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Hibernate
...能让我们针对各种数据访问方式来调整优化。比如,你有没有那种属性,就是大家经常去查看,却很少动手改的?对这些,咱们可以直接开个缓存,这样每次查数据就不需要老是跑去数据库翻找了,省时又省力!这招儿,是不是挺接地气的? 代码示例: java @Entity public class User { @Id private Long id; // 属性级缓存配置 @Cacheable private String name; // 其他属性... } 在这里,@Cacheable注解用于指定属性name应该被缓存。这就好比你去超市买东西,之前买过的东西放在了购物车里,下次再买的时候,你不用再去货架上找,直接从购物车拿就好了。这样省去了走来走去的时间,是不是感觉挺方便的?同理,在访问User对象的name属性时,如果已经有缓存了,就直接从缓存里取,不需要再跑一趟数据库,效率高多了! 三、局部缓存详解 局部缓存(Local Cache)是一种更高级的缓存机制,它允许我们在应用程序的特定部分(如一个服务层、一个模块等)内部共享缓存实例。哎呀,这个技术啊,它能帮咱们干啥呢?就是说,当你一次又一次地请求相同的信息,比如浏览网页的时候,每次都要重新加载一堆重复的数据,挺浪费时间的对不对?有了这个方法,就像给咱们的电脑装了个超级省电模式,能避免这些重复的工作,大大提升咱们上网的速度和效率。特别是面对海量的相似查询,效果简直不要太明显!就像是在超市里买东西,你不用每次结账都重新排队,直接走绿色通道,是不是感觉轻松多了?这就是这个技术带来的好处,让我们的操作更流畅,体验更棒! 代码示例: java @Service public class UserService { @Autowired private SessionFactory sessionFactory; private final LocalCache userCache = new LocalCache<>(sessionFactory, User.class, String.class); public String getNameById(Long userId) { return userCache.get(userId, User.class.getName()); } public void setNameById(Long userId, String name) { userCache.put(userId, name); } } 在这段代码中,UserService类使用了LocalCache来缓存User对象的name属性。哎呀,你知道不?咱们这里有个小妙招,每次想查查某个用户ID对应的用户名时,就直接去个啥叫“缓存”的地方翻翻,速度快得跟闪电似的!这样就不需要再跑回那个大老远的数据库里去找了。多省事儿啊,对吧? 四、属性级缓存与局部缓存的综合应用 在实际项目中,通常需要结合使用属性级缓存和局部缓存来达到最佳性能效果。例如,在一个高并发的电商应用中,商品信息的查询频率非常高,而商品的详细描述可能很少改变。在这种情况下,我们可以为商品的ID和描述属性启用属性级缓存,并在商品详情页面的服务层中使用局部缓存来存储最近访问的商品信息,从而实现双重缓存优化。 综合应用示例: java @Entity public class Product { @Id private Long productId; @Cacheable private String productName; @Cacheable private String productDescription; // 其他属性... } @Service public class ProductDetailService { @Autowired private SessionFactory sessionFactory; private final LocalCache productCache = new LocalCache<>(sessionFactory, Product.class); public Product getProductDetails(Long productId) { Product product = productCache.get(productId); if (product == null) { product = loadProductFromDB(productId); productCache.put(productId, product); } return product; } private Product loadProductFromDB(Long productId) { // 查询数据库逻辑 } } 这里,我们为商品的名称和描述属性启用了属性级缓存,而在ProductDetailService中使用了局部缓存来存储最近查询的商品信息,实现了对数据库的高效访问控制。 五、总结与思考 通过上述的讨论与代码示例,我们可以看到属性级缓存与局部缓存在Hibernate中的应用不仅可以显著提升应用性能,还能根据具体业务场景灵活调整缓存策略,实现数据访问的优化。在实际开发中,理解和正确使用这些缓存机制对于构建高性能、低延迟的系统至关重要。哎呀,你知道不?随着数据库这玩意儿越来越牛逼,用它的人也越来越多,那咱们用来提速的缓存方法啊,肯定也会跟着变花样!就像咱们吃东西,以前就那么几种口味,现在五花八门的,啥都有。开发大神们呢,就得跟上这节奏,多看看新技术,别落伍了。这样啊,咱们用的东西才能越来越快,体验感也越来越好!所以,关注新技术,拥抱变化,是咱们的必修课!
2024-10-11 16:14:14
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桃李春风一杯酒
Redis
...进程对共享资源的安全访问。 分布式锁 , 分布式锁是分布式系统中用于控制多个进程或节点对共享资源进行并发访问的一种同步机制。在一个分布式环境中,由于数据分布在多台服务器上,因此需要一种跨节点的锁机制来确保同一时间只有一个进程能执行特定操作。文中提到的Redis分布式锁即是利用Redis的原子操作特性,在多进程中协调对公共资源的访问控制。 Redis Cluster , Redis Cluster是Redis提供的原生集群解决方案,它将数据分散存储在多个节点上,提供数据分片(sharding)和高可用性。在解决文中提到的并发问题时,使用Redis Cluster可以有效避免单点故障,同时通过数据分区降低了多个Java进程竞争同一资源的可能性,从而提高了系统的并发处理能力和稳定性。 Spring Boot 2 , Spring Boot 2是一个流行的Java框架,用于简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。它包含了自动配置功能,使得开发者能够快速创建独立运行、生产级别的基于Spring框架的应用程序。在本文场景中,Spring Boot 2与Docker结合,为Java应用程序提供了便捷的部署和运行环境,并通过集成StringRedisTemplate类来方便地操作Redis。 Jedis , Jedis是一个Java编写的Redis客户端,用于连接Redis服务器并执行相关命令。在文章中,通过Spring Boot应用中的Jedis实例与Redis建立连接,并执行setnx命令以尝试获取分布式锁,体现了Jedis在实际项目开发中的重要角色。
2023-05-29 08:16:28
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草原牧歌_t
Apache Solr
...,包括更细粒度的缓存控制和预热策略,进一步提升了查询性能。 值得注意的是,Solr 9.0版本还加强了安全性功能,引入了基于角色的访问控制(RBAC)机制,使得权限管理更加灵活和安全。这对于企业级应用来说尤为重要,可以有效防止敏感数据泄露。 此外,Solr社区还推出了一系列在线培训课程和文档资源,帮助开发者更好地理解和使用新版本的功能。这些资源不仅涵盖了基本的操作指南,还包括了最佳实践案例和性能调优技巧,对于希望深入了解Solr的新手和老手都大有裨益。 总之,Solr 9.0版本的发布标志着Solr在性能、可扩展性和安全性方面迈出了重要的一步。对于正在使用Solr的企业用户来说,升级到最新版本无疑是一个值得考虑的选择。
2025-02-08 16:04:27
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蝶舞花间
Hadoop
...Beam作为统一编程模型,在实时流处理领域展现出了巨大潜力。Google Dataflow基于Apache Beam框架,提供了强大的批处理和流式处理能力,并且持续更新兼容更多数据源和目的地,包括Hadoop生态系统的组件。近期发布的Beam 2.30版本中,增强了与Hadoop FileSystem的集成,使得开发者能够更加便捷地在Beam程序中操作HDFS数据。 此外,随着数据隐私和安全问题日益凸显,业界对于如何在使用Hadoop和ETL工具的同时确保数据安全提出了更高要求。一些最新的研究论文和行业报告探讨了如何结合加密技术、访问控制策略以及审计机制,保障大数据处理流程中的数据安全与合规性,这为在实践中深化Hadoop与各类ETL工具的应用提供了重要指导。 综上所述,关注Hadoop与ETL工具集成的最新动态和技术演进,将有助于企业和开发者紧跟大数据处理发展趋势,构建高效、安全的大数据解决方案,从而在数字化转型浪潮中占据竞争优势。
2023-06-17 13:12:22
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繁华落尽-t
HessianRPC
...和审计。 3. 权限控制:实现细粒度的访问控制,确保只有授权的客户端能够调用特定的服务接口,防止未经授权的访问和操作。 4. 动态安全扫描:采用自动化工具定期对服务进行安全扫描,检测潜在的安全风险,如SQL注入、XSS攻击等,并及时更新防护策略。 5. 持续集成/持续部署(CI/CD):将安全测试集成到开发和部署流程中,确保每一版本的代码在上线前都经过严格的安全审查。 近年来,随着深度学习和人工智能技术的发展,自动化安全检测领域出现了许多创新。例如,使用机器学习算法自动识别异常行为模式,或者通过自然语言处理技术解析和理解安全日志,提高检测准确性和响应速度。这些新技术的应用为分布式系统的安全防护带来了新的机遇,使得自动化安全检测更加智能、高效。 总的来说,分布式系统的自动化安全检测是确保系统稳定运行、保护业务安全的重要环节。对于HessianRPC框架而言,通过整合最新的安全技术和最佳实践,不仅可以提升系统的安全性,还能增强企业的竞争力。随着技术的不断进步,我们有理由相信,未来自动化安全检测将在分布式系统中发挥更为关键的作用,为构建更加安全、可靠和高效的数字化环境提供强有力的支持。
2024-09-08 16:12:35
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岁月静好
Consul
...es的Ingress控制器与Consul的联合使用,实现了服务的自动路由和负载均衡。此外,Consul的健康检查功能与Kubernetes的自动重启机制相结合,大大提升了服务的稳定性和可用性。这种深度集成不仅简化了服务的部署与管理,也有效降低了故障恢复的时间成本。 二、云原生安全与Consul的策略 在云原生环境中,安全防护尤为重要。Consul提供了强大的身份认证和授权机制,通过与IAM(Identity and Access Management)系统的整合,实现了细粒度的访问控制。同时,Consul支持基于策略的流量控制,能够根据不同的业务需求调整服务间的流量分配,有效防止服务间的过度依赖和资源争抢,从而提升了整个系统的安全性和稳定性。 三、多云与多区域服务发现的挑战与应对 面对多云和多区域部署的复杂性,Consul通过其多数据中心支持和跨云服务发现功能,为开发者提供了灵活的服务发现解决方案。通过设置全局一致性策略,Consul能够在不同云环境之间实现服务的无缝切换和负载均衡,确保了服务的高可用性和快速响应能力。此外,Consul的自动化配置更新机制,使得服务在多云多区域部署下的配置管理变得简单高效,极大地减少了运维工作量。 四、Consul在DevOps流程中的应用 Consul在DevOps流程中的应用,特别是在持续集成/持续部署(CI/CD)流程中,起到了关键作用。通过集成Consul的配置管理功能,开发团队能够实现配置文件的版本化管理,简化了配置变更的流程,降低了人为错误的风险。同时,Consul的日志聚合与监控功能,为开发者提供了实时的系统状态洞察,加速了问题定位和解决的速度,从而提升了整体的开发效率与产品质量。 综上所述,Consul在现代云原生服务治理中的应用趋势与最佳实践,体现了其在服务发现、安全性、多云支持以及DevOps流程优化等方面的强大能力。随着技术的不断演进,Consul将继续发挥其在构建高效、可靠和可扩展的云原生应用中的重要作用,助力企业实现数字化转型的目标。
2024-08-05 15:42:27
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青春印记
Shell
...制定严格的权限管理和访问控制策略,避免非必要权限滥用,也是防止类似事件再次发生的重要手段。 总之,在信息技术飞速发展的今天,无论是个人还是企业,都需要不断提升自身的IT能力,以适应复杂多变的环境。希望这次事件能引起更多人对资源分配问题的关注,共同推动行业的健康发展。
2025-05-10 15:50:56
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翡翠梦境
Go Gin
...it 实现 API 访问控制》的启示 在数字时代,API(应用程序接口)作为连接不同软件和服务的桥梁,扮演着至关重要的角色。为了确保API的安全性和性能,如《使用 gincontrib/ratelimit 实现 API 访问控制》所述,采用限流技术成为一种普遍且有效的策略。然而,随着AI技术的迅猛发展,API的应用场景日益复杂,对API的管理和保护提出了新的挑战,尤其是AI伦理与数据隐私问题。 AI伦理的核心在于确保技术的发展与应用遵循道德原则,尊重人类的价值观和权利。当AI技术被用于决策过程时,可能会引发偏见、透明度不足、责任归属模糊等问题。例如,AI系统在推荐算法中可能会放大数据偏差,导致不公正的结果。因此,开发人员需要在设计和部署AI系统时,充分考虑伦理因素,确保算法的公平性、透明性和可解释性。 数据隐私是另一个关键议题。随着API收集和处理的数据量激增,保护个人隐私成为不容忽视的问题。《使用 gincontrib/ratelimit 实现 API 访问控制》中提到的速率限制技术有助于防止恶意或异常的访问行为,但在实际应用中,API还应采取加密、匿名化、最小权限等措施来保护敏感数据。此外,遵守GDPR(欧盟通用数据保护条例)、CCPA(加州消费者隐私法)等法律法规,确保数据的合法收集和使用,也是企业必须面对的责任。 结合AI伦理与数据隐私的双重挑战,API的设计与管理需更加注重综合考量。开发者应当在追求技术创新的同时,始终将伦理与隐私保护置于首位,通过建立透明、负责任的AI系统,增强公众对技术的信任。同时,监管机构和行业组织应加强对AI伦理和数据隐私的规范制定,推动形成全球统一的标准,以促进技术的健康发展,确保技术惠及全人类。 综上所述,AI伦理与数据隐私的双刃剑效应提醒我们,在享受技术带来的便利与效率的同时,必须警惕潜在的风险,采取积极措施加以应对。通过持续的技术创新、伦理规范的建立和完善,以及法律法规的引导,我们可以最大化地发挥API和AI技术的正面作用,构建一个更加安全、公正、可持续的数字未来。
2024-08-24 16:02:03
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山涧溪流
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...elect 查 事务控制语言 TCL 数据库控制语言 DCL 数据定义语言 DDL - 负责数据结构定义,与创建数据库对象的语言- 常用create alter drop- DDL不支持事务,DDL语句执行之后,不能回滚 数据操纵语言 DML - 对数据库中更改数据操作的语句- select insert update delete--> CRUD 增删改查- 通常把select相关操作,单独出来,称之为DQL- DML支持事务,在非自动提交模式时,可以利用rollback回滚操作. 数据查询语言 DQL - 筛选,分组,连表查询 面试重点 TCL 和 DCL - 事务控制语句TCL- 负责实现数据库中事务支持的语言,commit rollback savepoint等指令- DCL数据库控制语言- 管理数据库的授权,角色控制等,grant(授权),revoke(取消授权) 练习: 案例:创建一张表customer(顾客) create table customer(cid int(4) primary key comment '顾客编号',cname varchar(50) comment '顾客姓名',sex char(5) comment '顾客性别',address varchar(50) comment '地址',phone varchar(11) comment '手机',email varchar(50) comment '邮箱'); show create table customer; 插入5条数据 insert into customer values(1001,'小明','男','楼上18号','123','123@163.com');insert into customer values(1002,'小红','女','楼上17号','1234','1234@163.com');insert into customer values(1003,'老王','男','楼上18号隔壁','1234','1234@163.com');insert into customer values(1004,'老宋','男','楼上17号隔壁','1234','1234@163.com');insert into customer values(1005,'小马','女','楼上17号隔壁','1234','1234@163.com'); -1 修改一条数据的姓名 小红的姓名 -2 修改一条数据的性别 老王的性别 -3 修改一条数据的电话 1001号的电话 -4 修改一条数据的邮箱 邮箱为123@163.com,改成323@163.com -5 查询性别为 男的所有数据 select from customer where sex="男"; -6 自定义DDL操作的需求,5道题,可以同上面book表的操作 数据库数据类型 主要包括5大类 整数类型 int, big int 浮点数类型 double decimal 字符串类型 char varchar text 日期类型 date datetime timestamp time year... 其他数据类型 set.... 字符串 - char(固定长度) 定长字符串 最多255个字节- 定多少长度,就占用多少长度- 多了放不进去,少了用空格补全- 不认识内容尾部的空格- varchar(最大长度) 变长字符串 最大65535字节,但是使用一般不超过255- 只要不超过定的长度,都可以放进去- 以内容真实长度为准- 认识内容尾部的空格- text 最大65535字节- blob 大数据对象,以二进制(字节)的方式存储 整数 tinyint 1字节 smallint 2字节 int 4字节 bigint 8字节 int(6)影响的是查询时显示长度(zerofill)不影响数据的保存长度 create table t1(id1 int,id2 int(5)); insert into t1 values(111111,111111); alter table t1 modify id1 int zerofill; alter table t1 modify id2 int(5) zerofill; insert into t1 values (1,1); float 4字节 double 8字节 double(8,2) 可能会产生精度的缺失 10.0/3 3.3333333336 decimal 不会缺失精度,但是使用的时候需要指定总长度和小数位数 日期 - date 年月日- time 时分秒- datetime 年月日时分秒,到9999年,而且需要手动输入,如果没有手动输入,就显示null.- timestamp 年月日时分秒,在没有数据手动插入时,自动填入当前时间.最大值2038- bigint 1970-1-1 0:0:0 格林威治时间 案例:创建表t,字段d1 date,d2 time,d3 datetime,d4 timestamp create table t(id int,d1 date,d2 time,d3 datetime,d4 timestamp);insert into t (d1,d2) values ('1910-01-10','12:32:12');insert into t values(1,'2018-12-21','15:12:00','1995-02-10 12:08:12','2030-10-10 15:19:32');insert into t values(2,'3018-01-25','15:12:34','9234-12-31 12:12:12','2030-12-31 12:12:12');insert into t values(2,'3018-01-25','15:12:34','9999-12-31 23:59:59','2030-12-31 12:12:12'); 练习 创建人物表,插入,修改,查询 create table person(id int(4) primary key,name varchar(50),age int(3));insert into person values(1,"梅超风",36);insert into person values(2,"洪七公",96);insert into person values(3,"杨过",40);insert into person values(4,"令狐冲",28);insert into person values(5,"张三丰",100);insert into person values(6,"张翠山",27);insert into person values(7,"张无忌",27);insert into person values(8,"赵敏",18);insert into person values(9,"独孤求败",250);insert into person values(10,"楚留香",36);1.案例:修改张三丰的name为刘备,id为11update person set name="刘备",id=11 where name="张三丰";2.案例:修改2号人物的的name为夏侯渊update person set name="夏侯渊" where id=2;3.案例:根据条件修改person表中的数据,修改id是6的数据中,姓名改为'任我行', 年龄改为39update person set name="任我行",age=39 where id=6;4.案例:修改姓名是‘楚留香'的数据,把id改为20,年龄改为19update person set id=20,age=19 where name="楚留香";5.案例:把person所有的数据的年龄全部改为20 update person set age=20;6.案例:修改id为7的数据,把id改为100,姓名改为杨过,年龄改为21update person set id=100,name="杨过",age=21 where id=7;7.案例:修改姓名是独孤求败,把年龄改为35update person set age=35 where name="独孤求败";8.案例:修改id=8的信息,把姓名改为房玄龄update person set name="房玄龄" where id=8;9.案例 :修改id为20并且年龄为20的人的姓名为刘德华(郑少秋也行)提示 where...and...update person set name="郑少秋" where id=20 and age=20; 查询 没有条件的简单查询 select from 表名;查询表中所有的数据 select from person; select from t; select from emp; select from dept; 查询某些列中的值 select name as '姓名' from person; select name as '姓名',age as '年龄' from person; select id as '编号',name as '姓名',age as '年龄' from person; 学习过程的编程习惯select from 表; 工作中的编程习惯select id,name,age from person; 查询emp表中所有员工的姓名,上级领导的编号,职位,工资 select ename,mgr,job,sal from emp; 查询emp表中所有员工的编号,姓名,所属部门编号,工资 select empno,ename,deptno,sal from emp; 查询dept表中所有部门的名称和地址 select dname,loc from dept; 如果忘记了mysql的用户名和密码怎么办 卸载重新装 不重装软件如何修改密码 1.停止mysql服务 2.cmd中输入一个命令 mysqld --skip-grant-tables; -通过控制台,开启了一个mysql服务 3.开启一个新的cmd -mysql -u root -p 可以不使用密码进入数据库 show databases;----mysql 5. use mysql; 6. update user set password=password('新密码') where user="root"; 7. 关闭mysqld这个服务/进程 8. 重启mysql服务 作业 mysql02,一天的代码重新敲一遍,熟悉emp和dept列名 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/sinat_41915844/article/details/79770973。 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。
