;另一方面,借助Prometheus和Grafana等工具实时监控集群状态,及时发现潜在风险。此外,随着云原生技术的普及,越来越多的企业开始将Kafka部署在容器化环境中。这种趋势不仅提升了资源利用率,还简化了运维流程。例如,阿里云推出的Kafka on ACK服务,就为企业提供了一站式解决方案,帮助企业快速构建稳定可靠的流处理系统。 与此同时,Kafka社区也在不断迭代更新,最新版本引入了多项新特性,如异步压缩算法和动态分区扩展等,进一步增强了系统的灵活性和扩展性。这些改进为企业应对复杂业务场景提供了更多可能性。不过,技术的进步也带来了新的学习曲线,开发者需要持续关注官方文档和最佳实践,以确保自身技能跟上行业发展的步伐。 总而言之,Kafka的广泛应用离不开对其特性的深刻理解以及合理配置。未来,随着5G、物联网等新兴技术的兴起,Kafka将在实时数据处理领域发挥更大的作用。企业和开发者唯有不断提升技术水平,才能在激烈的市场竞争中占据有利位置。
2025-04-11 16:10:34
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幽谷听泉
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...,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。 今天,正运动小助手给大家分享一下运动控制器之ZMC420SCAN控制器如何操作进行双振镜运动。 一ZMC420SCAN硬件介绍 1.功能介绍 ZMC420SCAN总线控制器支持ECAT/RTEX总线连接,支持最多达20轴运动控制,支持直线插补、任意圆弧插补、空间圆弧、螺旋插补、电子凸轮、电子齿轮、同步跟随、虚拟轴设置等;采用优化的网络通讯协议可以实现实时的运动控制。ZMC420SCAN总线控制器支持脉冲轴/总线轴/振镜轴混合插补。 ZMC420SCAN系列运动控制器支持以太网,RS232通讯接口和电脑相连,接收电脑的指令运行,可以通过CAN总线去连接各个扩展模块,从而扩展输入输出点数或运动轴。 ZMC420SCAN系列运动控制卡的应用程序可以使用VC,VB,VS,C++,C等软件来开发,程序运行时需要动态库zmotion.dll。调试时可以把ZDevelop软件同时连接到控制器,从而方便调试、方便观察。 2.硬件接口 3.振镜控制过程 激光振镜是一种专门用于激光加工领域的特殊的运动器件,激光振镜头内包含的主要元件是激光发生器,两个电机和两个振镜片,它靠两个电机分别控制两个振镜片X和Y反射激光,形成XY平面的运动,这两个电机使用控制器上的振镜轴接口控制。 激光振镜不同于一般的电机,激光振镜具有非常小的惯量,且在运动的过程中负载非常小,只需要带动反射镜片,系统的响应非常快。 ZMC420SCAN支持XY2-100振镜协议,支持运动控制与振镜联合插补运动。 上位机通过网口与控制器相连,通过XY2-100振镜协议进行控制振镜轴的运动,通过总线协议或者脉冲模式控制伺服轴运动。 使用ZMC420SCAN控制器的振镜轴接口连接激光振镜头,每个振镜轴接口内包含两路振镜通道信号,分别控制振镜片X、Y的偏转,从而控制了激光打到工件的位置。 4. 控制器PWM模拟量介绍 ZMC420SCAN的外部通用输出口0-11都具有PWM输出功能,PWM 输出受正常输出功能的控制,只有输出口状态ON的时候PWM才能实际输出,这样可以用来控制激光能量。 ZMC420SCAN控制器存在两路模拟量输入输出,可进行控制激光器能量输出,模拟量精度为12位。(DA采用了内部电源) 5.控制器基本信息 轴0-3为普通脉冲轴,振镜0为轴4、轴5控制振镜XY,振镜1为轴6、轴7控制XY。 二C++ 进行振镜+运动控制开发 1. 新建MFC项目并添加函数库 (1)在VS2015菜单“文件”→“新建”→ “项目”,启动创建项目向导。 (2)选择开发语言为“Visual C++”和程序类型“MFC应用程序”。 (3)点击下一步即可。 (4)选择类型为“基于对话框”,下一步或者完成。 (5)找到厂家提供的光盘资料,路径如下(64位库为例)。 A.进入厂商提供的光盘资料找到“8.PC函数”文件夹,并点击进入。 B.选择“函数库2.1”文件夹。 C.选择“Windows平台”文件夹。 D.根据需要选择对应的函数库这里选择64位库。 E.解压C++的压缩包,里面有C++对应的函数库。 F.函数库具体路径如下。 (6)将厂商提供的C++的库文件和相关头文件复制到新建的项目里面。 (7)在项目中添加静态库和相关头文件。 A.先右击项目文件,接着依次选择:“添加”→“现有项”。 B.在弹出的窗口中依次添加静态库和相关头文件。 (8)声明用到的头文件和定义控制器连接句柄。 至此项目新建完成,可进行MFC项目开发。 2.查看PC函数手册,熟悉相关函数接口 (1)PC函数手册也在光盘资料里面,具体路径如下:“光盘资料\8.PC函数\函数库2.1\ZMotion函数库编程手册 V2.1.pdf” (2)链接控制器,获取链接句柄。 ZAux_OpenEth()接口说明: (3)振镜运动接口。 为振镜运动单独封装了一个运动接口,使用movescanabs指令进行运动,采用FORCE_SPEED参数设置运动过程中的速度,运动过程中基本不存在加减速过程,支持us级别的时间控制。 3. MFC开发控制器双振镜运动例程 (1)例程界面如下。 (2) 链接按钮的事件处理函数中调用链接控制器的接口函数ZAux_OpenEth(),与控制器进行链接,链接成功后启动定时器1监控控制器状态。 //网口链接控制器void CSingle_move_Dlg::OnOpen(){char buffer[256]; int32 iresult;//如果已经链接,则先断开链接if(NULL != g_handle){ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;}//从IP下拉框中选择获取IP地址GetDlgItemText(IDC_IPLIST,buffer,255);buffer[255] = '\0';//开始链接控制器iresult = ZAux_OpenEth(buffer, &g_handle);if(ERR_SUCCESS != iresult){g_handle = NULL;MessageBox(_T("链接失败"));SetWindowText("未链接");return;}//链接成功开启定时器1SetWindowText("已链接");SetTimer( 1, 100, NULL ); } (3)通过定时器监控控制器状态 。 