前端技术
HTML
CSS
Javascript
前端框架和UI库
VUE
ReactJS
AngularJS
JQuery
NodeJS
JSON
Element-UI
Bootstrap
Material UI
服务端和客户端
Java
Python
PHP
Golang
Scala
Kotlin
Groovy
Ruby
Lua
.net
c#
c++
后端WEB和工程框架
SpringBoot
SpringCloud
Struts2
MyBatis
Hibernate
Tornado
Beego
Go-Spring
Go Gin
Go Iris
Dubbo
HessianRPC
Maven
Gradle
数据库
MySQL
Oracle
Mongo
中间件与web容器
Redis
MemCache
Etcd
Cassandra
Kafka
RabbitMQ
RocketMQ
ActiveMQ
Nacos
Consul
Tomcat
Nginx
Netty
大数据技术
Hive
Impala
ClickHouse
DorisDB
Greenplum
PostgreSQL
HBase
Kylin
Hadoop
Apache Pig
ZooKeeper
SeaTunnel
Sqoop
Datax
Flink
Spark
Mahout
数据搜索与日志
ElasticSearch
Apache Lucene
Apache Solr
Kibana
Logstash
数据可视化与OLAP
Apache Atlas
Superset
Saiku
Tesseract
系统与容器
Linux
Shell
Docker
Kubernetes
[条件语句处理正负数问题 ]的搜索结果
这里是文章列表。热门标签的颜色随机变换,标签颜色没有特殊含义。
点击某个标签可搜索标签相关的文章。
点击某个标签可搜索标签相关的文章。
Gradle
...? 1. 初探问题 一脸懵逼的开发之旅 作为一个React Native开发者,你是不是也有过这样的经历?辛辛苦苦写完代码,满怀期待地运行项目,结果发现模拟器启动了,但App就是没装上去。这简直让人抓狂!我第一次遇到这个问题的时候,内心是崩溃的:“我的代码明明没问题啊,为什么App装不上呢?”于是,我开始了一段充满困惑和探索的旅程。 其实,这种问题在React Native开发中并不少见。哎呀,好多时候啊,你别老觉得自己写的代码有问题,其实吧,很多时候罪魁祸首可能是Gradle的配置搞砸了,或者是环境没配对劲儿。就像做饭一样,菜谱(Gradle)不对劲儿,或者锅灶(环境)不给力,菜肯定做不好嘛!Gradle作为Android构建工具,它的重要性不言而喻。今天我们就来聊聊,为什么会出现这种情况,以及如何解决它。 --- 2. 深入分析 Gradle的幕后黑手 2.1 Gradle到底是什么? 首先,让我们简单回顾一下Gradle是什么。Gradle是一个强大的构建工具,专门用来管理依赖关系、编译代码和生成最终的应用程序。在React Native的项目里,Gradle就像是个神奇的“翻译官”和“包工头”。它先把咱们写的JavaScript代码变成能被手机理解的原生语言,然后又像叠积木一样,把所有东西组装好,最后给你整出一个安卓的APK文件或者iOS的IPA文件,方便你直接装到手机上用。如果你的Gradle配置有问题,那么App就无法成功安装到模拟器上。 2.2 问题可能在哪里? 现在,让我们回到那个让你抓狂的问题——为什么App装不上?以下是一些常见的原因: 2.2.1 Gradle版本不匹配 有时候,你的React Native版本和Gradle版本可能不兼容。比如说啊,React Native从0.60版本开始搞了个自动链接的功能,挺方便的。但你要注意啦,如果你用的Gradle版本太老了,那可能就会出问题,一些依赖项就装不全或者装不好,最后各种报错啥的,真是让人头大。嘿,之前我也碰上过这么个事儿!那时候我的 React Native 版本已经升到 0.63 了,结果 Gradle 还是老版本,就跟手机升级了系统,但壳子还是原来的那个一样,看着就别扭啊!解决方法很简单,只需要升级Gradle到最新版本即可。 代码示例: gradle // build.gradle 文件中的配置 buildscript { repositories { google() jcenter() } dependencies { classpath 'com.android.tools.build:gradle:4.2.0' // 升级到最新版本 } } 2.2.2 环境变量未配置 另一个常见的问题是环境变量没有正确配置。Gradle需要知道一些关键路径,比如Android SDK的位置。要是你忘了配这些路径,Gradle 就像没找到钥匙一样,干着急也使不上劲,最后只能眼睁睁看着构建任务挂掉。 代码示例: bash 设置环境变量 export ANDROID_HOME=/path/to/your/android/sdk export PATH=$PATH:$ANDROID_HOME/tools:$ANDROID_HOME/platform-tools 2.2.3 缓存问题 Gradle有一个缓存机制,有时候这个缓存可能会出问题。比如说啊,有个依赖包老是下不下来,Gradle就一直在那儿较真儿,不停地重试,就跟个倔强的小孩似的,怎么劝都不停,最后还是没搞掂。这时,你可以尝试清理缓存并重新构建项目。 代码示例: bash 清理Gradle缓存 cd android ./gradlew clean --- 3. 解决方案 动手实践的快乐 3.1 第一步:检查Gradle版本 既然Gradle版本可能是罪魁祸首,我们首先要检查一下它的版本是否符合要求。打开android/build.gradle文件,找到classpath部分,确保它指向的是最新的Gradle版本。 代码示例: gradle dependencies { classpath 'com.android.tools.build:gradle:7.0.2' // 使用最新版本 } 如果版本过低,可以直接升级到最新版本。升级后,记得同步项目并重新构建。 3.2 第二步:配置环境变量 接下来,检查你的环境变量是否配置正确。尤其是Android SDK的路径,必须指向真实的SDK目录。如果你不确定路径,可以去Android Studio中查看。 代码示例: bash 配置环境变量 export ANDROID_HOME=/Users/username/Library/Android/sdk export PATH=$PATH:$ANDROID_HOME/tools:$ANDROID_HOME/platform-tools 配置完成后,重启终端并运行项目,看看问题是否解决了。 3.3 第三步:清理缓存 如果前面两步都没有解决问题,可能是Gradle缓存出了问题。这时候,我们需要手动清理缓存。 代码示例: bash 进入Android目录并清理缓存 cd android ./gradlew clean 清理完成后,重新运行项目,看看是否能正常安装App。 --- 4. 总结与反思 成长的足迹 通过这次经历,我深刻体会到,React Native开发不仅仅是写代码那么简单,还需要对Gradle有深入的理解。Gradle虽然强大,但也非常复杂,稍有不慎就会出问题。不过,只要我们保持耐心,一步步排查问题,总能找到解决方案。 最后,我想说的是,开发过程中遇到问题并不可怕,可怕的是失去信心。每一次解决问题的过程,都是我们成长的机会。希望能帮到你,让你在碰到这些问题的时候,别再绕那么多弯子了,赶紧找到症结,把事情搞定! 如果你还有其他疑问,欢迎随时交流!让我们一起在React Native的世界里探索更多可能性吧!
2025-04-15 16:14:29
36
青山绿水_
转载文章
...制别人的代码很难解决问题,先理解下每个变量和参数的含义 config文件介绍: config文件中注释可以通过用‘’字符开始一行来添加 如果您希望更改具有影响,则“取消注释”意味着删除‘’ sdtv_mode=2将SDTV模式设置为PAL(在欧洲使用) hdmi_drive=1正常DVI模式(无声音) hdmi_drive=2将监视器强制到HDMI模式,以便通过HDMI电缆发送声音 hdmi_group=1将监视器模式设置为CEA hdmi_group=2将监视器模式设置为DMT hdmi_mode=16将监视器分辨率设置为1080P 60 Hz 这个是我侧屏解决黑屏的关键一个参数,先查看自己使用显示器的分辨率,对照hdmi_mode表值,进行改写。我的侧屏分辨率是19201080,选择hdmi_mode=16。 hdmi_group定义了CEA或DMT格式的屏幕分辨率 如果hdmi_group=1(CEA),则这些值有效。hdmi_mode=1 VGAhdmi_mode=2 480p 60 Hzhdmi_mode=3 480p 60 Hz Hhdmi_mode=4 720p 60 Hzhdmi_mode=5 1080i 60 Hzhdmi_mode=6 480i 60 Hzhdmi_mode=7 480i 60 Hz Hhdmi_mode=8 240p 60 Hzhdmi_mode=9 240p 60 Hz Hhdmi_mode=10 480i 60 Hz 4xhdmi_mode=11 480i 60 Hz 4x Hhdmi_mode=12 240p 60 Hz 4xhdmi_mode=13 240p 60 Hz 4x Hhdmi_mode=14 480p 60 Hz 2xhdmi_mode=15 480p 60 Hz 2x Hhdmi_mode=16 1080p 60 Hzhdmi_mode=17 576p 50 Hzhdmi_mode=18 576p 50 Hz Hhdmi_mode=19 720p 50 Hzhdmi_mode=20 1080i 50 Hzhdmi_mode=21 576i 50 Hzhdmi_mode=22 576i 50 Hz Hhdmi_mode=23 288p 50 Hzhdmi_mode=24 288p 50 Hz Hhdmi_mode=25 576i 50 Hz 4xhdmi_mode=26 576i 50 Hz 4x Hhdmi_mode=27 288p 50 Hz 4xhdmi_mode=28 288p 50 Hz 4x Hhdmi_mode=29 576p 50 Hz 2xhdmi_mode=30 576p 50 Hz 2x Hhdmi_mode=31 1080p 50 Hzhdmi_mode=32 1080p 24 Hzhdmi_mode=33 1080p 25 Hzhdmi_mode=34 1080p 30 Hzhdmi_mode=35 480p 60 Hz 4xhdmi_mode=36 480p 60 Hz 4xHhdmi_mode=37 576p 50 Hz 4xhdmi_mode=38 576p 50 Hz 4x Hhdmi_mode=39 1080i 50 Hz reduced blankinghdmi_mode=40 1080i 100 Hzhdmi_mode=41 720p 100 Hzhdmi_mode=42 576p 100 Hzhdmi_mode=43 576p 100 Hz Hhdmi_mode=44 576i 100 Hz hdmi_mode=45 576i 100 Hz Hhdmi_mode=46 1080i 120 Hz hdmi_mode=47 720p 120 Hz hdmi_mode=48 480p 120 Hz hdmi_mode=49 480p 120 Hz Hhdmi_mode=50 480i 120 Hz hdmi_mode=51 480i 120 Hz Hhdmi_mode=52 576p 200 Hz hdmi_mode=53 576p 200 Hz Hhdmi_mode=54 576i 200 Hz hdmi_mode=55 576i 200 Hz Hhdmi_mode=56 480p 240 Hz hdmi_mode=57 480p 240 Hz Hhdmi_mode=58 480i 240 Hz hdmi_mode=59 480i 240 Hz HH指16:9变体(通常为4:3模式)。