2024-02-16 12:44:07
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...关系进行映射,那么当访问ObjA的时候,顺便访问这个额外的指针,从这个指针指向的位图就能找到被ObjA引用的分区B对应的内存块。通常我们只需要判定位图里面对应的位是否有1,有的话则认为发生了引用。 class CardTable: public CHeapObj<mtGC> {friend class VMStructs;public:typedef uint8_t CardValue;// All code generators assume that the size of a card table entry is one byte.// They need to be updated to reflect any change to this.// This code can typically be found by searching for the byte_map_base() method.STATIC_ASSERT(sizeof(CardValue) == 1);protected:// The declaration order of these const fields is important; see the// constructor before changing.const MemRegion _whole_heap; // the region covered by the card tableconst size_t _page_size; // page size used when mapping _byte_mapsize_t _byte_map_size; // in bytesCardValue _byte_map; // the card marking arrayCardValue _byte_map_base;// Some barrier sets create tables whose elements correspond to parts of// the heap; the CardTableBarrierSet is an example. Such barrier sets will// normally reserve space for such tables, and commit parts of the table// "covering" parts of the heap that are committed. At most one covered// region per generation is needed.static constexpr int max_covered_regions = 2;// The covered regions should be in address order.MemRegion _covered[max_covered_regions];// The last card is a guard card; never committed.MemRegion _guard_region;inline size_t compute_byte_map_size(size_t num_bytes);enum CardValues {clean_card = (CardValue)-1,dirty_card = 0,CT_MR_BS_last_reserved = 1};// a word's worth (row) of clean card valuesstatic const intptr_t clean_card_row = (intptr_t)(-1);// CardTable entry sizestatic uint _card_shift;static uint _card_size;static uint _card_size_in_words;size_t last_valid_index() const {return cards_required(_whole_heap.word_size()) - 1;}private:void initialize_covered_region(void region0_start, void region1_start);MemRegion committed_for(const MemRegion mr) const;public:CardTable(MemRegion whole_heap);virtual ~CardTable() = default;void initialize(void region0_start, void region1_start);// Barrier set functions.// Initialization utilities; covered_words is the size of the covered region// in, um, words.inline size_t cards_required(size_t covered_words) const {assert(is_aligned(covered_words, _card_size_in_words), "precondition");return covered_words / _card_size_in_words;}// Dirty the bytes corresponding to "mr" (not all of which must be// covered.)void dirty_MemRegion(MemRegion mr);// Clear (to clean_card) the bytes entirely contained within "mr" (not// all of which must be covered.)void clear_MemRegion(MemRegion mr);// Return true if "p" is at the start of a card.bool is_card_aligned(HeapWord p) {CardValue pcard = byte_for(p);return (addr_for(pcard) == p);}// Mapping from address to card marking array entryCardValue byte_for(const void p) const {assert(_whole_heap.contains(p),"Attempt to access p = " PTR_FORMAT " out of bounds of "" card marking array's _whole_heap = [" PTR_FORMAT "," PTR_FORMAT ")",p2i(p), p2i(_whole_heap.start()), p2i(_whole_heap.end()));CardValue result = &_byte_map_base[uintptr_t(p) >> _card_shift];assert(result >= _byte_map && result < _byte_map + _byte_map_size,"out of bounds accessor for card marking array");return result;}// The card table byte one after the card marking array// entry for argument address. Typically used for higher bounds// for loops iterating through the card table.CardValue byte_after(const void p) const {return byte_for(p) + 1;}void invalidate(MemRegion mr);// Provide read-only access to the card table array.const CardValue byte_for_const(const void p) const {return byte_for(p);}const CardValue byte_after_const(const void p) const {return byte_after(p);}// Mapping from card marking array entry to address of first wordHeapWord addr_for(const CardValue p) const {assert(p >= _byte_map && p < _byte_map + _byte_map_size,"out of bounds access to card marking array. p: " PTR_FORMAT" _byte_map: " PTR_FORMAT " _byte_map + _byte_map_size: " PTR_FORMAT,p2i(p), p2i(_byte_map), p2i(_byte_map + _byte_map_size));// As _byte_map_base may be "negative" (the card table has been allocated before// the heap in memory), do not use pointer_delta() to avoid the assertion failure.size_t delta = p - _byte_map_base;HeapWord result = (HeapWord) (delta << _card_shift);assert(_whole_heap.contains(result),"Returning result = " PTR_FORMAT " out of bounds of "" card marking array's _whole_heap = [" PTR_FORMAT "," PTR_FORMAT ")",p2i(result), p2i(_whole_heap.start()), p2i(_whole_heap.end()));return result;}// Mapping from address to card marking array index.size_t index_for(void p) {assert(_whole_heap.contains(p),"Attempt to access p = " PTR_FORMAT " out of bounds of "" card marking array's _whole_heap = [" PTR_FORMAT "," PTR_FORMAT ")",p2i(p), p2i(_whole_heap.start()), p2i(_whole_heap.end()));return byte_for(p) - _byte_map;}CardValue byte_for_index(const size_t card_index) const {return _byte_map + card_index;}// Resize one of the regions covered by the remembered set.void resize_covered_region(MemRegion new_region);// Card-table-RemSet-specific things.static uintx ct_max_alignment_constraint();static uint card_shift() {return _card_shift;}static uint card_size() {return _card_size;}static uint card_size_in_words() {return _card_size_in_words;}static constexpr CardValue clean_card_val() { return clean_card; }static constexpr CardValue dirty_card_val() { return dirty_card; }static intptr_t clean_card_row_val() { return clean_card_row; }// Initialize card sizestatic void initialize_card_size();// Card marking array base (adjusted for heap low boundary)// This would be the 0th element of _byte_map, if the heap started at 0x0.// But since the heap starts at some higher address, this points to somewhere// before the beginning of the actual _byte_map.CardValue byte_map_base() const { return _byte_map_base; }virtual bool is_in_young(const void p) const = 0;}; class G1CardTable : public CardTable {friend class VMStructs;friend class G1CardTableChangedListener;G1CardTableChangedListener _listener;public:enum G1CardValues {g1_young_gen = CT_MR_BS_last_reserved << 1,// During evacuation we use the card table to consolidate the cards we need to// scan for roots onto the card table from the various sources. Further it is// used to record already completely scanned cards to avoid re-scanning them// when incrementally evacuating the old gen regions of a collection set.// This means that already scanned cards should be preserved.//// The merge at the start of each evacuation round simply sets cards to dirty// that are clean; scanned cards are set to 0x1.//// This means that the LSB determines what to do with the card during evacuation// given the following possible values://// 11111111 - clean, do not scan// 00000001 - already scanned, do not scan// 00000000 - dirty, needs to be scanned.//g1_card_already_scanned = 0x1};static const size_t WordAllClean = SIZE_MAX;static const size_t WordAllDirty = 0;STATIC_ASSERT(BitsPerByte == 8);static const size_t WordAlreadyScanned = (SIZE_MAX / 255) g1_card_already_scanned;G1CardTable(MemRegion whole_heap): CardTable(whole_heap), _listener() {_listener.set_card_table(this);}static CardValue g1_young_card_val() { return g1_young_gen; }static CardValue g1_scanned_card_val() { return g1_card_already_scanned; }void verify_g1_young_region(MemRegion mr) PRODUCT_RETURN;void g1_mark_as_young(const MemRegion& mr);size_t index_for_cardvalue(CardValue const p) const {return pointer_delta(p, _byte_map, sizeof(CardValue));}// Mark the given card as Dirty if it is Clean. Returns whether the card was// Clean before this operation. This result may be inaccurate as it does not// perform the dirtying atomically.inline bool mark_clean_as_dirty(CardValue card);// Change Clean cards in a (large) area on the card table as Dirty, preserving// already scanned cards. Assumes that most cards in that area are Clean.inline void mark_range_dirty(size_t start_card_index, size_t num_cards);// Change the given range of dirty cards to "which". All of these cards must be Dirty.inline void change_dirty_cards_to(CardValue start_card, CardValue end_card, CardValue which);inline uint region_idx_for(CardValue p);static size_t compute_size(size_t mem_region_size_in_words) {size_t number_of_slots = (mem_region_size_in_words / _card_size_in_words);return ReservedSpace::allocation_align_size_up(number_of_slots);}// Returns how many bytes of the heap a single byte of the Card Table corresponds to.static size_t heap_map_factor() { return _card_size; }void initialize(G1RegionToSpaceMapper mapper);bool is_in_young(const void p) const override;}; 以位为粒度的位图能准确描述每一个字的引用关系,但是一个位通常包含的信息太少,只能描述2个状态: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。