void CSingle_move_Dlg::OnTimer(UINT_PTR nIDEvent) {// TODO: Add your message handler code here and/or call defaultif(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开"));return ;}if(1 == nIDEvent){CString string;float position = 0;ZAux_Direct_GetDpos( g_handle,m_nAxis,&position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X1轴位置:%.2f", position );GetDlgItem( IDC_CURPOS )->SetWindowText( string );float NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed( g_handle,m_nAxis,&NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X1轴速度:%.2f", NowSp );GetDlgItem( IDC_CURSPEED)->SetWindowText( string );ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis+1, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y1轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis+1, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y1轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 2, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X2轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS3)->SetWindowText(string);NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 2, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X2轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED3)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 3, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y2轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS4)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 3, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y2轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED4)->SetWindowText(string);int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态if (status == -1){GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态:停 止" );}else{GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态:运动中" );} }CDialog::OnTimer(nIDEvent);} (4)通过启动按钮的事件处理函数获取编辑框的移动轨迹,并设置振镜轴参数操作振镜轴运动。 void CSingle_move_Dlg::OnStart() //启动运动{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}UpdateData(true);//刷新参数int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态 if (status == 0) //已经在运动中{ return;} //设定轴类型 1-脉冲轴类型 for (int i = 4; i < 8; i++){ZAux_Direct_SetAtype(g_handle, i, m_Atype);ZAux_Direct_SetMerge(g_handle,i,1);//设置脉冲当量ZAux_Direct_SetUnits(g_handle, i, m_units);//设定速度,加减速ZAux_Direct_SetLspeed(g_handle, i, m_lspeed);ZAux_Direct_SetSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetForceSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetAccel(g_handle, i, m_acc);ZAux_Direct_SetDecel(g_handle, i, m_dec);//设定S曲线时间 设置为0表示梯形加减速 ZAux_Direct_SetSramp(g_handle, i, m_sramp);}//使用MOVESCANABS运动int axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0,0 };ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);CString str;GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX1)->GetWindowText(str);float dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY1)->GetWindowText(str);float dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX2)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY2)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX3)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY3)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX4)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY4)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);//第二个振镜运动//使用MOVESCANABS运动axislist[0] = 