2x意味着像素加倍(即更高的时钟速率,每个像素重复两次)4x意味着像素四倍(即更高的时钟速率,每个像素重复四次)。 如果hdmi_group=2(Dmt),则这些值有效。有一个像素时钟限制,这意味着支持的最高模式是1920x1200@60 Hz,减少了消隐。hdmi_mode=1 640x350 85 Hzhdmi_mode=2 640x400 85 Hzhdmi_mode=3 720x400 85 Hzhdmi_mode=4 640x480 60 Hzhdmi_mode=5 640x480 72 Hzhdmi_mode=6 640x480 75 Hzhdmi_mode=7 640x480 85 Hzhdmi_mode=8 800x600 56 Hzhdmi_mode=9 800x600 60 Hzhdmi_mode=10 800x600 72 Hzhdmi_mode=11 800x600 75 Hzhdmi_mode=12 800x600 85 Hzhdmi_mode=13 800x600 120 Hzhdmi_mode=14 848x480 60 Hzhdmi_mode=15 1024x768 43 Hz DO NOT USEhdmi_mode=16 1024x768 60 Hzhdmi_mode=17 1024x768 70 Hzhdmi_mode=18 1024x768 75 Hzhdmi_mode=19 1024x768 85 Hzhdmi_mode=20 1024x768 120 Hzhdmi_mode=21 1152x864 75 Hzhdmi_mode=22 1280x768 Reduced blankinghdmi_mode=23 1280x768 60 Hzhdmi_mode=24 1280x768 75 Hzhdmi_mode=25 1280x768 85 Hzhdmi_mode=26 1280x768 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=27 1280x800 Reduced blankinghdmi_mode=28 1280x800 60 Hz hdmi_mode=29 1280x800 75 Hz hdmi_mode=30 1280x800 85 Hz hdmi_mode=31 1280x800 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=32 1280x960 60 Hz hdmi_mode=33 1280x960 85 Hz hdmi_mode=34 1280x960 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=35 1280x1024 60 Hz hdmi_mode=36 1280x1024 75 Hz hdmi_mode=37 1280x1024 85 Hz hdmi_mode=38 1280x1024 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=39 1360x768 60 Hz hdmi_mode=40 1360x768 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=41 1400x1050 Reduced blankinghdmi_mode=42 1400x1050 60 Hz hdmi_mode=43 1400x1050 75 Hz hdmi_mode=44 1400x1050 85 Hz hdmi_mode=45 1400x1050 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=46 1440x900 Reduced blankinghdmi_mode=47 1440x900 60 Hz hdmi_mode=48 1440x900 75 Hz hdmi_mode=49 1440x900 85 Hz hdmi_mode=50 1440x900 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=51 1600x1200 60 Hz hdmi_mode=52 1600x1200 65 Hz hdmi_mode=53 1600x1200 70 Hz hdmi_mode=54 1600x1200 75 Hz hdmi_mode=55 1600x1200 85 Hz hdmi_mode=56 1600x1200 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=57 1680x1050 Reduced blankinghdmi_mode=58 1680x1050 60 Hz hdmi_mode=59 1680x1050 75 Hz hdmi_mode=60 1680x1050 85 Hz hdmi_mode=61 1680x1050 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=62 1792x1344 60 Hz hdmi_mode=63 1792x1344 75 Hz hdmi_mode=64 1792x1344 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=65 1856x1392 60 Hz hdmi_mode=66 1856x1392 75 Hz hdmi_mode=67 1856x1392 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=68 1920x1200 Reduced blankinghdmi_mode=69 1920x1200 60 Hz hdmi_mode=70 1920x1200 75 Hz hdmi_mode=71 1920x1200 85 Hz hdmi_mode=72 1920x1200 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=73 1920x1440 60 Hz hdmi_mode=74 1920x1440 75 Hz hdmi_mode=75 1920x1440 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=76 2560x1600 Reduced blankinghdmi_mode=77 2560x1600 60 Hz hdmi_mode=78 2560x1600 75 Hz hdmi_mode=79 2560x1600 85 Hz hdmi_mode=80 2560x1600 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=81 1366x768 60 Hz hdmi_mode=82 1080p 60 Hz hdmi_mode=83 1600x900 Reduced blankinghdmi_mode=84 2048x1152 Reduced blankinghdmi_mode=85 720p 60 Hz hdmi_mode=86 1366x768 Reduced blanking 建议的低分辨率尝试开始,出现正常桌面在不断调整参数 ps:在网上买的小显示屏坏的,怎么调都是黑屏,最后用电脑的侧屏成功了。 (先让屏幕亮,然后在调适合屏幕的参数) overscan_left=20在左边跳过的像素数 overscan_right=20在右边跳过的像素数 overscan_top=20要跳过顶部的像素数 overscan_bottom要跳过底部的像素数 使显示器变小,以防止文本从屏幕上溢出 start_x启用照相机模块。起始x=1 disable_camera_led=1在录制视频或拍摄静止照片时,关闭红色照相机LED gpu_mem=128摄像机用最小GPU内存 disable_audio_dither=1禁止在PWM音频算法上抖动。如果您在音频插孔上遇到白噪声问题,请尝试此方法。 sdtv_mode=0复合输出定义TV标准(默认值=0) sdtv_mode=0 正常 NTSCsdtv_mode=1 日文版 NTSC – (无基座)sdtv_mode=2 正常 PALsdtv_mode=3 巴西版本 PAL sdtv_aspect=1 4:3 sdtv_aspect=2 14:9 sdtv_aspect=3 16:9定义复合输出的高宽比(默认值=1) hdmi_safe=1使用“安全模式”设置尝试引导与最大的HDMI兼容性。这与以下组合相同: hdmi_force_hotplug=1hdmi_niel_edid=0xa5000080 config_hdmi_boost=4hdmi_group=2hdmi_mode=4disdable_overscan=0overcan_left=24overcan_right=24overscan_top=24overcan_base=24 ps:可参考 hdmi_edid_file=1当设置为1时,将从edid.dat文件而不是从监视器读取edid数据 hdmi_force_hotplug=1即使没有检测到hdmi监视器,也可以使用hdmi模式。 hdmi_niel_edid=0xa5000080如果显示没有准确的Edid,则启用忽略Edid/Display数据。 hdmi_ignore_hotplug=1即使检测到hdmi监视器,也可以使用复合模式。 config_hdmi_boost=2配置hdmi接口的信号强度。如果您对hdmi有干扰问题,尝试增加(例如,到7)11是最大的。 disdable_overscan=0设置为1以禁用过度扫描。 max_usb_current=1结合树莓PI B+,引入了一个新的config.txt设置。 max_usb_current=0当添加这一行时,USB电源管理器将将其输出电流限制(对所有4个USB端口加起来)从600 mA更改为1200 mA的两倍。 dtparam=i2c_arm=on在GPIO引脚上启用I2C。 dtparam=i2s=on启用I2S音频硬件。 dtparam=spi=on启用SPI驱动程序。 dtoverlay=xxx向设备树中添加一个覆盖/boot/overays/xxx-overlay.dtb(在树莓派的系统盘中搜索文件位置) 文章总结: 一个树莓派发烧友(小学生)使用树莓派版本4B,参考过很多文章和博客但是都没有成功,最后翻译官方文档,更改参数最终victory!!! 附上我的config文件参数 文章参考: https://elinux.org/RPiconfig 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gcyhacker/article/details/122666018。 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。
2023-07-09 14:23:40
376
转载
转载文章
