音视频开发掌握知识圈 音视频开发要学的？ 音视频开发是一个广泛而专业化的领域，需要掌握多方面的知识和技能。以下是进行音视频开发时可能需要学习的一些关键技能和概念：
数字信号处理：了解数字信号处理原理、算法以及在音视频中的应用，包括滤波、采样、量化等内容。
音频编解码：熟悉音频编解码原理和常见的音频编码格式（如MP3、AAC、FLAC等），以及音频数据压缩、解压缩技术。
视频编解码：了解视频编解码的基本原理和常见视频编码标准（如H.264、H.265等），以及视频流的压缩和解压缩方法。
多媒体框架和库：熟悉使用多媒体处理框架和库，比如FFmpeg、GStreamer等，用于处理音频、视频的播放、录制、转码等操作。
实时音视频通信：了解实时音视频通信的原理和技术，包括网络传输、数据包损失处理、延迟优化等内容。
音视频编程：掌握音视频编程相关技术，比如使用C++、Python等语言进行音视频处理、流媒体开发、图像处理等操作。
音视频同步：熟悉音视频同步的原理和技术，确保音视频数据在播放过程中的同步性。
图像处理：了解图像处理的基础知识，包括图像采集、处理、合成等技术，对于视频处理也有着重要意义。
硬件加速：掌握利用GPU、DSP等硬件加速技术进行音视频处理的方法，提高处理效率和质量。
流媒体技术：了解流媒体协议（如RTMP、HLS、WebRTC等）以及流媒体服务搭建和优化。
Android 平台上进行音视频开发？ 在 Android 平台上进行音视频开发，您需要掌握以下关键技能和概念：
Android 开发基础：熟悉 Android 开发环境、Java 或 Kotlin 编程语言以及 Android 应用程序的构建和调试。
Android 多媒体框架：了解 Android 提供的多媒体框架，如MediaCodec、AudioRecord、AudioTrack等，用于处理音频和视频数据。
Camera API：熟悉 Android 的 Camera API，用于实时捕获和处理摄像头数据。
音频编解码：了解 Android 音频编解码器的使用，比如使用MediaCodec进行音频编码和解码操作。
视频编解码：熟悉 Android 视频编解码器的使用，可以使用MediaCodec进行视频编解码操作。
音视频采集与播放：掌握音频、视频数据的采集（录制）和播放技术，包括使用AudioRecord/AudioTrack、MediaRecorder/MediaPlayer等类库。
OpenGL ES：了解 OpenGL ES 图形库，用于处理视频渲染、滤镜效果等图像处理需求。
网络传输技术：熟悉 Android 网络传输技术，包括 Socket 编程、HTTP请求等，用于音视频数据的传输和流媒体服务的交互。
实时音视频通信：掌握实时音视频通信技术，例如 WebRTC、RTMP 等协议的使用，以便实现音视频通话、直播等功能。
权限管理：了解 Android 权限系统，确保应用获得录音、相机等必要权限来进行音视频操作。
性能优化：学习 Android 音视频应用的性能优化技巧，包括内存管理、线程优化、数据缓冲等方面。
iOS 平台上进行音视频开发？ 关键技能和概念：
iOS 开发基础：熟悉 iOS 应用程序的开发环境、Swift 或 Objective-C 编程语言，以及 Xcode IDE 的使用。
// 定义事件类 class Event { final String message; Event(this.message); } // 事件总线类 class EventBus { // 单例模式 factory EventBus() => _getInstance(); static EventBus get instance => _getInstance(); static EventBus? _instance; EventBus._internal(); static EventBus _getInstance() { if (_instance == null) { _instance = EventBus._internal(); } return _instance!; } // 保存事件监听器的列表 final List<Function(dynamic)> _listeners = []; // 注册事件监听器 void on<T>(Function(T) listener) { _listeners.add(listener as Function(dynamic)); } // 发布事件 void fire(dynamic event) { for (var listener in _listeners) { listener(event); } } // 销毁事件总线，清空监听器 void destroy() { _listeners.