2023-12-16 20:37:50
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...on入门,建立准确的模型以及自信地完成预测建模机器学习项目。 这是重要的职位。您可能要为其添加书签。 在我的新书中,通过16个循序渐进的教程,3个项目和完整的python代码,探索如何用熊猫准备数据,使用scikit-learn拟合和评估模型,以及更多内容。 让我们开始吧。 2016年10月更新:更新了sklearn v0.18的示例。 2018年2月更新:更新Python和库版本。 2018年3月更新:增加了备用链接以下载一些数据集,因为原始文件似乎已被删除。 2019年5月更新:修复了scikit-learn最新版本的警告消息。 Dave Young的 Python机器学习迷你课程 照片,保留一些权利。 迷你课程面向谁? 在开始之前,请确保您在正确的位置。 下面的列表提供了有关本课程针对谁的一些一般指导。 如果您没有完全匹配这些点,请不要惊慌,您可能只需要在一个或另一个区域刷牙以跟上。 知道如何编写一些代码的开发人员。这意味着,一旦您了解基本语法,就可以选择像Python这样的新编程语言,这对您来说并不重要。这并不意味着您是一名向导编码员,而是可以毫不费力地遵循基本的类似于C的语言。 懂一点机器学习的开发人员。这意味着您了解机器学习的基础知识,例如交叉验证,一些算法和偏差方差折衷。这并不意味着您是机器学习博士,而是您知道地标或知道在哪里查找。 这门迷你课程既不是Python的教科书,也不是机器学习的教科书。 从一个懂一点机器学习的开发人员到一个可以使用Python生态系统获得结果的开发人员,Python生态系统是专业机器学习的新兴平台。 在Python机器学习方面需要帮助吗? 参加我为期2周的免费电子邮件课程,发现数据准备,算法等(包括代码)。 单击立即注册,并获得该课程的免费PDF电子书版本。 立即开始免费的迷你课程! 迷你课程概述 该微型课程分为14节课。 您可以每天完成一堂课(推荐),也可以在一天内完成所有课程(核心!)。这实际上取决于您有空的时间和您的热情水平。 以下是14个课程,可帮助您入门并提高使用Python进行机器学习的效率: 第1课:下载并安装Python和SciPy生态系统。 第2课:深入了解Python,NumPy,Matplotlib和Pandas。 第3课:从CSV加载数据。 第4课:了解具有描述性统计信息的数据。 第5课:通过可视化了解数据。 第6课:通过预处理数据准备建模。 第7课:使用重采样方法进行算法评估。 第8课:算法评估指标。 第9课:现场检查算法。 第10课:模型比较和选择。 第11课:通过算法调整提高准确性。 第12课:利用集合预测提高准确性。 第13课:完成并保存模型。 第14课:Hello World端到端项目。 每节课可能需要您60秒钟或最多30分钟。花点时间按照自己的进度完成课程。提出问题,甚至在以下评论中发布结果。 这些课程希望您能开始学习并做事。我会给您提示,但每节课的重点是迫使您学习从哪里寻求有关Python平台的帮助(提示,我直接在此博客上获得了所有答案,请使用搜索特征)。 在早期课程中,我确实提供了更多帮助,因为我希望您树立一些信心和惯性。 挂在那里,不要放弃! 第1课:下载并安装Python和SciPy 您必须先访问平台才能开始使用Python进行机器学习。 今天的课程很简单,您必须在计算机上下载并安装Python 3.6平台。 访问Python主页并下载适用于您的操作系统(Linux,OS X或Windows)的Python。在计算机上安装Python。您可能需要使用特定于平台的软件包管理器,例如OS X上的macports或RedHat Linux上的yum。 您还需要安装SciPy平台和scikit-learn库。我建议使用与安装Python相同的方法。 您可以使用Anaconda一次安装所有内容(更加容易)。推荐给初学者。 通过在命令行中键入“ python”来首次启动Python。 使用以下代码检查所有您需要的版本: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Python version import sys print('Python: {}'.format(sys.version)) scipy import scipy print('scipy: {}'.format(scipy.__version__)) numpy import numpy print('numpy: {}'.format(numpy.__version__)) matplotlib import matplotlib print('matplotlib: {}'.format(matplotlib.__version__)) pandas import pandas print('pandas: {}'.format(pandas.__version__)) scikit-learn import sklearn print('sklearn: {}'.format(sklearn.__version__)) 如果有任何错误,请停止。现在该修复它们了。 需要帮忙?请参阅本教程: 如何使用Anaconda设置用于机器学习和深度学习的Python环境 第2课:深入了解Python,NumPy,Matplotlib和Pandas。 您需要能够读写基本的Python脚本。 作为开发人员,您可以很快选择新的编程语言。Python区分大小写,使用哈希(#)进行注释,并使用空格指示代码块(空格很重要)。 今天的任务是在Python交互环境中练习Python编程语言的基本语法和重要的SciPy数据结构。 练习作业,在Python中使用列表和流程控制。 练习使用NumPy数组。 练习在Matplotlib中创建简单图。 练习使用Pandas Series和DataFrames。 例如,以下是创建Pandas DataFrame的简单示例。 1 2 3 4 5 6 7 8 dataframe import numpy import pandas myarray = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) rownames = ['a', 'b'] colnames = ['one', 'two', 'three'] mydataframe = pandas.DataFrame(myarray, index=rownames, columns=colnames) print(mydataframe) 第3课:从CSV加载数据 机器学习算法需要数据。您可以从CSV文件加载自己的数据,但是当您开始使用Python进行机器学习时,应该在标准机器学习数据集上进行练习。 今天课程的任务是让您轻松地将数据加载到Python中并查找和加载标准的机器学习数据集。 您可以在UCI机器学习存储库上下载和练习许多CSV格式的出色标准机器学习数据集。 练习使用标准库中的CSV.reader()将CSV文件加载到Python 中。 练习使用NumPy和numpy.loadtxt()函数加载CSV文件。 练习使用Pandas和pandas.read_csv()函数加载CSV文件。 为了让您入门,下面是一个片段,该片段将直接从UCI机器学习存储库中使用Pandas来加载Pima Indians糖尿病数据集。 1 2 3 4 5 6 Load CSV using Pandas from URL import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) print(data.shape) 到现在为止做得很好!等一下 到目前为止有什么问题吗?在评论中提问。 第4课:使用描述性统计数据理解数据 将数据加载到Python之后,您需要能够理解它。 您越了解数据,可以构建的模型就越精确。了解数据的第一步是使用描述性统计数据。 今天,您的课程是学习如何使用描述性统计信息来理解您的数据。我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用head()函数了解您的数据以查看前几行。 使用shape属性查看数据的维度。 使用dtypes属性查看每个属性的数据类型。 使用describe()函数查看数据的分布。 使用corr()函数计算变量之间的成对相关性。 以下示例加载了皮马印第安人糖尿病发病数据集,并总结了每个属性的分布。 1 2 3 4 5 6 7 Statistical Summary import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) description = data.describe() print(description) 试试看! 第5课:通过可视化了解数据 从昨天的课程继续,您必须花一些时间更好地了解您的数据。 增进对数据理解的第二种方法是使用数据可视化技术(例如,绘图)。 今天,您的课程是学习如何在Python中使用绘图来单独理解属性及其相互作用。再次,我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用hist()函数创建每个属性的直方图。 使用plot(kind ='box')函数创建每个属性的箱须图。 使用pandas.scatter_matrix()函数创建所有属性的成对散点图。 例如,下面的代码片段将加载糖尿病数据集并创建数据集的散点图矩阵。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Scatter Plot Matrix import matplotlib.pyplot as plt import pandas from pandas.plotting import scatter_matrix url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) scatter_matrix(data) plt.show() 样本散点图矩阵 第6课:通过预处理数据准备建模 您的原始数据可能未设置为最佳建模形式。 有时您需要对数据进行预处理,以便最好地将问题的固有结构呈现给建模算法。在今天的课程中,您将使用scikit-learn提供的预处理功能。 scikit-learn库提供了两个用于转换数据的标准习语。每种变换在不同的情况下都非常有用:拟合和多重变换以及组合的拟合与变换。 您可以使用多种技术来准备数据以进行建模。例如,尝试以下一些方法 使用比例和中心选项将数值数据标准化(例如,平均值为0,标准偏差为1)。 使用范围选项将数值数据标准化(例如,范围为0-1)。 探索更高级的功能工程,例如Binarizing。 例如,下面的代码段加载了Pima Indians糖尿病发病数据集,计算了标准化数据所需的参数,然后创建了输入数据的标准化副本。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Standardize data (0 mean, 1 stdev) from sklearn.preprocessing import StandardScaler import pandas import numpy url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = pandas.read_csv(url, names=names) array = dataframe.values separate array into input and output components X = array[:,0:8] Y = array[:,8] scaler = StandardScaler().fit(X) rescaledX = scaler.transform(X) summarize transformed data numpy.set_printoptions(precision=3) print(rescaledX[0:5,:]) 第7课:使用重采样方法进行算法评估 用于训练机器学习算法的数据集称为训练数据集。用于训练算法的数据集不能用于为您提供有关新数据的模型准确性的可靠估计。这是一个大问题,因为创建模型的整个思路是对新数据进行预测。 您可以使用称为重采样方法的统计方法将训练数据集划分为子集,一些方法用于训练模型,而另一些则被保留,并用于估计看不见的数据的模型准确性。 今天课程的目标是练习使用scikit-learn中可用的不同重采样方法,例如: 将数据集分为训练集和测试集。 使用k倍交叉验证来估计算法的准确性。 使用留一法交叉验证来估计算法的准确性。 下面的代码段使用scikit-learn通过10倍交叉验证来评估Pima Indians糖尿病发作的Logistic回归算法的准确性。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Evaluate using Cross Validation from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print("Accuracy: %.3f%% (%.3f%%)") % (results.mean()100.0, results.std()100.0) 您获得了什么精度?在评论中让我知道。 您是否意识到这是中间点?做得好! 第8课:算法评估指标 您可以使用许多不同的指标来评估数据集上机器学习算法的技能。 您可以通过cross_validation.cross_val_score()函数在scikit-learn中指定用于测试工具的度量,默认值可用于回归和分类问题。今天课程的目标是练习使用scikit-learn软件包中可用的不同算法性能指标。 在分类问题上练习使用“准确性”和“ LogLoss”度量。 练习生成混淆矩阵和分类报告。 在回归问题上练习使用RMSE和RSquared指标。 下面的代码段演示了根据Pima Indians糖尿病发病数据计算LogLoss指标。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Cross Validation Classification LogLoss from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') scoring = 'neg_log_loss' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print("Logloss: %.3f (%.3f)") % (results.mean(), results.std()) 您得到了什么日志损失?在评论中让我知道。 第9课:抽查算法 您可能无法事先知道哪种算法对您的数据效果最好。 您必须使用反复试验的过程来发现它。我称之为现场检查算法。scikit-learn库提供了许多机器学习算法和工具的接口,以比较这些算法的估计准确性。 在本课程中,您必须练习抽查不同的机器学习算法。 对数据集进行抽查线性算法(例如线性回归,逻辑回归和线性判别分析)。 抽查数据集上的一些非线性算法(例如KNN,SVM和CART)。 抽查数据集上一些复杂的集成算法(例如随机森林和随机梯度增强)。 例如,下面的代码片段对Boston House Price数据集上的K最近邻居算法进行了抽查。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 KNN Regression from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/housing.data" names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV'] dataframe = read_csv(url, delim_whitespace=True, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:13] Y = array[:,13] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = KNeighborsRegressor() scoring = 'neg_mean_squared_error' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print(results.mean()) 您得到的平方误差是什么意思?在评论中让我知道。 第10课:模型比较和选择 既然您知道了如何在数据集中检查机器学习算法,那么您需要知道如何比较不同算法的估计性能并选择最佳模型。 在今天的课程中,您将练习比较Python和scikit-learn中的机器学习算法的准确性。 在数据集上相互比较线性算法。 在数据集上相互比较非线性算法。 相互比较同一算法的不同配置。 创建比较算法的结果图。 下面的示例在皮马印第安人发病的糖尿病数据集中将Logistic回归和线性判别分析进行了比较。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 Compare Algorithms from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis load dataset url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] prepare models models = [] models.append(('LR', LogisticRegression(solver='liblinear'))) models.append(('LDA', LinearDiscriminantAnalysis())) evaluate each model in turn results = [] names = [] scoring = 'accuracy' for name, model in models: kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) cv_results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_results) names.append(name) msg = "%s: %f (%f)" % (name, cv_results.mean(), cv_results.std()) print(msg) 哪种算法效果更好?你能做得更好吗?在评论中让我知道。 第11课:通过算法调整提高准确性 一旦找到一种或两种在数据集上表现良好的算法,您可能希望提高这些模型的性能。 提高算法性能的一种方法是将其参数调整为特定的数据集。 scikit-learn库提供了两种方法来搜索机器学习算法的参数组合。在今天的课程中,您的目标是练习每个。 使用您指定的网格搜索来调整算法的参数。 使用随机搜索调整算法的参数。 下面使用的代码段是一个示例,该示例使用网格搜索在Pima Indians糖尿病发病数据集上的Ridge回归算法。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Grid Search for Algorithm Tuning from pandas import read_csv import numpy from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import GridSearchCV url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] alphas = numpy.array([1,0.1,0.01,0.001,0.0001,0]) param_grid = dict(alpha=alphas) model = Ridge() grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3) grid.fit(X, Y) print(grid.best_score_) print(grid.best_estimator_.alpha) 哪些参数取得最佳效果?你能做得更好吗?在评论中让我知道。 第12课:利用集合预测提高准确性 您可以提高模型性能的另一种方法是组合来自多个模型的预测。 一些模型提供了内置的此功能,例如用于装袋的随机森林和用于增强的随机梯度增强。可以使用另一种称为投票的合奏将来自多个不同模型的预测组合在一起。 在今天的课程中,您将练习使用合奏方法。 使用随机森林和多余树木算法练习装袋。 使用梯度增强机和AdaBoost算法练习增强合奏。 通过将来自多个模型的预测组合在一起来练习投票合奏。 下面的代码段演示了如何在Pima Indians糖尿病发病数据集上使用随机森林算法(袋装决策树集合)。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Random Forest Classification from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] num_trees = 100 max_features = 3 kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = RandomForestClassifier(n_estimators=num_trees, max_features=max_features) results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean()) 你能设计出更好的合奏吗?在评论中让我知道。 第13课:完成并保存模型 找到有关机器学习问题的良好模型后,您需要完成该模型。 在今天的课程中,您将练习与完成模型有关的任务。 练习使用模型对新数据(在训练和测试过程中看不到的数据)进行预测。 练习将经过训练的模型保存到文件中,然后再次加载。 例如,下面的代码片段显示了如何创建Logistic回归模型,将其保存到文件中,之后再加载它以及对看不见的数据进行预测。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Save Model Using Pickle from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pickle url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] test_size = 0.33 seed = 7 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed) Fit the model on 33% model = LogisticRegression(solver='liblinear') model.fit(X_train, Y_train) save the model to disk filename = 'finalized_model.sav' pickle.dump(model, open(filename, 'wb')) some time later... load the model from disk loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb')) result = loaded_model.score(X_test, Y_test) print(result) 第14课:Hello World端到端项目 您现在知道如何完成预测建模机器学习问题的每个任务。 在今天的课程中,您需要练习将各个部分组合在一起,并通过端到端的标准机器学习数据集进行操作。 端到端遍历虹膜数据集(机器学习的世界) 这包括以下步骤: 使用描述性统计数据和可视化了解您的数据。 预处理数据以最好地揭示问题的结构。 使用您自己的测试工具抽查多种算法。 使用算法参数调整来改善结果。 使用集成方法改善结果。 最终确定模型以备将来使用。 慢慢进行,并记录结果。 您使用什么型号?您得到了什么结果?在评论中让我知道。 结束! (看你走了多远) 你做到了。做得好! 花一点时间,回头看看你已经走了多远。 您最初对机器学习感兴趣,并强烈希望能够使用Python练习和应用机器学习。 您可能是第一次下载,安装并启动Python,并开始熟悉该语言的语法。 在许多课程中,您逐渐地,稳定地学习了预测建模机器学习项目的标准任务如何映射到Python平台上。 基于常见机器学习任务的配方,您使用Python端到端解决了第一个机器学习问题。 使用标准模板,您所收集的食谱和经验现在可以自行解决新的和不同的预测建模机器学习问题。 不要轻描淡写,您在短时间内就取得了长足的进步。 这只是您使用Python进行机器学习的起点。继续练习和发展自己的技能。 喜欢点下关注,你的关注是我写作的最大支持 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_37337849/article/details/104016531。 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。