...整个过程出现几个较大问题: 没有地方做题。宣讲时不知道确切人数,很多同学都是站着,之后做题找不到地方,有的同学直接就在膝盖上完成了。在武大更是严重,人数较多,临时找做题的会议室,导致很多同学延迟半小时才开始答题,非常影响学生的答题心情。 试卷不够。同样因为宣讲不知道确切人数,拍脑袋一个方向打印了几十份试卷,结果有的无人问津,如DSP方向;有的则没有试卷,如软件工程师;一些同学发挥才智,直接写答案在自带的空白稿纸上。这也非常影响学生的答题心情。 筛选时间不足。晚上要根据试题和简历筛选出面试人选,并通知到。只有3个小时时间,2百多简历,平均1份不到1分钟,连逐题评分都没有时间。筛选只能跑马观花,看看卷面、答题内容、学校等,个人觉得这种筛选方式非常草率,容易漏掉不善于书写、或发挥不好的其他学校学生。面试中,就有2位同学认为试题答得很好,要求面试。 已将向人事部反应,推荐参考其他公司的,先投简历,初步筛选后,再确定笔试人数,然后再筛选,面试。虽然会多花1天时间,但做题、筛选会更有效率和质量。回复本年度招聘流程就这样了,后续再改进。 2. 与企业职位要求符合度低 与进入面试的学生交谈,主要了解一下课题、自己做的内容,以及与公司职位相关的能力准备。交谈中,发现很多同学对符合职位的特点不能有效突出,从课题项目,转向企业工程化的要求也准备不足。以下是一些问题记录: 课题目的描述不清。一些同学对自己课题的背景、目的、意义描述不清楚,只知道是老师让做的,就去做了。其实硕士期间纯粹研究课题时间只有1年多(2年硕士更少),都要研究出实用东西不太可能,但至少要对自己做的事情有一个系统认识。成人学习过程,只有知道“为什么”,才能学得明白。 课题中自己负责的事情描述不具体。简历中描述的课题常规都很大,不大可能是一个人完成。那就有分模块,模块之间有接口、有通信协议什么的。自己做的这一块,起什么作用,上下游都是干啥的,等等。如果自圆其说都办不到,后续工作任务也会存在问题。 不能突出匹配企业职位的要求。以软件工程师为例,简历上写熟悉面向对象、精通C++,只能说出多态、继承几个名词,用过vector、string;学习C和C++除了谭老的书,就很少自己看其他的;想从事软件工程师,连“新手圣经”代码大全没有听说过。在面试的20多人中,没有一个人拿着笔记本来演示他写的程序,我们都是干说。 对比较适合的人,我都建议他们先看看代码大全、设计模式,不管是否来我们公司。其实,一个真正对某件事情感兴趣的同学,他会主动去找资源,深入理解,不会等到应聘的时候再抱佛脚,找借口。 3. 招聘是体力活 外出前就有些感冒,招聘过程中,拿带子断掉的易拉宝宣传盒子,提数斤重的简历试题,在酒店昏暗灯光中阅卷,坐在椅子中一天且不停地说话,做5小时高铁。。。最后感觉都是机械式的动作,实在是体力活,感冒在武汉有加重倾向,回到深圳后,在草窝中睡了一天,第2天就好了一半。 离开武汉5年多了,本次去武汉招聘,趁着晚上休息时刻,去拜访老师和室友。好久不去,武汉修了环城路,打车都找不到地方,只能到附近的金三利酒店,再重温上学的路。在老师家品尝了招牌的红烧武昌鱼,木耳鸡翅膀,见识老师几十年的工作成果奖励。去室友家,他家公子见到生人就不停的哭,呵呵。回到酒店想一想,时间不在了,记忆模糊了,唯有文字记录之。 节后,我们还要继续后续的校园招聘。(北京、哈尔滨校园招聘记录) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zhouyulu/article/details/8033464。 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。
2024-02-02 13:16:24
525
转载
转载文章
...入更先进的动态数据流处理机制,使得大规模实时数据能够得到即时、流畅的可视化展现,尤其适用于金融交易、物联网监控等对时效性要求极高的场景。同时,针对日益增长的无障碍需求,amCharts 5也将改进图表元素的可访问性设计,确保视障用户通过辅助技术也能准确理解数据信息。 此外,amCharts团队正积极与各大开源社区合作,持续丰富地图库资源,并计划将更多开源地理空间数据项目纳入支持范围,让用户能更加便捷地创建符合特定业务需求的地图图表。通过这些升级,amCharts 5旨在巩固其作为行业领先的数据可视化工具的地位,赋能各行业用户高效、精准地洞察并传达复杂数据背后的价值。
2023-09-17 18:18:34
352
转载
Hadoop
...式计算的先驱,提供了处理大规模数据的能力。哎呀,你知道的,HBase在Hadoop这个大家庭里可是个大明星呢!它就像个超级仓库,能把海量的数据整齐地放好,不管是半结构化的数据,还是那些乱七八糟的非结构化数据,HBase都能搞定。你想想,当你需要快速查询或者修改这些数据的时候,HBase就像是你的私人管家,既快又精准,简直是太方便了!所以,无论是大数据分析、实时数据分析还是构建大规模的数据库系统,HBase都是你不可多得的好帮手!本文将深入探讨HBase如何与NoSQL数据库进行数据交互,以及这种交互在实际应用场景中的价值。 HBase概述 HBase是一种基于列存储的NoSQL数据库,它构建在Hadoop的HDFS之上,利用MapReduce进行数据处理。哎呀,HBase这东西啊,它就是借鉴了Google的Bigtable的思路,就是为了打造一个既能跑得快,又稳当,还能无限长大的数据仓库。简单来说,就是想给咱的数据找个既好用又耐用的家,让数据处理起来更顺畅,不卡壳,还能随着业务增长不断扩容,就跟咱们搬新房子一样,越住越大,越住越舒服!其数据模型支持多维查询,适合处理大量数据并提供快速访问。 与NoSQL数据库的集成 HBase的出现,让开发者能够利用Hadoop的强大计算能力同时享受NoSQL数据库的灵活性。哎呀,你知道的啦,在咱们的实际操作里,HBase这玩意儿可是个好帮手,能和各种各样的NoSQL数据库玩得转,不管是数据共享、搬家还是联合作战查情报,它都能搞定!就像是咱们团队里的多面手,哪里需要就往哪一站,灵活得很呢!以下是几种常见的集成方式: 1. 外部数据源集成 通过简单的API调用,HBase可以读取或写入其他NoSQL数据库的数据,如MongoDB、Cassandra等。这通常涉及数据复制或同步流程,确保数据的一致性和完整性。 2. 数据融合 在大数据分析项目中,HBase可以与其他Hadoop生态系统内的组件(如MapReduce、Spark)结合,处理从各种来源收集的数据,包括但不限于NoSQL数据库。通过这种方式,可以构建更复杂的数据模型和分析流程。 3. 实时数据处理 借助HBase的实时查询能力,可以集成到流处理系统中,如Apache Kafka和Apache Flink,实现数据的实时分析和决策支持。 示例代码实现 下面我们将通过一个简单的示例,展示如何使用HBase与MongoDB进行数据交互。这里假设我们已经安装了HBase和MongoDB,并且它们在本地运行。 步骤一:连接HBase java import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection; import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory; public class HBaseConnection { public static void main(String[] args) { String hbaseUrl = "localhost:9090"; try { Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(HBaseConfiguration.create(), hbaseUrl); System.out.println("Connected to HBase"); } catch (Exception e) { System.err.println("Error connecting to HBase: " + e.getMessage()); } } } 步骤二:连接MongoDB java import com.mongodb.MongoClient; import com.mongodb.client.MongoDatabase; public class MongoDBConnection { public static void main(String[] args) { String mongoDbUrl = "mongodb://localhost:27017"; try { MongoClient client = new MongoClient(mongoDbUrl); MongoDatabase database = client.getDatabase("myDatabase"); System.out.println("Connected to MongoDB"); } catch (Exception e) { System.err.println("Error connecting to MongoDB: " + e.getMessage()); } } } 步骤三:数据交换 为了简单起见,我们假设我们有一个简单的HBase表和一个MongoDB集合,我们将从HBase读取数据并将其写入MongoDB。 java import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.client.Table; import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; import com.mongodb.client.MongoCollection; import com.mongodb.client.model.Filters; import com.mongodb.client.model.UpdateOptions; import com.mongodb.client.model.UpdateOneModel; public class DataExchange { public static void main(String[] args) { // 连接HBase String hbaseUrl = "localhost:9090"; try { Connection hbaseConnection = ConnectionFactory.createConnection(HBaseConfiguration.create(), hbaseUrl); Table hbaseTable = hbaseConnection.getTable(TableName.valueOf("users")); // 连接MongoDB String mongoDbUrl = "mongodb://localhost:27017"; MongoClient mongoClient = new MongoClient(mongoDbUrl); MongoDatabase db = mongoClient.getDatabase("myDatabase"); MongoCollection collection = db.getCollection("users"); // 从HBase读取数据 Put put = new Put(Bytes.toBytes("123")); hbaseTable.put(put); // 将HBase数据写入MongoDB Document doc = new Document("_id", "123").append("name", "John Doe"); UpdateOneModel updateModel = new UpdateOneModel<>(Filters.eq("_id", "123"), new Document("$set", doc), new UpdateOptions().upsert(true)); collection.updateOne(updateModel); System.out.println("Data exchange completed."); } catch (Exception e) { System.err.println("Error during data exchange: " + e.getMessage()); } } } 请注意,上述代码仅为示例,实际应用中可能需要根据具体环境和需求进行调整。 结论 Hadoop的HBase与NoSQL数据库的集成不仅拓展了数据处理的边界,还极大地提升了数据分析的效率和灵活性。通过灵活的数据交换策略,企业能够充分利用现有数据资源,构建更加智能和响应式的业务系统。无论是数据融合、实时分析还是复杂查询,HBase的集成能力都为企业提供了强大的数据处理工具包。嘿,你知道吗?科技这玩意儿真是越来越神奇了!随着每一步发展,咱们就像在探险一样,发现越来越多的新玩法,新点子。就像是在拼图游戏里,一块块新的碎片让我们能更好地理解这个大数据时代,让它变得更加丰富多彩。我们不仅能看到过去,还能预测未来,这感觉简直酷毙了!所以,别忘了,每一次技术的进步,都是我们在向前跑,探索未知世界的一个大步。
2024-08-10 15:45:14
36
柳暗花明又一村
转载文章
转载文章