electron + vtkjs加载模型显示异常，类似于图片加载失败的效果，如上图。
electron开发版本：13。
解决方法：升级electron版本号。
注意：win7最高兼容electron 22版本。
git init
在本地新建一个repo,进入一个项目目录,执行git init,会初始化一个repo,并在当前文件夹下创建一个.git文件夹.
git clone
获取一个url对应的远程Git repo, 创建一个local copy.一般的格式是git clone [url].clone下来的repo会以url最后一个斜线后面的名称命名,创建一个文件夹,如果想要指定特定的名称,可以git clone [url] newname指定.
git status
查询repo的状态.
git status -s: -s表示short, -s的输出标记会有两列,第一列是对staging区域而言,第二列是对working目录而言.
git log
show commit history of a branch.
git log –oneline –number: 每条log只显示一行,显示number条.
git log –oneline –graph:可以图形化地表示出分支合并历史.
git log branchname可以显示特定分支的log.
git log –oneline branch1 branch2,可以查看在分支1,却不在分支2中的提交.表示排除这个分支(Window下可能要给^branch2加上引号).
git log –decorate会显示出tag信息.
git log –author=[author name] 可以指定作者的提交历史.
git log –since –before –until –after 根据提交时间筛选log.
–no-merges可以将merge的commits排除在外.
git log –grep 根据commit信息过滤log: git log –grep=keywords
iOS15以后，下载了xcode安装好后，并不会自动下载好模拟器，需要手动下载。
有两种下载方式
xcode下载 xcode -> Settings 打开面板
xcode下载虽然方便，但是有个问题是，这里下载如果断网了不会断点续传，所以如果网络不行的话，基本不可能完全下载下来。如果出现这样的情况，建议用第二种方式下载。
苹果官网下载 1、进入官网链接下载模拟器运行时文件
2、下载好后，在终端执行如下命令，安装模拟器
xcode-select -s /Applications/Xcode-beta.app xcodebuild -runFirstLaunch xcrun simctl runtime add "~/Downloads/watchOS 9 beta Simulator Runtime.dmg"
中文网上复制粘贴的很多，尤以docker-compose为甚。搜索引擎上能搜到的，github的那个网址，curl显示要十几个小时（蛮奇怪，win主机直接访问下载就很快，虚拟机Linux去curl就很慢）。daocloud的那个，倒是一秒钟下载下来，但是直接cat docker-compose能发现503。所以，干脆自己动手，别再想偷懒，直接去github里去看吧。
github官网链接如下：
https://github.com/docker/compose
不要看别的，先看README.md:
https://github.com/docker/compose/blob/main/README.md
按照readme所述，我们需要先去release中下载。在主页中点击tags，再点击release，即可到达release页面。也可以直达：
https://github.com/docker/compose/releases
点开Assets选项，这是下载资源，并不叫download…
注意要选择适配Linux64位的，名字如下。有些新版没有这项，往下拉一拉，用找旧一点的就有。
下载下来后，通过如finalshell等工具，将下载下来的docker-compose-linux-x86_64传到Linux上。
这里有个问题，readme上写着将docker-compose-linux-x86_64复制到图中几个路径之一并改名为docker-compose，我复制到/usr/libexec/docker/cli-plugins中，改名后并chmod，验证版本时显示
[root@192 cli-plugins]# docker-compose version bash: /usr/local/bin/docker-compose: 没有那个文件或目录 所以还是要放到/usr/local/bin中，并改名为docker-compose。改名可以使用mv命令
mv ./docker-compose-linux-x86_64 ./docker-compose 并且按照README所述加权限，
chmod +x docker-compose 验证版本：
[root@192 bin]# docker-compose version Docker Compose version v2.24.6 到此安装结束
SQL(Structured Query Language)结构化查询语言，操作关系型数据库的编程语言，定义了一套操作关系型数据库统一标准。
语法 SQL语句可以单行或多行书写，以;为结束标记SQL可以使用空格或缩进来增强语句的可读性SQL分单行注释(-- 注释内容 或 # 注释内容)和多行注释(/* 注释内容 */)MySQL中 SQL中的语句不区分大小写(建议关键字大写) 分类 SQL语句，按其功能可划分为4类：DDL、DML、DQL、*DCL。