2023-07-11 10:04:06
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...e 生效的情况下),访问了恶意攻击者提供的引诱危险站点 B (B 站点要求访问站点A)。 站点 A 没有做任何 CSRF 防御 你也许会问:「如果我不满足以上三个条件中的任意一个,就不会受到 CSRF 的攻击」。其实可以这么说的,但你不能保证以下情况不会发生: 你不能保证你登录了一个网站后,不再打开一个 tab 页面并访问另外的网站,特别现在浏览器都是支持多 tab 的。 你不能保证你关闭浏览器了后,你本地的 cookie 立刻过期,你上次的会话已经结束。 上图中所谓的攻击网站 B,可能是一个存在其他漏洞的可信任的经常被人访问的网站。 预防 CSRF CSRF 的防御可以从服务端和客户端两方面着手,防御效果是从服务端着手效果比较好,现在一般的 CSRF 防御也都在服务端进行。服务端的预防 CSRF 攻击的方式方法有多种,但思路上都是差不多的,主要从以下两个方面入手: 正确使用 GET,POST 请求和 cookie 在非 GET 请求中增加 token 一般而言,普通的 Web 应用都是以 GET、POST 请求为主,还有一种请求是 cookie 方式。我们一般都是按照如下规则设计应用的请求: GET 请求常用在查看,列举,展示等不需要改变资源属性的时候(数据库 query 查询的时候) POST 请求常用在 From 表单提交,改变一个资源的属性或者做其他一些事情的时候(数据库有 insert、update、delete 的时候) 当正确的使用了 GET 和 POST 请求之后,剩下的就是在非 GET 方式的请求中增加随机数,这个大概有三种方式来进行: 为每个用户生成一个唯一的 cookie token,所有表单都包含同一个伪随机值,这种方案最简单,因为攻击者不能获得第三方的 cookie(理论上),所以表单中的数据也就构造失败,但是由于用户的 cookie 很容易由于网站的 XSS 漏洞而被盗取,所以这个方案必须要在没有 XSS 的情况下才安全。 每个 POST 请求使用验证码,这个方案算是比较完美的,但是需要用户多次输入验证码,用户体验比较差,所以不适合在业务中大量运用。 渲染表单的时候,为每一个表单包含一个 csrfToken,提交表单的时候,带上 csrfToken,然后在后端做 csrfToken 验证。 CSRF 的防御可以根据应用场景的不同自行选择。CSRF 的防御工作确实会在正常业务逻辑的基础上带来很多额外的开发量,但是这种工作量是值得的,毕竟用户隐私以及财产安全是产品最基础的根本。 SQL 注入 SQL 注入漏洞(SQL Injection)是 Web 开发中最常见的一种安全漏洞。可以用它来从数据库获取敏感信息,或者利用数据库的特性执行添加用户,导出文件等一系列恶意操作,甚至有可能获取数据库乃至系统用户最高权限。 而造成 SQL 注入的原因是因为程序没有有效的转义过滤用户的输入,使攻击者成功的向服务器提交恶意的 SQL 查询代码,程序在接收后错误的将攻击者的输入作为查询语句的一部分执行,导致原始的查询逻辑被改变,额外的执行了攻击者精心构造的恶意代码。 很多 Web 开发者没有意识到 SQL 查询是可以被篡改的,从而把 SQL 查询当作可信任的命令。殊不知,SQL 查询是可以绕开访问控制,从而绕过身份验证和权限检查的。更有甚者,有可能通过 SQL 查询去运行主机系统级的命令。 SQL 注入原理 下面将通过一些真实的例子来详细讲解 SQL 注入的方式的原理。 考虑以下简单的管理员登录表单: <form action="/login" method="POST"><p>Username: <input type="text" name="username" /></p><p>Password: <input type="password" name="password" /></p><p><input type="submit" value="登陆" /></p></form> 后端的 SQL 语句可能是如下这样的: let querySQL = SELECT FROM userWHERE username='${username}'AND psw='${password}'; // 接下来就是执行 sql 语句… 目的就是来验证用户名和密码是不是正确,按理说乍一看上面的 SQL 语句也没什么毛病,确实是能够达到我们的目的,可是你只是站在用户会老老实实按照你的设计来输入的角度来看问题,如果有一个恶意攻击者输入的用户名是 zoumiaojiang’ OR 1 = 1 --,密码随意输入,就可以直接登入系统了。WFT! 冷静下来思考一下,我们之前预想的真实 SQL 语句是: SELECT FROM user WHERE username='zoumiaojiang' AND psw='mypassword' 可以恶意攻击者的奇怪用户名将你的 SQL 语句变成了如下形式: SELECT FROM user WHERE username='zoumiaojiang' OR 1 = 1 --' AND psw='xxxx' 在 SQL 中,-- 是注释后面的内容的意思,所以查询语句就变成了: SELECT FROM user WHERE username='zoumiaojiang' OR 1 = 1 这条 SQL 语句的查询条件永远为真,所以意思就是恶意攻击者不用我的密码,就可以登录进我的账号,然后可以在里面为所欲为,然而这还只是最简单的注入,牛逼的 SQL 注入高手甚至可以通过 SQL 查询去运行主机系统级的命令,将你主机里的内容一览无余,这里我也没有这个能力讲解的太深入,毕竟不是专业研究这类攻击的,但是通过以上的例子,已经了解了 SQL 注入的原理,我们基本已经能找到防御 SQL 注入的方案了。 如何预防 SQL 注入 防止 SQL 注入主要是不能允许用户输入的内容影响正常的 SQL 语句的逻辑,当用户的输入的信息将要用来拼接 SQL 语句的话,我们应该永远选择不相信,任何内容都必须进行转义过滤,当然做到这个还是不够的,下面列出防御 SQL 注入的几点注意事项: 严格限制Web应用的数据库的操作权限,给此用户提供仅仅能够满足其工作的最低权限,从而最大限度的减少注入攻击对数据库的危害 后端代码检查输入的数据是否符合预期,严格限制变量的类型,例如使用正则表达式进行一些匹配处理。 对进入数据库的特殊字符(’,",\,<,>,&,,; 等)进行转义处理,或编码转换。基本上所有的后端语言都有对字符串进行转义处理的方法,比如 lodash 的 lodash._escapehtmlchar 库。 所有的查询语句建议使用数据库提供的参数化查询接口,参数化的语句使用参数而不是将用户输入变量嵌入到 SQL 语句中,即不要直接拼接 SQL 语句。例如 Node.js 中的 mysqljs 库的 query 方法中的 ? 占位参数。 mysql.query(SELECT FROM user WHERE username = ? AND psw = ?, [username, psw]); 在应用发布之前建议使用专业的 SQL 注入检测工具进行检测,以及时修补被发现的 SQL 注入漏洞。网上有很多这方面的开源工具,例如 sqlmap、SQLninja 等。 避免网站打印出 SQL 错误信息,比如类型错误、字段不匹配等,把代码里的 SQL 语句暴露出来,以防止攻击者利用这些错误信息进行 SQL 注入。 不要过于细化返回的错误信息,如果目的是方便调试,就去使用后端日志,不要在接口上过多的暴露出错信息,毕竟真正的用户不关心太多的技术细节,只要话术合理就行。 碰到要操作的数据库的代码,一定要慎重,小心使得万年船,多找几个人多来几次 code review,将问题都暴露出来,而且要善于利用工具,操作数据库相关的代码属于机密,没事不要去各种论坛晒自家站点的 SQL 语句,万一被人盯上了呢? 命令行注入 命令行注入漏洞,指的是攻击者能够通过 HTTP 请求直接侵入主机,执行攻击者预设的 shell 命令,听起来好像匪夷所思,这往往是 Web 开发者最容易忽视但是却是最危险的一个漏洞之一,看一个实例: 假如现在需要实现一个需求:用户提交一些内容到服务器,然后在服务器执行一些系统命令去产出一个结果返回给用户,接口的部分实现如下: // 以 Node.js 为例,假如在接口中需要从 github 下载用户指定的 repoconst exec = require('mz/child_process').exec;let params = {/ 用户输入的参数 /};exec(git clone ${params.repo} /some/path); 这段代码确实能够满足业务需求,正常的用户也确实能从指定的 git repo 上下载到想要的代码,可是和 SQL 注入一样,这段代码在恶意攻击者眼中,简直就是香饽饽。 如果 params.repo 传入的是 https://github.com/zoumiaojiang/zoumiaojiang.github.io.git 当然没问题了。 可是如果 params.repo 传入的是 https://github.com/xx/xx.git && rm -rf / && 恰好你的服务是用 root 权限起的就惨了。 具体恶意攻击者能用命令行注入干什么也像 SQL 注入一样,手法是千变万化的,比如「反弹 shell 注入」等,但原理都是一样的,我们绝对有能力防止命令行注入发生。防止命令行注入需要做到以下几件事情: 后端对前端提交内容需要完全选择不相信,并且对其进行规则限制(比如正则表达式)。 在调用系统命令前对所有传入参数进行命令行参数转义过滤。 不要直接拼接命令语句,借助一些工具做拼接、转义预处理,例如 Node.js 的 shell-escape npm 包。 还是前面的例子,我们可以做到如下: const exec = require('mz/child_process').exec;// 借助 shell-escape npm 包解决参数转义过滤问题const shellescape = require('shell-escape');let params = {/ 用户输入的参数 /};// 先过滤一下参数,让参数符合预期if (!/正确的表达式/.test(params.repo)) {return;}let cmd = shellescape(['git','clone',params.repo,'/some/path']);// cmd 的值: git clone 'https://github.com/xx/xx.git && rm -rf / &&' /some/path// 这样就不会被注入成功了。exec(cmd); DDoS 攻击 DDoS 又叫分布式拒绝服务,全称 Distributed Denial of Service,其原理就是利用大量的请求造成资源过载,导致服务不可用,这个攻击应该不能算是安全问题,这应该算是一个另类的存在,因为这种攻击根本就是耍流氓的存在,「伤敌一千,自损八百」的行为。出于保护 Web App 不受攻击的攻防角度,还是介绍一下 DDoS 攻击吧,毕竟也是挺常见的。 DDoS 攻击可以理解为:「你开了一家店,隔壁家点看不惯,就雇了一大堆黑社会人员进你店里干坐着,也不消费,其他客人也进不来,导致你营业惨淡」。为啥说 DDoS 是个「伤敌一千,自损八百」的行为呢?毕竟隔壁店还是花了不少钱雇黑社会但是啥也没得到不是?DDoS 攻击的目的基本上就以下几个: 深仇大恨,就是要干死你 敲诈你,不给钱就干你 忽悠你,不买我防火墙服务就会有“人”继续干你 也许你的站点遭受过 DDoS 攻击,具体什么原因怎么解读见仁见智。DDos 攻击从层次上可分为网络层攻击与应用层攻击,从攻击手法上可分为快型流量攻击与慢型流量攻击,但其原理都是造成资源过载,导致服务不可用。 网络层 DDoS 网络层 DDos 攻击包括 SYN Flood、ACK Flood、UDP Flood、ICMP Flood 等。 SYN Flood 攻击 SYN flood 攻击主要利用了 TCP 三次握手过程中的 Bug,我们都知道 TCP 三次握手过程是要建立连接的双方发送 SYN,SYN + ACK,ACK 数据包,而当攻击方随意构造源 IP 去发送 SYN 包时,服务器返回的 SYN + ACK 就不能得到应答(因为 IP 是随意构造的),此时服务器就会尝试重新发送,并且会有至少 30s 的等待时间,导致资源饱和服务不可用,此攻击属于慢型 DDoS 攻击。 ACK Flood 攻击 ACK Flood 攻击是在 TCP 连接建立之后,所有的数据传输 TCP 报文都是带有 ACK 标志位的,主机在接收到一个带有 ACK 标志位的数据包的时候,需要检查该数据包所表示的连接四元组是否存在,如果存在则检查该数据包所表示的状态是否合法,然后再向应用层传递该数据包。如果在检查中发现该数据包不合法,例如该数据包所指向的目的端口在本机并未开放,则主机操作系统协议栈会回应 RST 包告诉对方此端口不存在。 UDP Flood 攻击 UDP flood 攻击是由于 UDP 是一种无连接的协议,因此攻击者可以伪造大量的源 IP 地址去发送 UDP 包,此种攻击属于大流量攻击。正常应用情况下,UDP 包双向流量会基本相等,因此发起这种攻击的攻击者在消耗对方资源的时候也在消耗自己的资源。 ICMP Flood 攻击 ICMP Flood 攻击属于大流量攻击,其原理就是不断发送不正常的 ICMP 包(所谓不正常就是 ICMP 包内容很大),导致目标带宽被占用,但其本身资源也会被消耗。目前很多服务器都是禁 ping 的(在防火墙在可以屏蔽 ICMP 包),因此这种攻击方式已经落伍。 网络层 DDoS 防御 网络层的 DDoS 攻击究其本质其实是无法防御的,我们能做得就是不断优化服务本身部署的网络架构,以及提升网络带宽。当然,还是做好以下几件事也是有助于缓解网络层 DDoS 攻击的冲击: 网络架构上做好优化,采用负载均衡分流。 确保服务器的系统文件是最新的版本,并及时更新系统补丁。 添加抗 DDos 设备,进行流量清洗。 限制同时打开的 SYN 半连接数目,缩短 SYN 半连接的 Timeout 时间。 限制单 IP 请求频率。 防火墙等防护设置禁止 ICMP 包等。 严格限制对外开放的服务器的向外访问。 运行端口映射程序或端口扫描程序,要认真检查特权端口和非特权端口。 关闭不必要的服务。 认真检查网络设备和主机/服务器系统的日志。只要日志出现漏洞或是时间变更,那这台机器就可能遭到了攻击。 限制在防火墙外与网络文件共享。这样会给黑客截取系统文件的机会,主机的信息暴露给黑客,无疑是给了对方入侵的机会。 加钱堆机器。。 报警。。 应用层 DDoS 应用层 DDoS 攻击不是发生在网络层,是发生在 TCP 建立握手成功之后,应用程序处理请求的时候,现在很多常见的 DDoS 攻击都是应用层攻击。应用层攻击千变万化,目的就是在网络应用层耗尽你的带宽,下面列出集中典型的攻击类型。 CC 攻击 当时绿盟为了防御 DDoS 攻击研发了一款叫做 Collapasar 的产品,能够有效的防御 SYN Flood 攻击。黑客为了挑衅,研发了一款 Challenge Collapasar 攻击工具(简称 CC)。 CC 攻击的原理,就是针对消耗资源比较大的页面不断发起不正常的请求,导致资源耗尽。因此在发送 CC 攻击前,我们需要寻找加载比较慢,消耗资源比较多的网页,比如需要查询数据库的页面、读写硬盘文件的等。通过 CC 攻击,使用爬虫对某些加载需要消耗大量资源的页面发起 HTTP 请求。 DNS Flood DNS Flood 攻击采用的方法是向被攻击的服务器发送大量的域名解析请求,通常请求解析的域名是随机生成或者是网络世界上根本不存在的域名,被攻击的DNS 服务器在接收到域名解析请求的时候首先会在服务器上查找是否有对应的缓存,如果查找不到并且该域名无法直接由服务器解析的时候,DNS 服务器会向其上层 DNS 服务器递归查询域名信息。域名解析的过程给服务器带来了很大的负载,每秒钟域名解析请求超过一定的数量就会造成 DNS 服务器解析域名超时。 根据微软的统计数据,一台 DNS 服务器所能承受的动态域名查询的上限是每秒钟 9000 个请求。而我们知道,在一台 P3 的 PC 机上可以轻易地构造出每秒钟几万个域名解析请求,足以使一台硬件配置极高的 DNS 服务器瘫痪,由此可见 DNS 服务器的脆弱性。 HTTP 慢速连接攻击 针对 HTTP 协议,先建立起 HTTP 连接,设置一个较大的 Conetnt-Length,每次只发送很少的字节,让服务器一直以为 HTTP 头部没有传输完成,这样连接一多就很快会出现连接耗尽。 应用层 DDoS 防御 判断 User-Agent 字段(不可靠,因为可以随意构造) 针对 IP + cookie,限制访问频率(由于 cookie 可以更改,IP 可以使用代理,或者肉鸡,也不可靠) 关闭服务器最大连接数等,合理配置中间件,缓解 DDoS 攻击。 请求中添加验证码,比如请求中有数据库操作的时候。 编写代码时,尽量实现优化,并合理使用缓存技术,减少数据库的读取操作。 加钱堆机器。。 报警。。 应用层的防御有时比网络层的更难,因为导致应用层被 DDoS 攻击的因素非常多,有时往往是因为程序员的失误,导致某个页面加载需要消耗大量资源,有时是因为中间件配置不当等等。而应用层 DDoS 防御的核心就是区分人与机器(爬虫),因为大量的请求不可能是人为的,肯定是机器构造的。因此如果能有效的区分人与爬虫行为,则可以很好地防御此攻击。 其他 DDoS 攻击 发起 DDoS 也是需要大量的带宽资源的,但是互联网就像森林,林子大了什么鸟都有,DDoS 攻击者也能找到其他的方式发起廉价并且极具杀伤力的 DDoS 攻击。 利用 XSS 举个例子,如果 12306 页面有一个 XSS 持久型漏洞被恶意攻击者发现,只需在春节抢票期间在这个漏洞中执行脚本使得往某一个小站点随便发点什么请求,然后随着用户访问的增多,感染用户增多,被攻击的站点自然就会迅速瘫痪了。这种 DDoS 简直就是无本万利,不用惊讶,现在大站有 XSS 漏洞的不要太多。 来自 P2P 网络攻击 大家都知道,互联网上的 P2P 用户和流量都是一个极为庞大的数字。如果他们都去一个指定的地方下载数据,成千上万的真实 IP 地址连接过来,没有哪个设备能够支撑住。拿 BT 下载来说,伪造一些热门视频的种子,发布到搜索引擎,就足以骗到许多用户和流量了,但是这只是基础攻击。 高级的 P2P 攻击,是直接欺骗资源管理服务器。如迅雷客户端会把自己发现的资源上传到资源管理服务器,然后推送给其它需要下载相同资源的用户,这样,一个链接就发布出去。通过协议逆向,攻击者伪造出大批量的热门资源信息通过资源管理中心分发出去,瞬间就可以传遍整个 P2P 网络。更为恐怖的是,这种攻击是无法停止的,即使是攻击者自身也无法停止,攻击一直持续到 P2P 官方发现问题更新服务器且下载用户重启下载软件为止。 最后总结下,DDoS 不可能防的住,就好比你的店只能容纳 50 人,黑社会有 100 人,你就换一家大店,能容纳 500 人,然后黑社会又找来了 1000 人,这种堆人头的做法就是 DDoS 本质上的攻防之道,「道高一尺,魔高一丈,魔高一尺,道高一丈」,讲真,必要的时候就答应勒索你的人的条件吧,实在不行就报警吧。 流量劫持 流量劫持应该算是黑产行业的一大经济支柱了吧?简直是让人恶心到吐,不吐槽了,还是继续谈干货吧,流量劫持基本分两种:DNS 劫持 和 HTTP 劫持,目的都是一样的,就是当用户访问 zoumiaojiang.com 的时候,给你展示的并不是或者不完全是 zoumiaojiang.com 提供的 “内容”。 DNS 劫持 DNS 劫持,也叫做域名劫持,可以这么理解,「你打了一辆车想去商场吃饭,结果你打的车是小作坊派来的,直接给你拉到小作坊去了」,DNS 的作用是把网络地址域名对应到真实的计算机能够识别的 IP 地址,以便计算机能够进一步通信,传递网址和内容等。如果当用户通过某一个域名访问一个站点的时候,被篡改的 DNS 服务器返回的是一个恶意的钓鱼站点的 IP,用户就被劫持到了恶意钓鱼站点,然后继而会被钓鱼输入各种账号密码信息,泄漏隐私。 dns劫持 这类劫持,要不就是网络运营商搞的鬼,一般小的网络运营商与黑产勾结会劫持 DNS,要不就是电脑中毒,被恶意篡改了路由器的 DNS 配置,基本上做为开发者或站长却是很难察觉的,除非有用户反馈,现在升级版的 DNS 劫持还可以对特定用户、特定区域等使用了用户画像进行筛选用户劫持的办法,另外这类广告显示更加随机更小,一般站长除非用户投诉否则很难觉察到,就算觉察到了取证举报更难。无论如何,如果接到有 DNS 劫持的反馈,一定要做好以下几件事: 取证很重要,时间、地点、IP、拨号账户、截屏、URL 地址等一定要有。 可以跟劫持区域的电信运营商进行投诉反馈。 如果投诉反馈无效,直接去工信部投诉,一般来说会加白你的域名。 HTTP 劫持 HTTP 劫持您可以这么理解,「你打了一辆车想去商场吃饭,结果司机跟你一路给你递小作坊的广告」,HTTP 劫持主要是当用户访问某个站点的时候会经过运营商网络,而不法运营商和黑产勾结能够截获 HTTP 请求返回内容,并且能够篡改内容,然后再返回给用户,从而实现劫持页面,轻则插入小广告,重则直接篡改成钓鱼网站页面骗用户隐私。能够实施流量劫持的根本原因,是 HTTP 协议没有办法对通信对方的身份进行校验以及对数据完整性进行校验。如果能解决这个问题,则流量劫持将无法轻易发生。所以防止 HTTP 劫持的方法只有将内容加密,让劫持者无法破解篡改,这样就可以防止 HTTP 劫持了。 