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...方式，已经在多个知名企业的系统中被发现。事件曝光后，多家科技公司迅速响应，加强了对JSON数据的安全防护措施。谷歌和微软分别在其最新发布的开发工具中增加了JSON输入验证功能，旨在帮助开发者更高效地识别潜在风险。 与此同时，国内也有不少企业和机构开始重视JSON安全问题。阿里巴巴云安全团队发布了一份详细的JSON安全指南，详细列举了常见的安全陷阱以及相应的解决方案。这份指南不仅涵盖了基本的校验规则，还提供了实际案例分析，帮助开发者更好地理解如何防范此类攻击。 此外，开源社区也在积极贡献力量。GitHub上有一个名为“JSON-Security”的项目，专门用于收集和分享JSON相关的最佳实践。该项目的维护者表示，他们希望通过这种方式，让更多的开发者意识到JSON安全的重要性，并参与到共同维护网络安全的行动中来。 总的来说，JSON虽然简单易用，但在实际应用中仍需谨慎对待。无论是企业还是个人开发者，都应加强对JSON数据的管理和保护，以应对日益复杂的网络环境带来的挑战。未来，随着JSON技术的进一步发展，相信会有更多创新的安全解决方案涌现，为构建更加安全可靠的网络环境贡献力量。

...构的普及，越来越多的企业开始将目光投向动态语言如Groovy的应用场景。尽管Groovy已经存在多年，但它在现代软件开发中的角色依然不容忽视。特别是在Jenkins等持续集成/持续交付（CI/CD）工具中，Groovy脚本已成为不可或缺的一部分。最近，Jenkins社区宣布对其内置的Pipeline DSL（领域特定语言）进行重大更新，进一步增强了Groovy在CI/CD领域的影响力。 此次更新引入了更强大的表达能力和更高的灵活性，使得开发者能够更高效地编写复杂的流水线作业。例如，新的DSL支持并行任务执行、条件分支以及更为直观的状态监控机制。这对于需要频繁迭代的小型团队尤为有利，他们可以通过简化的脚本来加速项目的交付周期。此外，更新还优化了内存管理策略，减少了长时间运行流水线可能引发的资源消耗问题。 与此同时，另一项值得关注的趋势是Groovy在区块链技术中的应用探索。近期，某知名金融科技公司公开了一篇关于利用Groovy构建智能合约原型的研究报告。报告指出，由于Groovy具备良好的兼容性和扩展性，它可以作为连接传统金融系统与区块链生态的重要桥梁。研究人员通过实验验证了基于Groovy实现的智能合约能够在保证安全性的前提下大幅降低开发成本，并提高了系统的可维护性。 当然，任何技术都不是完美的。尽管Groovy拥有诸多优点，但其性能瓶颈始终是一个绕不开的话题。特别是在高并发环境下，Groovy相较于Java或其他编译型语言可能会显得力不从心。为此，一些创新企业正在尝试结合Groovy与Kotlin等现代化编程语言的优势，打造混合型解决方案。这种做法既保留了Groovy的灵活性，又弥补了其在性能上的不足。 总之，无论是作为CI/CD领域的中坚力量，还是新兴技术领域的探路者，Groovy都在不断适应新的挑战并展现出旺盛的生命力。对于希望提升开发效率、优化项目管理流程的技术人员而言，深入研究Groovy的最新发展无疑具有重要意义。

...ticsearch在企业级应用中愈发受到关注，特别是在大规模数据分析和实时监控方面。随着数字化转型的加速推进，越来越多的企业开始重视数据的实时处理和分析能力。例如，某知名电商平台近期在其IT基础设施中引入了Logstash和Elasticsearch，以优化其日志管理和实时监控能力。通过这一举措，该平台不仅提升了系统的稳定性和安全性，还大幅缩短了故障排查时间，显著提升了用户体验。 另外，Logstash和Elasticsearch在安全领域的应用也日益广泛。据报道，一家国际网络安全公司利用Logstash和Elasticsearch构建了一套先进的威胁检测系统。该系统能够实时分析来自不同来源的安全日志，及时发现并预警潜在的攻击行为。这种方法不仅提高了安全响应的速度，还增强了防御体系的整体效能。 除了企业级应用外，Logstash和Elasticsearch在科研领域也有广泛应用。一项由某著名大学的研究团队发表的论文指出，他们利用Logstash和Elasticsearch处理大规模科学实验数据，实现了高效的数据采集、清洗和分析。研究结果表明，这种组合不仅极大地提升了数据处理效率，还为科学研究提供了强有力的数据支持。 值得注意的是，随着技术的不断发展，Logstash和Elasticsearch也在持续迭代更新。最新的版本引入了多项改进，包括增强的性能优化、更灵活的配置选项以及更丰富的插件生态系统。这些更新使得Logstash和Elasticsearch能够更好地适应多样化的应用场景，为企业和科研机构提供了更为强大的数据处理工具。 综上所述，Logstash和Elasticsearch在企业级应用、安全防护以及科研领域均展现出巨大潜力，未来有望在更多领域发挥重要作用。

...伙伴。 最新技术，与企业需求同步。好友都在里面学习交流，每天都会有大牛定时讲解前端技术! 点击：前端技术分享 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/webDk/article/details/88917912。 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。

...态系统的解决方案，使企业能够更加灵活高效地构建和管理基于云的大数据服务。 同时，对于那些寻求超越HDFS局限性的用户，可以关注到像Apache Hudi、Iceberg这样的开源项目，它们在HDFS之上构建了事务性数据湖存储层，支持ACID事务、时间旅行查询等功能，极大地丰富了大数据处理的可能性。 总之，掌握HDFS是理解和使用大数据技术的基础，而关注其演进路径以及相关的创新技术和解决方案，则有助于我们在实际应用中更好地利用HDFS及其生态系统的力量，解决日益复杂的数据管理和分析需求。

...开源关系型数据库，在企业级应用中依然占据主导地位，但伴随其广泛使用的是愈发复杂的系统架构和更高的性能需求。就在上周，某知名电商公司在其大规模分布式数据库集群中遭遇了类似的问题——由于未及时调整文件描述符限制，导致核心业务系统在高并发访问时频繁出现“Too many open files”的错误，严重影响用户体验。这一事件引发了业内对于数据库资源管理的关注。 事实上，此类问题并非孤立存在。根据权威机构发布的最新报告显示，近年来因数据库配置不当而导致的服务中断比例逐年上升。特别是在互联网行业，随着微服务架构的普及，单个应用程序可能依赖数十甚至上百个数据库实例，这对数据库的稳定性提出了更高要求。此外，随着人工智能算法模型训练需求的增长，大模型的数据存储与计算任务也给传统数据库带来了前所未有的压力。 针对上述趋势，国内外多家科技公司已经开始探索更加智能化的数据库运维解决方案。例如，谷歌推出的Cloud SQL自动扩展功能可以根据实时流量动态调整资源分配，从而有效缓解类似问题的发生；阿里云则推出了PolarDB-X产品线，专门针对超高并发场景进行了优化设计。这些创新举措表明，未来数据库运维将朝着自动化、智能化方向发展。 与此同时，开源社区也在积极贡献力量。Linux内核开发者近日宣布，将在即将发布的5.18版本中引入一项名为“FD-PIN”的新特性，该特性能够显著提高文件描述符管理效率，为数据库等高性能应用场景提供更多可能性。这无疑为解决“Too many open files”这类经典问题提供了全新思路。 综上所述，无论是从技术演进还是实际案例来看，如何高效管理数据库资源已成为当下亟待解决的重要课题。作为从业者，我们需要紧跟时代步伐，不断学习新技术，同时注重实践经验积累，唯有如此才能更好地应对未来的挑战。

