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在树莓派连接侧屏时遇到黑屏或蓝屏问题，其实质是由于显示输出设置与实际显示器参数不匹配所导致。除了本文提供的修改config.txt文件中hdmi_mode参数的解决方案外，还存在其他相关且实用的解决策略和技术发展动态。 例如，在最新的Raspberry Pi OS更新中，系统自带的raspi-config工具已大大简化了显示配置过程。用户可以通过命令行运行该工具，直接在图形界面下选择合适的分辨率和刷新率，从而避免手动编辑config.txt可能带来的误操作风险。 此外，对于一些新型的树莓派板载硬件，如树莓派4B型号，其HDMI接口支持多种高清视频格式和更高的刷新率，确保兼容性的同时也为用户提供更优质的视觉体验。因此，及时更新到最新版本的操作系统和固件也是解决此类问题的关键步骤之一。 值得注意的是，部分高端或非标准分辨率的显示器可能需要额外的驱动支持。在开源社区，开发者们不断优化并贡献各种针对特定显示器的驱动程序，用户可通过查阅官方论坛或GitHub项目库获取这些资源。 在实践过程中，理解不同分辨率标准CEA和DMT的差异，以及如何根据自身显示器特性调整相应参数，不仅有助于解决树莓派连接侧屏的显示问题，还能提升用户对计算机硬件工作原理的认知深度。随着物联网、智能家居等领域的广泛应用，掌握这类基础调试技能对于树莓派爱好者来说具有重要的现实意义。

...量的统计，这对于产品优化、广告效果评估等方面具有重要价值。 近期，随着互联网广告行业对数据透明度要求的提高，精准的曝光量统计愈发受到重视。例如，Facebook、Google等巨头正不断强化其广告服务中的曝光衡量标准，并采用先进的机器学习技术来更准确地识别和计算广告的真实曝光情况，以解决业内长期存在的“可见性”问题。 此外，国内互联网企业如阿里巴巴、京东等电商平台也在积极探索和完善自家平台内的商品曝光统计体系。今年早些时候，淘宝APP升级了其底层数据追踪系统，引入更精细的商品曝光判断逻辑，不仅考虑了item在屏幕内的可视区域大小，还结合用户停留时长等因素进行综合评估，力求真实反映商品的实际触达效果。 深入理解并实践本文所述的方法，开发者不仅可以应用于商品曝光统计场景，还可将其拓展至更多需要监控用户界面交互的场合，比如新闻Feed流、视频列表等，从而为业务决策提供有力的数据支持。同时，在隐私保护日益严格的今天，确保在合规的前提下进行数据收集与分析也成为所有从业者不容忽视的重要课题。

...步深化理解并掌握当前技术动态，以下是一些针对性的延伸阅读内容： 1. 最新Mybatis版本特性解析：随着技术发展，Mybatis已更新至3.5.x版本，新版本引入了更多便捷的功能和优化，如支持Java 8时间API、动态SQL增强等。深入研究这些新特性将有助于开发者提升项目的性能与开发效率。 2. Spring Boot 2.X+Mybatis整合实践：Spring Boot以其简化配置、快速开发的特点广受欢迎，结合Mybatis能更高效地搭建企业级应用。阅读相关教程和案例分析，可以了解如何在Spring Boot环境中简化Mybatis的配置与集成过程。 3. Mybatis Plus：高效且强大的Mybatis工具库：作为Mybatis的增强工具，Mybatis Plus提供了众多自动化操作如CRUD、分页、性能优化等功能。关注此类资源，可帮助开发者简化繁琐工作，提高开发效率。 4. Spring Data JPA vs Mybatis：优缺点对比及适用场景探讨：在实际开发中，除了Mybatis之外，Spring Data JPA也是一个常见的持久层框架选择。通过对比两者的特性和适用场景，可以帮助开发者根据项目需求灵活选取最适合的持久层解决方案。 5. 云原生时代下的数据库服务化与ORM框架革新：随着云计算和微服务架构的普及，数据库访问方式也在不断演进。了解云数据库服务如何与ORM框架（如Mybatis）进行深度集成，以及未来可能的发展趋势，对于把握技术潮流、提升项目架构层次具有重要意义。 综上所述，通过对上述内容的学习和探索，不仅可以加深对Mybatis与Spring集成的理解和应用能力，还能紧跟技术前沿，适应不断变化的开发环境和业务需求。

...n与MySQL的联接优化：从入门到精通 一、引言 探索数据仓库的奥秘 在数据驱动的时代，如何高效地处理和分析海量数据是企业面临的关键挑战之一。哎呀，你听说过Kylin这个家伙没？这家伙在Apache开源项目里可是个大明星！它凭借着超棒的性能和超灵活的特性，在大数据分析这块地盘上可是独领风骚呢！就像是在数据这片海洋里，Kylin就是那条游得最快、最灵活的大鱼，让人不得不佩服它的实力和魅力！哎呀，你知道的，当Kylin碰上了MySQL这种关系型数据库，俩人之间的联接优化问题可真是个大课题啊！这事儿得好好琢磨琢磨，不然数据跑起来可就慢了不止一点点。你得想想怎么能让它们配合得天衣无缝，让数据查询快如闪电，用户体验棒棒哒！这背后涉及到的技术细节可多了去了，比如索引优化、查询语句的编写技巧，还有就是数据库配置的调整，每一步都得精心设计，才能让整个系统运行得既高效又稳定。所以，这不仅仅是个理论问题，更是一场实战演练，考验的是咱们对数据库知识的掌握和运用能力呢！本文将带你一起揭开这个谜题的面纱，从理论到实践，全方位解析Kylin与MySQL联接优化的关键点。 二、理论基础 理解Kylin与MySQL的联接机制 在深入讨论优化策略之前，我们首先需要理解两者之间的基本联接机制。Kylin是一个基于Hadoop的列式存储OLAP引擎，它通过预先计算并存储聚合数据来加速查询速度。而MySQL作为一个广泛使用的SQL数据库管理系统，提供了丰富的查询语言和存储能力。嘿，兄弟！你听过数据联接这事儿吗？它通常在咱们把数据从一个地方搬进另一个地方或者在查询数据的时候出现。就像拼图一样，对了，就是那种需要精准匹配才能完美组合起来的拼图。用对了联接策略，那操作效率简直能嗖的一下上去，比火箭还快呢！所以啊，小伙伴们，别小瞧了这个小小的联接步骤，它可是咱们大数据处理里的秘密武器！ 三、策略一 优化联接条件 实践示例： sql -- 原始查询语句 SELECT FROM kylin_table JOIN mysql_table ON kylin_table.id = mysql_table.id; -- 优化后的查询语句 SELECT FROM kylin_table JOIN mysql_table ON kylin_table.id = mysql_table.id AND kylin_table.date >= '2023-01-01' AND kylin_table.date <= '2023-12-31'; 通过在联接条件中加入过滤条件（如时间范围），可以减少MySQL服务器需要处理的数据量，从而提高联接效率。 四、策略二 利用索引优化 实践示例： 在MySQL表上为联接字段创建索引，可以大大加速查询速度。同时，在Kylin中，确保相关维度的列已经进行了适当的索引，可以进一步提升性能。 sql -- MySQL创建索引 CREATE INDEX idx_kylin_table_id ON kylin_table(id); -- Kylin配置维度索引 id long true 通过这样的配置，不仅MySQL的查询速度得到提升，Kylin的聚合计算也更加高效。 五、策略三 批量导入与增量更新 实践示例： 对于大型数据集，考虑使用批量导入策略，而不是频繁的增量更新。哎呀，你瞧，咱们用批量导入这招，就像是给MySQL服务器做了一次减压操，让它不那么忙碌，喘口气。同时，借助Kylin的离线大法，我们就能让那些实时查询快如闪电，不拖泥带水。这样一来，不管是数据处理还是查询速度，都大大提升了，用户满意度也蹭蹭往上涨呢！ bash 批量导入脚本示例 $ hadoop fs -put data.csv /input/ $ bin/hive -e "LOAD DATA INPATH '/input/data.csv' INTO TABLE kylin_table;" 六、策略四 优化联接模式 选择合适的联接模式（如内联接、外联接等）对于性能优化至关重要。哎呀，你得知道，在咱们实际干活的时候，选对了数据联接的方式，就像找到了开锁的金钥匙，能省下不少力气，避免那些没必要的数据大扫荡。比如说，你要是搞个报表啥的，用对了联接方法，数据就乖乖听话，找起来快又准，省得咱们一个个文件翻，一个个字段找，那得多费劲啊！所以，挑对工具，效率就是王道！ 实践示例： 假设我们需要查询所有在特定时间段内的订单信息，并且关联了用户的基本信息。这里，我们可以使用内联接： sql SELECT FROM orders o INNER JOIN users u ON o.user_id = u.user_id WHERE o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'; 七、总结与展望 通过上述策略的实施，我们能够显著提升Kylin与MySQL联接操作的性能。哎呀，你知道优化数据库操作这事儿，可真是个门道多得很！比如说，调整联接条件啊，用上索引来提速啊，批量导入数据也是一大妙招，还有就是选对联接方式，这些小技巧都能让咱们的操作变得顺畅无比，响应速度嗖嗖的快起来。就像开车走高速，不堵车不绕弯，直奔目的地，那感觉，爽歪歪！哎呀，随着咱手里的数据越来越多，就像超市里的货物堆积如山，技术这玩意儿也跟咱们的手机更新换代一样快。所以啊，要想让咱们的系统运行得又快又好，就得不断调整和改进策略。就像是给汽车定期加油、保养，让它跑得既省油又稳定。这事儿，可得用心琢磨，不能偷懒！未来，随着更多高级特性如分布式计算、机器学习集成等的引入，Kylin与MySQL的联接优化将拥有更广阔的应用空间，助力数据分析迈向更高层次。