分类全称说明DDLData Definition Language数据定义语言，用来定义数据库对象(数据库、表、字段)DMLData Manipulation Language数据操作语言，用来对数据表中的数据进行增、删、改DQLData Query Language数据查询语言，用来查询数据库中表的记录DCLData Control Langage数据控制语言，用来创建数据库用户，控制数据库的访问权限 DDL DDL(Data Definition language)，数据定义语言，用来定义数据库对象(数据库、表、字段)。
数据库操作常见命令：
# 查询所有数据库 show databases; # 查询当前数据库 select database(); # 创建数据库 create database [if not exists] 数据库名 [default charset 字符集] [collate 排序规则]; # 删除数据库 drop database [if exists] 数据库名; # 切换数据库 use 数据库名; 数据表操作常见命令
# 查询当前数据库中所有表 show tables; # 查看表结构 (可查看到指定表的字段、字段类型、是否为null，是否存在默认值等信息) desc 表名; # 查看建表语句 (查看指定表的建表语句，而部分默认值参数在建表时未指定也会查询到，如存储引擎、字符集等) show create table 表名; # 创建表 create table 表名( 字段1 字段1类型 [comment 注释], 字段2 字段2类型 [comment 注释], .
1.引言
百度网盘资源链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/1Ww6u_l1L6DMXofC2HxfETw?pwd=yqd6 提取码：yqd6 2.学习资源预览
2.1 包含学习手册四本：
- 计算机原理与设计：Verilog HDL版 - 计算机组成与设计_答案手册（RISC_V） - 计算机组成与设计硬件软件接口risc-v中文
- 数字逻辑与组成原理实践教程
2.2 32位RISC-V五级流水线CPU代码设计
- 项目源代码（Modelsim仿真）：CPU_pip_haza - 项目模拟仿真时使用的测试数据
- CPU五级流水线设计图
- 项目实现指令集：
设计的CPU能执行RISC-V精简指令集: S1={sb, sh, sw, lb, lh, lw, lbu, lhu}，S2={add，sub，xor, or, and, srl, sra, sll}，S3={xori, ori, andi, srli, srai, slli}，S4={slt, sltu, slti, sltiu}，S5={jal, jalr}，S6={beq, bne, blt, bge, bltu, bgeu}
- 项目实验报告目录：
目录
1 实验目的和意义 6
实验目的 6实验意义 6 2.实验环境介绍 7
2.1 Verilog HDL 7
1.存储引擎 1.1 mysql体系结构 连接层 最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信，主要完成一些类似于连接处理，授权认证，及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。
服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如
过程，函数等，在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统性能
引擎层
存储引擎层，存储引擎真正的负责了Mysql中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信，不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。数据库中的索引是在存储引擎层实现的。
存储层
数据存储层，主要是将数据（如：redolog,undolog,数据，索引，二进制日志，错误日志，查询日志，慢查询日志等）存储在文件系统上，并完成与存储引擎的交互
和其它数据库相比，Mysql有点与众不同，它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎上，插件式的存储引擎架构，将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。
1.2 存储引擎介绍 存储引擎就是存储数据，建立索引，更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表的，而不是基于库的，所以存储引擎也可被称为表类型。我们可以在创建表的时候，来指定选择的存储引擎，如果没有指定将自动选择默认的存储引擎
1）建表时指定存储引擎
CREATE TABLE 表名( 字段1 字段1类型 [ COMMENT 字段1注释 ] , ...... 字段n 字段n类型 [COMMENT 字段n注释 ] ) ENGINE = INNODB [ COMMENT 表注释 ] ; 查询当前数据库支持的存储引擎 show engines;
示例演示：
A.查询建表语句 ------ 默认存储引擎：InnoDB
show create table accout;
我们可以看到，创建表时，即使我们没有指定存储引擎，数据库也会自动选择默认存储引擎
B.查询数据库支持的存储引擎
show engines;
C. 创建表 my_myisam，并指定MyISAM存储引擎
create table my_myisam( id int, name varchar(10) ) engine = MyISAM ; D.