...构的普及，越来越多的企业开始将MemCache作为其技术栈的一部分。然而，除了服务连接超时这样的常见问题外，MemCache还面临着其他挑战。例如，在大规模分布式系统中，如何保证数据的一致性和可靠性成为了一个重要的课题。近期，某知名电商平台在大促期间遭遇了MemCache集群崩溃的情况，导致部分订单数据丢失，给公司带来了巨大的经济损失。事后调查显示，问题的根本原因在于MemCache的主从同步机制未能及时应对突发流量，加上监控系统的滞后，未能第一时间发现问题并采取措施。 针对这一事件，业内专家提出了几点改进建议。首先，应该引入更先进的分布式一致性协议，如Paxos或Raft算法，确保在节点故障时数据不会丢失。其次，加强监控系统的实时性，利用Prometheus等工具对MemCache的各项指标进行持续跟踪，一旦发现异常立即触发报警。此外，还可以考虑采用多活架构，即在同一地区部署多个MemCache集群，当某个集群出现问题时，能够迅速切换到备用集群，从而最大限度地降低业务中断的风险。 与此同时，开源社区也在不断推进MemCache的功能完善。例如，最新的MemCache版本已经支持动态扩容，这意味着企业在高峰期可以通过快速增加节点来应对流量激增。同时，新的插件机制也让开发者可以根据自身需求定制化功能，比如添加额外的安全认证层或者优化数据压缩算法。 总之，MemCache作为一种高效的缓存解决方案，在现代IT基础设施中扮演着不可或缺的角色。但要想充分发挥其潜力，企业必须正视潜在风险，积极拥抱技术创新，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

...普及，消息队列技术在企业级应用中的需求日益增长。RabbitMQ作为其中的佼佼者，继续受到广泛关注。最近，RabbitMQ发布了3.10.0版本，引入了多项改进和新特性，其中包括增强的安全性和性能优化。这一版本特别强调了对大规模分布式系统的支持，旨在帮助企业更好地应对高并发场景下的消息传递挑战。 根据《InfoQ》报道，RabbitMQ 3.10.0版本引入了新的安全机制，增强了对TLS/SSL的支持，使得消息传输更加安全可靠。此外，该版本还优化了消息路由算法，提高了消息传递效率。这对于金融、电商等需要处理大量实时交易的企业来说尤为重要。 同时，《DZone》的一篇文章指出，RabbitMQ的新版本在集群管理方面也有所改进，提供了更强大的监控和管理工具。这使得运维人员可以更方便地进行故障排查和性能调优。对于正在考虑升级RabbitMQ版本的企业而言，这些改进无疑是一个好消息。 然而，正如我们在文章中所讨论的，版本更新也伴随着潜在的风险。企业在升级过程中需要仔细评估新版本带来的变化，确保代码和配置文件能够正确兼容。建议在正式部署前，进行充分的测试，以避免出现由于版本不匹配导致的意外问题。 总之，RabbitMQ 3.10.0版本的发布为企业提供了更多选择，但也提醒我们，技术的演进需要持续关注和学习。只有不断适应新技术的发展，才能确保业务系统的稳定性和可靠性。