...的重要性。随着Web技术的不断发展，HTML5以及CSS3等新标准为开发者提供了更丰富、更强大的功能。例如，近期W3C发布了一项关于Web组件的新规范草案，允许开发者通过自定义标签（如）创建可复用的UI组件，大大提升了开发效率和代码可维护性。 另外，针对无障碍访问的需求日益增长，WAI-ARIA（Web Accessibility Initiative - Accessible Rich Internet Applications）角色和属性在现代网页设计中扮演着关键角色。通过合理使用aria-label、role等属性，可以有效增强屏幕阅读器对HTML元素的理解与解析，实现更加友好的无障碍体验。 同时，在实际项目开发中，前端框架如React、Vue.js等广泛采用虚拟DOM技术，对HTML标签进行抽象封装，以提高应用性能并简化编程模型。这些框架自带的组件库也提供了丰富的预设标签，比如Vue中的用于声明式导航，极大地扩展了HTML标签的功能边界。 为了紧跟行业发展，前端开发者需要持续关注HTML最新特性的发展动态，如最近被提出讨论的标签，旨在提供原生的模态对话框支持；而对的安全性和性能优化也是业界热议的话题。只有不断跟进新技术，才能更好地运用HTML标签服务于用户需求，并在实践中提升自己的技术水平。

...等号：一场误会引发的技术冒险 1. 引言 为什么我们要聊这个？ 大家好啊！今天咱们聊聊一个看似简单却可能让人抓狂的话题——JSON解析中冒号变等号的问题。你说这话是不是觉得有点愣？对啊，这种感觉太正常了，特别是你头一回碰见JSON的时候，心里肯定在想：“这是啥东东？”我当年也是懵懵懂懂地开始学编程，结果一不小心就踩进了这个坑里。所以今天想跟大家聊聊我的经历，顺便给大家分享一些解决办法。 JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。但有时候，这个格式会因为某些小细节而让人头疼不已。哎呀，就拿这个来说吧，你辛辛苦苦敲了一段看着特别标准的JSON数据，结果程序一跑直接给你来个“格式错误”，整得你一头雾水。最后扒拉开一看，嘿，好家伙，罪魁祸首竟然是那个该死的冒号被你手滑打成了等号！哎呀，这种错误简直让人哭笑不得！ 不过呢，别担心，今天我会带着大家一起深入探讨这个问题，看看为什么会发生这样的事情，以及如何避免类似的情况再次发生。咱们一起揭开这场“冒号变等号”的谜团吧！ --- 2. 什么是JSON？它的基本结构长什么样？ 首先，咱们得搞清楚JSON到底是什么。简单来说，JSON是一种用来存储和传输数据的格式。你可以把它想象成一种“万能语言”，不管是搞前端的还是做后端的，大家都能用JSON来互相“说话”、传递信息。 JSON的基本结构其实非常简单，主要由两种元素组成： - 键值对：用冒号:分隔，左边是键（key），右边是值（value）。比如"name": "Alice"。 - 数组：用方括号[]包裹起来的一组值，可以是字符串、数字、布尔值或者嵌套的JSON对象。例如[1, 2, 3]。 示例代码： json { "name": "Alice", "age": 25, "isStudent": false, "courses": ["Math", "Science"] } 这段JSON数据描述了一个学生的信息。你看，整个结构清晰明了，只需要一点点耐心就能读懂。不过嘛，要是这儿的冒号不小心打成了等号=，那整个JSON结构可就直接“翻车”了，啥也跑不出来了！不信的话，咱们试试看。 --- 3. 冒号变等号 一个让人崩溃的小错误 说到冒号变等号，我真的有一肚子的话要说。记得有一次，我在调试一个API接口时，发现返回的数据总是出错。百思不得其解之后，我才意识到问题出在JSON格式上。原来是我手滑，把某个键值对中的冒号写成了等号。 错误示例： json { "name=Alice", "age=25", "isStudent=false", "courses=[Math, Science]" } 看到这里，你是不是也觉得特别别扭？没错，这就是典型的JSON格式错误。正常情况下，JSON中的键值对应该用冒号分隔，而不是等号。等号在这里根本不起作用，会导致整个JSON对象无法被正确解析。 那么问题来了，为什么会有人犯这样的错误呢？我觉得主要有以下几点原因： 1. 疏忽大意 有时候我们写代码太赶时间，注意力不够集中，结果就出现了这种低级错误。 2. 习惯差异 有些人可能来自其他编程语言背景，习惯了用等号作为赋值符号，结果不自觉地把这种习惯带到了JSON中。 3. 工具误导 有些文本编辑器或者IDE可能会自动补全等号，如果没有及时检查，就容易出错。 --- 4. 如何优雅地处理这种错误？ 既然知道了问题所在，接下来就是解决问题的时候啦！别急，咱们可以从以下几个方面入手： 4.1 检查与验证 首先，最直接的办法就是仔细检查你的JSON数据。如果怀疑有问题，可以使用在线工具进行验证。比如著名的[JSONLint](https://jsonlint.com/)，它可以帮你快速找出格式错误的地方。 4.2 使用正确的编辑器 选择一款适合的代码编辑器也很重要。像VS Code这样的工具不仅支持语法高亮，还能实时检测JSON格式是否正确。如果你发现等号突然冒出来，编辑器通常会立即提醒你。 4.3 编写自动化测试 对于经常需要处理JSON数据的项目，建议编写一些自动化测试脚本来确保数据格式无误。这样即使出现错误，也能第一时间发现并修复。 示例代码：简单的JSON验证函数 python import json def validate_json(data): try: json.loads(data) print("JSON is valid!") except ValueError as e: print(f"Invalid JSON: {e}") 测试用例 valid_json = '{"name": "Alice", "age": 25}' invalid_json = '{"name=Alice", "age=25"}' validate_json(valid_json) 输出: JSON is valid! validate_json(invalid_json) 输出: Invalid JSON: Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1) --- 5. 总结 保持警惕，远离坑点 好了，今天的分享就到这里啦！通过这篇文章，希望大家对JSON解析中的冒号变等号问题有了更深刻的认识。嘿，听好了，这事儿可别小瞧了！哪怕就是一个不起眼的小标点，都有可能让整套系统“翻车”。细节这东西啊，就像是搭积木，你要是漏掉一块或者放歪了，那整个塔就悬乎了。所以呀，千万别觉得小地方无所谓，它们往往是关键中的关键！ 最后，我想说的是，学习编程的过程就是不断踩坑又爬出来的旅程。遇到问题不可怕，可怕的是我们不去面对它。只要多加练习，多积累经验，相信每个人都能成为高手！加油吧，小伙伴们！ 如果你还有其他疑问，欢迎随时来找我讨论哦~咱们下次再见啦！