...者可能对大数据存储与处理领域的最新进展和相关技术动态产生兴趣。实际上,随着数据量的持续增长和技术迭代,HDFS也在不断发展以适应更复杂的应用场景。 近期,Apache Hadoop 3.3.0版本发布,引入了一系列新功能和改进。例如,HDFS现在支持EC(Erasure Coding)策略的进一步优化,能够在保证数据可靠性的同时,显著降低存储开销。此外,NameNode的高可用性和故障切换机制得到增强,确保了大规模集群的稳定运行。 另一方面,为应对云原生时代的挑战,Hadoop社区正积极将HDFS与Kubernetes等容器编排平台进行整合。如Open Data Hub项目就提供了在Kubernetes上部署HDFS及整个Hadoop生态系统的解决方案,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。
2023-12-05 22:55:20
284
转载
转载文章
...,有帮助别人快速解决问题(trouble shooting)的能力。 此阶段你需要经历到7、8年左右的体验,中间要经历一段深刻自我历练的过程。 有时给人致命一击其实是心里的小蟊贼。一般人在5年前后遇到一个门槛,碰到天花板+彷徨期,或者你打心眼里不在喜欢编程,可尝试转为其它角色,如产品经理,售前售后支持等岗位,也不失为好选择。 当我们熬过这段儿,就会“山随平野尽,江入大荒流“,渐入佳境矣。 高级程序员定义软件功能、做开发计划推进和管理。可以带几个个帮手把产品规划的功能实现,你是团队中的”大手“,遇到难题也是你亲自攻艰克难。 所以,一个高级程序员,他的职责很清晰: 1、负责产品核心复杂功能的方案设计、编码实现 2、负责疑难BUG分析诊断、攻关解决 架构师 到了架构师级别,想必你已经学会降龙十八掌,可登堂入世,成为一位准(lao)专(you)家(tiao)。 我们大喊声:“单打独斗,老衲谁也不惧!“,遂开始领导一众技术高手,指点武功,来设计和完成一个系统,大多是分布式,高并发的系统架构平台。 架构师的任务是为公司产品的业务问题提供高质量技术解决方案,主要着眼于系统的"技术实现" 。 架构师的主要分类: 可能每条产品线都设置了架构师,也可能多条生产品线的的后端是由一个架构师设计的平台提供,所以架构师也是有所不同的,其分类如下: 软件架构师 信息架构师 网站架构师 其主要职责如下: 1、需求分析:“知彼”有时比“知已”还重要。管理市场,产品等的需求,确立关键需求。坚持技术上的优秀与需求的愿景统一,提升技术负债意识,提供技术选项,风险预判,工期等解决方案。 2、架构设计:在产品功能中抽取中非功能的需求,由关键需求变成概念型架构。列出功能树,分层治之,如用户界面层、系统交互层,数据管理层。达成高扩展,高可用,高性能,高安全,易运维,易部署,易接入等能力。 3、功能设计与实现:对架构设计的底层代码级别实现。如公共核心类,接口实现,应用发现规则、接口变更等。 技术经理 人生就是不断上升的过程,你已经到达经理的层次了。如今的你,需要不断提高领导力,需要定期召开团队会议讨论问题。 首先我们要更加自信,在工作中显示自己的功力,给讲话增添力量。如:“本次项目虽然有很大的困难,我们也需苦战到底。当然示先垂范,身先士卒,方能成功!” 技术经理有时候也可能叫系统分析员,一些小公司可能会整个公司或者部门有一个技术经理。技术经理承担的角色主要是系统分析、架构搭建、系统构建、代 码走查等工作,如果说项目经理是总统,那么技术经理就是总理。当然不是所有公司都是这样的,有些公司项目经理是不管技术团队的,只做需求、进度和同客户沟 通,那么这个时候的项目经理就好像工厂里的跟单人员了,这种情况在外包公司比较多。对于技术经理来说,着重于技术方面,你需要知道某种功能用哪些技术合 适,需要知道某项功能需要多长的开发时间等。同时,技术经理也应该承担提高团队整体技术水平的工作。 你需要和大家站在一起,因为人们也都有解决问题的能力,更需要有以下的能力与责任: 1、任务管理:开发工作量评估、定立开发流程、分配和追踪开发任务 2、质量管理:代码review、开发风险判断/报告/协调解决 3、效率提升:代码底层研发和培训、最佳代码实践规范总结与推广、自动化生产工具、自动化部署工具 4、技术能力提升:招聘面试、试题主拟、新人指导、项目复盘与改进 技术总监 如果一个研发团队超过20人,有多条产品线或业务量很大,这时已经有多个技术经理在负责每个业务,这时需要一位技术总监。 主要职责: 1、组建平台研发部,与架构师共建软件公共平台,方便各条产品业务线研发。 2、通过技术平台、通过高一层的职权,管理和协调公司各个部门与本部门各条线。现在每个产品线都应该有合格的技术经理和高级程序员。 结语:我们相信,每个人都能成为IT大神。现在开始,找个师兄带你入门,让你的学习之路不再迷茫。 这里推荐我们的前端学习交流圈:784783012,里面都是学习前端的从最基础的HTML+CSS+JS【炫酷特效,游戏,插件封装,设计模式】到移动端HTML5的项目实战的学习资料都有整理,送给每一位前端小伙伴。 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。
2024-05-10 13:13:48
757
转载
ElasticSearch
...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: { $meta: "textScore" } } ) 4.2.3 索引库和存储库分开 为了减少单表的大小,为了让普通的列表查询、普通筛选可以跑的更快,你可以对原有的数据原封不动的做一张表。 然后对于搜索场景,再单独对需要被搜索的字段单独拎一张表出来! 然后二者之间做增量信号同步或定时差额同步,可能会有延迟,这个就看你能容忍多长时间(悄悄告诉你,elasticsearch也需要指定这个refresh时间,一般是1s到几秒、甚至分钟级。当然,二者的这个时间对饮的底层目的是不一样的)。 这样,搜索的时候先查询搜索库,拿到一个指针id的列表,然后拿到指针id的列表区存储里把数据一次性捞出来。当然,也是支持分页的,你查询搜索库其实也是普通的数据库查询嘛,支持分页参数的。 4.3 存储库和索引库的延伸阅读 很多有名的开源软件也是使用的存储库与索引库分离的技术方案,如apache atlas: apache atlas对于大数据领域的数据资产元数据管理、数据血缘上可谓是专家,也涉及资产搜索的特性,它的实现思路就是:从搜索库中做搜索、拿到key、再去存储库中做查询。 搜索库:上图右下角,可以看到使用的是elasticsearch、solr或lucene,多个选一个 存储库:上图左下角,可以看到使用的是Cassandra、HBase或BerkeleyDB,多个选一个 虽然apache atlas在只有搜索库或只有存储库的时候也可以很好的工作,但只针对于数据量并不大的场景。 搜索库,擅长搜索!存储库,擅长海量存储!搜索库多样化搜索,然后去存储库做点查。 当你的数据达到海量的时候,es+hbase也是一种很好的解决方案,不在这里展开说明了。
2024-01-27 17:49:04
540
admin-tim
Mongo
...们要是碰上一堆数据要处理,那些老一套的查询方法啊,那可真是不够用,捉襟见肘。就像你手头一堆零钱,想买个大蛋糕,结果发现零钱不够,还得再跑一趟银行兑换整钞。那时候,你就得琢磨琢磨,是不是有啥更省力、效率更高的办法了。哎呀,你知道的,MapReduce就像一个超级英雄,专门在大数据的世界里解决难题。它就像个大厨,能把一大堆食材快速变成美味佳肴。以前,处理海量数据就像是给蜗牛搬家,慢得让人着急。现在有了MapReduce,就像给搬家公司装了涡轮增压,速度嗖嗖的,效率那叫一个高啊!无论是分析市场趋势、优化业务流程还是挖掘用户行为,MapReduce都成了我们的好帮手,让我们的工作变得更轻松,效率也蹭蹭往上涨!本文将带你深入了解MongoDB中的MapReduce,从基础概念到实际应用,再到优化策略,一步步带你掌握这门技术。 1. MapReduce的基础概念 MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算。在MongoDB中,我们可以通过map()和reduce()函数实现数据的分组、转换和聚合。基本流程如下: - Map阶段:数据被分割成多个分片,每个分片经过map()函数处理,产生键值对形式的数据流。 - Shuffle阶段:键相同的数据会被合并在一起,为reduce()阶段做准备。 - Reduce阶段:针对每个键,执行reduce()函数,合并所有相关值,产生最终的结果集。 2. MongoDB中的MapReduce实践 为了让你更好地理解MapReduce在MongoDB中的应用,下面我将通过一个具体的例子来展示如何使用MapReduce处理数据。 示例代码: 假设我们有一个名为sales的集合,其中包含销售记录,每条记录包含product_id和amount两个字段。我们的目标是计算每个产品的总销售额。 javascript // 首先,我们定义Map函数 db.sales.mapReduce( function() { // 输出键为产品ID,值为销售金额 emit(this.product_id, this.amount); }, function(key, values) { // 将所有销售金额相加得到总销售额 var total = 0; for (var i = 0; i < values.length; i++) { total += values[i]; } return total; }, { "out": { "inline": 1, "pipeline": [ {"$group": {"_id": "$_id", "total_sales": {$sum: "$value"} }} ] } } ); 这段代码首先通过map()函数将每个销售记录映射到键为product_id和值为amount的键值对。哎呀,这事儿啊,就像是这样:首先,你得有个列表,这个列表里头放着一堆商品,每一项商品下面还有一堆数字,那是各个商品的销售价格。然后,咱们用一个叫 reduce() 的魔法棒来处理这些数据。这个魔法棒能帮咱们把每一样商品的销售价格加起来,就像数钱一样,算出每个商品总共卖了多少钱。这样一来,我们就能知道每种商品的总收入啦!哎呀,你懂的,我们用out这个参数把结果塞进了一个临时小盒子里面。然后,我们用$group这个魔法棒,把数据一通分类整理,看看哪些地方数据多,哪些地方数据少,这样就给咱们的数据做了一次大扫除,整整齐齐的。 3. 性能优化与注意事项 在使用MapReduce时,有几个关键点需要注意,以确保最佳性能: - 数据分区:合理的数据分区可以显著提高MapReduce的效率。通常,我们会根据数据的分布情况选择合适的分区策略。 - 内存管理:MapReduce操作可能会消耗大量内存,特别是在处理大型数据集时。合理设置maxTimeMS选项,限制任务运行时间,避免内存溢出。 - 错误处理:在实际应用中,处理潜在的错误和异常情况非常重要。例如,使用try-catch块捕获并处理可能出现的异常。 4. 进阶技巧与高级应用 对于那些追求更高效率和更复杂数据处理场景的开发者来说,以下是一些进阶技巧: - 使用索引:在Map阶段,如果数据集中有大量的重复键值对,使用索引可以在键的查找过程中节省大量时间。 - 异步执行:对于高并发的应用场景,可以考虑将MapReduce操作异步化,利用MongoDB的复制集和分片集群特性,实现真正的分布式处理。 结语 MapReduce在MongoDB中的应用,为我们提供了一种高效处理大数据集的强大工具。哎呀,看完这篇文章后,你可不光是知道了啥是MapReduce,啥时候用,还能动手在自己的项目里把MapReduce用得溜溜的!就像是掌握了新魔法一样,你学会了怎么给这玩意儿加点料,让它在你的项目里发挥出最大效用,让工作效率蹭蹭往上涨!是不是感觉整个人都精神多了?这不就是咱们追求的效果嘛!嘿,兄弟!听好了,掌握新技能最有效的办法就是动手去做,尤其是像MapReduce这种技术。别光看书上理论,找一个你正在做的项目,大胆地将MapReduce实践起来。你会发现,通过实战,你的经验会大大增加,对这个技术的理解也会更加深入透彻。所以,行动起来吧,让自己的项目成为你学习路上的伙伴,你肯定能从中学到不少东西!让我们继续在数据处理的旅程中探索更多可能性!