6;axislist[1] = 7;dposlist[0] = 0;dposlist[1] = 0;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX5)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY5)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX6)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY6)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX7)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY7)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX8)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY8)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);UpdateData(false); } (5) 通过断开按钮的事件处理函数来断开与控制卡的连接。 void CSingle_move_Dlg::OnClose() //断开链接{// TODO: Add your control notification handler code hereif(NULL != g_handle){KillTimer(1); //关定时器KillTimer(2);ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;SetWindowText("未链接");} } (6)通过坐标清零按钮的事件处理函数移动振镜轴回零到中心零点位置,不直接使用dpos=0,修改振镜轴坐标。 void CSingle_move_Dlg::OnZero() //清零坐标{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}// TODO: Add your control notification handler code hereint axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0 };ZAux_Direct_MoveAbs(g_handle,2,axislist,dposlist); //设置运动回零点} 三调试与监控 编译运行例程,同时通过ZDevelop软件连接控制器对控制器状态进行监控 。 ZDevelop软件连接控制器监控控制器的状态,查看振镜轴对应参数,并可搭配示波器检测双振镜轨迹。 设置振镜轴运动,首先需要将轴类型配置成21振镜轴类型,并对应配置振镜轴的速度加减速等参数才可操作振镜进行运动。 通过ZDevelop软件的示波器监控双振镜运动运行轨迹。 视频演示。 开放式激光振镜+运动控制器(六)-双振镜运动 本次,正运动技术开放式激光振镜+运动控制器(六):双振镜运动,就分享到这里。 更多精彩内容请关注“正运动小助手”公众号,需要相关开发环境与例程代码,请咨询正运动技术销售工程师:400-089-8936。 本文由正运动技术原创,欢迎大家转载,共同学习,一起提高中国智能制造水平。文章版权归正运动技术所有,如有转载请注明文章来源。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_57350300/article/details/123402200。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-04 17:33:09
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近期,Linux内核开发社区对RCU(Read-Copy Update)机制的研究与应用持续深化。在最新的Linux 5.15版本中,开发者进一步优化了RCU的性能和内存利用率,并针对大规模并发环境下的宽限期处理逻辑进行了改进,显著降低了锁竞争,提升了系统整体响应速度。 在实际应用场景上,Google开源项目BPF(Berkeley Packet Filter)利用RCU机制实现了高效的跟踪和分析工具,使得网络数据包过滤、性能监控等功能能够在不影响主线程性能的前提下实现近乎实时的数据读取与更新。 另外,知名计算机科学家Paul E. McKenney于2022年发表了一篇关于RCU最新进展和技术挑战的深度论文,其中深入剖析了RCU在未来多核处理器架构下的扩展性问题以及可能的解决方案。他强调,在面对日益复杂的硬件环境时,RCU机制需要不断演进以适应更高级别的并发控制需求。 同时,随着云计算和大数据技术的发展,RCU在分布式存储系统中的作用也逐渐凸显。例如,Ceph文件系统通过借鉴RCU思想,设计出适用于自身场景的读写同步算法,有效提高了大规模集群环境下的数据一致性保障能力。 综上所述,RCU作为Linux内核中不可或缺的同步原语,其理论研究和实践应用都在与时俱进,为现代操作系统及分布式系统的高效稳定运行提供了有力支撑。未来,我们有理由期待更多基于RCU机制的创新技术和解决方案涌现,持续推动软件工程领域的发展进步。
2023-09-25 09:31:10