...可能对当前行业动态、技术趋势以及更丰富的编程实践案例感兴趣。近期，英特尔持续推动oneAPI生态系统的建设与发展，不仅发布了新版的oneAPI工具包，其中包含了对DPC++和USM功能的增强与优化，还提供了更多针对特定领域的库支持，如深度学习、高性能计算等。 进一步探索异构编程的实际场景，可以参考《Parallel Computing》期刊中关于使用oneAPI进行高效科学计算的研究论文，作者通过实例展示了如何利用oneAPI跨平台特性，实现在多种硬件架构上无缝部署并行算法。此外，《ACM Transactions on Architecture and Code Optimization》上也有一篇关于oneAPI性能分析的文章，详细比较了其与CUDA、OpenMP等传统并行编程模型在不同硬件环境下的性能表现。 同时，关注GTC（GPU Technology Conference）等业界重要会议的最新报道，可了解包括英特尔在内的各大厂商在异构计算领域的最新研究成果和技术布局。例如，在最近的GTC大会上，有专家分享了基于oneAPI在自动驾驶、人工智能医疗影像处理等方面的应用案例，突显了oneAPI在实际项目中的强大适应性和灵活性。 对于开发者来说，参与Intel Developer Zone社区或访问GitHub上的oneAPI示例代码库是持续跟进和学习的最佳途径之一，这里不仅有详尽的教程指导，还有众多开发者分享的一线实践经验，帮助你更好地掌握oneAPI，并将其应用于解决复杂计算问题和应对未来挑战。

...围绕着描述符的应用与优化展开了许多讨论和实践。 例如，在Django框架的2.2版本中，开发者更加广泛地运用描述符来实现模型字段的动态行为，如django.db.models.fields.files.FieldFile就是利用描述符实现文件字段的上传、下载及删除等功能。此外，针对数据验证和业务逻辑封装，一些高级ORM库也引入了自定义描述符设计模式，以提供更为灵活且安全的数据访问控制。 另一方面，Python 3.9引入了新的__set_name__方法，该方法适用于描述符对象，以便在描述符被绑定到类属性时通知其宿主类和名称，为描述符提供了更多的上下文信息，增强了其在复杂场景下的适用性和可读性。 同时，随着Python异步编程的发展，一些库也开始尝试将描述符应用于异步环境，比如通过实现异步描述符来控制异步属性的获取和设置，确保在处理并发请求时能够遵循正确的执行顺序，从而提高程序性能和稳定性。 综上所述，描述符作为Python面向对象编程的核心技术之一，其应用正不断拓展深化，并随着Python语言的演进保持着极高的时效性和实用性。对于开发者而言，掌握并合理运用描述符机制不仅能提升代码质量，还能有效应对各种复杂的业务场景需求。

...分析、操作系统原理、网络协议等。在文中提到的阿里巴巴面试中，“八股文”指的是应聘者需要对这些基础知识有深入理解和扎实掌握，因为这是考察他们专业素养的重要环节。 独角兽公司 , 独角兽公司源自风险投资行业的术语，特指那些估值超过10亿美元且未上市的初创企业。在本文语境下，独角兽公司代表了在望京地区具有一定规模、发展迅速、市场前景广阔、具有高成长潜力的非上市公司，如阿里巴巴集团下的诸多子公司及文中提及的其他知名互联网企业。 JAVA开发工程师 , JAVA开发工程师是软件开发领域的一种职位，主要负责使用Java编程语言进行软件系统的设计、编码、测试和维护工作。在文中，JAVA开发工程师是一个高频出现的技术岗位，众多公司在金九银十求职季招聘的重点对象，因其跨平台、面向对象特性以及广泛应用于互联网后台服务端开发而受到业界青睐。 六险一金 , 六险一金是中国大陆地区较为全面的社会保险和住房公积金福利制度的简称。它包括养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险、生育保险、补充医疗保险（部分公司提供）以及住房公积金。在本文中，各家公司为吸引优秀人才，均提供了包含六险一金在内的综合福利待遇。 年终奖 , 年终奖是指企业在每年度末向员工发放的一种奖金形式，用于表彰员工一年来的工作业绩和贡献。文中提到的多家公司都提到了年终奖作为其福利待遇的一部分，这不仅是对员工工作成果的认可，也是激励员工积极工作的有效手段。 股票期权 , 股票期权是一种长期激励机制，允许员工在未来特定时间内以预先约定的价格购买公司股票的权利。在本文所述的互联网公司中，很多公司向员工提供股票期权作为福利之一，旨在让员工分享公司的成长收益，增强归属感，并鼓励员工与公司共同长期发展。