2024-08-13 15:48:45
150
柳暗花明又一村
转载文章
...2) 链接按钮的事件处理函数中调用链接控制器的接口函数ZAux_OpenEth(),与控制器进行链接,链接成功后启动定时器1监控控制器状态。 //网口链接控制器void CSingle_move_Dlg::OnOpen(){char buffer[256]; int32 iresult;//如果已经链接,则先断开链接if(NULL != g_handle){ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;}//从IP下拉框中选择获取IP地址GetDlgItemText(IDC_IPLIST,buffer,255);buffer[255] = '\0';//开始链接控制器iresult = ZAux_OpenEth(buffer, &g_handle);if(ERR_SUCCESS != iresult){g_handle = NULL;MessageBox(_T("链接失败"));SetWindowText("未链接");return;}//链接成功开启定时器1SetWindowText("已链接");SetTimer( 1, 100, NULL ); } (3)通过定时器监控控制器状态 。 void CSingle_move_Dlg::OnTimer(UINT_PTR nIDEvent) {// TODO: Add your message handler code here and/or call defaultif(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开"));return ;}if(1 == nIDEvent){CString string;float position = 0;ZAux_Direct_GetDpos( g_handle,m_nAxis,&position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X1轴位置:%.2f", position );GetDlgItem( IDC_CURPOS )->SetWindowText( string );float NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed( g_handle,m_nAxis,&NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X1轴速度:%.2f", NowSp );GetDlgItem( IDC_CURSPEED)->SetWindowText( string );ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis+1, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y1轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis+1, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y1轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 2, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X2轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS3)->SetWindowText(string);NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 2, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X2轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED3)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 3, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y2轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS4)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 3, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y2轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED4)->SetWindowText(string);int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态if (status == -1){GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态:停 止" );}else{GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态:运动中" );} }CDialog::OnTimer(nIDEvent);} (4)通过启动按钮的事件处理函数获取编辑框的移动轨迹,并设置振镜轴参数操作振镜轴运动。 void CSingle_move_Dlg::OnStart() //启动运动{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}UpdateData(true);//刷新参数int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态 if (status == 0) //已经在运动中{ return;} //设定轴类型 1-脉冲轴类型 for (int i = 4; i < 8; i++){ZAux_Direct_SetAtype(g_handle, i, m_Atype);ZAux_Direct_SetMerge(g_handle,i,1);//设置脉冲当量ZAux_Direct_SetUnits(g_handle, i, m_units);//设定速度,加减速ZAux_Direct_SetLspeed(g_handle, i, m_lspeed);ZAux_Direct_SetSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetForceSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetAccel(g_handle, i, m_acc);ZAux_Direct_SetDecel(g_handle, i, m_dec);//设定S曲线时间 设置为0表示梯形加减速 ZAux_Direct_SetSramp(g_handle, i, m_sramp);}//使用MOVESCANABS运动int axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0,0 };ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);CString str;GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX1)->GetWindowText(str);float dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY1)->GetWindowText(str);float dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX2)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY2)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX3)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY3)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX4)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY4)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);//第二个振镜运动//使用MOVESCANABS运动axislist[0] = 6;axislist[1] = 7;dposlist[0] = 0;dposlist[1] = 0;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX5)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY5)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX6)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY6)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX7)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY7)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX8)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY8)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);UpdateData(false); } (5) 通过断开按钮的事件处理函数来断开与控制卡的连接。 void CSingle_move_Dlg::OnClose() //断开链接{// TODO: Add your control notification handler code hereif(NULL != g_handle){KillTimer(1); //关定时器KillTimer(2);ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;SetWindowText("未链接");} } (6)通过坐标清零按钮的事件处理函数移动振镜轴回零到中心零点位置,不直接使用dpos=0,修改振镜轴坐标。 void CSingle_move_Dlg::OnZero() //清零坐标{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}// TODO: Add your control notification handler code hereint axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0 };ZAux_Direct_MoveAbs(g_handle,2,axislist,dposlist); //设置运动回零点} 三调试与监控 编译运行例程,同时通过ZDevelop软件连接控制器对控制器状态进行监控 。 ZDevelop软件连接控制器监控控制器的状态,查看振镜轴对应参数,并可搭配示波器检测双振镜轨迹。 设置振镜轴运动,首先需要将轴类型配置成21振镜轴类型,并对应配置振镜轴的速度加减速等参数才可操作振镜进行运动。 通过ZDevelop软件的示波器监控双振镜运动运行轨迹。 视频演示。 开放式激光振镜+运动控制器(六)-双振镜运动 本次,正运动技术开放式激光振镜+运动控制器(六):双振镜运动,就分享到这里。 更多精彩内容请关注“正运动小助手”公众号,需要相关开发环境与例程代码,请咨询正运动技术销售工程师:400-089-8936。 本文由正运动技术原创,欢迎大家转载,共同学习,一起提高中国智能制造水平。文章版权归正运动技术所有,如有转载请注明文章来源。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_57350300/article/details/123402200。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-04 17:33:09
340
转载
转载文章
...即可,但是当发生重大问题,比如主机宕机了,可以发给领导联系人组. [root@test objects] vim contactgroups.cfg define contactgroup{ contactgroup_name sagroup ; 组名 alias Nagios Administrators ; 别名 members maoxian ; 联系人组成员 } 10.命令定义文件 commands.cfg 命令定义文件是Nagios中很重要的配置文件,所有在hosts.cfg还是services.cfg使用的命令都必须在命令定义文件中定义才能使用.默认情况下,范例配置文件已经配置好了日常需要使用的命令,所以一般不做修改. 11.时间段定义文件 timeperiods.cfg 我们在检测、通知、报警的时候都需要定义时间段,默认都是使用7x24,这也是默认配置文件里配置好的,如果你需要周六日不做检测,或者在制定的维护时间不做检测,都可以在该时间段定义文件定义好,这样固定维护的时候,就不会为大量的报警邮件或者短信烦恼 [root@test objects] cat timeperiods.cfg |grep -v "^" |grep -v "^$" 可以根据业务需求来更改 12.启动Nagios 1> 修改配置文件所有者 [root@test objects] chown -R nagios:nagios /usr/local/nagios/etc/objects/ 2> 检测配置是否正确 [root@test objects] /usr/local/nagios/bin/nagios -v /usr/local/nagios/etc/nagios.cfg 如果配置错误,会给出相应的报错信息,可以根据信息查找,注意,如果配置文件中有不可见字符也可以导致配置错误 3> 重载Nagios [root@test objects] service nagios restart 本文出自 “毛线的linux之路” 博客,请务必保留此出处http://maoxian.blog.51cto.com/4227070/756516 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gzh0222/article/details/8549202。 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。