...el kernel 通用的并行编程模板 Host Accessor 矢量相加源代码 统一共享内存 (Unified Shared Memory USM) USM语法 数据依赖 wait() depends_on in_order queue property 练习1：事件依赖 练习2：事件依赖 UMS实验 oneAPI编程模型 oneAPI编程模型提供了一个全面、统一的开发人员工具组合，可用于各种硬件设备，其中包括跨多个工作负载领域的一系列性能库。这些库包括面向各目标架构而定制化代码的函数，因此相同的函数调用可为各种支持的架构提供优化的性能。DPC++基于行业标准和开放规范，旨在鼓励生态系统的协作和创新。 多架构编程面临的挑战 在以数据为中心的环境中，专用工作负载的数量不断增长。专用负载通常因为没有通用的编程语言或API而需要使用不同的语言和库进行编程，这就需要维护各自独立的代码库。 由于跨平台的工具支持不一致，因此开发人员必须学习和使用一整套不同的工具。单独投入精力给每种硬件平台开发软件。 oneAPI则可以利用一种统一的编程模型以及支持并行性的库，支持包括CPU、GPU、FPGA等硬件等同于原生高级语言的开发性能，并且可以与现有的HPC编程模型交互。 SYCL SYCL支持C++数据并行编程，SYCL和OpenCL一样都是由Khronos Group管理的，SYCL是建立在OpenCL之上的跨平台抽象层，支持用C++用单源语言方式编写用于异构处理器的与设备无关的代码。 DPC++ DPC++(Data Parallel C++)是一种单源语言，可以将主机代码和异构加速器内核写在同一个文件当中，在主机中调用DPC++程序，计算由加速器执行。DPC++代码简洁且效率高，并且是开源的。现有的CUDA应用、Fortran应用、OpenCL应用都可以用不同方式很方便地迁移到DPC++当中。 下图显示了原来使用不同架构的HPC开发人员的一些推荐的转换方法。 编译和运行DPC++程序 编译和运行DPC++程序主要包括三步： 初始化环境变量 编译DPC++源代码 运行程序 例如本地运行，在本地系统上安装英特尔基础工具套件，使用以下命令编译和运行DPC++程序。 source /opt/intel/inteloneapi/setvars.shdpcpp simple.cpp -o simple./simple 编程实例 实现矢量加法 以下实例描述了使用DPC++实现矢量加法的过程和源代码。 queue类 queue类用来提交给SYCL执行的命令组，是将作业提交到运算设备的一种机制，多个queue可以映射到同一个设备。 Parallel kernel Parallel kernel允许代码并行执行，对于一个不具有相关性的循环数据操作，可以用Parallel kernel并行实现 在C++代码中的循环实现 for(int i=0; i < 1024; i++){a[i] = b[i] + c[i];}); 在Parallel kernel中的并行实现 h.parallel_for(range<1>(1024), [=](id<1> i){A[i] = B[i] + C[i];}); 通用的并行编程模板 h.parallel_for(range<1>(1024), [=](id<1> i){// CODE THAT RUNS ON DEVICE }); range用来生成一个迭代序列，1为步长，在循环体中，i表示索引。 Host Accessor Host Accessor是使用主机缓冲区访问目标的访问器，它使访问的数据可以在主机上使用。通过构建Host Accessor可以将数据同步回主机，除此之外还可以通过销毁缓冲区将数据同步回主机。 buf是存储数据的缓冲区。 host_accessor b(buf,read_only); 除此之外还可以将buf设置为局部变量，当系统超出buf生存期，buf被销毁，数据也将转移到主机中。 矢量相加源代码 根据上面的知识，这里展示了利用DPC++实现矢量相加的代码。 //第一行在jupyter中指明了该cpp文件的保存位置%%writefile lab/vector_add.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;int main() {const int N = 256;// 初始化两个队列并打印std::vector<int> vector1(N, 10);std::cout<<"\nInput Vector1: "; for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << vector1[i] << " ";std::vector<int> vector2(N, 20);std::cout<<"\nInput Vector2: "; for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << vector2[i] << " ";// 创建缓存区buffer vector1_buffer(vector1);buffer vector2_buffer(vector2);// 提交矢量相加任务queue q;q.submit([&](handler &h) {// 为缓存区创建访问器accessor vector1_accessor (vector1_buffer,h);accessor vector2_accessor (vector2_buffer,h);h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> index) {vector1_accessor[index] += vector2_accessor[index];});});// 创建主机访问器将设备中数据拷贝到主机当中host_accessor h_a(vector1_buffer,read_only);std::cout<<"\nOutput Values: ";for (int i = 0; i < N; i++) std::cout<< vector1[i] << " ";std::cout<<"\n";return 0;} 运行结果 统一共享内存 (Unified Shared Memory USM) 统一共享内存是一种基于指针的方法，是将CPU内存和GPU内存进行统一的虚拟化方法，对于C++来说，指针操作内存是很常规的方式，USM也可以最大限度的减少C++移植到DPC++的代价。 下图显示了非USM(左)和USM(右)的程序员开发视角。 类型 函数调用 说明 在主机上可访问 在设备上可访问 设备 malloc_device 在设备上分配（显式） 否 是 主机 malloc_host 在主机上分配（隐式） 是 是 共享 malloc_shared 分配可以在主机和设备之间迁移（隐式） 是 是 USM语法 初始化： int data = malloc_shared<int>(N, q); int data = static_cast<int >(malloc_shared(N sizeof(int), q)); 释放 free(data,q); 使用共享内存之后，程序将自动在主机和运算设备之间隐式移动数据。 数据依赖 使用USM时，要注意数据之间的依赖关系以及事件之间的依赖关系，如果两个线程同时修改同一个内存区，将产生不可预测的结果。 我们可以使用不同的选项管理数据依赖关系： 内核任务中的 wait() 使用 depends_on 方法 使用 in_queue 队列属性 wait() q.submit([&](handler &h) {h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });}).wait(); // <--- wait() will make sure that task is complete before continuingq.submit([&](handler &h) {h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });}); depends_on auto e = q.submit([&](handler &h) { // <--- e is event for kernel taskh.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });});q.submit([&](handler &h) {h.depends_on(e); // <--- waits until event e is completeh.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });}); in_order queue property queue q(property_list{property::queue::in_order()}); // <--- this will make sure all the task with q are executed sequentially 练习1：事件依赖 以下代码使用 USM，并有三个提交到设备的内核。每个内核修改相同的数据阵列。三个队列之间没有数据依赖关系 为每个队列提交添加 wait() 在第二个和第三个内核任务中实施 depends_on() 方法 使用 in_order 队列属性，而非常规队列： queue q{property::queue::in_order()}; %%writefile lab/usm_data.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;static const int N = 256;int main() {queue q{property::queue::in_order()};//用队列限制执行顺序std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";int data = static_cast<int >(malloc_shared(N sizeof(int), q));for (int i = 0; i < N; i++) data[i] = 10;q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 5; });q.wait();//wait阻塞进程for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << data[i] << " ";std::cout << "\n";free(data, q);return 0;} 执行结果 练习2：事件依赖 以下代码使用 USM，并有三个提交到设备的内核。前两个内核修改了两个不同的内存对象，第三个内核对前两个内核具有依赖性。三个队列之间没有数据依赖关系 %%writefile lab/usm_data2.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;static const int N = 1024;int main() {queue q;std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";//设备选择int data1 = malloc_shared<int>(N, q);int data2 = malloc_shared<int>(N, q);for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 10;data2[i] = 10;}auto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1[i] += 2; });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2[i] += 3; });//e1,e2指向两个事件内核q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1[i] += data2[i]; }).wait();//depend on e1,e2for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << data1[i] << " ";std::cout << "\n";free(data1, q);free(data2, q);return 0;} 运行结果 UMS实验 在主机中初始化两个vector，初始数据为25和49，在设备中初始化两个vector，将主机中的数据拷贝到设备当中，在设备当中并行计算原始数据的根号值，然后将data1_device和data2_device的数值相加，最后将数据拷贝回主机当中，检验最后相加的和是否是12，程序结束前将内存释放。 %%writefile lab/usm_lab.cppinclude <CL/sycl.hpp>include <cmath>using namespace sycl;static const int N = 1024;int main() {queue q;std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";//intialize 2 arrays on hostint data1 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));int data2 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 25;data2[i] = 49;}// STEP 1 : Create USM device allocation for data1 and data2int data1_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));int data2_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));// STEP 2 : Copy data1 and data2 to USM device allocationq.memcpy(data1_device, data1, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2_device, data2, sizeof(int) N).wait();// STEP 3 : Write kernel code to update data1 on device with sqrt of valueauto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1_device[i] = std::sqrt(25); });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2_device[i] = std::sqrt(49); });// STEP 5 : Write kernel code to add data2 on device to data1q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1_device[i] += data2_device[i]; }).wait();// STEP 6 : Copy data1 on device to hostq.memcpy(data1, data1_device, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2, data2_device, sizeof(int) N).wait();// verify resultsint fail = 0;for (int i = 0; i < N; i++) if(data1[i] != 12) {fail = 1; break;}if(fail == 1) std::cout << " FAIL"; else std::cout << " PASS";std::cout << "\n";// STEP 7 : Free USM device allocationsfree(data1_device, q);free(data1);free(data2_device, q);free(data2);// STEP 8 : Add event based kernel dependency for the Steps 2 - 6return 0;} 运行结果 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/MCKZX/article/details/127630566。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...型的加速，越来越多的企业开始采用Logstash这样的开源工具来管理和分析海量日志数据。然而，正如文章所提到的，时间戳问题依然是许多用户在使用Logstash时面临的最大挑战之一。这种现象不仅出现在传统IT行业，也在云计算、大数据分析等领域频频出现。例如，最近亚马逊云科技发布的《2023年企业日志管理现状报告》显示，超过60%的企业在日志处理过程中遇到了时间戳不一致的问题，而这直接影响了他们的业务决策效率。 与此同时，国内也有不少企业在实践中摸索出了更为高效的解决方案。以阿里巴巴集团为例，其自主研发的日志服务平台SLS（Log Service）特别针对时间戳处理进行了深度优化。该平台内置了多种时间戳解析算法，并支持用户自定义规则，极大地提升了日志处理的灵活性和准确性。此外，腾讯云也推出了类似的工具，通过引入机器学习技术，能够自动识别日志中的时间戳模式，大幅降低了人工干预的成本。 从更深层面来看，时间戳问题的背后反映了现代企业对实时数据分析需求的增长。随着物联网设备的普及以及边缘计算的兴起，未来日志数据的规模和复杂度将进一步增加。因此，如何构建更加智能、稳定的时间戳处理机制将成为技术领域的重要课题。在此背景下，开源社区的作用愈发凸显。GitHub上活跃的开发者们不断贡献新的插件和补丁，为Logstash等工具注入更多创新元素。例如，最近有人提交了一个名为“DynamicTimestamp”的插件，它可以根据上下文动态调整时间戳格式，为用户提供了一种全新的视角。 值得注意的是，时间戳问题不仅仅局限于技术层面，它还涉及到组织架构和流程设计。一些领先的企业已经开始尝试将日志管理系统与业务流程紧密结合，通过建立跨部门协作机制，确保数据采集、存储和分析的一致性。这种做法不仅提高了工作效率，也为企业的长期发展奠定了坚实的基础。总之，时间戳问题虽看似琐碎，但它却是衡量一家公司技术实力的关键指标之一。在未来，随着技术的进步和社会需求的变化，这一领域的研究必将迎来更加广阔的空间。