...和最优子结构特征的最优化问题的算法策略。在文章语境中，它被提及为《算法导论》一书中深入讲解的一种高级设计和分析技术，通过将复杂问题分解为相互关联的阶段，并存储每个阶段的最优解来避免重复计算，从而有效地解决如资源分配、路径规划等各种问题。 贪心算法 , 贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法设计思想。在文章中，贪心算法被列为《算法导论》所涵盖的高级策略之一，这种策略假设在局部上做出最优决策将最终导向全局最优解，常用于解决特定类型的问题，如背包问题、霍夫曼编码等。 自顶向下的方法 , 自顶向下的方法是一种系统学习和教学的方法论，在《计算机网络自顶向下方法》这本书中得到应用。这种方法从整体架构出发，首先理解高层的概念和功能，再逐步深入到各个层次的具体实现细节。在网络领域的学习中，意味着先介绍并理解整个网络协议栈的顶层——应用层的功能和交互方式，然后逐层向下探究传输层、网络层直至数据链路层和物理层的工作原理，使读者能够循序渐进地掌握计算机网络的运行机制。 数据平面 , 在《计算机网络自顶向下方法》第7版中，作者将网络层的内容分为了两章，其中“数据平面”这一名词指的是网络层中负责处理数据包转发的部分。数据平面主要关注如何根据路由表或其他信息快速而有效地将数据包从源主机发送至目标主机，涉及的关键技术和组件包括路由器的数据包转发引擎、转发表以及相关协议（如IP协议）的具体操作。 控制平面 , 与上述“数据平面”对应，在《计算机网络自顶向下方法》一书中提到的“控制平面”是指网络层中负责管理、配置和维护网络状态的部分，主要关注路由协议、拓扑变化检测、路由更新以及确保数据平面中的转发表是最新的和准确的。控制平面与数据平面相互独立又紧密配合，共同确保网络数据传输的正确性和高效性。

...信息传输、软件和信息技术服务业的新生代农民工占比大幅提高。 2020年就业人数前五位的行业依次为居民服务、修理和其他服务业，制造业，建筑业，批发和零售业，住宿和餐饮业，共吸纳67.2%的新生代农民工就业。 2020年北京市外来新生代农民工监测报告 为了进一步做好农民工服务工作，了解外来农民工在京工作、生活需要，国家统计局北京调查总队在全市范围开展了农民工市民化进程动态监测调查，2020年监测数据显示，新生代农民工（出生于20世纪80年代以后，年龄在16周岁及以上，在异地以非农就业为主的农业户籍人口）占比达到50.1%，已经成为农民工的主体。 一、新生代农民工总体特征 男性占比高于女性，差距进一步加大。新生代农民工中男性占比为66.3%，比上年提高4.6个百分点；男性占比高于女性32.5个百分点，比上年提高9.1个百分点。 31-40岁农民工占比提高。新生代农民工平均年龄31.4岁，比上年增加0.4岁。其中，31-40岁的占比为57.9%，比上年提高3.2个百分点；21-30岁的占比为39.9%，16-20岁的占比为2.2%，分别比上年下降2.6个和0.6个百分点。 大学本科以上学历新生代农民工占比增加。新生代农民工中大学本科以上学历占比为21.2%，比上年提高7.9个百分点。其中，大学本科学历的占比为20.0%，研究生学历的占比为1.2%。 外来新生代农民工主要来自北京周边地区。其中，河北、河南两省占比最大，河北省占比为37.3%，比上年同期提高3.5个百分点，河南省占比为12.3%，比上年同期下降3.3个百分点。 二、新生代农民工就业情况 （一）就业集中于劳动密集型行业，从事信息传输、软件和信息技术服务业的新生代农民工占比大幅提高 调查样本中，2020年就业人数前五位的行业与上年一致，依次为居民服务、修理和其他服务业，制造业，建筑业，批发和零售业，住宿和餐饮业，共吸纳67.2%的新生代农民工就业。 除上述五大行业外，从事信息传输、软件和信息技术服务业的新生代农民工比例为7.9%，比上年提高3.7个百分点，在所有行业中增幅最大。 （二）收入水平整体提高，内部差距拉大 调查样本中，新生代农民工月均收入6214元，比上年增加364元，增长6.2%。其中，66.5%月均收入在5000元及以上，比上年高8.6个百分点。 1.不同行业差距较大 新生代农民工从业人数最多的七个行业按照收入水平排序依次为：信息传输、软件和信息技术服务业，建筑业，交通运输、 仓储和邮政业，制造业，批发零售业，住宿和餐饮业，居民服务、修理和其他服务业。月均收入分别为10571元、6587元、6489元、6017元、5888元、5668元和5195元。其中，收入最高的信息传输、软件和信息技术服务业从业人员月均收入比上年同期增长15.5%；从业人数最多、收入最低的居民服务、修理和其他服务业从业人员月均收入比上年同期降低2.6%。 2.不同收入段间收入差距加大 高收入段人员收入增速高于中低收入段。月均收入5000元及以上人员平均月收入为7507元，比上年同期提高2.8个百分点；月均收入4000-5000元人员平均月收入为4175元，比上年同期降低3.4个百分点；月均收入4000元以下人员平均月收入为3064元，比上年同期提高1.1个百分点。 （三）自营人员收入高，工作强度大 自营就业的新生代农民工月均收入6716元，比务工就业人员高568元；自营就业的新生代农民工平均每周工作6.5天，每天工作9.5小时，分别比务工就业人员多0.9天和0.7小时。 三、新生代农民工生活情况 （一）消费支出下降，吃穿住消费占新生代农民工总消费支出的7成以上 受疫情影响，未来收入的不确定性增加，新生代农民工户均消费支出降低。2020年，新生代农民工家庭户均生活消费支出42395元，比上年减少1833元，下降4.1%。 按照金额排序，新生代农民工消费支出排在前三位的依次为：食品烟酒、居住、衣着及其他日用品和服务，分别为14032元、10861元和5141元，前三位消费支出占总消费支出的70.8%。 （二）居住性质略有改变，居住满意度小幅提升 租赁私房人员占比减少，单位提供住房比例提升。从住房性质来看，新生代农民工主要以租赁私房为主，租赁私房的占60.5%，比上年同期降低3.2个百分点；单位提供住房的占33.1%，比上年同期提高4.7个百分点。 单位提供住房，居住消费支出减少，新生代农民工对现在居住条件表示满意的占66.5%，比上年提高3.0个百分点，其中，表示非常满意的占18.6%，比较满意的占47.9%。 （三）网络依赖增加，自我提升类活动减少 上网已经成为新生代农民工业余时间的主要休闲活动。新生代农民工业余时间的主要活动排在前三位的依次是：上网、休息和朋友聚会，其中上网占60.1%，比上年同期提高4.7个百分点。 自我提升类活动减少。业余时间参加学习培训、读书看报的新生代农民工占比分别为3.8%和7.6%，比上年同期分别下降2.5个和1.3个百分点。 四、“90后”农民工工作和生活特点 （一）“90后”农民工工作特点 1.“90后”农民工从事行业略有不同 “90后”农民工喜好略有不同，就业人数最多的七个行业依次为：制造业，建筑业，居民服务、修理和其他服务业，信息传输、软件和信息技术服务业，住宿和餐饮业，文化和娱乐服务业，批发和零售业。与新生代农民工群体差距最大的两个行业是信息传输、软件和信息技术服务业，批发和零售业，其中，从事信息传输、软件和信息技术服务业的占11.6%，比新生代农民工群体高3.7个百分点；从事批发和零售业的占5.8%，比新生代农民工群体低6.3个百分点。 2.“90后”农民工收入略高 调查样本中，“90后”农民工月均收入6424元，比新生代农民工群体平均水平高210元。其中，月均收入在5000元及以上的占68.4%，比新生代农民工群体高1.9个百分点。 3.自营人员占比较低 由于年纪尚轻，积累不够，“90后”农民工中的96.3%以受雇就业为主，自营就业人员仅占3.7%，低于新生代农民工群体7.9个百分点。 （二）“90后”农民工生活特点 1.消费支出略低，更偏重于衣着及教育文化娱乐方面 “90后”农民工家庭户均生活消费支出42009元，比新生代农民工群体低386元。其中，衣着及其他日常用品和服务、教育文化娱乐支出占总消费支出的比重分别为14.0%和5.9%，分别比新生代农民工群体高1.9个和1.0个百分点；居住和交通通信费支出占总消费支出的比重分别为23.9%和9.2%，分别比新生代农民工群体低1.8个和1.0个百分点。 2.业余生活更注重休息和自我提升 “90后”农民工业余时间的主要活动排在前三位的依旧是上网、休息和朋友聚会，但与整个新生代农民工群体不同的是，“90后”农民工更注重休息和自我提升，其中，业余时间休息的占34.5%，比新生代农民工群体高5.6个百分点；业余时间参加文娱体育活动、学习培训和读书看报的占27.5%，分别比新生代农民工群体、全部外来农民工整体高5.7个和11.8个百分点。 新生代农民工定义：出生于20世纪80年代以后，年龄在16周岁及以上，在异地以非农就业为主的农业户籍人口 推荐阅读： 世界的真实格局分析，地球人类社会底层运行原理 不是你需要中台，而是一名合格的架构师（附各大厂中台建设PPT） 企业IT技术架构规划方案 论数字化转型——转什么，如何转？ 华为干部与人才发展手册（附PPT） 企业10大管理流程图，数字化转型从业者必备！ 【中台实践】华为大数据中台架构分享.pdf 华为的数字化转型方法论 华为如何实施数字化转型（附PPT） 超详细280页Docker实战文档！开放下载 华为大数据解决方案（PPT） 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45727359/article/details/119745674。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...致意想不到的行为。 接下来，我们可以通过依赖注入获取实例： csharp public class Worker { private readonly IService _service; public Worker(IService service) { _service = service; } public void Execute() { _service.DoWork(); } } 在这个例子中，Worker类不再负责创建IService的实例，而是由DI容器提供。这种解耦的方式让代码更加灵活。 --- 4. 配置错误 常见的坑 然而，现实总是比理想复杂得多。以下是一些常见的DI配置错误，以及它们可能带来的后果。 4.1 注册类型时搞错了 有时候我们会不小心把类型注册错了。比如： csharp services.AddTransient(); // 想注册MockService，却写成了Service 结果就是，无论你在代码中怎么尝试，拿到的永远是Service而不是MockService。其实这个坑挺容易被忽略的，毕竟编译器又不报错，一切都看起来风平浪静，直到程序跑起来的时候，问题才突然冒出来，啪叽一下给你整一个大 surprise！ 我的建议是，尽量使用常量或者枚举来定义服务名称，这样可以减少拼写错误的风险： csharp public static class ServiceNames { public const string MockService = "MockService"; public const string RealService = "RealService"; } services.AddTransient(ServiceNames.MockService, typeof(MockService)); 4.2 生命周期设置不当 另一个常见的问题是生命周期设置错误。比如说，你要是想弄个单例服务，结果不小心把它设成了 Transient，那每次调用的时候都会新生成一个实例。这就好比你本来想让一个人负责一件事，结果每次都换个人来干，不仅效率低得让人崩溃，搞不好还会出大乱子呢！ csharp // 错误示范 services.AddTransient(); // 正确示范 services.AddSingleton(); 记住，单例模式适用于那些无状态或者状态不重要的场景。嘿，想象一下，你正在用一个数据库连接池这种“有状态”的服务，要是把它搞成单例模式，那可就热闹了——多个线程或者任务同时去抢着用它，结果就是互相踩脚、搞砸事情，什么竞争条件啦、数据混乱啦，各种麻烦接踵而至。就好比大家伙儿都盯着同一个饼干罐子，都想伸手拿饼干，但谁也没个规矩，结果不是抢得太猛把罐子摔了，就是谁都拿不痛快。所以啊，这种情况下，还是别让单例当这个“独裁者”了，分清楚责任才靠谱！ 4.3 忘记注册依赖 有时候，我们可能会忘记注册某些依赖项。比如： csharp public class SomeClass { private readonly IAnotherService _anotherService; public SomeClass(IAnotherService anotherService) { _anotherService = anotherService; } } 如果IAnotherService没有被注册到DI容器中，那么在运行时就会抛出异常。为了避免这种情况，你可以使用AddScoped或AddTransient来确保所有依赖都被正确注册。 --- 5. 探讨与总结 通过今天的讨论，我们可以看到，虽然依赖注入能够极大地提高代码的质量和可维护性，但它并不是万能的。设置搞错了，那可就麻烦大了，小到一个单词拼错了，大到程序跑偏、东西乱套，什么幺蛾子都可能出现。 我的建议是，在使用DI框架时要多花时间去理解和实践。不要害怕犯错，因为正是这些错误教会了我们如何更好地编写代码。同时，也要学会利用工具和日志来帮助自己排查问题。 最后，我想说的是，编程不仅仅是解决问题的过程，更是一个不断学习和成长的过程。希望大家能够在实践中找到乐趣，享受每一次成功的喜悦！ 好了，今天的分享就到这里啦，如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时留言交流哦！😄