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...,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。 望京是北京除中关村之外最大的互联网公司聚集地,这里云集了众多一线二线互联网大厂,独角兽公司,今天这篇文章推荐16家公司。正好金九银十求职黄金季节,大家可以作为参考。 阿里巴巴集团 阿里巴巴入驻望京让望京的互联网氛围更加浓厚。阿里系的企业非常多,比如阿里云、天猫、高德、阿里体育、阿里文娱、阿里健康、本地生活、阿里妈妈、达摩院、考拉、阿里影业等。 阿里的福利待遇没的说,七险一金、一般能拿到16薪、住房公积金全额缴纳、节日礼物等。 面试比较难,八股文和算法必须要多准备。 招聘的岗位也是非常多的,比如JAVA、大数据、算法等,下图从BOSS上截取的: 蚂蚁金服不在望京,在环球金融中心。 美团 美团是望京第二大互联网公司,技术氛围浓厚。事业部很多,包括酒店事业部、闪购、美团金融、优选事业部、美团买菜等。 美团的福利常常被叫做白开水福利,不过比普通公司还是要好一些,六险一金、15薪、餐补、下午茶等。 面试比阿里容易一些,不过算法和八股文也是必须要准备的。 常年招聘,岗位很多,下面岗位来自BOSS: Lazada 东南亚头部电商,而且业务还囊括了娱乐、金融和物流,业务主要服务于东南亚。工作地点在朝阳区阿里中心。 福利待遇包括六险一金、年终奖、股权、餐补交通补等。 主要招聘岗位包括java开发、游戏开发、前端、UI等。 bilibili bilibili也是非常不错的一家互联网公司,总部在上海,北京的工作地点在朝阳区东煌大厦10层。截至2021年第一季度,B站月活用户达2.23亿 福利待遇比较完备,包括六险一金、餐补、全勤奖、下午茶、股权等。 招聘岗位包括游戏服务端开发、java开发、C++开发、TA、linux内核开发等。从招聘岗位来看,java 开发并不是bilibili的热门岗位。 每日优鲜 每日优鲜近几年的发展是非常快速的,也是一家非常值得加入的公司。工作地点在万科时代中心。 工作强度比较大,工作内容也比较有挑战,晋升也比较快。建议想在技术上成长的朋友们加入。 福利待遇包括六险一金,股票期权。 招聘岗位以java为主,架构、资深、中高级都有。 BIGO BIGO主要业务在音视频领域,主要产品有Bigo Live、Likee、Hello,目前全球月活用户近4亿,产品和服务覆盖超过150个国家和地区。 福利待遇也是非常不错的,六险一金、年终奖、住房补贴、股票期权等。 主要招聘岗位包括JAVA、音视频领域后端开发。 coupang 韩国电商平台,总部在首尔,成立于2010年,是一家成熟的老牌公司,在2021年3月上市。目前国内研发团队主要在上海,在北京也有研发团队。工作地点在颐堤港。 coupang工作强度不大,不加班不内卷。福利待遇也是很不错的,包括六险一金、餐补、补充公积金、节日福利等。 招聘岗位主要包括JAVA、IOS、搜索工程师、全栈工程师等。 面试难度比较大,前后包括五轮以上面试,第一轮是电话面试,后面线程面试会有手写代码环节。 水滴公司 水滴这两年发展很快,工作地点在望京科技园。 福利待遇方面,属于互联公司中等偏上的水平,包括六险一金、补充公积金、免费健身房等。 招聘岗位JAVA居多,各种级别的都有,还有一些中间件的岗位。 据面试过水滴的求职者反馈,面试很难,对基础要求高,可能会问一些平时不太关注的非常细的问题。 keep 爱运动的小伙伴相信都熟悉keep这款软件,目前keep的用户量已经破3亿。工作地点在万科时代中心。 薪资待遇行业中等,不过该有的服务也基本都有,包括六险一金、年终奖、股权等。 招聘岗位以java为主,各种级别都有。 雪球 国内知名的投资交流平台,2020年底完成1.2亿美元 E 轮融资,发展潜力巨大。工作地点在融新科技中心。 福利待遇在行业内属于中等水平,包括六险一金、年终奖、餐补、零食下午茶等。 招聘岗位以java为主,还有搜索研发、全栈开发等。 陌陌 陌生人社交平台,深受年轻人喜爱,18年陌陌全资收购了探探,规模进一步扩大,目前月活用户在1亿+,出海业务也做的非常好。 福利待遇属于行业中等偏上,互联网有的福利基本都有,包括六险一金、年终奖等。 招聘岗位很多,包括java、中间件、推荐算法、自然语言处理、安全、游戏开发、IOS等。 面试难度中等,会有手写sql、算法、linux命令的环节。 松果出行 松果出行主要业务是构建国内县域城市交通出行网络,目前主要是共享电单车和共享新能源汽车服务。目前业务已经覆盖全国21个省,5000个县。 福利待遇属于行业中等,五险一金、年终奖等,没有补充医疗保险。 招聘岗位很多,以JAVA为主,各种级别都有。也有物联网、传感器硬件相关的岗位。 小桔科技 目前研发团队主要做推荐、搜索系统,注册地在大连。 福利待遇行业中等,五险一金、年终奖,没有补充医疗保险。 招聘岗位包括JAVA、PHP、搜索算法、前端、数仓等。 理想汽车 智能电动车品牌,这两年在行业内名气比较大。 福利待遇行业中等偏上,六险一金、交通补贴等。 招聘岗位很多,以JAVA为主,各种级别都有。另外也招聘PaaS平台研发、搜索、车载语音、大数据等。 参加过理想汽车面试的同学反馈面试体验不太好,面试官没有耐心,给大家一个参考。 狮桥 智慧物流+普惠金融融资租赁业务。 福利待遇中等偏下,五险一金、年终奖,没有补充医疗保险。 招聘岗位主要是JAVA开发。 领创集团 海外金融业务,主要做印度市场。 福利待遇中等偏下,六险一金,年终奖,工作节奏慢。 招聘岗位主要是JAVA,招聘岗位主要是java。 面试过的同学反馈体验比较好,面试官比较nice,有手写代码环节。 总结 今天主要推荐了望京的16家值得加入的互联网公司,事实上,望京区域的互联网公司和其他科技公司至少有几百家,由于个人精力有限,主要梳理了业界比较知名和自己熟悉的公司。相信还有好多非常不错的公司值得加入,欢迎大家跟我交流讨论。 欢迎关注个人公众号,一起学习进步 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zjj2006/article/details/121412370。 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。
2023-01-11 22:59:19
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Tornado
...内容的前提下,利用云服务商提供的分析工具进行深度挖掘。这对于像Tornado这样的Web框架开发者来说尤其重要,因为未来的Web应用可能会更多地依赖于云端的数据处理能力,而不仅仅是本地计算。 与此同时,欧盟最近更新了《通用数据保护条例》(GDPR)的执法指南,明确指出即使是加密后的数据,也需要符合特定的安全标准。这一变化提醒所有开发者,即使采用了先进的加密技术,也不能忽视数据生命周期中的其他环节,比如访问控制、审计日志等。这也意味着,仅仅依靠Google Cloud Secret Manager可能还不够,还需要结合更全面的安全策略来应对日益复杂的网络威胁环境。 此外,针对Tornado框架本身,社区内正热议如何进一步优化其在高并发场景下的表现。有开发者提出,通过引入gRPC协议,可以显著降低客户端和服务端之间的通信延迟,这对于需要实时交互的应用尤为重要。值得注意的是,gRPC不仅支持多种编程语言,还内置了强大的负载均衡机制,这与Tornado的异步架构高度契合。 总之,在追求技术创新的同时,开发者必须时刻牢记数据安全与合规性的重要性。无论是采用新型加密技术,还是优化现有架构,都需要综合考虑业务需求和技术可行性,确保每一步都走在合法合规的道路上。未来,随着量子计算的发展,传统加密算法或将面临新的挑战,因此提前布局相关研究显得尤为必要。
2025-04-09 15:38:23