HTTPS 协议就是一种基于 SSL 协议的安全加密网络应用层协议,可以很好的防止 HTTP 劫持。这里有篇 文章 讲的不错。HTTPS 在这就不深讲了,后面有机会我会单独好好讲讲 HTTPS。如果不想站点被 HTTP 劫持,赶紧将你的站点全站改造成 HTTPS 吧。 服务器漏洞 服务器除了以上提到的那些大名鼎鼎的漏洞和臭名昭著的攻击以外,其实还有很多其他的漏洞,往往也很容易被忽视,在这个小节也稍微介绍几种。 越权操作漏洞 如果你的系统是有登录控制的,那就要格外小心了,因为很有可能你的系统越权操作漏洞,越权操作漏洞可以简单的总结为 「A 用户能看到或者操作 B 用户的隐私内容」,如果你的系统中还有权限控制就更加需要小心了。所以每一个请求都需要做 userid 的判断 以下是一段有漏洞的后端示意代码: // ctx 为请求的 context 上下文let msgId = ctx.params.msgId;mysql.query('SELECT FROM msg_table WHERE msg_id = ?',[msgId]); 以上代码是任何人都可以查询到任何用户的消息,只要有 msg_id 就可以,这就是比较典型的越权漏洞,需要如下这么改进一下: // ctx 为请求的 context 上下文let msgId = ctx.params.msgId;let userId = ctx.session.userId; // 从会话中取出当前登陆的 userIdmysql.query('SELECT FROM msg_table WHERE msg_id = ? AND user_id = ?',[msgId, userId]); 嗯,大概就是这个意思,如果有更严格的权限控制,那在每个请求中凡是涉及到数据库的操作都需要先进行严格的验证,并且在设计数据库表的时候需要考虑进 userId 的账号关联以及权限关联。 目录遍历漏洞 目录遍历漏洞指通过在 URL 或参数中构造 …/,./ 和类似的跨父目录字符串的 ASCII 编码、unicode 编码等,完成目录跳转,读取操作系统各个目录下的敏感文件,也可以称作「任意文件读取漏洞」。 目录遍历漏洞原理:程序没有充分过滤用户输入的 …/ 之类的目录跳转符,导致用户可以通过提交目录跳转来遍历服务器上的任意文件。使用多个… 符号,不断向上跳转,最终停留在根 /,通过绝对路径去读取任意文件。 目录遍历漏洞几个示例和测试,一般构造 URL 然后使用浏览器直接访问,或者使用 Web 漏洞扫描工具检测,当然也可以自写程序测试。 http://somehost.com/../../../../../../../../../etc/passwdhttp://somehost.com/some/path?file=../../Windows/system.ini 借助 %00 空字符截断是一个比较经典的攻击手法http://somehost.com/some/path?file=../../Windows/system.ini%00.js 使用了 IIS 的脚本目录来移动目录并执行指令http://somehost.com/scripts/..%5c../Windows/System32/cmd.exe?/c+dir+c:\ 防御 方法就是需要对 URL 或者参数进行 …/,./ 等字符的转义过滤。 物理路径泄漏 物理路径泄露属于低风险等级缺陷,它的危害一般被描述为「攻击者可以利用此漏洞得到信息,来对系统进一步地攻击」,通常都是系统报错 500 的错误信息直接返回到页面可见导致的漏洞。得到物理路径有些时候它能给攻击者带来一些有用的信息,比如说:可以大致了解系统的文件目录结构;可以看出系统所使用的第三方软件;也说不定会得到一个合法的用户名(因为很多人把自己的用户名作为网站的目录名)。 防止这种泄漏的方法就是做好后端程序的出错处理,定制特殊的 500 报错页面。 源码暴露漏洞 和物理路径泄露类似,就是攻击者可以通过请求直接获取到你站点的后端源代码,然后就可以对系统进一步研究攻击。那么导致源代码暴露的原因是什么呢?基本上就是发生在服务器配置上了,服务器可以设置哪些路径的文件才可以被直接访问的,这里给一个 koa 服务起的例子,正常的 koa 服务器可以通过 koa-static 中间件去指定静态资源的目录,好让静态资源可以通过路径的路由访问。比如你的系统源代码目录是这样的: |- project|- src|- static|- ...|- server.js 你想要将 static 的文件夹配成静态资源目录,你应该会在 server.js 做如下配置: const Koa = require('koa');const serve = require('koa-static');const app = new Koa();app.use(serve(__dirname + '/project/static')); 但是如果配错了静态资源的目录,可能就出大事了,比如: // ...app.use(serve(__dirname + '/project')); 这样所有的源代码都可以通过路由访问到了,所有的服务器都提供了静态资源机制,所以在通过服务器配置静态资源目录和路径的时候,一定要注意检验,不然很可能产生漏洞。 最后,希望 Web 开发者们能够管理好自己的代码隐私,注意代码安全问题,比如不要将产品的含有敏感信息的代码放到第三方外部站点或者暴露给外部用户,尤其是前端代码,私钥类似的保密性的东西不要直接输出在代码里或者页面中。也许还有很多值得注意的点,但是归根结底还是绷住安全那根弦,对待每一行代码都要多多推敲。 请关注我的订阅号 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/MrCoderStack/article/details/88547919。 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。
2023-01-03 14:51:12
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...行性能,同时针对事务模型也进行了增强,以更好地满足高并发环境下的需求。 3. 行业发展趋势:“基于Redis构建微服务架构中的事件驱动系统”——文章讨论了在微服务架构中如何利用Redis的发布订阅模式构建事件驱动的服务间通信机制,并辅以具体实例阐述了这种方式如何提升系统的响应速度与可扩展性。 4. 学术研究视角:“从CAP理论角度看Redis在分布式系统中的作用”——学术界针对Redis在分布式系统中的角色进行了深度剖析,尤其是针对消息队列和发布订阅模式在满足CAP定理中的权衡问题,为开发者提供了理论指导和实践启示。 5. 实用教程分享:“利用Lua脚本实现Redis高级功能实战指南”——一些技术博客和社区发布了系列教程,详细介绍了如何编写高效安全的Lua脚本来处理复杂的Redis操作,如自定义原子操作、限流控制等,是广大开发者进阶Redis应用能力的实用参考资源。
2024-03-18 12:25:04
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...数学 供调试、源代码控制及性能剖析的游戏开发工具 引擎基础系统、渲染、碰撞、物理、角色动画、游戏世界对象模型等引擎子系统 多平台游戏引擎 多处理器环境下的游戏编程 工作管道及游戏资产数据库 作者/译者简介 作者介绍:Jason Gregory在1994年开始任职专业软件工程师,自1999年3月开始在游戏产业中任职软件工程师。在圣迭哥Midway Home Entertainment公司开始游戏编程的他,为《疯狂飞行员(Freaky Flyers)》及《Crank the Weasel》开发PlayStation 2/Xbox上的动画系统。在2003年,他转到洛杉矶艺电,为《荣誉勋章:血战太平洋(Medal of Honor: Pacific Assault)》开发游戏引擎及游戏性技术,并在《荣誉勋章:空降神兵(Medal of Honor: Airborne)》中担任首席工程师。他现时是顽皮狗公司的通才程序员,为《神秘海域:德雷克船长的宝藏(Uncharted: Drake's Fortune)》及《神秘海域:纵横四海(Uncharted: Among Thieves)》开发引擎及游戏性软件。他也在南加州大学教授游戏技术的课程。 译者简介:叶劲峰(Milo Yip)从小自习编程,并爱好计算机图形学。上中学时兼职开发策略RPG《王子传奇》,该游戏在1995年于台湾发行。其后他获取了香港大学认知科学学士、香港中文大学系统工程及工程管理哲学硕士。毕业后在香港理工大学设计学院从事游戏引擎及相关技术的研发,职至项目主任。除发表学术文章外,也曾合著《DirectX9游戏编程实务》。2008年往上海育碧担任引擎工程师开发《美食从天而降(Cloudy with a Chance of Meatballs)》Xbox360/PS3/Wii/PC,2009年起于麻辣马开发《爱丽丝:疯狂回归(Alice: Madness Returns)》Xbox360/PS3/PC,2011年加入腾讯互动娱乐引擎技术中心担任专家工程师,所研发的技术已用于《斗战神》、《天涯明月刀》、《众神争霸》等项目中。 推荐序1 最初拿到《Game Engine Architecture》一书的英文版,是编辑侠少邮寄给我的打印版。他建议我接下翻译此书的合同。当时我正在杭州带领一个团队开发3D游戏引擎,我和我的同事都对这本书的内容颇有兴趣,两大本打印的英文书立刻在同事间传开。可惜那段时间个人精力顾及不来,把近千页的英文读物精读而后翻译成中文对个人的业余时间是个极大的挑战,不能担此翻译任务颇为遗憾。 不久以后听说Milo Yip(叶劲峰)已开始着手翻译,甚为欣喜。翻译此巨著,他一定是比我更合适的人选。我和Milo虽未曾蒙面,但神交已久。在网络上读过一些他的成长经历,和我颇为相似,心有戚戚。他对游戏3D实时渲染技术研究精深为我所不及,我们曾通过Google Talk讨论过许多技术问题,他都有独到的见解。翻译工作开始后,Milo是香港人,英文技术术语在香港的中文译法和大陆的有许多不同。但此书由大陆出版社出版,考虑到面对的读者主要是大陆程序员,Milo希望能更符合大陆程序员的用词习惯,所以在翻译一开始就通过Google Docs创建了协作页面,邀请大家共同探讨书中技术名词的中译名。从中我们可以一窥他作为译者的慎重。 三年之后,有幸在出版之前就拿到了完整的译本。这是一本用LaTeX精心排版的800页的电子书,我只花了一周时间,几乎是一口气读完。流畅的阅读享受,绝对不仅仅是因为原著精彩的内容,精美的版面和翔实的译注也加了不少分。 在阅读本书的过程中,我不只一次地获得共鸣。例如在第5章的内存管理系统的介绍中,作者介绍的几种游戏特有的内存管理方法我都曾在项目中用过,而这是第一次有书籍专门将这些方法详尽记录;又如第11章动画系统的介绍,我们也同样在3D引擎开发过程中改进原有动画片段混合方法的经历。虽然书中介绍的每个技术点,都可能可以在某篇论文,某本其他的书的章节,某篇网络blog上见过,但之前却无一本书可以把这些东西放在一起相互参照。对于从事游戏引擎开发的程序员来说,了解各种引擎在处理每个具体问题时的方案是相当重要的。而每种方案又各有利弊,即使不做引擎开发工作而是在某一特定游戏引擎上做游戏开发,从中也可以理解引擎的局限性以及可能的改进方法。尤其是第14章介绍的对游戏性相关系统的设计,各个开发人员几乎都是凭经验设计,很少见有书籍对这些做总结。对于基于渲染引擎做开发的游戏程序员,这是必须面对的工作,这一章会有很大的借鉴意义。 本书作者是业内资深的游戏引擎开发人,他所参于的《神秘海域》和《最后生还者》都是我的个人最爱。在玩游戏的过程中,作为游戏程序员的天性,自然会不断地猜想各个技术点是如何实现的,背后需要怎样的工具支持。能在书中一一得到印证是件特别开心的事情。作者反复强调代码实践的重要性,在书中遍布着C++代码。我不认为这些代码有直接取来使用的价值,但它们极大地帮助了读者理解书中的技术点。书中列出的顽皮狗工作室用lisp方言作为游戏配置脚本的范例也给我很大的启发,有了这些具体的代码示例以及作者本身的一线工程师背景,也让我确信书中那些关于主机游戏开发相关等,我所没有接触过的内容都也绝非泛泛而谈。 国内的游戏开发社区的壮大,主要是随最近十年的MMO风潮而生。而就在大型网络游戏在中国有些畸形发展,让这类游戏偏离电子游戏游戏性的趋势时,我们有幸迎来了为移动设备开发游戏的大潮。游戏开发的重心重新回到游戏性本身。我们更需要去借鉴单机游戏是如何为玩家带来更纯粹的游戏体验,我相信书中记录的各种技术点会变的更有帮助。 资深游戏开发及创业者 云风 @简悦云风 推荐序2 在我认识的许多游戏业开发同仁中,只有少数香港同胞,Milo Yip(叶劲峰)却正是这样一位给我印象非常深刻的优秀香港游戏开发者。我俩认识,是在Milo加入腾讯互动娱乐研发部引擎技术中心后,说来到现在也只是两年多时间。其间,他为人的谦逊务实,对待技术问题的严谨求真态度,对算法设计和性能优化的娴熟技术,都为人所称道。Milo一丝不苟的工作风格,甚至表现在对待技术文档排版这类事情上(Milo常执著地用LaTeX将技术文档排到完美),我想这一定是他在香港读大学、硕士及在香港理工大学的多媒体创新中心从事研究员,一贯沿袭至今的好作风。 我很高兴腾讯游戏有实力吸引到这样优秀的技术专家;即使在其已从上海迁回香港家中,依然选择到深圳腾讯互动娱乐总部工作。叶兄从此工作日每天早晚过关,来往香港和深圳两地,虽有舟车劳顿,但是兼顾了对家庭的照顾和在游戏引擎方面的专业研究,希望这样的状况是令他满意的。 认识叶兄当时,我便知道他在进行Jason Gregory所著《游戏引擎架构》一书的中译工作。因为自己从前也有业余翻译游戏开发有关书籍的经历,所以我能理解其中的辛苦和责任重大,对叶兄也更多一分钦佩。我以为,本书以及本书的中文读者最大的幸运便是,遇到叶兄这位对游戏有着如同对家对国般强烈责任感,犹如“游戏科学工作者”般的专业译者! 现在(2013年年末)无疑是游戏史上对独立游戏制作者最友好的年代。开发设备方便获得(相对过往仅由主机厂商授权才能获得专利开发设备,现在有一台智能手机和一台个人电脑就可以开发)、技术工具友好、调试过程简单方便,且互联网上有丰富的例程和开源代码参考,也有网上社区便于交流。很多爱好者能够很快地制作出可运行的游戏原型,其中一些也能发布到应用商店。 但是不全面掌握各方面知识,尤其是游戏引擎架构知识,往往只能停留在勉强修改、凑合重用别人提供的资源的应用程度上,难以做极限的性能改进,更妄谈革命式的架构创新。这样的程度是很难在成千上万的游戏中脱颖而出的。我们所认可的真正的游戏大作,必定是在某方面大幅超越用户期待的产品。为了打造这样的产品,游戏内容创作者(策划、美术等)需要“戴着镣铐跳舞”(在当前的机能下争取更多的创作自由度),而引擎架构合理的游戏可以经得起──也值得进行──反复优化,最终可以提供更多的自由度,这是大作出现的技术前提。 书的作者、译者、出版社的编者,加上读者,大家是因书而结缘的有缘人。因叶兄这本《游戏引擎架构》译著而在线上线下相识的读者们,你们是不是因“了解游戏引擎架构,从而制作/优化好游戏”这样的理想而结了缘呢? 亲爱的读者,愿你的游戏有一天因谜题巧妙绝伦、趣味超凡、虚拟世界气势磅礴、视觉效果逼真精美等专业因素取得业界褒奖,并得到玩家真诚的赞美。希望届时曾读叶兄这本《游戏引擎架构》译作的你,也可以回馈社会,回馈游戏开发的学习社区,帮助新人。希望你也可以建立微信公众号、博客等,或翻译游戏开发书籍,造福外语不好的读者,所以如果你的外语(英语、日语、韩语之于游戏行业比较重要)水平仍需精进,现在也可以同步加油了! 腾讯《天天爱消除》游戏团队Leader 沙鹰 @也是沙鹰 译序 数千年以来,艺术家们通过文学、绘画、雕塑、建筑、音乐、舞蹈、戏剧等传统艺术形式充实人类的精神层面。自20世纪中叶,计算机的普及派生出另一种艺术形式──电子游戏。游戏结合了上述传统艺术以及近代科技派生的其他艺术(如摄影、电影、动画),并且完全脱离了艺术欣赏这种单向传递的方式──游戏必然是互动的,“玩家”并不是“读者”、“观众”或“听众”,而是进入游戏世界、感知并对世界做出反应的参与者。 基于游戏的互动本质,游戏的制作通常比其他大众艺术复杂。商业游戏的制作通常需要各种人才的参与,而他们则需要依赖各种工具及科技。游戏引擎便是专门为游戏而设计的工具及科技集成。之所以称为引擎,如同交通工具中的引擎,提供了最核心的技术部分。因为复杂,研发成本高,人们不希望制作每款游戏(或车款)时都重新设计引擎,重用性是游戏引擎的一个重要设计目标。 然而,各游戏本身的性质以及平台的差异,使研发完全通用的游戏引擎变得极困难,甚至不可能。市面上出售的游戏引擎,有一些虽然已经达到很高的技术水平,但在商业应用中,很多时候还是需要因应个别游戏项目对引擎改造、整合、扩展及优化。因此,即使能使用市面上最好的商用引擎或自研引擎,我们仍需要理解当中的架构、各种机制和技术,并且分析及解决在制作中遇到的问题。这些也是译者曾任于上海两家工作室时的主要工作范畴。 选择翻译此著作,主要原因是在阅读中得到共鸣,并且能知悉一些知名游戏作品实际上所采用的方案。有感坊间大部分游戏开发书籍并不是由业内人士执笔,内容只足够应付一些最简单的游戏开发,欠缺宏观比较各种方案,技术与当今实际情况也有很大差距。而一些Gems类丛书虽然偶有好文章,但受形式所限欠缺系统性、全面性。难得本书原作者身为世界一流游戏工作室的资深游戏开发者(注1),在繁重的游戏开发工作外,还在大学教授游戏开发课程以至编写本著作。此外,从与内地同事的交流中,了解到许多从业者不愿意阅读外文书籍。为了普及知识及反馈业界社会,希望能尽绵力。 或许有些人以为本著作是针对单机/游戏机游戏的,并不适合国内以网游为主的环境。但译者认为这是一种误解,许多游戏本身所涉及的技术是具通用性的。例如游戏性相关的游戏性系统、场景管理、人工智能、物理模拟等部分,许多时候也会同时用于网游的前台和后台。现时,一些动作为主、非MMO的国内端游甚至会直接在后台运行传统意义上的游戏引擎。至于前台相关的技术,单机和端游的区别更少。此外,随着近年移动终端的兴起,其硬件性能已超越传统掌上游戏机,开发手游所需的技术与传统掌上游戏机并无太大差异。还可预料,现时单机/游戏机的一些较高级的架构及技术,将在不远的未来着陆移动终端平台。 译者认为,本书涵括游戏开发技术的方方面面,同时适合入门及经验丰富的游戏程序员。书名中的架构二字,并不单是给出一个系统结构图,而是描述每个子系统的需求、相关技术及与其他子系统的关系。对译者本人而言,本书的第11章(动画系统)及第14章(运行时游戏性基础系统)是本书特別精彩之处,含有许多少见于其他书籍的内容。而第10章(渲染引擎)由于是游戏引擎中的一个极大的部分,有限的篇幅可能未能覆盖广度及深度,推荐读者参考[1](注2),人工智能方面也需参考其他专著。 本译作采用LaTeX排版(注3),以Inkscape编译矢量图片。为了令阅读更流畅,内文中的网址都统一改以脚注标示。另外,由于现时游戏开发相关的文献以英文为主,而且游戏开发涉及的知识面很广,本译作尽量以括号形式保留英文术语。为了方便读者查找内容,在附录中增设中英文双向索引(索引条目与原著的不同)。 本人在香港成长学习及工作,至2008年才赴内地游戏工作室工作,不黯内地的中文写作及用字习惯,翻译中曾遇到不少困难。有幸得到出版社人员以及良师益友的帮助,才能完成本译作。特别感谢周筠老师支持本作的提案,并耐心地给予协助及鼓励。编辑张春雨老师和卢鸫翔老师,以及好友余晟给予了大量翻译上的知识及指导。也感谢游戏业界专家云风、大宝和Dave给予了许多宝贵意见。此书的翻译及排版工作比预期更花时间,感谢妻子及儿女们的体谅。此次翻译工作历时三年半,因工作及家庭事宜导致严重延误,唯有在翻译及排版工作上更尽心尽力,希望求得等待此译作的读者们谅解。无论是批评或建议,诚希阁下通过电邮miloyip@gmail.com、新浪微博、豆瓣等渠道不吝赐教。 叶劲峰(Milo Yip) 2013年10月 原作者是顽皮狗(Naughty Dog)《神秘海域(Uncharted)》系列的通才程序员、《最后生还者(The Last of Us)》的首席程序员,之前还曾在EA和Midway工作。 中括号表示引用附录中的参考文献。一些参考条目加入了其中译本的信息。 具体是使用CTEX套装,它是在MiKTeX的基础上增加中文的支持。 前言 最早的电子游戏完全由硬件构成,但微处理器(microprocessor)的高速发展完全改变了游戏的面貌。现在的游戏是在多用途的PC和专门的电子游戏主机(video game console)上玩的,凭借软件带来绝妙的游戏体验。从最初的游戏诞生至今已有半个世纪,但很多人仍然认为游戏是一个未成熟的产业。即使游戏可能是个年轻的产业,若仔细观察,也会发现它正在高速发展。 现时游戏已成为一个上百亿美元的产业,覆盖不同年龄、性别的广泛受众。 千变万化的游戏,可以分为从纸牌游戏到大型多人在线游戏(massively multiplayer online game,MMOG)等多个种类(category)和“类型(genre)”(注1),也可以运行在任何装有微芯片(microchip)的设备上 。你现在可以在PC、手机及多种特别为游戏而设计的手持/电视游戏主机上玩游戏。家用电视游戏通常代表最尖端的游戏科技,又由于它们是周期性地推出新版本,因此有游戏机“世代”(generation)的说法。最新一代(注2)的游戏机包括微软的Xbox 360和索尼的PlayStation 3,但一定不可忽视长盛不衰的PC,以及最近非常流行的任天堂Wii。 最近,剧增的下载式休闲游戏,使这个多样化的商业游戏世界变得更复杂。虽然如此,大型游戏仍然是一门大生意。今天的游戏平台非常复杂,有难以置信的运算能力,这使软件的复杂度得以进一步提升。所有这些先进的软件都需要由人创造出来,这导致团队人数增加,开发成本上涨。随着产业变得成熟,开发团队要寻求更好、更高效的方式去制作产品,可复用软件(reusable software)和中间件(middleware)便应运而生,以补偿软件复杂度的提升。 由于有这么多风格迥异的游戏及多种游戏平台,因此不可能存在单一理想的软件方案。然而,业界已经发展出一些模式 ,也有大量的潜在方案可供选择。现今的问题是如何找到一个合适的方案去迎合某个项目的需要。再进一步,开发团队必须考虑项目的方方面面,以及如何把各方面集成。对于一个崭新的游戏设计,鲜有可能找到一个完美搭配游戏设计各方面的软件包。 现时业界内的老手,入行时都是“开荒牛”。我们这代人很少是计算机科学专业出身(Matt的专业是航空工程、Jason的专业是系统设计工程),但现时很多学院已设有游戏开发的课程和学位。时至今日,为了获取有用的游戏开发信息,学生和开发者必须找到好的途径。对于高端的图形技术,从研究到实践都有大量高质量的信息。可是,这些信息经常不能直接应用到游戏的生产环境,或者没有一个生产级质量的实现。对于图形以外的游戏开发技术,市面上有一些所谓的入门书籍,没提及参考文献就描述很多内容细节,像自己发明的一样。这种做法根本没有用处,甚至经常带有不准确的内容。另一方面,市场上有一些高端的专门领域书籍,例如物理、碰撞、人工智能等。可是,这类书或者啰嗦到让你难以忍受,或者高深到让部分读者无法理解,又或者内容过于零散而难于融会贯通。有一些甚至会直接和某项技术挂钩,软硬件一旦改动,其内容就会迅速过时。 此外,互联网也是收集相关知识的绝佳工具。可是,除非你确实知道要找些什么,否则断链、不准确的资料、质量差的内容也会成为学习障碍。 好在,我们有Jason Gregory,他是一位拥有在顽皮狗(Naughty Dog)工作经验的业界老手,而顽皮狗是全球高度瞩目的游戏工作室之一。Jason在南加州大学教授游戏编程课程时,找不到概括游戏架构的教科书。值得庆幸的是,他承担了这个任务,填补了这个空白。 