2023-11-16 20:48:42
484
转载
转载文章
...0800 我想主要的问题是权限的问题,你先在本机将config文件设置为只有自己的机器,运行一 下该程序看看,如果不能运行,多机当然就更不行了,这说明本机的设置有问题。如何解 决这一问题,我的经验是,你可以在两台机器上分别建立普通帐号,然后用mpiregister对 该帐号进行注册,如果两台机器上分别运行都可以,则可以试试多机,如果多机连接不同 ,则可能是防火墙等安全设置的问题,可以将防火墙去掉,这样就应该可以了,我们在XP 以及NT上实验都是可行的。 ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: Zhihui Du Sent: Monday, November 01, 2004 4:39 PM Subject: Re: 请教mpi 单机模拟的命令为: mpirun -np 2 -localonly d:/cpi.exe 成功 两机器名分别为 liu1 liu2,命令为 mpirun -hosts 2 liu1 liu2 d:/cpi.exe 失败 config文件为 config.cfg exe d:/cpi.exe hosts liu1 2 liu2 2 命令为 mpirun d:/config.cfg 失败 加选项-tcp也没用 可执行文件的存放路径都在d盘根目录下 都老师,我想你们都是用linux 的,能不能请您的研究生给在两台 机器上试一下,估计两个小时够了,有你的指点,就会知道问题出在哪。 我们这边也有很多同学在你的书的指引下在linux下进行的,我是进行数值计算,不敢弄那 么复杂,只好在windows下进行,可也不知问题究竟在哪。 Zhihui Du <duzh@tsinghua.edu.cn> wrote: 你运行的具体命令是什么?可以用mpirun -np 2 xxx 和 mpirun configfile 两种方式都 试试,可执行程序两台机器上都要有。 ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: Zhihui Du Sent: Sunday, October 31, 2004 11:50 AM Subject: Re: 请教mpi 任务管理器里发现有mpd进程,mpiconfig也能找到对方, 我们是在同一个宿舍,用hub相连,这在局域网内应该没问题了, 共享也是可读写的,盘符的格式是一样的,单机可以运行 mpirun -np 2 -localonly c:/ .exe 有结果 Zhihui Du <duzh@tsinghua.edu.cn> wrote: 安装mpich后应该有一个新的mpi进程在运行,用mpiconfig应该能够列出其他的机器才行, 还有这些计算结点的网络配置应该在一个子网内,另外共享的权限是否是任何用户可以读 写?你用mpirun -localonly -np x abc方式是否可以运行? ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: Zhihui Du Sent: Saturday, October 30, 2004 5:55 PM Subject: Re: 请教mpi 我是严格按照mpich的要求进行的, 1。使用管理员权限在两机器上新建同一个名称的用户及相同的口令 2。分别在上面的两用户里安装mpich,然后mpiregister ,用户名和口令同 3。同一名称的盘符共享 4。mpiconfig,显示了对方的mpich 的版本号,说明已找到。 5。运行mpi程序 这样还是没有用,我们这边在windows系统下进行的很少有人成功过 我们都在网上问这个问题 Zhihui Du <duzh@tsinghua.edu.cn> wrote: 如果仅仅是自己做实验用,就可以不要考虑太多的安全问题,把MPI程序所在的盘共享出来 让其他的机器都可以访问,按照MPICH自己的设置,你可以运行MPIREGISTER程序先注册一 下用户名和口令。 ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: duzh@tirc.cs.tsinghua.edu.cn Sent: Friday, October 29, 2004 9:26 PM Subject: 请教mpi 都老师: 你好! 我是南京大学系学生,现在正在用mpi进行数值并行编程, 是在windows系统下,同实验室的两台机器,总是显示登陆失败 不知怎么设置的。两台机器用的是同一用户名和相同密码,同样的注册。 希望能得到您的指点。 此致 -- ※ 来源:.南京大学小百合站 http://bbs.nju.edu.cn [FROM: 172.16.78.68] -- ※ 转寄:.南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn.[FROM: 202.120.20.14] -- ※ 转寄:.南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn.[FROM: 202.120.20.14] 一、预备工作 0. 二、下载 1. 下载mpich 三、安装 2. 用具有管理权限的帐户登陆计算机 3. 执行mpich.nt.1.2.5.exe,选择所有缺省安装 4. 在每台计算机上均执行上述过程2、3 四、配置 5. 运行配置工具 start->programs->MPICH->mpd->MPICH Configuration tool 6. 加入已经安装mpich的主机 7.点击 [Apply] 保存 8 点击 [OK] 退出 五、测试 9. 打开MSDEV工作空间文件 MPICH/SDK/examples/nt/examples.dsw 10. 编译调试该cpi 项目 11. 拷贝MPICH/SDK/examples/nt/basic/Debug/cpi.exe 到每一台机器某一共享目录。 如: c:/temp/cpi.exe 注意:确保每台机器均有同样的共享目录,并且可以互相访问!! 12. 打开命令窗口,改变当前路径到 c:/temp 下(与前相同) 13. 执行命令 MPICH/mpd/bin/mpirun.exe -np 4 cpi 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/yangdelong/article/details/3946113。 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。
2023-04-09 11:52:38
114
转载
转载文章
...蚁的时候被问到过这个问题!你没看错,面试也有可能会问。 一、什么是Class文件 Class文件又称字节码文件,一种二进制文件,它是由某种语言经过编译而来,注意这里并不一定是Java语言,还有可能是Clojure、Groovy、JRuby、Jython、Scala等,Class文件运行在Java虚拟机上。Java虚拟机不与任何一种语言绑定,它只与Class文件这种特定的二进制文件格式所关联。 虚拟机具有语言无关性,它不关心Class文件的来源是何种语言,它只关心Class文件中的内容。Java语言中的各种变量、关键字和运算符号的语义最终都是由多条字节码命名组合而成的,因此字节码命令所能提供的语义描述能力比Java语言本身更加强大。 二、Class文件的结构 虚拟机可以接受任何语言编译而成的Class文件,因此也给虚拟机带来了安全隐患,为了提供语言无关性的功能就必须做好安全防备措施,避免危险有害的类文件载入到虚拟机中,对虚拟机造成损害。所以在类加载的第二大阶段就是验证,这一步工作是虚拟机安全防护的关键所在,其中检查的步骤就是对class文件按照《Java虚拟机规范》规定的内容来对其进行验证。 1.总体结构 Class文件是一组以8位字节为基础单位的二进制流,各个数据项目严格按照顺序紧凑地排列在Class文件之中,中间没有添加任何分隔符,Class文件中存储的内容几乎全部是程序运行的必要数据,没有空隙存在。当遇到需要占用8位字节以上空间的数据项时,就按照高位在前的方式分割成若干个8位字节进行存储。 Class文件格式采用类似于C语言结构体的伪结构来存储数据,这种伪结构只有两种数据类型:无符号数和表。 无符号数属于基本的数据类型,以u1、u2、u4、u8来分别代表1个字节、2个字节、4个字节、8个字节的无符号数,无符号数可以来描述数字、索引引用、数量值或者按照UTF-8编码构成字符串值。 表是由多个无符号数或者其他表作为数据项构成的复合数据类型,所有表都习惯性的以“_info”结尾。表用于描述有层次关系的复合结构的数据,整个Class文件本质上就是一张表,它的数据项构成如下图。 2.魔数(Magic Number) 每一个Class文件的头4个字节成为魔数(Magic Number),它的唯一作用是确定这个文件是否是一个能被虚拟机接收的Class文件。很多文件存储标准中都是用魔数来进行身份识别,比如gif、png、jpeg等都有魔数。使用魔数主要是来识别文件的格式,相比于通过文件后缀名识别,这种方式准确性更高,因为文件后缀名可以随便更改,但更改二进制文件内容的却很少。Class类文件的魔数是Oxcafebabe,cafe babe?咖啡宝贝?至于为什么是这个, 这个名字在java语言诞生之初就已经确定了,它象征着著名咖啡品牌Peet's Coffee中深受欢迎的Baristas咖啡,Java的商标logo也源于此。 3.文件版本(Version) 在魔数后面的4个字节就是Class文件的版本号,第5和第6个字节是次版本号(Minor Version),第7和第8个字节是主版本号(Major Version)。Java的版本号是从45开始的,JDK1.1之后的每个JDK大版本发布主版本号向上加1(JDK1.0~1.1使用的版本号是45.0~45.3),比如我这里是十六进制的Ox0034,也就是十进制的52,所以说明该class文件可以被JDK1.8及以上的虚拟机执行,否则低版本虚拟机执行会报java.lang.UnsupportedClassVersionError错误。 4.常量池(Constant Pool) 在主版本号紧接着的就是常量池的入口,它是Class文件结构中与其他项目关联最多的数据类型,也是占用空间最大的数据之一。常量池的容量由后2个字节指定,比如这里我的是Ox001d,即十进制的29,这就表示常量池中有29项常量,而常量池的索引是从1开始的,这一点需要特殊记忆,因为程序员习惯性的计数法是从0开始的,而这里不一样,所以我这里常量池的索引范围是1~29。设计者将第0项常量空出来是有目的的,这样可以满足后面某些指向常量池的索引值的数据在特定情况下需要表达“不引用任何一个常量池项目”的含义。 通过javap -v命令反编译出class文件之后,我们可以看到常量池的内容 常量池中主要存放两大类常量:字面量和符号引用。比如文本字符、声明为final的常量值就属于字面量,而符号引用则包含下面三类常量: 类和接口的全限名 字段的名称和描述符 方法的名称和描述符 在之前的文章(详谈类加载的全过程)中有详细讲到,在加载类过程的第二大阶段连接的第三个阶段解析的时候,会将常量池中的符号引用替换为直接引用。相信很多人在开始了解那里的时候也是一头雾水,作者我也是,当我了解到常量池的构成的时候才明白真正意思。Java代码在编译的时候,是在虚拟机加载Class文件的时候才会动态链接,也就是说Class文件中不会保存各个方法、字段的最终内存布局信息,因此这些字段、方法的符号引用不经过运行期转换的话无法获得真正的内存入口地址,也就无法直接被虚拟机使用。当虚拟机运行时,需要从常量池获得对应的符号引用,再在类创建时或运行时解析、翻译到具体的内存地址之中。 常量池中每一项常量都是一张表,这里我只找到了JDK1.7之前的常量池项目类型表,见下图。 常量池项目类型表: 常量池常量项的结构总表: 比如我这里测试的class文件第一项常量,它的标志位是Ox0a,即十进制10,即表示tag为10的常量项,查表发现是CONSTANT_Methodref_info类型,和上面反编译之后的到的第一个常量是一致的,Methodref表示类中方法的符号引用。查上面《常量池常量项的结构总表》可以看到Methodref中含有3个项目,第一个tag就是上述的Ox0a,那么第二个项目就是Ox0006,第三个项目就是Ox000f,分别指向的CONSTANT_Class_info索引项和CONSTANT_NameAndType_info索引项为6和15,那么反编译的结果该项常量指向的应该是6和15,查看上面反编译的图应证我们的推测是对的。后面的常量项就以此类推。 这里需要特殊说明一下utf8常量项的内容,这里我以第29项常量项解释,也就是最后一项常量项。查《常量池常量项的结构总表》可以看到utf8项有三个内容:tag、length、bytes。tag表示常量项类型,这里是Ox01,表示是CONSTANT_Utf8_info类型,紧接着的是长度length,这里是Ox0015,即十进制21,那么再紧接着的21个字节都表示该项常量项的具体内容。特别注意length表示的最大值是65535,所以Java程序中仅能接收小于等于64KB英文字符的变量和变量名,否则将无法编译。 5.访问标志(Access Flags) 在常量池结束后,紧接着的两个字节代表访问标志(Access Flags),该标志用于识别一些类或者接口层次的访问信息,其中包括:Class是类还是接口、是否定义为public、是否定义为abstract类型、类是否被声明为final等。 访问标志表 标志位一共有16个,但是并不是所有的都用到,上表只列举了其中8个,没有使用的标志位统统置为0,access_flags只有2个字节表示,但是有这么多标志位怎么计算而来的呢?它是由标志位为true的标志位值取或运算而来,比如这里我演示的class文件是一个类并且是public的,所以对应的ACC_PUBLIC和ACC_SIPER标志应该置为true,其余标志不满足则为false,那么access_flags的计算过程就是:Ox0001 | Ox0020 = Ox0021 篇幅原因,未完待续...... 参考文献:《深入理解Java虚拟机》 END 本篇文章为转载内容。原文链接:https://javar.blog.csdn.net/article/details/97532925。 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。