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追梦人
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...,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。 2021年8月16日,《2020年北京市外来新生代农民工监测报告》发布,为了进一步做好农民工服务工作,了解外来农民工在京工作、生活需要,国家统计局北京调查总队在全市范围开展了农民工市民化进程动态监测调查。 2020年监测数据显示,新生代农民工占比达到50.1%,男性占比高于女性。新生代农民工中男性占比为66.3%,比上年提高4.6个百分点;男性占比高于女性32.5个百分点,比上年提高9.1个百分点。 就业集中于劳动密集型行业,从事信息传输、软件和信息技术服务业的新生代农民工占比大幅提高。 2020年就业人数前五位的行业依次为居民服务、修理和其他服务业,制造业,建筑业,批发和零售业,住宿和餐饮业,共吸纳67.2%的新生代农民工就业。 2020年北京市外来新生代农民工监测报告 为了进一步做好农民工服务工作,了解外来农民工在京工作、生活需要,国家统计局北京调查总队在全市范围开展了农民工市民化进程动态监测调查,2020年监测数据显示,新生代农民工(出生于20世纪80年代以后,年龄在16周岁及以上,在异地以非农就业为主的农业户籍人口)占比达到50.1%,已经成为农民工的主体。 一、新生代农民工总体特征 男性占比高于女性,差距进一步加大。新生代农民工中男性占比为66.3%,比上年提高4.6个百分点;男性占比高于女性32.5个百分点,比上年提高9.1个百分点。 31-40岁农民工占比提高。新生代农民工平均年龄31.4岁,比上年增加0.4岁。其中,31-40岁的占比为57.9%,比上年提高3.2个百分点;21-30岁的占比为39.9%,16-20岁的占比为2.2%,分别比上年下降2.6个和0.6个百分点。 大学本科以上学历新生代农民工占比增加。新生代农民工中大学本科以上学历占比为21.2%,比上年提高7.9个百分点。其中,大学本科学历的占比为20.0%,研究生学历的占比为1.2%。 外来新生代农民工主要来自北京周边地区。其中,河北、河南两省占比最大,河北省占比为37.3%,比上年同期提高3.5个百分点,河南省占比为12.3%,比上年同期下降3.3个百分点。 二、新生代农民工就业情况 (一)就业集中于劳动密集型行业,从事信息传输、软件和信息技术服务业的新生代农民工占比大幅提高 调查样本中,2020年就业人数前五位的行业与上年一致,依次为居民服务、修理和其他服务业,制造业,建筑业,批发和零售业,住宿和餐饮业,共吸纳67.2%的新生代农民工就业。 除上述五大行业外,从事信息传输、软件和信息技术服务业的新生代农民工比例为7.9%,比上年提高3.7个百分点,在所有行业中增幅最大。 (二)收入水平整体提高,内部差距拉大 调查样本中,新生代农民工月均收入6214元,比上年增加364元,增长6.2%。其中,66.5%月均收入在5000元及以上,比上年高8.6个百分点。 1.不同行业差距较大 新生代农民工从业人数最多的七个行业按照收入水平排序依次为:信息传输、软件和信息技术服务业,建筑业,交通运输、 仓储和邮政业,制造业,批发零售业,住宿和餐饮业,居民服务、修理和其他服务业。月均收入分别为10571元、6587元、6489元、6017元、5888元、5668元和5195元。其中,收入最高的信息传输、软件和信息技术服务业从业人员月均收入比上年同期增长15.5%;从业人数最多、收入最低的居民服务、修理和其他服务业从业人员月均收入比上年同期降低2.6%。 2.不同收入段间收入差距加大 高收入段人员收入增速高于中低收入段。月均收入5000元及以上人员平均月收入为7507元,比上年同期提高2.8个百分点;月均收入4000-5000元人员平均月收入为4175元,比上年同期降低3.4个百分点;月均收入4000元以下人员平均月收入为3064元,比上年同期提高1.1个百分点。 (三)自营人员收入高,工作强度大 自营就业的新生代农民工月均收入6716元,比务工就业人员高568元;自营就业的新生代农民工平均每周工作6.5天,每天工作9.5小时,分别比务工就业人员多0.9天和0.7小时。 三、新生代农民工生活情况 (一)消费支出下降,吃穿住消费占新生代农民工总消费支出的7成以上 受疫情影响,未来收入的不确定性增加,新生代农民工户均消费支出降低。2020年,新生代农民工家庭户均生活消费支出42395元,比上年减少1833元,下降4.1%。 按照金额排序,新生代农民工消费支出排在前三位的依次为:食品烟酒、居住、衣着及其他日用品和服务,分别为14032元、10861元和5141元,前三位消费支出占总消费支出的70.8%。 (二)居住性质略有改变,居住满意度小幅提升 租赁私房人员占比减少,单位提供住房比例提升。从住房性质来看,新生代农民工主要以租赁私房为主,租赁私房的占60.5%,比上年同期降低3.2个百分点;单位提供住房的占33.1%,比上年同期提高4.7个百分点。 单位提供住房,居住消费支出减少,新生代农民工对现在居住条件表示满意的占66.5%,比上年提高3.0个百分点,其中,表示非常满意的占18.6%,比较满意的占47.9%。 (三)网络依赖增加,自我提升类活动减少 上网已经成为新生代农民工业余时间的主要休闲活动。新生代农民工业余时间的主要活动排在前三位的依次是:上网、休息和朋友聚会,其中上网占60.1%,比上年同期提高4.7个百分点。 自我提升类活动减少。业余时间参加学习培训、读书看报的新生代农民工占比分别为3.8%和7.6%,比上年同期分别下降2.5个和1.3个百分点。 四、“90后”农民工工作和生活特点 (一)“90后”农民工工作特点 1.“90后”农民工从事行业略有不同 “90后”农民工喜好略有不同,就业人数最多的七个行业依次为:制造业,建筑业,居民服务、修理和其他服务业,信息传输、软件和信息技术服务业,住宿和餐饮业,文化和娱乐服务业,批发和零售业。与新生代农民工群体差距最大的两个行业是信息传输、软件和信息技术服务业,批发和零售业,其中,从事信息传输、软件和信息技术服务业的占11.6%,比新生代农民工群体高3.7个百分点;从事批发和零售业的占5.8%,比新生代农民工群体低6.3个百分点。 2.“90后”农民工收入略高 调查样本中,“90后”农民工月均收入6424元,比新生代农民工群体平均水平高210元。其中,月均收入在5000元及以上的占68.4%,比新生代农民工群体高1.9个百分点。 3.自营人员占比较低 由于年纪尚轻,积累不够,“90后”农民工中的96.3%以受雇就业为主,自营就业人员仅占3.7%,低于新生代农民工群体7.9个百分点。 (二)“90后”农民工生活特点 1.消费支出略低,更偏重于衣着及教育文化娱乐方面 “90后”农民工家庭户均生活消费支出42009元,比新生代农民工群体低386元。