...活跃度高，持续更新与优化，使其在处理复杂查询、支持多语言和适应不同应用场景方面具有显著优势。 面临的挑战 尽管Apache Lucene表现突出，但随着技术的快速发展和用户需求的多样化，它也面临着一些挑战。首先，随着数据规模的不断扩大，如何在保持高性能的同时降低资源消耗成为关键。其次，面对实时性要求越来越高的应用场景，如何实现快速响应和低延迟成为了亟待解决的问题。再者，随着AI和机器学习技术的融合，如何将这些先进算法集成到Lucene中，提升检索精度和智能化水平，也是未来研究的重点。 未来发展展望 展望未来，Apache Lucene有望在以下几个方向上实现突破： 1. 性能优化与资源管理：通过算法优化和硬件加速技术，进一步提高处理速度和资源利用率，满足大流量、高并发场景的需求。 2. 集成AI与机器学习：引入深度学习、自然语言处理等AI技术，增强检索系统的智能性和个性化推荐能力。 3. 跨语言与多模态搜索：随着全球化的进程加快，支持更多语言的处理和多模态（文本、图像、语音等）搜索将成为重要发展方向。 4. 隐私保护与安全：在数据安全和个人隐私日益受到重视的背景下，开发基于差分隐私、同态加密等技术的检索系统，保障用户数据的安全性。 结语 Apache Lucene作为一款成熟且仍在不断演进的全文检索库，在现代搜索引擎架构中发挥着不可或缺的作用。面对未来的挑战，它不仅需要持续优化现有功能，还需不断创新，以适应不断变化的市场需求和技术发展趋势。通过融合前沿技术，Apache Lucene有望在未来的信息检索领域中继续引领创新，为用户提供更高效、更智能、更安全的搜索体验。 --- 这篇“延伸阅读”旨在讨论Apache Lucene在当前及未来可能面临的技术挑战与发展方向，强调其在现代搜索引擎架构中的核心地位，并提出可能的解决方案和展望。通过深入分析当前应用优势、面临的挑战及未来发展趋势，为读者提供了一个全面而前瞻性的视角。