2024-01-09 17:46:36
646
转载
转载文章
...OC中最常出现的内存问题就是循环引用,如下面代码所示,A中引用B,B中引用A,spa和spb的强引用计数永远大于等于1,所以直到程序退出前都不会被退出,这种情况有时候在正常的业务逻辑中是不可避免的,而解决循环引用的方法最有效就是改用weak_ptr,具体可见下一章。 class A {public:shared_ptr<B> b;};class B {public:shared_ptr<A> a;};int main(int argc, const char argv[]) {shared_ptr<A> spa = make_shared<A>();shared_ptr<B> spb = make_shared<B>();spa->b = spb;spb->a = spa;return 0;} //main函数退出后,spa和spb强引用计数依然为1,无法释放 刚柔并济:weak_ptr 正如上一章提到,使用shared_ptr过程中有可能会出现循环引用,关键原因是使用shared_ptr引用一个指针时会导致强引用计数+1,从此该指针的生命周期就会取决于该shared_ptr的生命周期,然而,有些情况我们一个类A里面只是想引用一下另外一个类B的对象,类B对象的创建不在类A,因此类A也无需管理类B对象的释放,这个时候weak_ptr就应运而生了,使用shared_ptr赋值给一个weak_ptr不会增加强引用计数(strong_count),取而代之的是增加一个弱引用计数(weak_count),而弱引用计数不会影响到指针的生命周期,这就解开了循环引用,上一章最后的代码使用weak_ptr可改造为如下代码。 class A {public:shared_ptr<B> b;};class B {public:weak_ptr<A> a;};int main(int argc, const char argv[]) {shared_ptr<A> spa = make_shared<A>();shared_ptr<B> spb = make_shared<B>();spa->b = spb; //spb强引用计数为2,弱引用计数为1spb->a = spa; //spa强引用计数为1,弱引用计数为2return 0;} //main函数退出后,spa先释放,spb再释放,循环解开了使用weak_ptr也有需要注意的点,因为既然weak_ptr不负责裸指针的生命周期,那么weak_ptr也无法直接操作裸指针,我们需要先转化为shared_ptr,这就和OC的Strong-Weak Dance有点像了,具体操作如下:shared_ptr<int> spa = make_shared<int>(10);weak_ptr<int> spb = spa; //weak_ptr无法直接使用裸指针创建if (!spb.expired()) { //weak_ptr最好判断是否过期,使用expired或use_count方法,前者更快spb.lock() += 10; //调用weak_ptr转化为shared_ptr后再操作裸指针}cout << spa << endl; //20 智能指针原理 看到这里,智能指针的用法基本介绍完了,后面笔者来粗浅地分析一下为什么智能指针可以有效帮我们管理裸指针的生命周期。 使用栈对象管理堆对象 在C++中,内存会分为三部分,堆、栈和静态存储区,静态存储区会存放全局变量和静态变量,在程序加载时就初始化,而堆是由程序员自行分配,自行释放的,例如我们使用裸指针分配的内存;而最后栈是系统帮我们分配的,所以也会帮我们自动回收。因此,智能指针就是利用这一性质,通过一个栈上的对象(shared_ptr或unique_ptr)来管理一个堆上的对象(裸指针),在shared_ptr或unique_ptr的析构函数中判断当前裸指针的引用计数情况来决定是否释放裸指针。 shared_ptr引用计数的原理 一开始笔者以为引用计数是放在shared_ptr这个模板类中,但是细想了一下,如果这样将shared_ptr赋值给另一个shared_ptr时,是怎么做到两个shared_ptr的引用计数同时加1呢,让等号两边的shared_ptr中的引用计数同时加1?不对,如果还有第二个shared_ptr再赋值给第三个shared_ptr那怎么办呢?或许通过下面的类图便清楚个中奥秘。 [ boost中shared_ptr与weak_ptr类图 ] 我们重点关注shared_ptr<T>的类图,它就是我们可以直接操作的类,这里面包含裸指针T,还有一个shared_count的对象,而shared_count对象还不是最终的引用计数,它只是包含了一个指向sp_counted_base的指针,这应该就是真正存放引用计数的地方,包括强应用计数和弱引用计数,而且shared_count中包含的是sp_counted_base的指针,不是对象,这也就意味着假如shared_ptr<T> a = b,那么a和b底层pi_指针指向的是同一个sp_counted_base对象,这就很容易做到多个shared_ptr的引用计数永远保持一致了。 多线程安全 本章所说的线程安全有两种情况: 多个线程操作多个不同的shared_ptr对象 C++11中声明了shared_ptr的计数操作具有原子性,不管是赋值导致计数增加还是释放导致计数减少,都是原子性的,这个可以参考sp_counted_base的源码,因此,基于这个特性,假如有多个shared_ptr共同管理一个裸指针,那么多个线程分别通过不同的shared_ptr进行操作是线程安全的。 多个线程操作同一个shared_ptr对象 同样的道理,既然C++11只负责sp_counted_base的原子性,那么shared_ptr本身就没有保证线程安全了,加入两个线程同时访问同一个shared_ptr对象,一个进行释放(reset),另一个读取裸指针的值,那么最后的结果就不确定了,很有可能发生野指针访问crash。 作者:腾讯技术工程 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYwMjI2MA==&mid=2649743462&idx=1&sn=c9d94ddc25449c6a0052dc48392a33c2&utm_source=tuicool&utm_medium=referralmp.weixin.qq.com 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_31467557/article/details/113049179。 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。
2023-02-24 18:25:46
142
转载
转载文章
... 此外,随着容器安全问题受到越来越多的关注,Docker也正在强化其安全特性。2022年,Docker宣布将与Snyk等安全工具进行深度集成,以实现容器镜像漏洞扫描及修复的一体化流程。同时,业界也在探索零信任安全模型如何应用于容器领域,以确保容器在整个生命周期内的安全性。 另一方面,考虑到容器编排的重要性,Kubernetes作为主流的容器编排平台,其与Docker的协同使用愈发紧密。通过学习官方文档或社区教程,用户可以深入了解如何利用Docker构建并推送镜像至私有仓库,再由Kubernetes调度器拉取这些镜像以部署复杂的应用服务网格。 综上所述,掌握Docker不仅是了解基础容器技术的关键,而且还需要关注其最新发展动态和技术生态演进,例如新版本特性、安全增强措施以及与Kubernetes等生态系统组件的深度融合。对于希望进一步提升DevOps能力的专业人士来说,持续跟进Docker相关领域的前沿研究与实践案例,无疑能为自身技术栈的丰富与完善提供强大支撑。
2023-11-26 15:47:20
539
转载
Mahout
...析成为了解决海量数据处理的关键技术之一。哎呀,你听说过Mahout这个玩意儿没?这家伙可是个开源的机器学习宝库,专治大数据这事儿。它那分发式计算的能力啊,就像魔法一样,能让你的数据处理起来轻松又高效。用Mahout做分析,就像是给一堆乱糟糟的数据整了套华丽丽的整理术,让它们变得井井有条,还能从中找出各种有价值的信息和模式。这玩意儿一出手,数据处理界的难题就被它玩转得飞起,简直是个大数据时代的超级英雄呢!而Apache Spark Streaming,则是为实时数据流提供高性能处理的框架。哎呀,兄弟!把这两样技术给整到一块儿用,那效果简直不要太棒!不仅能快速消化那些源源不断的数据洪流,还能帮咱们做出超明智的决定,简直就是开挂的存在嘛!本文旨在探索Mahout与Spark Streaming如何协同工作,为实时流数据分析提供强大的解决方案。 2. Mahout概述 Mahout是一个基于Hadoop的机器学习库,旨在利用分布式计算资源来加速大规模数据集上的算法执行。哎呀,这个家伙可真厉害!它能用上各种各样的机器学习魔法,比如说分门别类的技巧(就是咱们说的分类)、把相似的东西归到一块儿的本事(聚类)还有能给咱们推荐超棒东西的神奇技能(推荐系统)。而且,它最擅长的就是对付那些海量的数据,就像大鱼吃小鱼一样,毫不费力就能搞定!通过Mahout,我们可以构建复杂的模型来挖掘数据中的模式和关系,从而驱动业务决策。 3. Spark Streaming简介 Apache Spark Streaming是Spark生态系统的一部分,专为实时数据流处理设计。哎呀,这个玩意儿简直就是程序员们的超级神器!它能让咱这些码农兄弟们轻松搞定那些超快速、高效率的实时应用,你懂的,就是那种分秒必争、数据飞速流转的那种。想象一下,一秒钟能处理几千条数据,那感觉简直不要太爽啊!就像是在玩转数据的魔法世界,每一次点击都是对速度与精准的极致追求。这不就是我们程序员的梦想吗?在数据的海洋里自由翱翔,每一刻都在创造奇迹!Spark Streaming的精髓就像个魔术师,能把连续不断的水流(数据流)变换成小段的小溪(微批次)。这小溪再通过Spark这个强大的分布式计算平台,就像是在魔法森林里跑的水车,一边转一边把水(数据)处理得干干净净。这样一来,咱们就能在实时中捕捉到信息的脉动,做出快速反应,既高效又灵活! 4. Mahout与Spark Streaming的集成 为了将Mahout的机器学习能力与Spark Streaming的实时处理能力结合起来,我们需要创建一个流水线,使得Mahout可以在实时数据流上执行分析任务。这可以通过以下步骤实现: - 数据接入:首先,我们需要将实时数据流接入Spark Streaming。这可以通过定义一个DStream(Data Stream)对象来完成,该对象代表了数据流的抽象表示。 scala import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.dstream._ val sparkConf = new SparkConf().setAppName("RealtimeMahoutAnalysis").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(sparkConf) valssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1)) // 创建StreamingContext,时间间隔为1秒 val inputStream = TextFileStream("/path/to/your/data") // 假设数据来自文件系统 val dstream = inputStream foreachRDD { rdd => rdd.map { line => val fields = line.split(",") (fields(0), fields.slice(1, fields.length)) } } - Mahout模型训练:然后,我们可以使用Mahout中的算法对数据进行预处理和建模。例如,假设我们想要进行用户行为的聚类分析,可以使用Mahout的KMeans算法。 