其中,衣着及其他日常用品和服务、教育文化娱乐支出占总消费支出的比重分别为14.0%和5.9%,分别比新生代农民工群体高1.9个和1.0个百分点;居住和交通通信费支出占总消费支出的比重分别为23.9%和9.2%,分别比新生代农民工群体低1.8个和1.0个百分点。 2.业余生活更注重休息和自我提升 “90后”农民工业余时间的主要活动排在前三位的依旧是上网、休息和朋友聚会,但与整个新生代农民工群体不同的是,“90后”农民工更注重休息和自我提升,其中,业余时间休息的占34.5%,比新生代农民工群体高5.6个百分点;业余时间参加文娱体育活动、学习培训和读书看报的占27.5%,分别比新生代农民工群体、全部外来农民工整体高5.7个和11.8个百分点。 新生代农民工定义:出生于20世纪80年代以后,年龄在16周岁及以上,在异地以非农就业为主的农业户籍人口 推荐阅读: 世界的真实格局分析,地球人类社会底层运行原理 不是你需要中台,而是一名合格的架构师(附各大厂中台建设PPT) 企业IT技术架构规划方案 论数字化转型——转什么,如何转? 华为干部与人才发展手册(附PPT) 企业10大管理流程图,数字化转型从业者必备! 【中台实践】华为大数据中台架构分享.pdf 华为的数字化转型方法论 华为如何实施数字化转型(附PPT) 超详细280页Docker实战文档!开放下载 华为大数据解决方案(PPT) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_45727359/article/details/119745674。 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。
2023-06-28 17:16:54
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...,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。 sysinternals的网站创立于1996年由Mark russinovich和布赖科格斯韦尔主办其先进的系统工具和技术资料.微软于 2006年7月收购sysinternals公司 . 不管你是一个IT高级工作者还是一个开发者,你都会发现sysinternals工具可以帮助您管理、故障分析和诊断你的Windows系统和应用程序. 如果您有关于如何使用这些工具的问题,请访问sysinternals论坛从其他用户和我们的团队获取解答和帮助. 该工具包括: AccessChk 这个工具为您显示指定至档案、登录机码或 Windows 服务的使用者或群组之存取。 AccessEnum 这个简单又具有超高安全性的工具,会让您知道拥有对您系统目录、档案及登录机码的存取之对象和方式。用它来寻找您权限下的安全性漏洞。 AdRestore 取消删除 Server 2003 Active Directory 物件。 BgInfo 这个可完全设定的程式,会自动产生包括含有 IP 位址、电脑名称,和网路介面卡等等重要资讯的桌面背景。 BlueScreen 这个萤幕保护程式不只将「蓝色萤幕」(Blue Screens) 模仿得维妙维肖,也能模仿重新开机 (需使用 CHKDSK 完成),而且在 Windows NT 4、Windows 2000、Windows XP、Server 2003 和 Windows 9x 中皆能执行。 CacheSet CacheSet 是一种能让您使用 NT 提供的功能来控制 Cache Manager 的工作组大小。除了和 NT 所有版本相容之外,还提供原始程式码。 检视系统时钟的解析度,同时也是计时器解析度的最大值。 Contig 希望能够快速地将常用的档案进行磁碟重组吗?使用 Contig 最佳化个别档案,或是建立新的连续档案。 Ctrl2cap 这是一种核心模式驱动程式,展示键盘输入筛选只在键盘类别驱动程式之上,目的是为了将大写锁定按键转换至控制按键。这个层级的筛选允许在 NT 「发现」按键之前,先进行转换和隐藏按键。包括完整的来源。此外,Ctrl2cap 还会显示如何使用 NtDisplayString() 将讯息列印至初始化的蓝色萤幕。 DebugView Sysinternals 的另一个首开先例:这个程式会拦截分别由 DbgPrint 利用装置驱动程式,和 OutputDebugString 利用 Win32 程式所做的呼叫。它能够在您的本机上或跨往际往路,在不需要作用中的侦错工具情况下,检视和录制侦错工作阶段输出。 DiskExt 显示磁碟区磁碟对应。 Diskmon 这个公用程式会撷取全部的硬碟活动,或是提供系统匣中的软体磁碟活动指示器的功能。 DiskView 图形化磁区公用程式。 Du 依目录检视磁碟使用状况。 EFSDump 检视加密档案的资讯。 Filemon 这个监控工具让您即时检视所有档案系统的活动。 Handle 这个易於操纵的命令列公用程式能够显示档案开启的种类和使用的处理程序等更多资讯。 Hex2dec 十六进位数字和十进位数字相互转换。 Junction 建立 Win2K NTFS 符号连结。 LDMDump 倾印逻辑磁碟管理员的磁碟上之资料库内容,其中描述 Windows 2000 动态磁碟分割。 ListDLLs 列出所有目前载入的 DLL,包括载入位置和他们的版本编号。2.0 版列印载入模组的完整路径名称。 LiveKd 使用 Microsoft 核心侦错工具检视即时系统。 LoadOrder 检视在您 WinNT/2K 系统上载入装置的顺序。 LogonSessions 列出系统上的作用中登入工作阶段。 MoveFile 允许您对下一次开机进行移动和删除命令的排程。 NTFSInfo 使用 NTFSInfo 检视详细的 NTFS 磁碟区资讯,包括主档案表格 (MFT) 和 MFT 区的大小和位置,还有 NTFS 中继资料档案的大小。 PageDefrag 将您的分页档和登录 Hive 进行磁碟重组。 PendMoves 列举档案重新命名的清单,删除下次开机将会执行的命令。 Portmon 使用这个进阶的监视工具进行监视序列和平行连接埠活动。它不仅掌握所有标准的序列和平行 IOCTL,甚至会显示传送和接收的资料部份。Version 3.x 具有强大的新 UI 增强功能和进阶的筛选功能。 Process Monitor 即时监控档案系统、登录、程序、执行绪和 DLL 活动。 procexp 任务管理器,这个管理器比windows自带的管理器要强大方便的很多,建议替换自带的任务管理器(本人一直用这个管理器,很不错)。此工具也有汉化版,fans可以自己搜索下载 ProcFeatures 这个小应用程式会描述「实体位址扩充」的处理器和 Windows 支援,而没「没有执行」缓冲区溢位保护。 PsExec 以有限的使用者权限执行处理程序。 PsFile 检视远端开启档案有哪些。 PsGetSid 显示电脑或使用者的 SID。 