...是这样的： 3.2 通用搜索场景 但是没有上图的beats、logstash、kibana，elasticsearch可以自己工作吗？完全可以的！ elasticsearch也支持单机部署，数据规模不是很大的情况下，表现也是不错的。所以，你也不用担心因为自己机器资源不够而对elasticsearch望而却步。当然，单机部署的情况下，更多的适合自己玩，对于可靠性的要求就不能太苛刻了。 如果你在用宝塔，那你可以在宝塔面板，左侧“软件商店”中直接找到elasticsearch，并“没有痛苦”的安装。 本篇文章主要讨论选型，所以不涉及安装细节。 3.2.1 性能顾虑 上面提到了“表现”，其实性能只是elasticsearch的一个方面，主要你的机器资源足够（机器资源？对，包括你的机器个数，elasticsearch可以非常方便的横向扩展，以及单机的配置，cpu+内存，内存越高越好，elasticsearch比较吃内存！），它一定会给你很好的性能反应。试想，公司里的app打印线上日志的行数其实可比一般业务系统产生的订单数量要大很多很多，elasticsearch都可以常在日志的实时分析，所以如果你要做通用场景，而且机器资源不是问题，这是完全行得通的。 3.2.2 易用性和可玩性 此外，在使用elasticsearch的时候，会有很多的可玩性。这里不引经据典，呈现很多elasticsearch官方文章的列举优秀特性（当然，确实很优秀！）。 这里举几个例子： （1）中文分词：第一章提到的其它引擎几乎很难实现，elasticsearch对分词器的支持是原生的，因为elasticsearch天生就为全文索引而生，elasticsearch的汉语名字就是“弹性搜索”。这家伙可是专门搞搜索的！ 有的朋友可能不了解分词器，比如你的一个字段里存储“今天我要吃冰激凌”，在分词器的加持下，es最终会存储为“今天|我|要|吃|冰激凌”，并且使用倒排索引的形式进行存储。当你搜索“冰激凌”的时候，可以很快的反馈回来。 关于elasticsearch的原理，这里不展开说明，分词器和倒排索引是elasticsearch的最基本的概念。如果有不了解的朋友，可以自行百度一下。而且这两个概念，与elasticsearch其实不挂钩，是搜索中的通用概念。 关于倒排索引，其核心表现如下图： 如果你要用mysql、mongo实现中文分词，这......其实挺麻烦的，可能在后面的版本支持中会实现的很好，但在当前的流行版本中，它们对中文分词是不够友好的。 mysql5.7之后支持外挂第三方分词器，支持中文分词。而在数据量较大的情况下，mysql的多机器部署几乎很难实现，elasticsearch可以很容易的水平扩展。 mongo支持西方语言的分词，但不支持中文、日语、汉语等东方语言，你需要在自己的逻辑代码中实现分词器。 ngram分词，你看看效果：依旧是“今天我要吃冰激凌”，ngram二元分词后即将得到结果“今天、天我、我要、要吃、吃冰、冰激、激凌”。这....，那你搜索冰激凌就搜不出来！咋办呢，当然可以使用三元分词。但是更好的解决方案还是中文分词器，但它们原生并不支持的。 （2）自定义排名场景：比如你的搜索“冰激凌”，结果中返回了有10条，这10条应该有你想对它指定的顺序。最简单的就是用默认的得分，但是如果你想人为干预这个得分怎么办？ elasticsearch支持function_score功能（可以不用，这个是增强功能），es会在计算最终得分之前回调这个你指定的function_score回调函数，传入原始得分、行的原始数据，你可以在里面做计算，比如查询其它参考表、或查看是否是广告位，以得到新的score返回给用户。 function_scrore的功能不展开描述，是一个在自定义得分场景下十分有用又简单易用的功能！下面是一个使用示例，不仅如此，它是支持自定义函数的，自由度非常高。 （3）文本高亮：你用mysql或mongo也可以实现，比如用户搜索“冰激凌”，你只需要在逻辑代码中对“冰激凌”替换为“<span class='highlight-term'>冰激凌</span>”，然后前端做样式即可。但如果用户搜索了“好吃的冰激凌”咋办呢？还有就是英文大小写的场景，用户搜索"MAIN"，那结果及时匹配到了“main”（小写的），这个单词是否应该高亮呢？也许这时候你会用业务代码实现toLowerCase下基于位置下标的匹配。 挺麻烦的吧，elasticsearch，自动可以返回高亮字段！并且可以自由指定高亮的html前后标签。 （4）实在太多了....这家伙天生为索引而生，而且版本还在不断地迭代。不差机器的话，用用吧！ 4. 退而求其次 4.1 普通数据库 尽管elasticsearch在搜索场景下，是非常好用的利器！但是它比较消耗机器资源，如果你的数据规模并不大，而且想快速实现功能。你可以使用mysql或mongo来代替，完全没有问题。 技术是为了解决特定业务场景下的问题，结合当前手头的资源，适合自己的才是最好的。也许你搞了一个单机器的elasticsearch，单机器内存只有2G，它的表现并不会比mysql、mongo来的好。 当然，如果你为了使用上边提到的一些优秀的独有的特性，那elasticsearch一定还是最佳选择！ 对于mysql（关系型数据库）和mongo（文档数据库）的区别这里不展开描述了，但对于搜索而言，两种都合适。有时候选型也不用很纠结，其实都是差不太多的东西，适合自己的、自己熟悉的、运维起来顺手的，就是最好的。 4.2 普通数据库实现中文分词搜索的原理 尽管mysql在5.7以后支持外挂第三方分词器，mongo在截止目前的版本中也不支持中文分词（你可能会看到一些文章中说可以指定language为chinese，但其实会报错的）。 其实当你选择普通数据库，你就不得不在逻辑代码中自己实现一套索引分词+搜索分词逻辑。 索引分词+搜索分词？为什么分开写，如果你有用过elasticsearch或solr，你会知道，在指定字段的时候，需要指定index分词器和search分词器。 下面以mongo为例做简要说明。 4.2.1 index分词器 意思是当数据“索引”截断如何分词。首先，这里必须要承认，数据之后存储了，才能被查询。在搜索中，这句话可以换成是“数据只有被索引了，才能被搜索”。 这时候请求打过来了，要索引一条数据，其中某字段是“今天我要吃冰激凌”，分词后得到“今天|我|要|吃|冰激凌”，这个就可以入库了。 如果你使用elasticsearch或solr，这个过程是自动的。如果你使用不支持外观分词器的常规数据库，这个过程你就要手动了，并把分词后的结果用空格分开（最好使用空格，因为西方语言的分词规则就是按空格拆分，以及逗号句号），存入数据库的一个待搜索的字段上。 效果如下图： 本站的其它博文中有介绍IKAnalyzer：https://www.52itw.com/java/6268.html 4.2.2 search分词器 当用户的查询请求打过来，用户输入了“好吃的冰激凌”，分词后得到“好吃|冰激凌”（“的”作为停用词stopwords，被自动忽略了，IKAnalyzer可以指定停用词表）。 于是这时候就回去上图的数据库表里面搜索“好吃 冰激凌”（与index分词器结果统一，还是用空格分隔）。 当然，对于mongo而言，你需要事先开启全文索引db.xxx.ensureIndex({content: "text"})，xxx是集合名，content是字段名，text是全文索引的标识。 mongo搜索的时候用这个语法：db.xxx.find( { $text: { $search: "好吃 冰激凌" } },{ score: { $meta: "textScore" } }).sort( { score: { $meta: "textScore" } } ) 4.2.3 索引库和存储库分开 为了减少单表的大小，为了让普通的列表查询、普通筛选可以跑的更快，你可以对原有的数据原封不动的做一张表。 然后对于搜索场景，再单独对需要被搜索的字段单独拎一张表出来！ 然后二者之间做增量信号同步或定时差额同步，可能会有延迟，这个就看你能容忍多长时间（悄悄告诉你，elasticsearch也需要指定这个refresh时间，一般是1s到几秒、甚至分钟级。当然，二者的这个时间对饮的底层目的是不一样的）。 这样，搜索的时候先查询搜索库，拿到一个指针id的列表，然后拿到指针id的列表区存储里把数据一次性捞出来。当然，也是支持分页的，你查询搜索库其实也是普通的数据库查询嘛，支持分页参数的。 4.3 存储库和索引库的延伸阅读 很多有名的开源软件也是使用的存储库与索引库分离的技术方案，如apache atlas： apache atlas对于大数据领域的数据资产元数据管理、数据血缘上可谓是专家，也涉及资产搜索的特性，它的实现思路就是：从搜索库中做搜索、拿到key、再去存储库中做查询。 搜索库：上图右下角，可以看到使用的是elasticsearch、solr或lucene，多个选一个 存储库：上图左下角，可以看到使用的是Cassandra、HBase或BerkeleyDB，多个选一个 虽然apache atlas在只有搜索库或只有存储库的时候也可以很好的工作，但只针对于数据量并不大的场景。 搜索库，擅长搜索！存储库，擅长海量存储！搜索库多样化搜索，然后去存储库做点查。 当你的数据达到海量的时候，es+hbase也是一种很好的解决方案，不在这里展开说明了。