Jason把应用到实际发行游戏的生产级别知识,以及整个游戏开发的大局编集于本书。他凭经验,不仅融汇了游戏开发的概念和技巧,还用实际的代码示例及实现例子去说明怎样贯通知识来制作游戏。本书的引用及参考文献可以让读者更深入探索游戏开发过程的各方面。虽然例子经常是基于某些技术的,但是概念和技巧是用来实际创作游戏的,它们可以超越个别引擎或API的束缚。 本书是一本我们入行做游戏时想要的书。我们认为本书能让入门者增长知识,也能为有经验者开拓更大的视野。 Jeff Lander(注3) Matthew Whiting(注4) 译注:Genre一词在文学中为体裁。电影和游戏里通常译作类型。不同的游戏类型可见1.2节。 译注:按一般说法,2005年至今属于第7个游戏机世代。这3款游戏机的发行年份为Xbox 360(2005)、PlayStation 3(2006)、Wii(2006)。有关游戏机世代可参考维基百科。 译注:Jeff Lander现时为Darwin 3D公司的首席技术总监、Game Tech公司创始人,曾为艺电首席程序员、Luxoflux公司游戏性及动画技术程序员。 译注:Matthew Whiting现时为Wholesale Algorithms公司程序员,曾为Luxoflux公司首席软件工程师、Insomniac Games公司程序员。 序言 欢迎来到《游戏引擎架构》世界。本书旨在全面探讨典型商业游戏引擎的主要组件。游戏编程是一个庞大的主题,有许多内容需要讨论。不过相信你会发现,我们讨论的深度将足以使你充分理解本书所涵盖的工程理论及常用实践的方方面面。话虽如此,令人着迷的漫长游戏编程之旅其实才刚刚启程。与此相关的每项技术都包含丰富内容,本书将为你打下基础,并引领你进入更广阔的学习空间。 本书焦点在于游戏引擎的技术及架构。我们会探讨商业游戏引擎中,各个子系统的相关理论,以及实现这些理论所需要的典型数据结构、算法和软件接口。游戏引擎与游戏的界限颇为模糊。我们将把注意力集中在引擎本身,包括多个低阶基础系统(low-level foundation system)、渲染引擎(rendering engine)、碰撞系统(collision system)、物理模拟(physics simulation)、人物动画(character animation),及一个我称为游戏性基础层(gameplay foundation layer)的深入讨论。此层包括游戏对象模型(game object model)、世界编辑器(world editor)、事件系统(event system)及脚本系统(scripting system)。我们也将会接触游戏性编程(gameplay programming)的多个方面,包括玩家机制(player mechanics)、摄像机(camera)及人工智能(artificial intelligence,AI)。然而,这类讨论会被限制在游戏性系统和引擎接口范围。 本书可以作为大学中等级游戏程序设计中两到三门课程的教材。当然,本书也适合软件工程师、业余爱好者、自学的游戏程序员,以及游戏行业从业人员。通过阅读本书,资历较浅的游戏程序员可以巩固他们所学的游戏数学、引擎架构及游戏科技方面的知识。专注某一领域的资深程序员也能从本书更为全面的介绍中获益。 为了更好地学习本书内容,你需要掌握基本的面向对象编程概念并至少拥有一些C++编程经验。尽管游戏行业已经开始尝试使用一些新的、令人兴奋的编程语言,然而工业级的3D游戏引擎仍然是用C或C++编写的,任何认真的游戏程序员都应该掌握C++。我们将在第3章重温一些面向对象编程的基本原则,毫无疑问,你还会从本书学到一些C++的小技巧,不过C++的基础最好还是通过阅读[39]、[31]及[32]来获得。如果你对C++已经有点生疏,建议你在阅读本书的同时,最好能重温这几本或者类似书籍。如果你完全没有C++经验,在看本书之前,可以考虑先阅读[39]的前几章,或者尝试学习一些C++的在线教程。 学习编程技能最好的方法就是写代码。在阅读本书时,强烈建议你选择一些特别感兴趣的主题付诸实践。举例来说,如果你觉得人物动画很有趣,那么可以首先安装OGRE,并测试一下它的蒙皮动画示范。接着还可以尝试用OGRE实现本书谈及的一些动画混合技巧。下一步你可能会打算用游戏手柄控制人物在平面上行走。等你能玩转一些简单的东西了,就应该以此为基础,继续前进!之后可以转移到另一个游戏技术范畴,周而复始。这些项目是什么并不重要,重要的是你在实践游戏编程的艺术,而不是纸上谈兵。 游戏科技是一个活生生、会呼吸的家伙 ,永远不可能将之束缚于书本之上 。因此,附加的资源、勘误、更新、示例代码、项目构思等已经发到本书的网站。 目录 推荐序1 iii推荐序2 v译序 vii序言 xvii前言 xix致谢 xxi第一部分 基础 1第1章 导论 31.1 典型游戏团队的结构 41.2 游戏是什么 71.3 游戏引擎是什么 101.4 不同游戏类型中的引擎差异 111.5 游戏引擎概观 221.6 运行时引擎架构 271.7 工具及资产管道 46第2章 专业工具 532.1 版本控制 532.2 微软Visual Studio 612.3 剖析工具 782.4 内存泄漏和损坏检测 792.5 其他工具 80第3章 游戏软件工程基础 833.1 重温C++及最佳实践 833.2 C/C++的数据、代码及内存 903.3 捕捉及处理错误 118第4章 游戏所需的三维数学 1254.1 在二维中解决三维问题 1254.2 点和矢量 1254.3 矩阵 1394.4 四元数 1564.5 比较各种旋转表达方式 1644.6 其他数学对象 1684.7 硬件加速的SIMD运算 1734.8 产生随机数 180第二部分 低阶引擎系统 183第5章 游戏支持系统 1855.1 子系统的启动和终止 1855.2 内存管理 1935.3 容器 2085.4 字符串 2255.5 引擎配置 234第6章 资源及文件系统 2416.1 文件系统 2416.2 资源管理器 251第7章 游戏循环及实时模拟 2777.1 渲染循环 2777.2 游戏循环 2787.3 游戏循环的架构风格 2807.4 抽象时间线 2837.5 测量及处理时间 2857.6 多处理器的游戏循环 2967.7 网络多人游戏循环 304第8章 人体学接口设备(HID) 3098.1 各种人体学接口设备 3098.2 人体学接口设备的接口技术 3118.3 输入类型 3128.4 输出类型 3168.5 游戏引擎的人体学接口设备系统 3188.6 人体学接口设备使用实践 332第9章 调试及开发工具 3339.1 日志及跟踪 3339.2 调试用的绘图功能 3379.3 游戏内置菜单 3449.4 游戏内置主控台 3479.5 调试用摄像机和游戏暂停 3489.6 作弊 3489.7 屏幕截图及录像 3499.8 游戏内置性能剖析 3499.9 游戏内置的内存统计和泄漏检测 356第三部分 图形及动画 359第10章 渲染引擎 36110.1 采用深度缓冲的三角形光栅化基础 36110.2 渲染管道 40410.3 高级光照及全局光照 42610.4 视觉效果和覆盖层 43810.5 延伸阅读 446第11章 动画系统 44711.1 角色动画的类型 44711.2 骨骼 45211.3 姿势 45411.4 动画片段 45911.5 蒙皮及生成矩阵调色板 47111.6 动画混合 47611.7 后期处理 49311.8 压缩技术 49611.9 动画系统架构 50111.10 动画管道 50211.11 动作状态机 51511.12 动画控制器 535第12章 碰撞及刚体动力学 53712.1 你想在游戏中加入物理吗 53712.2 碰撞/物理中间件 54212.3 碰撞检测系统 54412.4 刚体动力学 56912.5 整合物理引擎至游戏 60112.6 展望:高级物理功能 616第四部分 游戏性 617第13章 游戏性系统简介 61913.1 剖析游戏世界 61913.2 实现动态元素:游戏对象 62313.3 数据驱动游戏引擎 62613.4 游戏世界编辑器 627第14章 运行时游戏性基础系统 63714.1 游戏性基础系统的组件 63714.2 各种运行时对象模型架构 64014.3 世界组块的数据格式 65714.4 游戏世界的加载和串流 66314.5 对象引用与世界查询 67014.6 实时更新游戏对象 67614.7 事件与消息泵 69014.8 脚本 70714.9 高层次的游戏流程 726第五部分 总结 727第15章 还有更多内容吗 72915.1 一些未谈及的引擎系统 72915.2 游戏性系统 730参考文献 733中文索引 737英文索引 755 参考文献 Tomas Akenine-Moller, Eric Haines, and Naty Hoffman. Real-Time Rendering (3rd Edition). Wellesley, MA: A K Peters, 2008. 中译本:《实时计算机图形学(第2版)》,普建涛译,北京大学出版社,2004. Andrei Alexandrescu. Modern C++ Design: Generic Programming and Design Patterns Applied. Resding, MA: Addison-Wesley, 2001. 中译本:《C++设计新思维:泛型编程与设计模式之应用》,侯捷/於春景译,华中科技大学出版社,2003. Grenville Armitage, Mark Claypool and Philip Branch. Networking and Online Games: Understanding and Engineering Multiplayer Internet Games. New York, NY: John Wiley and Sons, 2006. James Arvo (editor). Graphics Gems II. San Diego, CA: Academic Press, 1991. Grady Booch, Robert A. Maksimchuk, Michael W. Engel, Bobbi J. Young, Jim Conallen, and Kelli A. Houston. Object-Oriented Analysis and Design with Applications (3rd Edition). Reading, MA: Addison-Wesley, 2007. 中译本:《面向对象分析与设计(第3版)》,王海鹏/潘加宇译,电子工业出版社,2012. Mark DeLoura (editor). Game Programming Gems. Hingham, MA: Charles River Media, 2000. 中译本:《游戏编程精粹 1》, 王淑礼译,人民邮电出版社,2004. Mark DeLoura (editor). Game Programming Gems 2. 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San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 1995. C. Michael Pilato, Ben Collins-Sussman, and Brian W. Fitzpatrick. Version Control with Subversion (2nd Edition). Sebastopol , CA: O'Reilly Media, 2008. (常被称作“The Subversion Book”,线上版本.) 国内英文版:《使用Subversion进行版本控制》,开明出版社,2009. Matt Pharr (editor). GPU Gems 2: Programming Techniques for High-Performance Graphics and General-Purpose Computation. Reading, MA: Addison-Wesley, 2005. 中译本:《GPU精粹2:高性能图形芯片和通用计算编程技巧》,龚敏敏译,清华大学出版社,2007. Bjarne Stroustrup. The C++ Programming Language, Special Edition (3rd Edition). Reading, MA: Addison-Wesley, 2000. 中译本《C++程序设计语言(特别版)》,裘宗燕译,机械工业出版社,2010. Dante Treglia (editor). Game Programming Gems 3. Hingham, MA: Charles River Media, 2002. 中译本:《游戏编程精粹3》,张磊译,人民邮电出版社,2003. Gino van den Bergen. Collision Detection in Interactive 3D Environments. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2003. Alan Watt. 3D Computer Graphics (3rd Edition). Reading, MA: Addison Wesley, 1999. James Whitehead II, Bryan McLemore and Matthew Orlando. World of Warcraft Programming: A Guide and Reference for Creating WoW Addons. New York, NY: John Wiley & Sons, 2008. 中译本:《魔兽世界编程宝典:World of Warcraft Addons完全参考手册》,杨柏林/张卫星/王聪译,清华大学出版社,2010. Richard Williams. The Animator's Survival Kit. London, England: Faber & Faber, 2002. 中译本:《原动画基础教程:动画人的生存手册》,邓晓娥译,中国青年出版社,2006. 勘误 第1次印册(2014年2月) P.xviii: 译注中 Wholesale Algoithms -> Wholesale Algorithms P.10: 最后一段第一行 微软的媒体播放器 -> 微软的Windows Media Player (多谢读者OpenGPU来函指正) P.15: 1.4.3节第三点 按妞 -> 按钮 (多谢读者一个小小凡人来函指正) P.40: 正文最后一行 按扭 -> 按钮 P.50: 1.7.8节第二节第一行 同是 -> 同时 (多谢读者czfdd来函指正) P.98: 代码 writeExampleStruct(Example& ex, Stream& ex) 中 Stream& ex -> Stream& stream (多谢读者Snow来函指正) P.106: 第一段中有六处 BBS -> BSS,最后一段代码的注释也有同样错误 (多谢读者trout来函指正) P.119: 译注中 软体工程 -> 软件工程 (多谢读者Snow来函指正) P.214: 正文第一段有两处 虚内存 -> 虚拟内存 (多谢读者Snow来函指正) P.216: 脚注24应标明为译注 (多谢读者Snow来函指正) P.221: 第一段代码的第二个断言应为 ASSERT(link.m_pPrev != NULL); (多谢读者Snow来函指正) P.230: 5.4.4.1节 第二段 软体 -> 软件 P.286: 脚注4应标明为译注 (多谢读者Snow来函指正) P.322: 第二段 按扭事件字 -> 按钮事件 P.349: 9.8节第二段第二行两处 部析器 -> 剖析器 (多谢读者Snow来函指正) P.738-572: 双数页页眉 参考文献 -> 中文索引 P.755-772: 双数页页眉 参考文献 -> 英文索引 P.755: kd tree项应归入K而不是Symbols 以上的错误已于第2次印册中修正。 第2次印册及之前 P.11: 第四行 细致程度 -> 层次细节 (这是level-of-detail/LOD的内地通译,多谢读者OpenGPU来函指正) P.12: 正文第一段及图1.2标题 使命之唤 -> 使命召唤 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.12: 正文第一段 战栗时空 -> 半条命 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.16: 第一点 表面下散射 -> 次表面散射 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.17: 1.4.4节第五行 次文化 -> 亚文化 (此译法在内地更常用。多谢读者OpenGPU来函提示) P.22: 战栗时空 -> 半条命 P.24: 战栗时空2 -> 半条命2 P.34: 1.6.8.2节第一行 提呈 -> 提交 (这术语在本书其他地方都写作提交。多谢读者OpenGPU来函提示) P.35: 第七行 提呈 -> 提交 (这术语在本书其他地方都写作提交。多谢读者OpenGPU来函提示) P.50: 战栗时空2 -> 半条命2 P.365: 第四段第二行: 细致程度 -> 层次细节 P.441: 10.4.3.2节第三行 细致程度 -> 层次细节 P.494: sinusiod -> sinusoid (多谢读者OpenGPU来函指正) P.511: 11.10.4节第一行 谈入 -> 淡入 (多谢读者Snow来函指正) P.541: 战栗时空2 -> 半条命2 P.627: 战栗时空2 -> 半条命2 P.654: 第二行 建康值 -> 血量 (原来是改正错别字,但译者发现应改作前后统一使用的“血量”。多谢读者Snow来函指正) P.692: 第二行 内部分式 -> 内部方式 (多谢读者Snow来函指正) P.696: 14.7.6节第四行 不设实际 -> 不切实际 (多谢读者Snow来函指正) 以上的错误已于第3次印册中修正。 其他意见 P.220: 正文第一段 m_root.m_pElement 和 P.218 第一段代码中的 m_pElem 不统一。原文有此问题,但因为它们是不同的struct,暂不列作错误。 (多谢读者Snow来函提示) P.331: 8.5.8节第二段中 “反覆”较常见的写法为“反复”,但前者也是正确的,暂不列作错误。 (多谢读者Snow来函提示) P.390: 10.1.3.3节静态光照第二段中“取而代之,我们会使用一张光照纹理贴到所有受光源影响范围内的物体上。这样做能令动态物体经过光源时得到正确的光照。” 后面的一句与前句好像难以一起理解。译者认为,作者应该是指,使用同一静态光源去为静态物件生成光照纹理,以及用于动态对象的光照,能使两者的效果维持一致性。译者会考虑对译文作出改善或加入译注解译。(多谢读者店残来函查询) P.689: 第五行 并行处理世代 -> 并行处理时代 是对era较准确的翻译。 (多谢读者Snow来函提示) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/mypongo/article/details/38388381。 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。
2023-02-12 23:04:05
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Beego
...路由扮演着至关重要的角色,它像一个精准的导航员,负责将用户的请求导向到相应的处理程序。Beego,这个超强悍的Go语言开发框架,手握一套既丰富又灵活的路由系统,让开发者能够随心所欲地按照实际需求定制自己的路由规则,就像在自家厨房里调配秘制调料一样自由自在。这篇内容,咱会手把手带你,用超详细的代码实例和深入浅出的探讨,一步步掌握在Beego框架中如何随心所欲定制你独一无二的路由规则,包你学完就能玩转个性定制。 2. Beego路由基础理解 首先,我们先来快速了解一下Beego的默认路由规则。Beego默认使用RESTful风格的路由,例如,对于一个User资源,其增删改查操作对应的路由可能是这样的: go beego.Router("/users", &controllers.UserController{}) 这个简单的语句告诉Beego,所有以"/users"开头的HTTP请求都将被转发给UserController进行处理。不过,在面对那些乱七八糟的业务场景时,我们或许更需要能够“绣花”般精细化、像橡皮筋一样灵活的路由控制方式。 3. 自定义路由规则实践 (3.1) 定义静态路由 假设我们需要为用户个人主页创建一个特定的路由规则,如 /user/:username,其中:username是一个变量参数,代表具体的用户名。我们可以这样实现: go beego.Router("/user/:username", &controllers.UserProfileController{}, "get:GetUserProfile") 上述代码中,:username就是一个动态参数,Beego会自动将其捕获并注入到UserProfileController的GetUserProfile方法的输入参数中。 (3.2) 定义多格式路由 如果我们希望同时支持JSON和XML两种格式的数据请求,可以通过添加正则匹配来进行区分: go beego.Router("/api/v1/data.:format", &controllers.DataController{}, "get:GetData") 在这里,:format可以是json或xml,然后在GetData方法内部可以根据这个参数返回不同格式的数据。 (3.3) 自定义路由处理器 对于更为复杂的需求,比如基于URL的不同部分执行不同的逻辑,可以通过自定义路由处理器实现: go beego.InsertFilter("/", beego.BeforeRouter, func(ctx context.Context) { // 解析URL,进行自定义路由处理 urlParts := strings.Split(ctx.Request.URL.Path, "/") if len(urlParts) > 2 && urlParts[1] == "custom" { switch urlParts[2] { case "action1": ctx.Output.Body([]byte("Executing Action 1")) return case "action2": ctx.Output.Body([]byte("Executing Action 2")) return } } // 若未命中自定义路由,则继续向下执行默认路由逻辑 }) 在这个例子中,我们在进入默认路由之前插入了一个过滤器,对请求路径进行解析,并针对特定路径执行相应动作。 4. 总结与思考 自定义路由规则为我们的应用带来了无比的灵活性,让我们能够更好地适配各种复杂的业务场景。在我们真正动手开发的时候,得把Beego的路由功能玩得溜起来,不断捣鼓和微调路由设置,让它们既能搞定各种功能需求,又能保持干净利落、易于维护和扩展性棒棒哒。记住,路由设计并非一蹴而就,而是伴随着项目迭代演进而逐步完善的。所以,别怕尝试,大胆创新,让每个API都找到它的“归宿”,这就是我们在Beego中实现自定义路由的乐趣所在!