PsInfo 取得有关系统的资讯。 PsKill 终止本机或远端处理程序。 PsList 显示处理程序和执行绪的相关资讯。 PsLoggedOn 显示使用者登录至一个系统。 PsLogList 倾印事件记录档的记录。 PsPasswd 变更帐户密码。 PsService 检视及控制服务。 PsShutdown 关机及选择重新启动电脑。 PsSuspend 暂停及继续处理程序。 PsTools PsTools 产品系列包括命令列公用程式,其功能有列出在本机或远端电脑上执行的处理程序、远端执行的处理程序、重新开机的电脑和倾印事件记录等等。 RegDelNull 扫描并删除登录机码,这些登录机码包括了标准登录编辑工具无法删除的内嵌式 Null 字元。 RegHide 建立名为 "HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Sysinternals\Can't touch me!\0" 并使用原生 API 的金钥,而且会在此金钥内建立一个值。 Regjump 跳至您在 Regedit 中指定的登录路径。 Regmon 这个监视工具让您即时看到全部的登录活动。 RootkitRevealer 扫描您系统上 Rootkit 为基础的恶意程式码。 SDelete 以安全的方法覆写您的机密档案,并且清除因先前使用这个 DoD 相容安全删除程式所删除档案後而释放的可用空间。包括完整的原始程式码。 ShareEnum 扫描网路上档案共用并检视其安全性设定,来关闭安全性漏洞。 Sigcheck 倾印档案版本资讯和验证系统上的影像皆已完成数位签章。 Strings 搜寻 binaryimages 中的 ANSI 和 UNICODE 字串。 Sync 将快取的资料清除至磁碟。 TCPView 作用中的通讯端命令列检视器。 VolumeId 设定 FAT 或 NTFS 磁碟区 ID。 Whois 看看谁拥有一个网际网路位址。 Winobj 最完整的物件管理员命名空间检视器在此。 ZoomIt 供萤幕上缩放和绘图的简报公用程式。 转自:http://www.360doc.com/content/15/0323/06/20545288_457293504.shtml 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_33515088/article/details/80721846。 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。
2024-01-22 15:44:41
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ElasticSearch
...过,自签名证书只适合开发和测试环境。如果是在生产环境中,建议购买由权威机构签发的证书。 --- 3. 用户认证与授权 接下来,咱们谈谈用户认证和授权。想象一下,如果没有身份验证机制,任何人都可以访问你的Elasticsearch集群,那简直是噩梦! 3.1 背景故事 有一次,我在调试一个项目时,无意间发现了一个未设置密码的Elasticsearch集群。我当时心里一惊,心想:“乖乖,要是有谁发现这个漏洞,那可就麻烦大了!”赶紧招呼团队的小伙伴们注意一下,提醒大家赶紧加上用户认证功能,别让问题溜走。 3.2 使用内置角色管理 Elasticsearch自带了一些内置角色,比如superuser和read_only。你可以根据需求创建自定义角色,并分配给不同的用户。 3.2.1 创建用户 假设我们要创建一个名为admin的管理员用户,可以使用以下命令: bash curl -X POST "https://localhost:9200/_security/user/admin" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -u elastic \ -d' { "password" : "changeme", "roles" : [ "superuser" ] }' 这里的-u elastic表示使用默认的elastic用户进行操作。 3.2.2 测试用户权限 创建完用户后,我们可以尝试登录并执行操作。例如,使用admin用户查看索引列表: bash curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/indices?v" \ -u admin:changeme 如果一切正常,你应该能看到所有索引的信息。 3.3 RBAC(基于角色的访问控制) 除了内置角色外,Elasticsearch还支持RBAC。你可以给每个角色设定超级详细的权限,比如说准不准用某个API,能不能访问特定的索引之类的。 json { "role": "custom_role", "cluster": ["monitor"], "indices": [ { "names": [ "logstash-" ], "privileges": [ "read", "view_index_metadata" ] } ] } 这段JSON定义了一个名为custom_role的角色,允许用户读取logstash-系列索引的数据。 --- 4. 日志审计与监控 最后,咱们得关注日志审计和监控。即使你做了所有的安全措施,也不能保证万无一失。定期检查日志和监控系统可以帮助我们及时发现问题。 4.1 日志审计 Elasticsearch自带的日志功能非常强大。你可以通过配置日志级别来记录不同级别的事件。例如,启用调试日志: yaml logger.org.elasticsearch: debug 将这条配置添加到logging.yml文件中即可。 4.2 监控工具 推荐使用Kibana来监控Elasticsearch的状态。装好Kibana之后,你就能通过网页界面瞅一眼你的集群健不健康、各个节点都在干嘛,还能看看性能指标啥的,挺直观的! 4.2.1 配置Kibana 在Kibana的配置文件kibana.yml中,添加以下内容: yaml elasticsearch.hosts: ["https://localhost:9200"] elasticsearch.username: "kibana_system" elasticsearch.password: "changeme" 然后重启Kibana服务,打开浏览器访问http://localhost:5601即可。 --- 5. 总结 好了,朋友们,今天的分享就到这里啦!优化Elasticsearch的安全性并不是一件容易的事,但只要我们用心去做,就能大大降低风险。从SSL/TLS加密到用户认证,再到日志审计和监控,每一个环节都很重要。 我希望这篇文章对你有所帮助,如果你还有其他问题或者经验分享,欢迎随时留言交流!让我们一起打造更安全、更可靠的Elasticsearch集群吧!