...ss计算模式逐渐成为企业数字化转型的主流趋势。在这种背景下，如何高效地管理和优化分布式缓存，成为了支撑云原生应用稳定运行的关键因素。Memcached作为一款经典的分布式内存对象缓存系统，其在云原生环境中的应用与优化，成为当前IT领域研究的热点话题。 微服务与分布式缓存的挑战 在微服务架构中，服务的解耦和模块化带来了巨大的灵活性和可扩展性，但也带来了通信成本增加、服务间依赖复杂等问题。分布式缓存作为微服务间数据共享和状态一致性维护的重要手段，对于提升系统响应速度、降低数据库压力具有不可替代的作用。然而，在分布式系统中，缓存的一致性、失效策略、以及缓存穿透等问题日益凸显，成为影响系统稳定性和性能的关键因素。 Memcached在云原生环境中的应用 面对上述挑战，Memcached通过其轻量级的设计和高效的数据访问特性，在云原生环境中找到了新的应用场景和优化路径。例如，结合Kubernetes和Docker容器技术，Memcached可以被方便地部署到集群中，实现资源的动态扩展和负载均衡。通过使用Kubernetes的服务发现和自动缩放功能，可以确保Memcached服务在高并发场景下保持良好的性能和稳定性。 同时，借助现代云平台提供的监控和日志服务，如Prometheus和ELK Stack，可以实时监控Memcached的运行状态，及时发现并定位性能瓶颈，实现故障快速响应和自动化优化。此外，通过集成Redisson等开源库或自定义实现，Memcached可以支持更多高级特性，如事务、订阅/发布消息机制等，进一步增强其在复杂业务场景下的适用性。 结语：持续优化与技术创新 随着云原生技术的不断发展，对分布式缓存的需求也在不断演变。Memcached作为一款成熟且灵活的缓存工具，其在云原生环境中的应用与优化，是一个持续探索和创新的过程。通过结合最新的云原生技术栈，如无服务器计算、事件驱动架构等，可以进一步挖掘Memcached的潜力，为其在现代云原生应用中的角色注入新的活力。在这个过程中，不断积累实践经验，推动技术的迭代与创新，是实现系统高效、稳定运行的关键所在。 通过深入分析云原生环境下的分布式缓存需求，以及Memcached在此场景下的应用实践，我们可以看到，技术的融合与创新是推动系统性能优化、应对复杂业务挑战的重要驱动力。随着技术的不断进步和应用场景的不断丰富，Memcached在云原生架构中的角色将会变得更加重要，为构建高性能、高可用的云原生应用提供坚实的基础。

... }} 三相送，送到通用的数据库访问函数中： using System;using System.Data;using System.Data.SqlClient;using System.Configuration;using System.Collections.Generic;using WestGarden.Model;namespace WestGarden.Web{public partial class Default3 : System.Web.UI.Page{protected void Page_Load(object sender, EventArgs e){IList<CategoryInfo> catogories = new List<CategoryInfo>();string connectionString = ConfigurationManager.ConnectionStrings["NetShopConnString"].ConnectionString;string cmdText = "SELECT CategoryId, Name, Descn FROM Category";SqlDataReader rdr = ExecuteReader(connectionString, CommandType.Text, cmdText);while (rdr.Read()){CategoryInfo category = new CategoryInfo(rdr.GetString(0), rdr.GetString(1), rdr.GetString(2));catogories.Add(category);}rdr.Close();ddlCategories.DataSource = catogories;ddlCategories.DataTextField = "Name";ddlCategories.DataValueField = "CategoryId";ddlCategories.DataBind();}public static SqlDataReader ExecuteReader(string connectionString, CommandType cmdType, string cmdText){SqlCommand cmd = new SqlCommand();SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString);try{cmd.Connection = conn;cmd.CommandType = cmdType;cmd.CommandText = cmdText;conn.Open();//如果创建了 SqlDataReader 并将 CommandBehavior 设置为 CloseConnection，//则关闭 SqlDataReader 会自动关闭此连接SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader(CommandBehavior.CloseConnection);return rdr;}catch{conn.Close();throw;}//finally//{// conn.Close();//} }} } 这个通用数据库访问函数可以进一步完善如下： using System;using System.Data;using System.Data.SqlClient;using System.Configuration;using System.Collections.Generic;using WestGarden.Model;namespace WestGarden.Web{public partial class Default4 : System.Web.UI.Page{protected void Page_Load(object sender, EventArgs e){IList<CategoryInfo> catogories = new List<CategoryInfo>();string connectionString = ConfigurationManager.ConnectionStrings["NetShopConnString"].ConnectionString;string cmdText = "SELECT CategoryId, Name, Descn FROM Category";SqlDataReader rdr = ExecuteReader(connectionString, CommandType.Text, cmdText,null);while (rdr.Read()){CategoryInfo category = new CategoryInfo(rdr.GetString(0), rdr.GetString(1), rdr.GetString(2));catogories.Add(category);}rdr.Close();ddlCategories.DataSource = catogories;ddlCategories.DataTextField = "Name";ddlCategories.DataValueField = "CategoryId";ddlCategories.DataBind();}public static SqlDataReader ExecuteReader(string connectionString, CommandType cmdType, string cmdText, params SqlParameter[] commandParameters){SqlCommand cmd = new SqlCommand();SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString);try{//cmd.Connection = conn;//cmd.CommandType = cmdType;//cmd.CommandText = cmdText;//conn.Open();PrepareCommand(cmd, conn, null, cmdType, cmdText, commandParameters);//如果创建了 SqlDataReader 并将 CommandBehavior 设置为 CloseConnection，//则关闭 SqlDataReader 会自动关闭此连接。SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader(CommandBehavior.CloseConnection);cmd.Parameters.Clear();return rdr;}catch{conn.Close();throw;}//finally//{// conn.Close();//} }private static void PrepareCommand(SqlCommand cmd, SqlConnection conn, SqlTransaction trans, CommandType cmdType, string cmdText, SqlParameter[] cmdParms){if (conn.State != ConnectionState.Open)conn.Open();cmd.Connection = conn;cmd.CommandText = cmdText;if (trans != null)cmd.Transaction = trans;cmd.CommandType = cmdType;if (cmdParms != null){foreach (SqlParameter parm in cmdParms)cmd.Parameters.Add(parm);} }} } 因为重点在过程，在结构，代码都比较简单，唯一值得一提的是SqlConnection的关闭问题，在最后比较完善的数据库访问函数中（这是SQLHelper中的源代码），没有使用using()结构，也没有显示关闭，主要原因是调用ExecuteReader方法时，使用了参数 CommandBehavior 并将其设置为 CloseConnection： SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader(CommandBehavior.CloseConnection); 根据MSDN的说法：如果创建了 SqlDataReader 并将 CommandBehavior 设置为 CloseConnection，则关闭 SqlDataReader 会自动关闭此连接。 参考网址：http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/y6wy5a0f(v=vs.80).aspx 版权所有©2012,WestGarden.欢迎转载,转载请注明出处.更多文章请参阅博客http://www.cnblogs.com/WestGarden/ 转载于:https://www.cnblogs.com/WestGarden/archive/2012/06/04/2533560.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_33697898/article/details/94471782。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...学习 ⑨ 历年互联网企业Python面试真题,复习时非常方便 👉Python学习视频600合集👈 观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。 👉实战案例👈 光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。 👉100道Python练习题👈 检查学习结果。 👉面试刷题👈 资料领取 上述这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN官方，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码输入“领取资料” 即可领取 好文推荐 了解python的前景：https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/127187029 了解python的兼职：https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/127125308 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/130861900。 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。