...一,因为你可以用新的技术发挥,创造出一些惊人的东西.唯一的问题是,你需要跟上这个领域的发展脚步,因此,你必须不断的学习,不断的前进.本文将分享能够帮助您快速掌 ... HTML5教程之本地存储SessionStorage SessionStorage: 将数据保存在session对象中,所谓session是指用户在浏览某个网站时,从进入网站到浏览器关闭所经过的这段时间会话,也就是用户浏览这个网站所花费的时间就是sess ... 随机推荐 【转】MySQL索引背后的数据结构及算法原理 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BT ... IIS7 / IIS7.5 URL 重写 HTTP 重定向到 HTTPS(转) 转自: http://www.cnblogs.com/yipu/p/3880518.html 1.购买SSL证书,参考:http://www.cnblogs.com/yipu/p/3722135. ... OpenGL的glViewPort窗口设置函数实现分屏 之前实现过全景图片查看(OpenGL的几何变换3之内观察全景图),那么我们需要进行分屏该如何实现呢?如下图: 没错就是以前提过的glViewPort函数,废话不多说了,我直接上代码: //从这里开始进 ... hdu 4764 Stone (巴什博弈，披着狼皮的羊，小样，以为换了身皮就不认识啦) 今天(2013/9/28)长春站,最后一场网络赛! 3~5分钟后有队伍率先发现伪装了的签到题(博弈) 思路: 与取石头的巴什博弈对比 题目要求第一个人取数字在[1,k]间的某数x,后手取x加[1,k] ... android报表图形引擎(AChartEngine)demo解析与源码 AchartEngine支持多种图表样式,本文介绍两种:线状表和柱状表. AchartEngine有两种启动的方式:一种是通过ChartFactory.getView()方式来直接获取到view ... CSS长度单位及区别 em ex px pt in 1. css相对长度单位 Ø em 元素的字体高度 Ø ex 字体x的高度 Ø px ... es6的箭头函数 1.使用语法 : 参数 => 函数语句; 分为以下几种形式 : (1) ()＝>语句 ( )＝> statement 这是一种简写方法省略了花括号和return 相当于 ()＝&g ... pdfplumber库解析pdf格式 参考地址:https://github.com/jsvine/pdfplumber 简单的pdf转换文本: import pdfplumber with pdfplumber.open(path) a ... KMP替代算法——字符串Hash 很久以前写的... 今天来谈谈一种用来替代KMP算法的奇葩算法--字符串Hash 例题:给你两个字符串p和s,求出p在s中出现的次数.(字符串长度小于等于1000000) 字符串的Hash 根据字面意 ... SSM_CRUD新手练习(5)测试mapper 上一篇我们使用逆向工程生成了所需要的bean.dao和对应的mapper.xml文件,并且修改好了我们需要的数据库查询方法. 现在我们来测试一下DAO层,在test包下新建一个MapperTest.j ... 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_35666639/article/details/118169985。 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。

...合现代编译器和运行时优化技术，确保程序性能和安全性的最优化。

...可以进一步关注数据库技术的最新进展和实际应用案例。近期，随着数字化转型加速，MySQL 8.0版本凭借其增强的安全性、更高的性能以及对JSON文档支持的改进，得到了广泛应用。例如，在云服务领域，AWS RDS已全面支持MySQL 8.0，用户可以更加便捷地构建高性能、高可用的应用程序。 此外，对于数据库管理及优化方面，一篇来自InfoQ的技术文章《MySQL 8.0新特性解读及其在大规模数据处理中的实践》深度剖析了MySQL 8.0的各项新功能，包括窗口函数、通用表表达式等，并通过实例演示如何利用这些新特性提高查询效率，降低存储成本。 同时，针对日益增长的数据安全需求，《企业如何借助MySQL强化数据库安全性》一文强调了实施严格访问控制、审计跟踪、加密传输和透明数据加密等功能的重要性，并引用了最新的行业标准和法规要求作为依据。 对于开发者而言，学习并掌握MySQL的高级特性以及最佳实践至关重要。近日，Oracle发布了MySQL HeatWave，这是一种融合分析型数据库引擎，能在同一个MySQL数据库中实现事务处理与实时分析，极大简化了大数据处理流程，提升了业务决策速度。 综上所述，了解MySQL的最新动态和技术演进不仅可以帮助我们更好地进行日常的数据库管理工作，还能洞悉未来数据库技术的发展趋势，从而为我们的系统设计与优化提供有力支撑。在实战中，结合具体业务场景灵活运用SQL语句及数据库管理系统，将有效提升整个系统的稳定性和效率。

...Excel数据操作等技术要点后，我们发现随着软件工程实践的发展与进步，这些基础技术正不断得到优化和升级。例如，在判空方面，Java 14引入了Optional类的改进，使得开发者能够以更简洁安全的方式处理潜在的空值异常；而在数据库操作层面，Spring Framework近期发布的版本中对Mybatis整合支持进行了增强，简化了配置并提升了性能表现。 针对Excel处理工具EasyExcel，阿里巴巴团队持续对其进行迭代更新，新增了如模板导出、大数据量分块读写等功能，进一步满足企业级应用对数据导入导出高效稳定的需求。此外，随着云原生和微服务架构的普及，JSON作为跨语言的数据交换格式，其解析库如Fastjson也积极跟进，强化安全性的同时提升解析速度。 对于IDEA这类集成开发环境，JetBrains官方及社区开发者们也在不断丰富和完善各种插件的功能，如Lombok插件已兼容至最新Java版本，提供更多便捷的注解生成方式，并且有更多新颖实用的插件（如SonarLint for IntelliJ）帮助开发者遵循编码规范、提高代码质量。 总之，紧跟时代步伐，关注技术动态，通过阅读最新的博客文章、官方文档或参与开发者论坛讨论，能让我们更好地理解和掌握上述技术工具的最新进展，从而在实际项目开发中更加游刃有余。

...ndows系统安装和网络配置的详细内容后，读者可以进一步探索以下领域的最新动态与技术解析： 首先，对于GRUB及MBR/PBR相关的更深入研究，近期Linux内核社区对UEFI Secure Boot功能的安全性进行了强化升级，通过改进GRUB2的引导流程以适应最新的安全规范。同时，针对新型存储设备如NVMe SSDs，开发者正在优化GRUB对新硬件的支持，并研究如何确保在不同启动环境下MBR与GPT分区表的有效兼容。 其次，在Windows安装与部署方面，微软于今年发布了Windows 11新版操作系统，不仅引入了全新的用户界面设计，还在安装流程中融入了智能化安装选项和更快捷的驱动识别机制。此外，随着云技术和虚拟化技术的发展，Windows To Go和Azure Sphere等新型安装方式为系统部署提供了更多可能。 在网络配置方面，IPv6在全球范围内的普及速度加快，许多网络设备厂商正致力于提升产品对IPv6协议栈的支持。与此同时，Windows操作系统也在不断更新其网络功能，包括DHCPv6客户端功能增强、DNS-over-HTTPS（DoH）支持以及更完善的组播服务管理工具。此外，Windows防火墙已新增多项高级策略设置，以满足日益复杂的网络安全需求。 最后，关于Office软件中的实用技巧，Microsoft Office 365定期发布更新，提供更丰富的协作工具和智能功能，例如Excel的数据预处理和分析能力得到显著提升，Outlook则集成了更多智能邮件管理和日程安排助手。这些实时更新和新增功能有助于用户提高工作效率，应对各种办公场景挑战。 总之，随着科技不断发展，无论是操作系统的基础架构、网络配置的复杂度还是办公应用的智能化程度都在持续演进，关注行业动态和技术前沿将帮助我们更好地理解和运用文中提及的相关知识。