2025-05-12 15:42:52
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星辰大海
Go-Spring
...降低了创新门槛,使得开发者能够基于已有代码进行快速迭代和创新,加速产品和服务的推出。其次,开源软件的社区化运作模式促进了知识共享与协作,形成了强大的技术支持和用户群体,有助于解决技术难题,提升产品质量。此外,开源软件的低成本和高可移植性,使其成为中小企业乃至个人开发者降低成本、快速进入市场的重要途径。 未来发展趋势 展望未来,开源软件的发展将呈现出以下几个趋势: 1. 云原生与容器化:随着云计算技术的成熟,基于云原生架构的开源软件将得到更多应用,而容器化技术的普及将进一步提升软件部署的效率与灵活性。 2. AI与机器学习:开源社区正在积极开发AI相关的开源项目,如TensorFlow、PyTorch等,这将促进AI技术的普及与创新,推动行业应用的深度发展。 3. 安全与隐私保护:随着数据安全与隐私保护成为关注焦点,开源社区将加强对安全框架和工具的开发,以满足不同行业对数据安全的需求。 4. 全球化与多语种支持:开源软件的全球化趋势日益明显,多语种支持将成为重要考量因素,有助于提升软件的国际竞争力。 拥抱开源软件的关键因素 1. 知识产权管理:明确开源软件的使用和贡献规则,保护自身权益的同时,尊重和遵守开源社区的规范。 2. 人才培养与激励:培养具备开源文化意识和技术能力的人才,通过项目贡献、社区活动等方式激励开发者积极参与开源项目。 3. 风险评估与管理:在采用开源软件前进行全面的风险评估,包括代码质量、安全漏洞、许可证合规性等方面,确保其符合组织的安全策略和法律法规要求。 4. 持续参与与贡献:积极参与开源社区,不仅使用开源软件,更要贡献自己的代码和知识,促进开源生态的健康发展。 拥抱开源软件不仅是技术层面的选择,更是推动创新、促进知识共享与合作的行动。面对未来的挑战与机遇,企业和个人开发者应积极适应这一趋势,充分利用开源资源,共同构建更加开放、协作的科技生态系统。
2024-07-31 16:06:44
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月下独酌
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...制和更精细的QoS(服务质量)控制,使得集群能够更加智能地处理内存资源紧张的情况,确保系统稳定性和应用性能。 此外,在云原生计算基金会(CNCF)的一篇深度解读文章中,作者详细探讨了Kubernetes内存管理背后的原理,并结合实际场景分析了如何根据应用程序特性和业务需求合理设置内存请求和限制,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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...技术在现代云原生应用开发和部署中的地位日益凸显。近日,Docker公司发布了Docker Desktop 4.0版本,进一步优化了开发者体验,提供了对Kubernetes集群更便捷的管理支持,并增强了对macOS Monterey和Windows 11操作系统的兼容性。 此外,随着容器安全问题受到越来越多的关注,Docker也正在强化其安全特性。2022年,Docker宣布将与Snyk等安全工具进行深度集成,以实现容器镜像漏洞扫描及修复的一体化流程。同时,业界也在探索零信任安全模型如何应用于容器领域,以确保容器在整个生命周期内的安全性。 另一方面,考虑到容器编排的重要性,Kubernetes作为主流的容器编排平台,其与Docker的协同使用愈发紧密。通过学习官方文档或社区教程,用户可以深入了解如何利用Docker构建并推送镜像至私有仓库,再由Kubernetes调度器拉取这些镜像以部署复杂的应用服务网格。 综上所述,掌握Docker不仅是了解基础容器技术的关键,而且还需要关注其最新发展动态和技术生态演进,例如新版本特性、安全增强措施以及与Kubernetes等生态系统组件的深度融合。对于希望进一步提升DevOps能力的专业人士来说,持续跟进Docker相关领域的前沿研究与实践案例,无疑能为自身技术栈的丰富与完善提供强大支撑。
2023-11-26 15:47:20
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