...处理解决方案，以适应企业级应用的多样化需求。 展望未来 展望未来，MongoDB与大数据处理的融合将继续深化。随着人工智能、机器学习等技术的进一步发展，如何高效地处理和分析大规模数据，挖掘其中的价值，将成为研究的重点。MongoDB作为底层数据处理引擎，将与上层分析工具、算法等紧密结合，共同推动大数据分析向更智能、更高效的方向发展。 总的来说，MongoDB作为现代大数据处理的重要工具之一，正以其独特的优势和持续的技术创新，引领着大数据时代的变革。面对未来的大数据挑战，MongoDB及相关技术将持续进化，为构建更加智慧、高效的数据驱动型社会奠定坚实的基础。

...式流处理平台，已成为企业架构中的关键组件。然而，尽管Kafka在消息可靠性方面表现出色，但在实际应用中仍面临诸多挑战。例如，今年初某大型电商公司在促销活动期间遭遇了Kafka集群的性能瓶颈，导致订单处理延迟增加，最终影响了用户体验。这一事件引发了业界对Kafka在高并发场景下优化策略的关注。 针对此类问题，专家建议企业应更加注重Kafka的调优与监控。一方面，可以通过调整batch.size和linger.ms参数，优化批量发送效率，从而降低网络开销；另一方面，借助Prometheus和Grafana等工具实时监控集群状态，及时发现潜在风险。此外，随着云原生技术的普及，越来越多的企业开始将Kafka部署在容器化环境中。这种趋势不仅提升了资源利用率，还简化了运维流程。例如，阿里云推出的Kafka on ACK服务，就为企业提供了一站式解决方案，帮助企业快速构建稳定可靠的流处理系统。 与此同时，Kafka社区也在不断迭代更新，最新版本引入了多项新特性，如异步压缩算法和动态分区扩展等，进一步增强了系统的灵活性和扩展性。这些改进为企业应对复杂业务场景提供了更多可能性。不过，技术的进步也带来了新的学习曲线，开发者需要持续关注官方文档和最佳实践，以确保自身技能跟上行业发展的步伐。 总而言之，Kafka的广泛应用离不开对其特性的深刻理解以及合理配置。未来，随着5G、物联网等新兴技术的兴起，Kafka将在实时数据处理领域发挥更大的作用。企业和开发者唯有不断提升技术水平，才能在激烈的市场竞争中占据有利位置。