在CentOS中安装和配置Tomcat应用服务器非常简单，以下是一种基本的步骤：
步骤 1: 安装Java
首先，确保您的系统上已经安装了Java Development Kit (JDK)。Tomcat需要Java环境来运行。
sudo yum install java-devel
步骤 2: 下载和解压Tomcat
访问Apache Tomcat官网下载最新版本的Tomcat。
将下载的Tomcat压缩文件解压到您选择的目录中。例如，解压到 /opt 目录：
sudo tar -xvzf apache-tomcat-.tar.gz -C /opt
步骤 3: 配置环境变量
编辑 /etc/profile 文件，并添加以下行来设置JAVA_HOME和CATALINA_HOME环境变量：
sudo nano /etc/profile
在文件末尾添加以下内容：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java
export CATALINA_HOME=/opt/apache-tomcat-
保存并关闭文件。然后运行以下命令使更改生效：
source /etc/profile
步骤 4: 启动Tomcat
进入Tomcat的bin目录，并执行启动脚本：
cd /opt/apache-tomcat-/bin
sudo ./startup.sh
步骤 5: 访问Tomcat管理界面
打开Web浏览器，并访问以下URL来查看Tomcat的管理界面：
http://your_server_ip:8080
您应该能够看到Tomcat的欢迎页面，以及一些示例应用和管理界面。
步骤 6: 配置防火墙
如果您的CentOS系统上启用了防火墙，确保将Tomcat的端口(默认为8080)添加到防火墙规则中，以允许对外访问Tomcat服务。
sudo firewall-cmd --zone=public --add-port=8080/tcp --permanent
sudo firewall-cmd --reload
文章目录 一、存储过程1. 创建存储过程2. 查看存储过程3. 调用存储过程4. 修改存储过程5. 删除存储过程 二、函数1. 创建自定义函数2. 查看自定义函数3. 调用自定义函数4. 删除自定义函数 为了提高SQL语句的重用性，MySQL可以将频繁使用的业务逻辑封装成程序进行存储，这类程序包括存储过程、函数、触发器等。 一、存储过程 存储过程是一组可以完成特定功能的SQL语句集合，它可以将常用或复杂操作封装成一个代码块存储在数据库服务器中，以便重复使用，大大减少数据库开发人员的工作量。
1. 创建存储过程 基本语法：
CREATE PROCEDURE pro_name([[IN | OUT | INOUT ] 参数名称 参数类型]) [characteristic ... ] routine_body MySQL默认的语句结束符号为分号（;），而在创建存储过程时，存储过程体可能包含多条SQL语句，所以为避免分号与存储过程中SQL语句的结束符相冲突，需要使用DELIMITER改变存储过程的结束符。存储过程定义完毕后再恢复默认结束符。
mysql> DELIMITER // 2. 查看存储过程 存储过程创建之后，可以使用SHOW PROCEDURE STATUS语句和SHOW CREATE PROCEDURE语句分别显示存储过程的状态信息和创建信息，也可以在数据库information_schema的Routines数据表中查询。
mysql> SHOW PROCEDURE STATUS [LIKE 'pattern']; mysql> SHOW CREATE PROCEDURE pro_name; 3. 调用存储过程 基本语法：
mysql> CALL [dbname.]pro_name([实参列表]); 4. 修改存储过程 基本语法：