2023-07-13 09:35:46
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青山绿水
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...odel-View-Controller)或MVVM模式,通过双向数据绑定和依赖注入等功能极大地简化了前端开发流程,使开发者能够更高效地构建富客户端应用。 分页 , 在Web开发中,分页是一种常见的数据展示技术,用以将大量数据分割成多个小块或“页”,用户可以根据需求查看特定页的数据,而不是一次性加载所有数据。文章中,使用AngularJS实现了商品评价列表的分页功能,允许用户逐页浏览不同数量的商品评价信息,并支持根据评价类型进行筛选。 HTTP请求 , HTTP(超文本传输协议)是互联网上应用最为广泛的一种网络协议,用于客户端和服务器之间的通信。HTTP请求是客户端向服务器发送请求获取资源或提交数据的过程。在文中,通过AngularJS的$http服务发起HTTP POST请求,向后端接口传递商品ID、筛选条件等参数,以便从服务器获取对应的商品评价列表数据并进行动态分页显示。 控制器(controller) , 在AngularJS框架中,控制器是MVC架构中的重要组成部分,负责管理视图模型(ViewModel)的行为逻辑,处理用户交互及与服务器的通讯。本文中的commCtrl就是一个控制器,它定义了一系列的方法和属性,如reSearch函数处理分页请求,以及paginationConf对象存储分页配置信息,以此来控制和协调商品评价列表的展示和交互行为。
2023-10-12 14:36:16
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...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。
2023-07-11 23:36:51
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Beego
...odel-View-Controller)是一种软件设计模式,广泛应用于Web开发领域,如Beego。在该模式中,模型(Model)负责处理数据和业务逻辑,视图(View)负责展示用户界面,控制器(Controller)作为中介,接收用户请求、调用模型方法处理数据,并将结果传递给视图进行渲染。 语义化版本控制(Semantic Versioning, SemVer) , 一种版本号命名约定,用于明确表示软件包的兼容性和新特性发布情况。遵循SemVer规则的版本号格式为主版本号.次版本号.修订号,其中主版本号变化代表不兼容的API更改,次版本号变化意味着新增功能但保持向后兼容,修订号则表示对现有功能的错误修复且不影响兼容性。 版本控制系统(如Git) , Git是一个分布式版本控制系统,用于跟踪代码文件及整个项目的修改历史,支持多人协作并解决代码冲突。通过Git,开发者可以方便地回滚至任意提交版本,分支管理以及合并代码,从而有效应对软件开发过程中可能出现的版本兼容性问题。在本文语境下,建议利用Git来管理和切换不同版本的Beego和Bee工具。
2023-12-07 18:40:33
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青山绿水
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...eral]anon-access = none 控制非鉴权用户访问版本库的权限auth-access = write 控制鉴权用户访问版本库的权限password-db = passwd 指定用户名口令文件名authz-db = authz 指定权限配置文件名realm = somnus 指定版本库的认证域,即在登录时提示的认证域名称 4. 编辑svn用户配置文件 sudo vim /var/svn/somnus/conf/passwd 编辑示例: [users]admin = admin 用户,密码fuhd = fuhd 用户,密码test = test 用户,密码 5. 编辑svn权限控制配置文件 sudo vim /var/svn/somnus/conf/authz 编辑示例: [groups]admin = admin admin为用户组,等号之后的admin为用户test = fuhd,test[somnus:/] 表示根目录(/var/svn/somnus),somnus: 对应前面配置的realm = somnus@admin = rw #表示admin组对根目录有读写权限,r为读,w为写[somnus:/test] 表示test目录(/var/svn/somnus/test)@test = rw 表示test组对test目录有读写权限 6. 启动,查看和停止SVN服务 启动SVN服务: -d : 守护进程 -r : svn数据根目录 $ sudo svnserve -dr /var/svn 用root权限启动 查看SVN服务: $ ps aux|grep svnserve 默认端口为:3690 7. 配置防火墙端口 首先要明确CentOS7的默认防火墙为firewallD。subversion的默认端口为3690,如果没有打开会报错: $ sudo firewall-cmd --permanent -add-port=3690/tcp$ sudo firewall-cmd --reload 8. 检索项目和切换项目的url 项目检错 $ svn checkout svn://192.168.0.112/XK_Project . 使用 checkout 服务器资源 本地目录 切换项目url $ svn switch --relocate svn://192.168.0.112/XK_Project svn://192.168.0.120/XK_Project 使用 switch 迁移 from to 新的地址 9. 设置开机启动 在centos7, 设置开机启动: $ sudo systemctl enable svnserve.service 注意:根目录必须是/var/svn 这样才能设置成功!! 设置开机启动后就可以按下面的方式开启或停止服务了$ sudo systemctl start svnserve.service$ sudo systemctl stop svnserve.service 保存退出,重启并从客户端进行测试。如果报这样的错:svn: E204900: Can't open file '/var/svn/somnus/format': Permission denied的错误。那就是与SELinux有关系,目前我还不太会用SELinux,那就先把SELinux关闭吧,后面学会了,回过头来再改这一段!!!!: 临时关闭: $ sudo setenforce 0 永久关闭: $ sudo vim /etc/sysconfig/selinux 修改: SELINUX = disable 值修改为disable. svn帮助文档 http://riaoo.com/subpages/svn_cmd_reference.html 创建分支 svn cp -m "create branch" http://svn_server/xxx_repository/trunk http://svn_server/xxx_repository/branches/br_feature001 获得分支 svn co http://svn_server/xxx_repository/branches/br_feature001 合并主干上的最新代码到分支上 cd br_feature001 svn merge http://svn_server/xxx_repository/trunk 如果需要预览该刷新操作,可以使用svn mergeinfo命令,如: svn mergeinfo http://svn_server/xxx_repository/trunk --show-revs eligible 或使用svn merge --dry-run选项以获取更为详尽的信息。 分支合并到主干 一旦分支上的开发结束,分支上的代码需要合并到主干。SVN中执行该操作需要在trunk的工作目录下进行。命令如下: cd trunk svn merge --reintegrate http://svn_server/xxx_repository/branches/br_feature001 分支合并到主干中完成后应当删该分支,因为在SVN中该分支已经不能进行刷新也不能合并到主干。 合并版本并将合并后的结果应用到现有的分支上 svn -r 148:149 merge http://svn_server/xxx_repository/trunk 建立tags 产品开发已经基本完成,并且通过很严格的测试,这时候我们就想发布给客户使用,发布我们的1.0版本 svn copy http://svn_server/xxx_repository/trunk http://svn_server/xxx_repository/tags/release-1.0 -m "1.0 released" 删除分支或tags svn rm http://svn_server/xxx_repository/branches/br_feature001 svn rm http://svn_server/xxx_repository/tags/release-1.0 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/lulitianyu/article/details/79675681。 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。
2024-01-26 12:24:26
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Javascript
...ipt const controller = new AbortController(); const signal = controller.signal; setTimeout(() => { console.log('定时器触发了!'); }, 3000); controller.abort(); // 中断定时器 console.log(signal.reason); // 输出 "AbortError: The operation was aborted." 在这个例子中,我们创建了一个AbortController实例,并通过调用它的abort()方法来中断定时器。嘿,瞧瞧最后一行输出啊!这告诉我们出问题了,是个“AbortError”,简单说就是有某个操作被强行中断啦。 --- 二、AbortError的实际应用场景 说到AbortError的应用场景,我觉得最典型的就是网络请求了。你有没有过这样的经历?比如你在网页上点了个下载按钮,想看个大图或者视频啥的。刚点完没多久,就觉得“这速度也太磨叽了吧!再等下去我都快睡着了”,然后一狠心就直接取消了操作。哎呀,这就像是服务器那边正拼了命地给你打包数据呢,结果你这边的浏览器直接甩出一句:“兄弟,不用忙活了,我不等了!””这就是AbortError发挥作用的地方。 让我们来看一段代码: javascript async function fetchData() { const controller = new AbortController(); const signal = controller.signal; try { const response = await fetch('https://example.com/large-file', { signal }); console.log('数据已成功获取'); } catch (error) { if (error.name === 'AbortError') { console.log('请求被用户取消'); } else { console.error('发生了其他错误:', error); } } // 取消请求 controller.abort(); } fetchData(); 在这段代码里,我们使用AbortController来管理一个网络请求。如果用户决定取消请求,我们就调用controller.abort(),这时fetch函数会抛出一个AbortError。嘿嘿,简单来说呢,就是咱们逮住这个错误,看看它是不是个“AbortError”,如果是的话,就用一种超优雅的方式把它处理了,不搞什么大惊小怪的。 --- 三、AbortError与其他错误的区别 说到错误,难免要和其他错误比较一番。比如说嘛,就有人会好奇地问:“AbortError跟一般的错误到底有啥不一样呀?”说实话呢,这个问题我也琢磨了好久好久,头都快想大了! 首先,AbortError是一种特殊的错误类型,专门用于表示操作被人为中断的情况。其实很多小错误啊,就是程序员自己不小心搞出来的,像打字打错了变量名,或者一激动让数组越界了之类的,都是挺常见的乌龙事件。简单来说呢,这俩的区别就是——AbortError就像是个“计划内”的小插曲,咱们事先知道它可能会发生,也能提前做好准备去应对;但普通的错误嘛,就好比是突然从天而降的小麻烦,压根儿没得防备,让人措手不及! 举个例子: javascript function divide(a, b) { if (b === 0) { throw new Error('除数不能为零'); } return a / b; } try { console.log(divide(10, 0)); // 抛出普通错误 } catch (error) { console.error(error.message); // 输出 "除数不能为零" } 在这个例子中,divide函数因为传入了非法参数(即分母为0)而抛出了一个普通错误。而如果我们换成AbortError呢? javascript const controller = new AbortController(); function process() { setTimeout(() => { console.log('处理完成'); }, 5000); } process(); controller.abort(); // 中断处理 这里虽然也有中断操作的意思,但并没有抛出任何错误。这就像是说,AbortError不会自己偷偷跑出来捣乱,得咱们主动去点那个abort()按钮才行。就好比你得自己动手去按开关,灯才不会自己亮起来一样。 --- 四、深入探讨AbortError的优缺点 说到优点嘛,我觉得AbortError最大的好处就是它让我们的代码更加健壮和可控。比如说啊,在面对一堆同时涌来的请求时, AbortError 就像一个神奇的开关,能帮我们把那些没用的请求一键关掉,这样就不会白白浪费资源啦!对了,它还能帮咱们更贴心地照顾用户体验呢!比如说,当用户等得花儿都快谢了,就给个机会让他们干脆放弃这事儿,省得干着急。 但是呢,凡事都有两面性。AbortError也有它的局限性。首先,它只适用于那些支持AbortSignal接口的操作,比如fetch、XMLHttpRequest之类。如果你尝试在一个不支持AbortSignal的操作上使用它,那就会直接报错。另外啊,要是随便乱用 AbortError 可不好,比如说老是取消请求的话,系统可能就会被折腾得够呛,负担越来越重,你说是不是? 说到这里,我想起了之前开发的一个项目,当时为了优化性能,我给每个API请求都加了AbortController,结果发现有时候会导致页面加载速度反而变慢了。后来经过反复调试,我才意识到,频繁地取消请求其实是得不偿失的。所以啊,大家在使用AbortError的时候一定要权衡利弊,不能盲目追求“安全”。 --- 五、总结与展望 总的来说,AbortError是一个非常实用且有趣的错误类型。它不仅能让我们更轻松地搞定那些乱七八糟的异步任务,还能让代码变得更好懂、更靠谱!不过,就像任何工具一样,它也需要我们在实践中不断摸索和完善。 未来,随着前端开发越来越复杂,我相信AbortError会有更多的应用场景。不管是应对一大堆同时进行的任务,还是让咱们跟软件互动的时候更顺畅、更开心,它都绝对是我们离不开的得力助手!所以,各位小伙伴,不妨多尝试用它来解决实际问题,说不定哪天你会发现一个全新的解决方案呢! 好了,今天的分享就到这里啦。希望能给大家打开一点思路,也期待大家在评论区畅所欲言,分享你的想法!最后,祝大家coding愉快,早日成为编程界的高手!