...420SCAN的外部通用输出口0-11都具有PWM输出功能，PWM 输出受正常输出功能的控制，只有输出口状态ON的时候PWM才能实际输出，这样可以用来控制激光能量。 ZMC420SCAN控制器存在两路模拟量输入输出，可进行控制激光器能量输出，模拟量精度为12位。（DA采用了内部电源） 5.控制器基本信息 轴0-3为普通脉冲轴，振镜0为轴4、轴5控制振镜XY，振镜1为轴6、轴7控制XY。 二C++ 进行振镜+运动控制开发 1. 新建MFC项目并添加函数库 (1)在VS2015菜单“文件”→“新建”→ “项目”，启动创建项目向导。 (2)选择开发语言为“Visual C++”和程序类型“MFC应用程序”。 (3)点击下一步即可。 (4)选择类型为“基于对话框”，下一步或者完成。 (5)找到厂家提供的光盘资料，路径如下(64位库为例)。 A.进入厂商提供的光盘资料找到“8.PC函数”文件夹，并点击进入。 B.选择“函数库2.1”文件夹。 C.选择“Windows平台”文件夹。 D.根据需要选择对应的函数库这里选择64位库。 E.解压C++的压缩包,里面有C++对应的函数库。 F.函数库具体路径如下。 （6）将厂商提供的C++的库文件和相关头文件复制到新建的项目里面。 (7)在项目中添加静态库和相关头文件。 A.先右击项目文件，接着依次选择:“添加”→“现有项”。 B.在弹出的窗口中依次添加静态库和相关头文件。 (8)声明用到的头文件和定义控制器连接句柄。 至此项目新建完成，可进行MFC项目开发。 2.查看PC函数手册，熟悉相关函数接口 (1)PC函数手册也在光盘资料里面，具体路径如下：“光盘资料\8.PC函数\函数库2.1\ZMotion函数库编程手册 V2.1.pdf” (2)链接控制器，获取链接句柄。 ZAux_OpenEth()接口说明： (3)振镜运动接口。 为振镜运动单独封装了一个运动接口，使用movescanabs指令进行运动，采用FORCE_SPEED参数设置运动过程中的速度，运动过程中基本不存在加减速过程，支持us级别的时间控制。 3. MFC开发控制器双振镜运动例程 （1）例程界面如下。 （2） 链接按钮的事件处理函数中调用链接控制器的接口函数ZAux_OpenEth（），与控制器进行链接,链接成功后启动定时器1监控控制器状态。 //网口链接控制器void CSingle_move_Dlg::OnOpen(){char buffer[256]; int32 iresult;//如果已经链接，则先断开链接if(NULL != g_handle){ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;}//从IP下拉框中选择获取IP地址GetDlgItemText(IDC_IPLIST,buffer,255);buffer[255] = '\0';//开始链接控制器iresult = ZAux_OpenEth(buffer, &g_handle);if(ERR_SUCCESS != iresult){g_handle = NULL;MessageBox(_T("链接失败"));SetWindowText("未链接");return;}//链接成功开启定时器1SetWindowText("已链接");SetTimer( 1, 100, NULL ); } （3）通过定时器监控控制器状态 。 void CSingle_move_Dlg::OnTimer(UINT_PTR nIDEvent) {// TODO: Add your message handler code here and/or call defaultif(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开"));return ;}if(1 == nIDEvent){CString string;float position = 0;ZAux_Direct_GetDpos( g_handle,m_nAxis,&position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X1轴位置：%.2f", position );GetDlgItem( IDC_CURPOS )->SetWindowText( string );float NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed( g_handle,m_nAxis,&NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X1轴速度：%.2f", NowSp );GetDlgItem( IDC_CURSPEED)->SetWindowText( string );ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis+1, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y1轴位置：%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis+1, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y1轴速度：%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 2, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X2轴位置：%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS3)->SetWindowText(string);NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 2, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X2轴速度：%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED3)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 3, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y2轴位置：%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS4)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 3, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y2轴速度：%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED4)->SetWindowText(string);int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态if (status == -1){GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态：停 止" );}else{GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态：运动中" );} }CDialog::OnTimer(nIDEvent);} （4）通过启动按钮的事件处理函数获取编辑框的移动轨迹，并设置振镜轴参数操作振镜轴运动。 void CSingle_move_Dlg::OnStart() //启动运动{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}UpdateData(true);//刷新参数int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态 if (status == 0) //已经在运动中{ return;} //设定轴类型 1-脉冲轴类型 for (int i = 4; i < 8; i++){ZAux_Direct_SetAtype(g_handle, i, m_Atype);ZAux_Direct_SetMerge(g_handle,i,1);//设置脉冲当量ZAux_Direct_SetUnits(g_handle, i, m_units);//设定速度，加减速ZAux_Direct_SetLspeed(g_handle, i, m_lspeed);ZAux_Direct_SetSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetForceSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetAccel(g_handle, i, m_acc);ZAux_Direct_SetDecel(g_handle, i, m_dec);//设定S曲线时间 设置为0表示梯形加减速 ZAux_Direct_SetSramp(g_handle, i, m_sramp);}//使用MOVESCANABS运动int axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0,0 };ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);CString str;GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX1)->GetWindowText(str);float dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY1)->GetWindowText(str);float dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX2)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY2)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX3)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY3)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX4)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY4)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);//第二个振镜运动//使用MOVESCANABS运动axislist[0] = 6;axislist[1] = 7;dposlist[0] = 0;dposlist[1] = 0;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX5)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY5)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX6)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY6)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX7)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY7)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX8)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY8)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);UpdateData(false); } (5) 通过断开按钮的事件处理函数来断开与控制卡的连接。 void CSingle_move_Dlg::OnClose() //断开链接{// TODO: Add your control notification handler code hereif(NULL != g_handle){KillTimer(1); //关定时器KillTimer(2);ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;SetWindowText("未链接");} } （6）通过坐标清零按钮的事件处理函数移动振镜轴回零到中心零点位置，不直接使用dpos=0，修改振镜轴坐标。 void CSingle_move_Dlg::OnZero() //清零坐标{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}// TODO: Add your control notification handler code hereint axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0 };ZAux_Direct_MoveAbs(g_handle,2,axislist,dposlist); //设置运动回零点} 三调试与监控 编译运行例程，同时通过ZDevelop软件连接控制器对控制器状态进行监控 。 ZDevelop软件连接控制器监控控制器的状态，查看振镜轴对应参数，并可搭配示波器检测双振镜轨迹。 设置振镜轴运动，首先需要将轴类型配置成21振镜轴类型，并对应配置振镜轴的速度加减速等参数才可操作振镜进行运动。 通过ZDevelop软件的示波器监控双振镜运动运行轨迹。 视频演示。 开放式激光振镜+运动控制器(六)-双振镜运动 本次，正运动技术开放式激光振镜+运动控制器(六)：双振镜运动，就分享到这里。 更多精彩内容请关注“正运动小助手”公众号，需要相关开发环境与例程代码，请咨询正运动技术销售工程师：400-089-8936。 本文由正运动技术原创，欢迎大家转载，共同学习，一起提高中国智能制造水平。文章版权归正运动技术所有，如有转载请注明文章来源。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_57350300/article/details/123402200。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...越多的家庭用户、小型企业和教育机构开始采用Pi-hole来保护他们的网络环境，对抗广告追踪、恶意软件和网络钓鱼等威胁。 同时，Raspberry Pi基金会发布了最新的硬件版本，为用户提供更强性能和更多功能选择，这也进一步拓宽了Pi-hole和其他安全相关项目的实施空间。例如，《 Ars Technica》在一篇深度技术分析中探讨了如何利用最新款的Raspberry Pi构建更为高效且强大的本地防火墙系统，并与Pi-hole结合，实现全方位的家庭网络安全防护。 此外，开源社区围绕Pi-hole开发了许多增强功能和插件，以适应不断变化的网络环境。TechCrunch发表的一篇文章介绍了几个重要的Pi-hole拓展工具，它们能够帮助用户更精细地管理网络流量，优化家庭网络体验，同时确保个人隐私不受侵犯。 总之，在数字化生活越发普及的今天，深入了解和运用像Pi-hole这样的开源解决方案，不仅能有效提升网络安全性，也是对个人隐私保护意识的重要体现。通过持续关注相关的技术发展和实践案例，我们可以更好地应对未来的网络挑战。