...化进程的加速和互联网技术的发展，大数据已经成为各行各业不可或缺的资源。近年来，国内外许多企业和研究机构不断突破海量数据处理的技术瓶颈，实现了更高效的数据挖掘与分析。 例如，在2022年，Apache Spark社区发布了Spark 3.2版本，进一步优化了其对大规模数据处理的能力，特别是对结构化、半结构化数据的支持更加完善，通过Catalyst优化器的升级以及动态分区剪枝等新特性，有效提升了处理海量数据时的性能表现。 此外，Google公司近期发布的关于Bloom Filter的新研究成果，揭示了一种新型布隆过滤器变体——Counting Bloom Filter with Carry Sketches（CBCS），能够在保持较低错误率的同时，更精准地统计大规模数据集中元素出现的次数，为解决海量数据判重问题提供了新的解决方案。 同时，针对分布式环境下数据存储与计算的需求，Hadoop生态系统的组件如HDFS和YARN也在持续演进中，以适应实时流处理、机器学习等新兴应用场景。而诸如Kafka、Flink等流处理框架的兴起，也为海量数据的实时分析提供了强大支持。 不仅如此，学术界对于Trie树、Bitmap等数据结构的研究也在不断深入，结合新型硬件如SSD、GPU等进行并行优化，使得这些经典数据结构在现代海量数据处理场景下焕发新生。未来，随着量子计算和边缘计算等前沿技术的发展，海量数据处理的方法将更加丰富多元，效率也将有质的飞跃。 综上所述，海量数据处理技术正以前所未有的速度发展和完善，从理论研究到工程实践，各类创新技术和解决方案层出不穷，为大数据时代的数据价值挖掘奠定了坚实基础。广大读者可以通过关注最新的科研成果、行业报告和技术博客，深入了解这一领域的发展趋势和应用案例，以便更好地应对和解决实际工作中的海量数据挑战。