scala import org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.recommender.KNNRecommender import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.ThresholdUserNeighborhood import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.PearsonCorrelationSimilarity import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector import org.apache.hadoop.conf.Configuration val dataModel = new FileDataModel(new File("/path/to/your/data.csv")) val neighborhood = new ThresholdUserNeighborhood(0.5, dataModel, new Configuration()) val similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(dataModel) val recommender = new GenericUserBasedRecommender(dataModel, neighborhood, similarity) val recommendations = dstream.map { (user, ratings) => val userVector = new RandomAccessSparseVector(ratings.size()) for ((itemId, rating) <- ratings) { userVector.setField(itemId.toInt, rating.toDouble) } val recommendation = recommender.recommend(user, userVector) (user, recommendation.map { (itemId, score) => (itemId, score) }) } - 结果输出:最后,我们可以将生成的推荐结果输出到合适的目标位置,如日志文件或数据库,以便后续分析和应用。 scala recommendations.foreachRDD { rdd => rdd.saveAsTextFile("/path/to/output") } 5. 总结与展望 通过将Mahout与Spark Streaming集成,我们能够构建一个强大的实时流数据分析平台,不仅能够实时处理大量数据,还能利用Mahout的高级机器学习功能进行深入分析。哎呀,这个融合啊,就像是给数据分析插上了翅膀,能即刻飞到你眼前,又准确得不得了!这样一来,咱们做决定的时候,心里那根弦就更紧了,因为有它在身后撑腰,决策那可是又稳又准,妥妥的!哎呀,随着科技车轮滚滚向前,咱们的Mahout和Spark Streaming这对好搭档,未来肯定会越来越默契,联手为我们做决策时,用上实时数据这个大宝贝,提供更牛逼哄哄的武器和方法!想象一下,就像你用一把锋利的剑,能更快更准地砍下胜利的果实,这俩家伙在数据战场上,就是那把超级厉害的宝剑,让你的决策快人一步,精准无比! --- 以上内容是基于实际的编程实践和理论知识的融合,旨在提供一个从概念到实现的全面指南。哎呀,当真要将这个系统或者项目实际铺展开来的时候,咱们得根据手头的实际情况,比如数据的个性、业务的流程和咱们的技术底子,来灵活地调整策略,让一切都能无缝对接,发挥出最大的效用。就像是做菜,得看食材的新鲜度,再搭配合适的调料,才能做出让人满意的美味佳肴一样。所以,别死板地照搬方案,得因地制宜,因材施教,这样才能确保我们的工作既高效又有效。
2024-09-06 16:26:39
60
月影清风
转载文章
...,及时发现并解决潜在问题,这对于构建高性能、高可用的分布式数据库架构具有重要意义。 综上所述,紧跟数据库技术发展潮流,关注MariaDB等开源数据库软件的更新动态,探索云端数据库运维实践与高可用性设计,无疑将助力企业在数字化转型过程中更好地利用数据库这一关键基础设施,以支撑更加复杂多变的业务场景需求。
2023-07-12 10:11:01
311
转载
转载文章
...合,提升他们解决实际问题的能力。 此外,艺术家和设计师也在利用颜色叠加的原理进行创新实践。例如,荷兰艺术家埃舍尔借助颜色叠加创作出视错觉艺术作品,展示出二维空间内不同颜色相互作用产生的神奇效果。而在时尚界,设计师们通过面料上的颜色叠加与透明度变化,营造出丰富多变且极具层次感的视觉体验。 总的来说,颜色叠加这一基本原理不仅在科普实验中有生动体现,更在科技、教育、艺术等多个领域发挥着重要作用,不断推动着人类对色彩世界的深入理解和广泛利用。
2024-01-20 16:20:26
469
转载
转载文章
...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。
2023-09-10 16:27:10
272
转载
转载文章
...: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
122
转载
转载文章
...对大家有帮助,如果有问题欢迎私信我交流~~~ 如果对你有帮助记得点个赞哦🙈🙈🙈 PS:以下的个人简历/个人陈述/老师推荐信等材料如果有需要的,欢迎关注我的 微 信 公 号【驭风者小窝】发 送【 保研 】领取大礼包~~ 二、个人情况 学校:末流985 专业排名:5% 四六级:515/449 科研竞赛:学过一些机器学习的知识,有几个简单的科研项目;一些比赛获奖,国奖 最终去向:北航计算机学硕 三、关于保研(前期准备/时间安排/个人材料) 专业知识复习:建议在大三下学期开学初期就开始复习专业课,包括:线代、概率论、数据结构、计网、计组、操作系统等(不用复习的特别深入),有的学校有笔试,大多数在面试时会问到一些基础知识(如果老师问到的基础知识都答上来,老师对你的印象肯定会特别好!)。 信息搜集:各学校/学院官网(研招网);学长学姐;保研论坛,微信公众号(后保研、保研人、保研论坛等);QQ群等。同时也要多与同学交流,互相交换信息。 搜集你想去并且基本能去的学校的要求和特点(南京大学夏令营对机考特别看重,难度也比较大,可以在大三就多刷题好好准备),进行一定的准备,可以在网上搜索相关的经验贴。 个人定位:了解你们学校学长学姐的保研去处,最好多跟本校已经保研的学长学姐交流,根据他们的经历以及自己的实力和研究生规划来对自己进行定位。 方向和选择: 人工智能?CV? NLP? 数据库?分布式系统?其他? 硕士?直博? 小老师?大牛老师? 以上这些选择因人而异,最好自己多了解、多与老师学长学姐交流,根据自己的兴趣、目前的发展以及自己未来的规划进行抉择。 夏令营(4-7月):从四月份开始就有的学校开始了夏令营申请,5-6月是夏令营申请的集中时间;参加夏令营基本都在6-7月份。夏令营的好处:老师名额多;时间比较充裕,可以较好的了解学校以及方向等;大多学校夏令营安排住宿。参加夏令营最重要的是专业排名(这是大多数学校初筛的最重要的依据,科研经历/比赛等都是次要的。当然顶会和ACM大牛除外)。 预推免(7-9月):有的学校夏令营开始后马上就开始预推免的报名与进行(例如哈工大从7月份开始到9月份有四批预推免的面试);大多数学校集中在9月中旬。如果夏令营已经有offer了可以在预推免时冲击更好的offer;如果夏令营没有拿到offer,建议此时以稳重为好。 九推:9月28号在推免系统正式填报推免志愿,录取。 个人简历:建议在寒假期间就把自己大学的经历都整理一遍,写好简历的初始版本;然后再找老师、学长学姐帮忙完善。 个人陈述:包括自己的情况介绍、科研经历、研究生期间的规划等,1000-1500字。网上有模板可以借鉴。 老师推荐信:基本都是自己写好找老师签字,如果老师能帮你手写的话,那太好不过了。 联系老师邮件:建议提前写好一个大概的模板,注意格式、内容以及邮件的标题等(例如XX大学-XXX-保研申请)。建议夏令营前或者初审过了及时联系自己喜欢的老师。 以上只是对各方面的简单介绍,每个方面详细的注意点网上好多资料,多多搜集就好。 PS:以上个人简历/个人陈述/老师推荐信模板如果有需要的私信我分享给你! 建议把以上材料都提前收集整理好,保研结束后发现我的材料文件夹3个多G...... 一年多来整理的保研资料 四、上科大信息学院夏令营(7.3-7.6) 本来没有打算报名上科大,一个同学把上科大宣传单给了我一份,看后感觉上科大实力比较强(虽然不是982/211)就报名了。 校园环境 上科大3号报到,4号-6号有开营活动、参观、自己联系老师面试(后来才知道即使拿到优营九月份也要再来面试,也就是说上科大夏令营拿到优营只是免去了九月预推免面试的初审,但是如果你足够优秀,老师比较中意,九月份就是来走一下过场。) 我参加了三个老师的面试。YY老师只是简单问了几个问题,有点水;HXM老师有一轮笔试(考的概率论比较多,编译原理、操作系统、计网也有涉及)+面试;YJY老师的一轮面试是课题组的学长学姐面的(自我介绍+项目),二轮面试和老师聊。 上科大给我的感觉就是学校小而精;老师比较好(比如YJY/GSH/TKW)、科研氛围浓厚、硬件设施完善(双人宿舍,独立卫浴,中央空调;学校地下全是停车场,下雨不用打伞可以直接走地下),但是由于建立才几年的时间,知名度不高。 学生宿舍 五、北理计算机夏令营(7.8-7.10) 北理今年入营的基本都是985和顶尖211,夏令营去了基本都能拿到优营!入营290+,夏令营参营240+,优营220+。 在北理主楼俯瞰 8号报到,领取宿舍钥匙、校园卡(北理夏令营包括食宿,每人发了一张100元的校园卡,可以在食堂、超市消费)。北理校园比较小、路比较窄;研究生宿舍三栋高层,有电梯,四人间,宿舍空间小、比较挤,大多数宿舍有空调(据说是宿舍的同学自己买或者租的),每一层有一个公共洗澡间。 9号上午宣讲,下午机试。机试两道题目难度不大,老师手动输入三个样例给分(4+3+3,每道题目满分10分)。下午机试结束我找到提前联系的LX老师聊了一个小时,老师人很nice,专心学术(据说她的研究生大都有一篇顶会论文)。 10号上午自己找老师面试。我又参加了院长实验室的面试,比较简单。下午正式面试,分了十多个组一起面试,总共四个小时。面试包括英文自我介绍、项目、研究生规划、是否打算读博、基础知识等,每人大概5-7分钟。面试结束就可以离校了。 六、北航计算机夏令营(7.11-7.14) 北航是不包含食宿的,所以入营人数较多,有600+。北航7.11上午报到+宣讲,下午机试分两组。北航机试类似CSP,可以多次提交,以最后一次为准,但是提交后不能实时出成绩。机试两个小时,包括两道题目,第一道题目比较简单,第二道题目稍微难一些,我第二道题目没有写完但是也过了机试,第二道题目即使没有写完也要能写多少写多少,把代码的思路写出来(有可能会人工判)。北航机试可以用CSP成绩代替,基本250分及以上就没问题,每年具体的情况不一样。11号晚上出机试通过名单(大概500+进340+)。 12号分组面试,每人20分钟,从上午八点一直面试到下午三点。面试包括抽取一道政治题谈看法、抽取一段英文读并翻译、基础知识(数学知识+计算机知识)、项目。政治题和英文翻译感觉大家都差不多(除非你英语特别差),主要的是基础知识面试,北航比较爱问数学问题线代、概率论、离散、高数;如果你的项目比较好的话,老师会着重问你的项目。问到我的问题有梯度、可微和可导、大数定理+中心极限定理等。12号晚上出优营名单,大概340+进180。北航是根据夏令营面试排名来定学硕和专硕的,大概有40个学硕的名额,其他都是专硕,不过北航学硕和专硕培养方式没有区别。 这是在我前面面试同学被问到的部分问题 13号领导师意向表,找导师签字,如果没有找到暑假期间或者九月份也可以再联系老师。 14号校医院体检,夏令营结束。 七、计算所(7.13-7.16) 计算所入营还是比较有难度的,但是即使没入营也可以自己联系老师,如果老师同意可以来参加面试,只是夏令营包括食宿,没入营的不包括食宿。计算所是分实验室面试的,可以参加多个实验室的面试,我参加了网数和智信的笔试+机试+面试。 智信12号笔试,14号机试+面试。笔试包括英文论文理解翻译、概率论题、计算机基础知识题目(操作系统,计网等)、CV题目(智信主要是做CV)。机试五道题目,一个小时,题目代码已经写好了,只需你补全,类似LeetCode,在学长的电脑上完成,有C++和Python可选,两种编程语言题目不同。C++用的是VS2017,会由人给你记每道题目完成的时间,会让你演示调试,结束后打包发送到一个邮箱里。 网数只有机试和面试,13号上午机试,15号面试。机试一个小时七道题目,在自己电脑上写然后拷到老师的优盘上。考察了包括链表、二叉树、图等,偏向于工程,据说今年的题目是计算所一个工程博士出的。机试70人,进入面试60人。面试每人15分钟,包括自我介绍,专业知识,是否读博,项目等。 计算所环境 八、一些建议和感想 一些建议: 提前准备,给自己定位,有针对性的准备,多在网上找经验贴;多和本校保研的学长学姐交流,多和同学交流,多搜集信息; 4月份前把简历、推荐信、个人陈述等写好,再不断修改完善; 最好能提前联系一个老师,以免拿到优营而没有找到好老师; 准备好专业知识,线代、概率论、数据结构、计网、计组、操作系统等; 如果编程能力不是特别强,最好大三开始就刷题,LeetCode的中档题难度基本就够用了; 一些体会与感想: 机会是留给有准备的人的,越努力越幸运! 做最坏的打算,做最好的准备。 保研是一场马拉松,坚持到底就是胜利。 遵道而行,但到半途需努力;会心不远,欲登绝顶莫辞劳。 也送给自己一句话:流年笑掷,未来可期! 以上仅代表个人观点与感想,如果对你有帮助记得点赞哦~如有问题,可以关注我的公主号【驭风者小窝】,我会尽我最大的努力帮助你! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_28983299/article/details/118319985。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-02 23:03:36
122
转载
站内搜索
用于搜索本网站内部文章,支持栏目切换。
知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
echo "text" | tee file.txt
- 将文本输出到屏幕并写入文件。
推荐内容
推荐本栏目内的其它文章,看看还有哪些文章让你感兴趣。
2023-04-28
2023-08-09
2023-06-18
2023-04-14
2023-02-18
2023-04-17
2024-01-11
2023-10-03
2023-09-09
2023-06-13
2023-08-07
2023-03-11
历史内容
快速导航到对应月份的历史文章列表。
随便看看
拉到页底了吧,随便看看还有哪些文章你可能感兴趣。
时光飞逝
"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"