mysql> ALTER PROCEDURE pro_name[characteristic ... ]; 只能修改存储过程的特征值，不能修改存储过程的参数
到手了一款型号为LDROBOT LiDAR LD19 的单线激光雷达模块，现对其进行学习使用：
1.对产品手册的研究： 通读产品手册后，我提炼了几方面有用的信息：
1.测量依据： 以下是激光雷达点云扫描示意图：
上电 后 3 秒内转速可稳定至 10±0.1Hz
LD19 测距核心采用 DTOF 技术，可进行每秒 4500 次的测距。
每次测距时， LD19 朝前发射出红外激光，激光遇到目标物体后被反射到单光子接收单元。由 此，我们获取到了激光的发出时间和单光子接收单元收到激光的时间，两者的时间 差即光的飞行时间，飞行时间再结合光速即可解算出距离。
2.pwm可控转速： 内部控速：
在 PWM 引 脚接地时，默认为内部调速，默认转速为 10±0.1Hz。 外部控速： 外部控速需要在 PWM 引脚接入方波信号，可通过 PWM 信号占空比控制电机的启、停和转速。
a、输入 PWM 频率 20-50K，推荐 30K；
b、占空比在(45%, 55%)区 间内(不包含 45%和 55%)，
c、最少 100ms 持续输入时间。
触发外部控速后就一直 处于外部控速状态，除非断电重启才会恢复内部控速；同时可以通过调节 PWM 占空比进行转速控制。 3.串口单向发送数据： LD19 采用单向通讯，稳定工作后，即开始发送测量数据包，不需要发送任 何指令。
测试数据表格式如下：
起始符： 长度 1 Byte，值固定为 0x54，表示数据包的开始； VerLen： 长度 1 Byte，高三位表示帧类型，目前固定为 1，低五位表示 一个包的测量点数，
目录
一、说明
1.1 如何选择版本
1.2 查看 github 中的 PaddleOCR 版本
二、安装
2.1 安装前环境准备
2.2 下载包
2.3 解压
2.4 安装依赖库
异常处理：Read timed out.
2.5 下载推理模型：inference
2.5.1 模型存放位置
2.5.2 模型下载链接
2.5.3 下载OCR 文本检测模型
2.5.4 下载OCR 文本识别模型
2.5.5 结果
2.6 检测是否安装成功
2.6.1 检测
2.6.2 异常处理
no attribute 'is_compiled_with_rocm
2.6.3 命令参数说明
一、说明 1.1 如何选择版本 目标：安装 PaddleOCR 2.3 。
参考资料：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/doc/doc_ch/installation.md
因为 PaddleOCR 2.4 的 推荐环境 PaddlePaddle >= 2.1.2。而我的 PaddlePaddle 是 2.0.0 。
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/doc/doc_ch/environment.md
1.2 查看 github 中的 PaddleOCR 版本 GitHub - PaddlePaddle/PaddleOCR
本人本科末流211，软件工程专业最近在准备春招，各个招聘软件上铺天盖地的hw的消息，本着有机会就不放过的原则，我开始应聘。
跟我沟通的hr都特别好，没有架子，跟我说了很多机试的注意事项，我也就此开始准备，大概两周吧我约考了，很幸运有刷到过原题，所以高分通过。之后就有两个业务部门联系我，主要想谈谈这方面的感受。
Push！Push！Push！真的很Push！就给我的感觉特别着急，因为有两个业务部门联系我嘛，所以我肯定要好好了解毕竟咱也是第一份工作，结果他们都是上午跟我沟通完，下午就问我要不要约面试，而且他们的流程真的走的很快！就是只要你准备好了可能一周很顺利的话就能收到offer，然后约好时间就能入职了，由此也看出hw真的很卷，效率很高，这和我之前实习去的国企真的完全不一样！国企真的躺。