...系统发展到现在，安全性能上当然不可能与专业系统同日而语，但该做到的，系统内核都应该努力完善。前几期课程，我们给系统内核增加了中断处理，于是当应用程序妄图执行特权指令，想要染指内核运行时，中断会把程序强行切断，内核从中断中重新获得CPU的执行权限。 虽说恶意用户程序难以攻击内核，但是系统当前还存在一个漏洞，使得恶意程序能取攻击另一个程序，我们看看这个问题到底是怎么实现的。我们先在内核C语言部分做简单修改，把原来的cmd_hlt函数改为cmd_execute_program: nt show_pos = 179;void cmd_execute_program(char file) {io_cli();struct Buffer appBuffer = (struct Buffer)memman_alloc(memman, 16);struct TASK task = task_now();task->pTaskBuffer = appBuffer;file_loadfile(file, appBuffer);struct SEGMENT_DESCRIPTOR gdt =(struct SEGMENT_DESCRIPTOR )get_addr_gdt();//select is multiply of 8, divided by 8 get the original valueint code_seg = 21 + (task->sel - first_task_cons_selector) / 8;//change hereint mem_seg = 30 + (task->sel - first_task_cons_selector) / 8;//22;char p = intToHexStr(mem_seg);showString(shtctl, sht_back, 0, show_pos, COL8_FFFFFF, p); show_pos += 16;set_segmdesc(gdt + code_seg, 0xfffff, (int) appBuffer->pBuffer, 0x409a + 0x60);//new memory char q = (char ) memman_alloc_4k(memman, 641024);appBuffer->pDataSeg = (unsigned char)q;set_segmdesc(gdt + mem_seg, 64 1024 - 1,(int) q ,0x4092 + 0x60);task->tss.esp0 = 0;io_sti();start_app(0, code_seg8,641024, mem_seg8, &(task->tss.esp0));io_cli();memman_free_4k(memman,(unsigned int) appBuffer->pBuffer, appBuffer->length);memman_free_4k(memman, (unsigned int) q, 64 1024);memman_free(memman,(unsigned int)appBuffer, 16);task->pTaskBuffer = 0;io_sti();}void console_task(struct SHEET sheet, int memtotal) {....for(;;) { ....else if (i == KEY_RETURN) {....} else if (strcmp(cmdline, "hlt") == 1) {//change herecmd_execute_program("abc.exe");}....}...} 原来的cmd_hlt函数默认加载并执行软盘中的abc.exe程序，现在我们把cmd_hlt改名为cmd_execute_program，并且函数需要传入一个字符串，用于表明要加载执行的程序名字。在该函数的代码实现中，我们使用showString函数把被加载执行的用户进程数据段所对应的全局描述符号给显示到桌面上，上面代码执行后情况如下： 我们看到，在控制台中执行hlt命令后，内核加载了用户进程，同时在控制台下方输出了一个字符串，也就是0x1E,这个数值对应的就是当前运行用户进程其数据段对应的全局描述符号。一旦有这个信息之后，另一个进程就可以有机可乘了。 接着我们在本地目录创建一个新文件叫crack.c,其内容如下： void main() {char p = (char)0x123;p[0] = 'c';p[1] = 'r';p[2] = 'a';p[3] = 'c';p[4] = 'k';p[5] = 0;} 它的目的简单，就是针对内存地址0x123处写入字符串”crack”.接着我们修改一下makefile，使得内核编译时，能把crack.c编译成二进制文件： CFLAGS=-fno-stack-protectorckernel : ckernel_u.asm app_u.asm crack_u.asm cp ckernel_u.asm win_sheet.h win_sheet.c mem_util.h mem_util.c write_vga_desktop.c timer.c timer.h global_define.h global_define.c multi_task.c multi_task.h app_u.asm app.c crack_u.asm crack.c makefile '/media/psf/Home/Documents/操作系统/文档/19/OS-kernel-win-sheet/'ckernel_u.asm : ckernel.o....crack_u.asm : crack.o./objconv -fnasm crack.o crack_u.asmcrack.o : crack.cgcc -m32 -fno-stack-protector -fno-asynchronous-unwind-tables -s -c -o crack.o crack.c 然后我们在本地目录下，把api_call.asm拷贝一份，并命名为crack_call.asm,后者内容与前者完全相同，只不过稍微有那么一点点改变，例如： BITS 32mov AX, 30 8mov DS, axcall mainmov edx, 4 ;返回内核int 02Dh.... 这里需要注意，语句： mov AX, 30 8mov DS, ax 其中30对应的就是前面显示的0x1E，这两句汇编的作用是，把程序crack的数据段设置成下标为30的全局描述符所指向的内存段一致。这就意味着crack进程所使用的数据段就跟hlt启动的进程所使用的数据段一致了！于是在crack.c中，它对内存地址为0x123的地方写入字符串”crack”,那就意味着对hlt加载用户进程的内存空间写入对应字符串！ 完成上面代码后，我们在java项目中，增加代码，一是用来编译crack进程，而是把crack代码写入虚拟磁盘。在OperatingSystem.java中，将代码做如下添加： public void makeFllopy() {writeFileToFloppy("kernel.bat", false, 1, 1);....header = new FileHeader();header.setFileName("crack");header.setFileExt("exe");file = new File("crack.bat");in = null;try {in = new FileInputStream(file);long len = file.length();int count = 0;while (count < file.length()) {bbuf[count] = (byte) in.read();count++;}in.close();}catch(IOException e) {e.printStackTrace();return;}header.setFileContent(bbuf);fileSys.addHeader(header);....}public static void main(String[] args) {CKernelAsmPrecessor kernelPrecessor = new CKernelAsmPrecessor();kernelPrecessor.process();kernelPrecessor.createKernelBinary();CKernelAsmPrecessor appPrecessor = new CKernelAsmPrecessor("hlt.bat", "app_u.asm", "app.asm", "api_call.asm");appPrecessor.process();appPrecessor.createKernelBinary();CKernelAsmPrecessor crackPrecessor = new CKernelAsmPrecessor("crack.bat", "crack_u.asm", "crack.asm", "crack_call.asm");crackPrecessor.process();crackPrecessor.createKernelBinary();OperatingSystem op = new OperatingSystem("boot.bat");op.makeFllopy();} 在main函数中，我们把crack.c及其附属汇编文件结合在一起，编译成二进制文件crack.bat，在makeFllopy中，我们把编译后的crack.bat二进制数据读入，并把它写入到虚拟磁盘中，当系统运行起来后，可以把crack.bat二进制内容作为进程加载执行。 完成上面代码后，回到内核的C语言部分，也就是write_vga_desktop.c做一些修改，在kernel_api函数中，修改如下： int kernel_api(int edi, int esi, int ebp, int esp,int ebx, int edx, int ecx, int eax) {....else if (edx == 14) {sheet_free(shtctl, (struct SHEET)ebx);//change herecons_putstr((char)(task->pTaskBuffer->pDataSeg + 0x123));}....}void console_task(struct SHEET sheet, int memtotal) {....for(;;) {....else if (i == KEY_RETURN) {....else if (strcmp(cmdline, "crack") == 1) {cmd_execute_program("crack.exe");}....}....} 在kernel_api中，if(edx == 14)对应的api调用是api_closewin，也就是当用户进程关闭窗口时，我们把进程数据偏移0x123处的数据当做字符串打印到控制台窗口上，在console_task控制台进程主函数中，我们增加了对命令crack的响应，当用户在控制台上输入命令”crack”时，将crack代码加载到内核中运行。上面代码完成后，编译内核，然后用虚拟机将内核加载，系统启动后，我们现在一个控制台中输入hlt，先启动用户进程。然后点击”shift + w”,启动另一个控制台窗口，在其中输入crack，运行crack程序： 接着把点击tab键，把焦点恢复到窗口task_a，然后用鼠标点击运行hlt命令的窗口，把输入焦点切换到该控制台，然后再次点击tab键，把执行权限提交给运行hlt命令的控制台，此时点击回车，介绍用户进程启动的窗口，结果情况如下： 此时我们可以看到，运行hlt命令，执行用户进程的控制台窗口居然输出了字符串”crack”,而这个字符串正是crack.c在执行时，写入地址0x123的字符串。这就意味着一个恶意进程成功修改了另一个进程的内存数据，也相当于一个流氓程序把一只咸猪手伸到其他用户进程的裙底，蹂躏一番后留下了猥琐的证据。 那么如何防范恶意进程对其他程序的非法入侵呢，这就得使用CPU提供的LDT机制，也就是局部描述符表，该机制的使用，我们将在下一节详细讲解。更详细的讲解和代码演示调试，请参看视频： 更详细的讲解和代码调试演示过程，请参看视频 Linux kernel Hacker, 从零构建自己的内核 更多技术信息，包括操作系统，编译器，面试算法，机器学习，人工智能，请关照我的公众号： 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/tyler_download/article/details/78731905。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...以关注更多关于VIO技术的最新进展和应用案例。近期，一项名为“Visual-Inertial Re-localization and Mapping in Dynamic Environments”的研究（来源：IEEE Robotics and Automation Letters, 2023）提出了一种能够适应动态环境变化的新型VIO定位与建图算法，它结合深度学习方法提升了在复杂场景中的重定位精度和鲁棒性。 同时，在自动驾驶领域，Waymo等公司在其无人驾驶车辆上广泛采用了基于视觉惯性导航的技术，并不断优化以提高实时定位和姿态估计的准确性。例如，一篇发布于《Nature》子刊《Machine Intelligence》上的文章揭示了他们如何将VIO与高精地图信息深度融合，以应对城市道路中的各种挑战。 此外，对于学术界和工业界来说，开源项目如OpenVINS、OKVIS以及本文提及的VINS-Fusion等持续迭代更新，不仅推动了VIO技术的发展，也为广大研究者提供了宝贵的实验平台。这些项目通过融合多传感器数据，实现了在无人机、机器人以及其他移动设备上的高效稳定定位导航。 总的来说，随着硬件性能的提升和算法优化的深化，视觉惯性里程计正逐渐成为自主导航系统中不可或缺的核心组件。在未来，我们期待看到更多创新性的研究成果和技术突破，进一步提升VIO在复杂环境下的适用性和可靠性。

...垃圾收集器进行了持续优化。例如，最新的ZGC和Shenandoah GC采用了更为先进的内存管理技术，如颜色指针、读屏障等，以实现更低延迟的并发标记清理过程。关注这些前沿GC算法的研究与发展，可以更全面地了解现代JVM如何高效处理大规模堆内存引用关系。 2. G1垃圾收集器与RSet深入解读：G1作为当前HotSpot JVM推荐的默认垃圾收集器，其内部机制中除了卡表外，Remembered Set（RSet）也是关键组件。详细了解RSet如何辅助卡表追踪跨区域引用，以及分区并发压缩等特性，将有助于读者掌握G1高效回收内存的具体实现原理。 3. 实际生产环境案例分析：通过阅读一些大型互联网企业或开源社区分享的实战经验文章，了解他们在使用CMS、G1等垃圾收集器时如何针对特定业务场景调整卡表相关参数，解决实际遇到的性能瓶颈问题。比如，如何根据应用特点选择合适的卡表大小、调整扫描频率以平衡GC开销与应用响应时间。 4. 学术研究论文：查阅近年来关于垃圾收集器优化的学术论文，比如《A Study of the G1 Garbage Collector》、《The Z Garbage Collector》等，可深入了解卡表设计背后的理论依据，以及研究人员为提升GC效率所做的各种尝试和改进。 5. 官方文档及源码阅读：直接研读Oracle官方发布的Java SE HotSpot VM Garbage Collection Tuning Guide，以及JDK源码中的CardTableBarrierSet等相关类实现，可以更直观地把握卡表的具体工作流程和技术细节。同时，关注JDK开发团队的博客、邮件列表讨论等，获取第一手的更新信息和未来发展方向。