...围更加浓厚。阿里系的企业非常多，比如阿里云、天猫、高德、阿里体育、阿里文娱、阿里健康、本地生活、阿里妈妈、达摩院、考拉、阿里影业等。 阿里的福利待遇没的说，七险一金、一般能拿到16薪、住房公积金全额缴纳、节日礼物等。 面试比较难，八股文和算法必须要多准备。 招聘的岗位也是非常多的，比如JAVA、大数据、算法等，下图从BOSS上截取的： 蚂蚁金服不在望京，在环球金融中心。 美团 美团是望京第二大互联网公司，技术氛围浓厚。事业部很多，包括酒店事业部、闪购、美团金融、优选事业部、美团买菜等。 美团的福利常常被叫做白开水福利，不过比普通公司还是要好一些，六险一金、15薪、餐补、下午茶等。 面试比阿里容易一些，不过算法和八股文也是必须要准备的。 常年招聘，岗位很多，下面岗位来自BOSS： Lazada 东南亚头部电商，而且业务还囊括了娱乐、金融和物流，业务主要服务于东南亚。工作地点在朝阳区阿里中心。 福利待遇包括六险一金、年终奖、股权、餐补交通补等。 主要招聘岗位包括java开发、游戏开发、前端、UI等。 bilibili bilibili也是非常不错的一家互联网公司，总部在上海，北京的工作地点在朝阳区东煌大厦10层。截至2021年第一季度，B站月活用户达2.23亿 福利待遇比较完备，包括六险一金、餐补、全勤奖、下午茶、股权等。 招聘岗位包括游戏服务端开发、java开发、C++开发、TA、linux内核开发等。从招聘岗位来看，java 开发并不是bilibili的热门岗位。 每日优鲜 每日优鲜近几年的发展是非常快速的，也是一家非常值得加入的公司。工作地点在万科时代中心。 工作强度比较大，工作内容也比较有挑战，晋升也比较快。建议想在技术上成长的朋友们加入。 福利待遇包括六险一金，股票期权。 招聘岗位以java为主，架构、资深、中高级都有。 BIGO BIGO主要业务在音视频领域，主要产品有Bigo Live、Likee、Hello，目前全球月活用户近4亿，产品和服务覆盖超过150个国家和地区。 福利待遇也是非常不错的，六险一金、年终奖、住房补贴、股票期权等。 主要招聘岗位包括JAVA、音视频领域后端开发。 coupang 韩国电商平台，总部在首尔，成立于2010年，是一家成熟的老牌公司，在2021年3月上市。目前国内研发团队主要在上海，在北京也有研发团队。工作地点在颐堤港。 coupang工作强度不大，不加班不内卷。福利待遇也是很不错的，包括六险一金、餐补、补充公积金、节日福利等。 招聘岗位主要包括JAVA、IOS、搜索工程师、全栈工程师等。 面试难度比较大，前后包括五轮以上面试，第一轮是电话面试，后面线程面试会有手写代码环节。 水滴公司 水滴这两年发展很快，工作地点在望京科技园。 福利待遇方面，属于互联公司中等偏上的水平，包括六险一金、补充公积金、免费健身房等。 招聘岗位JAVA居多，各种级别的都有，还有一些中间件的岗位。 据面试过水滴的求职者反馈，面试很难，对基础要求高，可能会问一些平时不太关注的非常细的问题。 keep 爱运动的小伙伴相信都熟悉keep这款软件，目前keep的用户量已经破3亿。工作地点在万科时代中心。 薪资待遇行业中等，不过该有的服务也基本都有，包括六险一金、年终奖、股权等。 招聘岗位以java为主，各种级别都有。 雪球 国内知名的投资交流平台，2020年底完成1.2亿美元 E 轮融资，发展潜力巨大。工作地点在融新科技中心。 福利待遇在行业内属于中等水平，包括六险一金、年终奖、餐补、零食下午茶等。 招聘岗位以java为主，还有搜索研发、全栈开发等。 陌陌 陌生人社交平台，深受年轻人喜爱，18年陌陌全资收购了探探，规模进一步扩大，目前月活用户在1亿+，出海业务也做的非常好。 福利待遇属于行业中等偏上，互联网有的福利基本都有，包括六险一金、年终奖等。 招聘岗位很多，包括java、中间件、推荐算法、自然语言处理、安全、游戏开发、IOS等。 面试难度中等，会有手写sql、算法、linux命令的环节。 松果出行 松果出行主要业务是构建国内县域城市交通出行网络，目前主要是共享电单车和共享新能源汽车服务。目前业务已经覆盖全国21个省，5000个县。 福利待遇属于行业中等，五险一金、年终奖等，没有补充医疗保险。 招聘岗位很多，以JAVA为主，各种级别都有。也有物联网、传感器硬件相关的岗位。 小桔科技 目前研发团队主要做推荐、搜索系统，注册地在大连。 福利待遇行业中等，五险一金、年终奖，没有补充医疗保险。 招聘岗位包括JAVA、PHP、搜索算法、前端、数仓等。 理想汽车 智能电动车品牌，这两年在行业内名气比较大。 福利待遇行业中等偏上，六险一金、交通补贴等。 招聘岗位很多，以JAVA为主，各种级别都有。另外也招聘PaaS平台研发、搜索、车载语音、大数据等。 参加过理想汽车面试的同学反馈面试体验不太好，面试官没有耐心，给大家一个参考。 狮桥 智慧物流+普惠金融融资租赁业务。 福利待遇中等偏下，五险一金、年终奖，没有补充医疗保险。 招聘岗位主要是JAVA开发。 领创集团 海外金融业务，主要做印度市场。 福利待遇中等偏下，六险一金，年终奖，工作节奏慢。 招聘岗位主要是JAVA，招聘岗位主要是java。 面试过的同学反馈体验比较好，面试官比较nice，有手写代码环节。 总结 今天主要推荐了望京的16家值得加入的互联网公司，事实上，望京区域的互联网公司和其他科技公司至少有几百家，由于个人精力有限，主要梳理了业界比较知名和自己熟悉的公司。相信还有好多非常不错的公司值得加入，欢迎大家跟我交流讨论。 欢迎关注个人公众号，一起学习进步 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/zjj2006/article/details/121412370。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...CI），旨在制定一套通用的标准，使得不同厂商的容器技术能够更好地协同工作。这对于Node.js开发者而言是一个重要的利好消息，因为这意味着未来的Docker镜像将更加兼容，开发者可以更轻松地在不同平台上迁移和共享他们的应用。 此外，随着Kubernetes的兴起，容器编排工具逐渐成为主流。Kubernetes不仅支持Docker容器，还提供了强大的自动化管理能力，使得大规模部署Node.js应用变得更加高效。例如，某知名电商公司在去年成功将其电商平台迁移到基于Kubernetes的Docker容器集群上，不仅提升了系统的稳定性和扩展性，还显著降低了运维成本。 从长远来看，容器化技术将继续推动DevOps文化的普及，促进开发人员和运维团队之间的协作。正如Linux之父Linus Torvalds所说：“开源的本质在于合作而非竞争。”通过拥抱开源技术和社区的力量，开发者可以更快地创新并解决实际问题。对于Node.js开发者而言，掌握Docker和Kubernetes等工具，不仅是技术上的提升，更是职业发展的必要条件。在未来几年，我们有理由相信，容器化技术将在更多领域展现出其独特的价值，为软件行业带来更多的可能性。

...的大潮中，数据已成为企业核心资产，数据驱动的决策正在重塑商业世界。在此背景下，高效、稳定、可扩展的数据处理技术显得尤为重要。DorisDB，作为一款开源的列式存储分析型数据库，因其强大的性能和灵活性，在大数据分析领域崭露头角。然而，随着数据规模的持续增长和复杂度的不断提升，DorisDB也面临着一系列挑战，尤其是写入失败问题，这不仅影响了数据处理的效率，也对业务连续性构成了威胁。 挑战一：并发写入与事务冲突 在高并发场景下，多个用户或任务同时尝试向DorisDB表中写入数据，极易引发事务冲突。这种情况下，DorisDB需要在保证数据一致性和完整性的前提下，合理分配并发资源，优化锁机制，以最小化对性能的影响。有效的解决策略包括引入行级锁或表级锁，以及通过合理的锁等待策略，减少死锁发生的可能性。此外，优化应用层的并发控制逻辑，避免不必要的并发操作，也能显著提升系统的稳定性。 挑战二：资源管理和优化 资源限制是另一个不容忽视的挑战。随着数据量的激增，磁盘空间不足、内存溢出等问题愈发突出。合理规划硬件资源，采用分层存储策略，以及利用DorisDB的分布式架构，将数据高效地存储和分布于多个节点，是缓解资源压力的有效途径。同时，定期进行数据清理和优化，使用更高效的压缩算法，也是提高资源利用效率的关键。 挑战三：网络延迟与故障恢复 网络问题是DorisDB面临的一大挑战。在网络不稳定或存在高延迟的情况下，数据传输效率会大幅降低，进而影响写入速度和整体性能。增强网络基础设施，优化数据传输协议，以及构建高效的容错和故障恢复机制，是提升系统鲁棒性的关键。同时，实施数据复制和备份策略，确保数据安全性和业务连续性。 结论：持续优化与创新 面对大数据时代的挑战，DorisDB的发展离不开持续的优化与创新。通过深入研究和实践，不断改进并发控制机制、资源管理策略、网络优化方案和技术架构设计，可以有效提升DorisDB的性能和可靠性，满足日益增长的数据处理需求。未来，随着技术的不断演进，DorisDB有望在大数据分析领域发挥更大的作用，为企业提供更为强大、灵活的数据处理能力，助力商业洞察和决策制定。 通过以上内容，我们可以看到，虽然DorisDB在大数据分析领域展现出强大的潜力，但在实际应用中，仍需面对各种挑战。持续的技术创新与优化，将是推动DorisDB不断前进的关键。

...厂中台建设PPT） 企业IT技术架构规划方案 论数字化转型——转什么，如何转？ 华为干部与人才发展手册（附PPT） 企业10大管理流程图，数字化转型从业者必备！ 【中台实践】华为大数据中台架构分享.pdf 华为的数字化转型方法论 华为如何实施数字化转型（附PPT） 超详细280页Docker实战文档！开放下载 华为大数据解决方案（PPT） 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45727359/article/details/119745674。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。