怎么说呢，目前也是在考虑中吧，想准备的更充分一点再面试，也想再等等其他企业，如果大家有什么问题可以踢我。后续也会出面经的！
随着云计算、大数据和物联网技术的快速发展，企业对于业务数据的访问需求日益增多，而安全访问服务边缘（Secure Access Service Edge，SASE）作为一种新兴的网络架构，正逐渐成为企业保障数据安全、优化网络性能的关键解决方案。
一、SASE概述 SASE是一种将网络安全功能与服务边缘计算相结合的新型网络架构。它通过将传统的网络安全设备（如防火墙、VPN、入侵检测系统等）与云服务集成，实现了安全策略的统一管理和安全服务的动态部署。SASE不仅提高了数据访问的安全性，还降低了网络延迟，提升了用户体验。
二、SASE解决方案的构架 统一的安全策略管理：德迅云安全的SASE解决方案通过集中的安全策略管理，确保企业网络访问的安全性。它允许企业根据业务需求和安全要求，制定统一的安全策略，并将其应用于整个网络环境中。这种统一的管理方式简化了安全配置的复杂性，提高了安全管理的效率。集成化的安全功能：该解决方案集成了多种安全功能，包括防火墙、入侵检测与防御、数据加密、内容过滤等。这些功能共同协作，形成了一个多层次的安全防护体系，有效防御各类网络攻击和威胁。云原生架构：德迅云安全的SASE解决方案采用云原生架构，利用云计算的弹性扩展能力，根据企业的实际需求快速部署和扩展安全服务。这种架构不仅提高了服务的灵活性，还降低了企业的IT成本。全球网络覆盖：该解决方案具备全球网络覆盖能力，无论企业用户身处何地，都能获得稳定、安全的网络访问体验。这为企业提供了跨地域、跨网络的统一安全访问服务，满足了企业全球化运营的需求。智能流量优化：德迅云安全的SASE解决方案通过智能流量优化技术，提高网络访问速度和效率。它可以根据网络状况和业务需求，自动调整流量分配和路由选择，确保用户获得最佳的网络访问体验。数据隐私保护：该解决方案高度重视数据隐私保护，采用先进的加密技术和数据脱敏技术，确保企业数据在传输和存储过程中的安全性。同时，它还提供了严格的访问控制和审计机制，防止未经授权的访问和数据泄露。 三、SASE的优势 全面的安全防护：SASE通过整合多种安全功能，包括防火墙、入侵检测与防御、数据加密等，为企业提供全方位的安全防护。这种集成化的安全策略管理可以有效降低安全风险，确保企业数据的安全性。云原生与灵活性：SASE基于云原生架构，可以灵活地部署和扩展安全服务。这使得企业能够根据需要快速调整安全策略，适应不断变化的业务环境和安全威胁。此外，云原生的特性也使得SASE能够支持跨地域、跨运营商、跨云平台的网络安全管理，满足企业全球化运营的需求。优化网络性能：SASE通过优化网络流量、减少延迟和提高应用程序性能，为企业带来更高效的网络访问体验。这不仅可以提升员工的工作效率，也有助于企业提高客户满意度和业务竞争力。简化运维管理：SASE将多种网络和安全功能集成到一个平台上，使得企业无需再管理多个独立的安全程序和硬件设备。这种统一的管理方式简化了运维流程，降低了企业的运维成本，并提高了管理效率。支持远程办公与移动性：随着远程办公和移动办公的普及，企业对网络安全的需求也日益增长。SASE可以支持远程办公人员和移动设备的网络安全管理，确保企业数据在传输过程中的安全性，同时提供流畅的网络访问体验。 四、实施SASE的注意事项 评估业务需求：在实施SASE解决方案前，企业需要对自身的业务需求进行全面评估，确定所需的安全功能和服务。选择合适的供应商：企业应选择具有丰富经验和良好口碑的SASE供应商，确保解决方案的稳定性和可靠性。比如德迅云安全专业技术团队深入研究各行业现状与痛点，对企业上云核心数据保管分散难以防护、访问入口多风险难控、用户分布广单点访问慢、IT运维能力难跟上发展等等难题提供安全SASE解决方案。