2025-03-27 16:22:54
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月影清风
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...M全称Kernel-based Virtual Machine 最上面是我们的PC的形式; 在实际的服务器上一个物理机会有多个虚拟操作系统公用这些物理资源; 然后组合成群后,就是最下面的形式; 五、虚拟化分类 1.硬件虚拟化 硬件虚拟化代表:KVM 2.软件虚拟化 软件虚拟化代表:Qemu 硬件虚拟化是需要CPU支持,如果CPU不支持将无法创建KVM虚拟机 六、虚拟化技术 全虚拟化:全虚拟化代表有:KVM 半虚拟化:半虚拟化代表有Hypervisor 针对IO层面半虚拟化要比全虚拟化要好,因为磁盘IO多一层必定会慢。一般说IO就是网络IO和磁盘IO 因为这两个相对而言是比较慢的 ; 提示: Qemu和KVM的最大区别就是,如果一台物理机内存直接4G,创建一个vm虚拟机分配内存分4G,在创建一个还可以分4G。支持超配,但是Qemu不支持; 七、虚拟化使用场景分类 服务器虚拟化:解决资源利用率低的问题 桌面虚拟化:有一些弊端,图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。
2023-04-06 08:58:59
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...、service层与controller层 service: ISeckillGoodsService: package com.example.seckill.service;import com.example.seckill.pojo.SeckillGoods;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 服务类 </p> @author lv @since 2022-03-19/public interface ISeckillGoodsService extends IService<SeckillGoods> {ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll();} SeckillGoodsServiceImpl: package com.example.seckill.service.impl;import com.example.seckill.pojo.SeckillGoods;import com.example.seckill.mapper.SeckillGoodsMapper;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 服务实现类 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Servicepublic class SeckillGoodsServiceImpl extends ServiceImpl<SeckillGoodsMapper, SeckillGoods> implements ISeckillGoodsService {@Autowiredprivate SeckillGoodsMapper seckillGoodsMapper;@Overridepublic ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll() {List<SeckillGoodsVo> list= seckillGoodsMapper.queryAll();return ResponseResult.success(list);} } controller: SeckillGoodsController: package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@RestController@RequestMapping("/seckillGoods")public class SeckillGoodsController {@Autowiredprivate ISeckillGoodsService seckillGoodsService;@RequestMapping("/queryAll")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll(){return seckillGoodsService.queryAll();} } 得到秒杀商品数据: 3、前端显示数据 ①、编辑跳转秒杀界面 goodList.ftl: <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><include "../common/head.ftl"><style>.layui-this{background: deepskyblue !important;}</style></head><body class="layui-container layui-bg-orange"><div class="layui-tab"><ul class="layui-tab-title"><li class="layui-this">普通商品</li><li>秒杀商品</li></ul><-- 普通商品--><div class="layui-tab-content"><div class="layui-tab-item layui-show"><div class="layui-form-item"><label class="layui-form-label">搜索栏</label><div class="layui-input-inline"><input type="text" id="normal_name" name="text" placeholder="请输入搜索内容" class="layui-input"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="normal_search">🔍</button><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="normal_add">增加</button></div></div><table id="normal_goods" lay-filter="normal_goods"></table><script type="text/html" id="button_1"><a class="layui-btn layui-btn-xs" lay-event="normal_del">删除</a><a class="layui-btn layui-btn-xs" lay-event="normal_edit">编辑</a></script></div><--秒杀界面--><div class="layui-tab-item"><div class="layui-form-item"><label class="layui-form-label">搜索栏</label><div class="layui-input-inline"><input type="text" id="seckill_name" name="text" placeholder="请输入搜索内容" class="layui-input"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="seckill_search">🔍</button><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="seckill_add">增加</button></div></div><table id="seckill_goods" lay-filter="seckill_goods"></table></div></div></div></div><--引入js--><script src="/static/asset/js/project/goodsList.js"></script></body></html> ②、获取数据 goodList.js: // 秒杀商品let seckill_table=table.render({elem: 'seckill_goods',height: 500,url: '/seckillGoods/queryAll' //数据接口,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},cols: [[ //表头{field: 'id', title: '秒杀商品编号', width:80, sort: true},{field: 'goodsId', title: '商品名字id'},{field: 'seckillPrice', title: '秒杀价格'},{field: 'stockCount', title: '秒杀库存'},{field: 'startDate', title: '活动开始时间'},{field: 'endDate', title: '活动结束时间'},{field: 'goodsName', title: '商品名称'}]]}); 呈现界面: 二、秒杀商品添加 1、后端:接收前端添加秒杀商品的数据 ①、实体类vo:SeckillGoodsVo private List<Map<String,Object>> goods; 修改实体类时间的类型:SeckillGoods @ApiModelProperty("秒杀开始时间")@TableField("start_date")@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")private Timestamp startDate;@ApiModelProperty("秒杀结束时间")@TableField("end_date")@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")private Timestamp endDate; ②、mapper层:SeckillGoodsMapper int addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo); ③、mapper.xml层:SeckillGoodsMapper 批量插入秒杀商品的sql语句: <insert id="addGoods">insert into t_seckill_goods(goods_id, seckill_price, stock_count, start_date, end_date)values<foreach collection="goods" item="g" separator=",">({g.gid},{g.goodsPrice},{g.goodsStock},{startDate},{endDate})</foreach></insert> ④、service层 ISeckillGoodsService: ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo); SeckillGoodsServiceImpl: @Overridepublic ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo) {int goods=seckillGoodsMapper.addGoods(seckillGoodsVo);return ResponseResult.success(goods);} ⑤、controller层 @RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);} 2、前端 ①、定义数据与刷新、添加 goodsList.js: var layer,row,seckill_table// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: '/goods/SeckillGoodsOperate',area: ['800px','600px']})})// 秒杀商品刷新var seckill_reload = ()=> {seckill_table.reload({page:{curr:1 //current} });} var layer,row,seckill_tablelayui.define(()=>{let table=layui.tablelayer=layui.layerlet $=layui.jquerylet normal_table=table.render({elem: 'normal_goods',height: 500,url: '/goods/queryAll' //数据接口,page: true //开启分页,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},//用于对分页请求的参数:page、limit重新设定名称request: {pageName: 'page' //页码的参数名称,默认:page,limitName: 'rows' //每页数据量的参数名,默认:limit},cols: [[ //表头{field: 'gid', title: '商品编号', width:80, sort: true, fixed: 'left'},{field: 'goodsName', title: '商品名字'},{field: 'goodsTitle', title: '商品标题'},{field: 'goodsImg',title: '商品图片',width:200,templet: (goods) => <b onmouseover='showImg("${goods.goodsImg}",this)'> + goods.goodsImg + </b> },{field: 'goodsDetail', title: '商品详情'},{field: 'goodsPrice', title: '商品价格', sort: true},{field: 'goodsStock', title: '商品库存', sort: true},{field: 'operate', title: '商品操作',toolbar: 'button_1'}]]});// 刷新表格let reloadTable=()=>{let goodsName=$("normal_value").val()// 【JS】自动化渲染的重载,重载表格normal_table.reload({where: {//设定异步数据接口的额外参数,height: 300goodsName},page:{curr:1 //current} });}// 搜索$("normal_search").click(reloadTable)// 增加$("normal_add").click(()=>{row = nullopenDialog()})//工具条事件table.on('tool(normal_goods)', function(obj) { //注:tool 是工具条事件名,test 是 table 原始容器的属性 lay-filter="对应的值"let data = obj.data; //获得当前行数据let layEvent = obj.event; //获得 lay-event 对应的值(也可以是表头的 event 参数对应的值)let tr = obj.tr; //获得当前行 tr 的 DOM 对象(如果有的话)if (layEvent === 'normal_del') { //删除row = data//获得当前行的数据let url="/goods/del/"+data.gidlayer.confirm('确定删除吗?',{title:'删除'}, function(index){//向服务端发送删除指令og$.getJSON(url,{gid:data.gid}, function(ret){layer.close(index);//关闭弹窗reloadTable()});layer.close(index);//关闭弹窗});}if (layEvent === 'normal_edit') { //编辑row = dataopenDialog()} })// 页面弹出let openDialog=()=>{// 如果是iframe层layer.open({type: 2,content: '/goods/goodsOperate', //这里content是一个URL,如果你不想让iframe出现滚动条,你还可以content: ['http://sentsin.com', 'no']area:['800px','600px'],btn: ['确定','取消'],yes(index,layero){let url="/goods/insert"// 拿到表格数据let data=$(layero).find("iframe")[0].contentWindow.getFormData()if(row) {url="/goods/edit"}$.ajax({url,data,datatype: "json",success(res){layer.closeAll()reloadTable()layer.msg(res.message)} })} });}// -------------------------秒杀商品-------------------------------------------seckill_table=table.render({elem: 'seckill_goods',height: 500,url: '/seckillGoods/queryAll' //数据接口,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},cols: [[ //表头{field: 'id', title: '秒杀商品编号', width:80, sort: true},{field: 'goodsId', title: '商品名字id'},{field: 'seckillPrice', title: '秒杀价格'},{field: 'stockCount', title: '秒杀库存'},{field: 'startDate', title: '活动开始时间'},{field: 'endDate', title: '活动结束时间'},{field: 'goodsName', title: '商品名称'}]]});// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: '/goods/SeckillGoodsOperate',area: ['800px','600px']})})})// 图片显示let showImg = (src,obj)=> {layer.tips(<img src="${src}" width="100px">, obj);}// 秒杀商品刷新var seckill_reload = ()=> {seckill_table.reload({page:{curr:1 //current} });} ②、增加秒杀商品弹出页面样式 <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1"><link rel="stylesheet" href="/static/asset/js/layui/css/layui.css" media="all"></head><body><div style="padding:15px 0px;"><div class="layui-condition"><form id="fm" name="fm" action="/" method="post" class="layui-form"><div class="layui-form-item"><div class="layui-inline"><label class="layui-form-label" style="width: 100px;text-align: left;">秒杀活动时间:</label><div class="layui-input-inline" style="width:280px;"><input type="text" class="layui-input" id="dt"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn" id="btn_save" type="button"><i class="fa fa-search fa-right"></i>保 存</button></div></div></div></form></div><div class="layui-fluid" style="margin-top:-18px;"><table id="tb_goods" class="layui-table" lay-filter="tb_goods" style="margin-top:-5px;"></table></div></div><script src="/static/asset/js/layui/layui.js"></script><script src="/static/asset/js/project/seckillGoodsOperate.js"></script></body></html> ③、实现增加秒杀商品 seckillGoodsOperate.js: layui.define(()=>{let table=layui.tablelet laydate = layui.laydatelet $=layui.jquerylet layer=layui.layer// 读取普通商品table.render({elem: 'tb_goods',height: 500,url: '/goods/queryAll' //数据接口,page: true //开启分页,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},//用于对分页请求的参数:page、limit重新设定名称request: {pageName: 'page' //页码的参数名称,默认:page,limitName: 'rows' //每页数据量的参数名,默认:limit},cols: [[ //表头// 全选按钮{field: '', type:"checkbox"},{field: 'gid', title: '商品编号', width:80},{field: 'goodsName', title: '商品名字'},{field: 'goodsTitle', title: '商品标题'},{field: 'goodsDetail', title: '商品详情'},{field: 'goodsPrice', title: '商品价格', sort: true},{field: 'goodsStock', title: '商品库存', sort: true}]]});// 构建时间选择器//执行一个laydate实例laydate.render({elem: 'dt', //指定元素type: "datetime",range: "~"});$("btn_save").click(()=>{// 获取时间let val=$("dt").val()if(!val){layer.msg("请选择时间")return}// 解析时间2022-2-2 ~2022-5-2let startDate=new Date(val.split("~")[0]).getTime()let endDate=new Date(val.split("~")[1]).getTime()// 获得选中的普通商品,获取选中行的数据let rows= table.checkStatus('tb_goods').data; //idTest 即为基础参数 id 对应的值if(!rows||rows.length===0){layer.msg("请选择数据")return}layer.prompt(function(value, index, elem){// 修改每个商品的数量rows.forEach(e=>{e.goodsStock=value})let data={startDate,endDate,goods:rows}// 访问后台的秒杀商品的接口$.ajax({url: "/seckillGoods/add",contentType:'application/json',data: JSON.stringify(data),datatype:"json",//返回类型type:"post",success(res){parent.seckill_reload()layer.closeAll()parent.layer.closeAll()layer.msg(res.message)} })});})}) ④、展示结果 增加成功: 三、秒杀商品的操作 1、后端操作秒杀单个商品详情 ①、mapper层 SeckillGoodsMapper: Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); mapper.xml文件:SeckillGoodsMapper.xml <select id="querySeckillGoodsById" resultType="map">select sg.id,sg.goods_id,sg.seckill_price,sg.stock_count,sg.start_date,sg.end_date,g.goods_img,g.goods_title,g.goods_detail,g.goods_name,(casewhen current_timestamp < sg.start_date then 0when (current_timestamp between sg.start_date and sg.end_date) then 1when current_timestamp > sg.end_date then 2end) goods_statusfrom t_goods g,t_seckill_goods sgwhere g.gid = sg.goods_idand sg.id = {0}</select> ②、service层 ISeckillGoodsService: Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); SeckillGoodsServiceImpl: @Overridepublic Map<String, Object> querySeckillGoodsById(Long id) {return seckillGoodsMapper.querySeckillGoodsById(id);} ③、controller层:SeckillGoodsController package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.;import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Controller@RequestMapping("/seckillGoods")public class SeckillGoodsController {@Autowiredprivate ISeckillGoodsService seckillGoodsService;// 返回json@ResponseBody@RequestMapping("/queryAll")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll(){return seckillGoodsService.queryAll();}@ResponseBody@RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);}// 正常跳转界面@RequestMapping("/query/{id}")public ModelAndView querySeckillGoodsById(@PathVariable("id") Long id) {ModelAndView mv = new ModelAndView("/goods/goodsSeckill");mv.addObject("goods", seckillGoodsService.querySeckillGoodsById(id));return mv;} } 2、前端展示 ①、在goodsList.js增加列的操作 {field: '', title: '操作', width: 140,templet: function (d) {return <div><a class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-danger">删除</a><a href="/seckillGoods/query/${d.id}" class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-normal">秒杀</a></div>;} } ②、添加秒杀详情界面 :goodsSkill.ftl <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><include "../common/head.ftl"/></head><body><table style="position: absolute;top:-10px;" class="layui-table" border="1" cellpadding="0" cellspacing="0"><tr><td style="width:120px;">商品图片</td><td><img src="${goods['goods_img']}" alt=""></td></tr><tr><td>商品名称</td><td>${goods['goods_name']}</td></tr><tr><td>商品标题</td><td>${goods['goods_title']}</td></tr><tr><td>商品价格</td><td>${goods['seckill_price']}</td></tr><tr><td>开始时间</td><td><div style="position: relative;${(goods['goods_status']==1)?string('top:10px;','')}">${goods['start_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}-${goods['end_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}<if goods['goods_status']==0>活动未开始<elseif goods['goods_status']==1>活动热卖中<div style="position:relative;top:-10px;float:right;"><input type="hidden" id="goodsId" value="${goods['goods_id']}" name="goodsId"/><button class="layui-btn" id="buy">立即抢购</button></div><else>活动已结束</if></div></td></tr></table><script src="/static/asset/js/project/goodsSeckill.js"></script></body></html> ③、实现:goodsSkill.js let layer, form, $;layui.define(() => {layer = layui.layerform = layui.form$ = layui.jquery$('buy').click(() => {$.ajax({url: '/seckillOrder/addOrder',data: {goodsId: $('goodsId').val()},dataType: 'json',type: 'post',async: false,success: function (rs) {if (rs.code === 200)layer.msg(rs.message)elselayer.msg(rs.message)} })});}) ④、展示效果 点击秒杀: 3、后端操作秒杀抢购功能 ①、导入雪花id工具包:SnowFlake package com.example.seckill.util;@SuppressWarnings("all")public class SnowFlake {/ 起始的时间戳/private final static long START_STMP = 1480166465631L;/ 每一部分占用的位数/private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数/ 每一部分的最大值/private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);/ 每一部分向左的位移/private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;private long datacenterId; //数据中心private long machineId; //机器标识private long sequence = 0L; //序列号private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");}if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");}this.datacenterId = datacenterId;this.machineId = machineId;}public static void main(String[] args) {SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3);long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 1000000; i++) {System.out.println(snowFlake.nextId());}System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);}/ 产生下一个ID @return/public synchronized long nextId() {long currStmp = getNewstmp();if (currStmp < lastStmp) {throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");}if (currStmp == lastStmp) {//相同毫秒内,序列号自增sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;//同一毫秒的序列数已经达到最大if (sequence == 0L) {currStmp = getNextMill();} } else {//不同毫秒内,序列号置为0sequence = 0L;}lastStmp = currStmp;return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分| datacenterId << DATACENTER_LEFT //数据中心部分| machineId << MACHINE_LEFT //机器标识部分| sequence; //序列号部分}private long getNextMill() {long mill = getNewstmp();while (mill <= lastStmp) {mill = getNewstmp();}return mill;}private long getNewstmp() {return System.currentTimeMillis();} } ②、service层 ISeckillOrderService : package com.example.seckill.service;import com.example.seckill.pojo.SeckillOrder;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;/ <p> 秒杀订单信息表 服务类 </p> @author lv @since 2022-03-19/public interface ISeckillOrderService extends IService<SeckillOrder> {ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user);} SeckillOrderServiceImpl : package com.example.seckill.service.impl;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.update.UpdateWrapper;import com.example.seckill.exception.BusinessException;import com.example.seckill.mapper.GoodsMapper;import com.example.seckill.mapper.OrderMapper;import com.example.seckill.mapper.SeckillGoodsMapper;import com.example.seckill.pojo.;import com.example.seckill.mapper.SeckillOrderMapper;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.seckill.util.SnowFlake;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.util.response.ResponseResultCode;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;/ <p> 秒杀订单信息表 服务实现类 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Servicepublic class SeckillOrderServiceImpl extends ServiceImpl<SeckillOrderMapper, SeckillOrder> implements ISeckillOrderService {@Autowiredprivate SeckillGoodsMapper seckillGoodsMapper;@Autowiredprivate GoodsMapper goodsMapper;@Autowiredprivate OrderMapper orderMapper;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user) {// 下单前判断库存数SeckillGoods goods = seckillGoodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId));if (goods == null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}if (goods.getStockCount() < 1) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}// 限购SeckillOrder one = this.getOne(new QueryWrapper<SeckillOrder>().eq("user_id", user.getId()).eq("goods_id", goodsId));if (one != null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_EXISTS_ERROR);}// 库存减一int i = seckillGoodsMapper.update(null, new UpdateWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId).setSql("stock_count=stock_count-1"));// 根据商品编号查询对应的商品(拿名字)Goods goodsInfo = goodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<Goods>().eq("gid", goodsId));// 生成订单//生成雪花idSnowFlake snowFlake = new SnowFlake(5, 9);long id = snowFlake.nextId();//生成对应的订单Order normalOrder = new Order();normalOrder.setOid(id);normalOrder.setUserId(user.getId());normalOrder.setGoodsId(goodsId);normalOrder.setGoodsName(goodsInfo.getGoodsName());normalOrder.setGoodsCount(1);normalOrder.setGoodsPrice(goods.getSeckillPrice());orderMapper.insert(normalOrder);//生成秒杀订单SeckillOrder seckillOrder = new SeckillOrder();seckillOrder.setUserId(user.getId());seckillOrder.setOrderId(normalOrder.getOid());seckillOrder.setGoodsId(goodsId);this.save(seckillOrder);return ResponseResult.success();} } ③、controller层 SeckillOrderController : package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;/ <p> 秒杀订单信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@RestController@RequestMapping("/seckillOrder")public class SeckillOrderController {@Autowiredprivate ISeckillOrderService seckillOrderService;@RequestMapping("/addOrder")public ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user){return seckillOrderService.addOrder(goodsId,user);} } ④、呈现结果 限购次数: 本期内容结束,下期内容更完善!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!1 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_60389087/article/details/123601288。 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。
2023-02-25 23:20:34
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