制定详细的实施计划：企业应制定详细的实施计划，包括人员培训、系统测试、数据迁移等各个环节，确保实施过程的顺利进行。 五、SASE的痛点 技术整合与部署的复杂性：SASE解决方案需要整合多种网络安全功能和服务，包括防火墙、入侵检测、数据加密等，这需要高度的技术能力和资源投入。同时，由于SASE是新兴的技术架构，企业在部署过程中可能会面临技术兼容性、系统配置以及服务集成等方面的挑战。这要求企业不仅需要具备专业的技术团队，还需要投入大量的时间和精力进行系统的调试和优化。安全与性能的平衡问题：SASE解决方案需要在保障安全性的同时，确保网络性能的稳定和高效。然而，在实际应用中，这两者往往存在一定的矛盾。过度的安全策略可能会导致网络延迟增加，影响用户体验；而过于追求性能又可能牺牲安全性，使企业面临数据泄露和攻击的风险。因此，如何在安全与性能之间找到平衡点，是SASE解决方案需要解决的一个重要问题。管理和维护的困难：SASE解决方案涉及多个安全组件和服务，其管理和维护难度相对较高。企业需要建立完善的安全管理体系，对各个组件进行定期的监控、更新和维护，以确保其正常运行和有效性。此外，随着企业业务的不断发展和变化，SASE解决方案也需要进行相应的调整和优化，以适应新的安全需求和网络环境。这要求企业具备强大的技术实力和管理能力，能够及时处理各种可能出现的问题。成本和投资回报的不确定性：虽然SASE解决方案能够为企业带来显著的安全和性能提升，但其成本和投资回报往往存在一定的不确定性。企业在实施SASE解决方案时，需要投入大量的资金用于购买设备、软件和服务，并承担相关的运维成本。然而，由于市场环境、技术发展和企业需求的变化，这些投入是否能够带来预期的回报存在一定的风险。因此，企业在决定实施SASE解决方案时，需要进行充分的市场调研和风险评估，以制定合理的投资计划。 六、SASE未来发展重心 技术创新与集成：随着技术的不断进步，SASE将更加注重创新，特别是在网络安全功能的集成和优化方面。例如，将更先进的加密技术、人工智能和机器学习技术融入到SASE解决方案中，以提高安全防护的智能化和自动化水平。同时，SASE还将继续优化网络性能，提升用户体验，以满足企业对高效、稳定网络访问的需求。云原生与边缘计算：云原生和边缘计算是SASE发展的重要趋势。随着云计算的普及和边缘计算的发展，SASE将更加注重与云平台和边缘设备的融合，实现安全策略的统一管理和安全服务的动态部署。这将有助于提升SASE的灵活性和可扩展性，更好地适应企业业务的发展变化。数据安全与隐私保护：随着数据泄露和隐私侵犯事件的频发，数据安全和隐私保护成为企业关注的重点。SASE将更加注重数据的安全存储和传输，采用更严格的加密措施和访问控制策略，确保企业数据的安全性和隐私性。同时，SASE还将加强对用户行为的监控和分析，及时发现和应对潜在的安全威胁。用户体验与操作便捷性：提升用户体验和操作的便捷性也是SASE发展的重要方向。SASE将致力于提供更加直观、易用的管理界面和工具，降低用户的学习成本和使用难度。同时，SASE还将优化网络性能和服务质量，确保用户获得流畅、稳定的网络访问体验。合规性与标准化：随着网络安全法规的不断完善，SASE解决方案将更加注重合规性和标准化。这包括遵守国家和地区的网络安全法规，以及符合行业标准和最佳实践。通过实现合规性和标准化，SASE将为企业提供更可靠、更安全的网络访问服务。 总之，安全访问服务边缘解决方案为企业提供了一种高效、灵活且安全的数据访问方式。通过实施SASE解决方案，企业可以实现对数据的全方位保护，降低运营成本，提高业务灵活性，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。
通过采集和整合工厂各个环节的数据，包括设备状态、生产进度、质量指标、能源消耗等，并将这些数据以图表、动画、报表等形式展示在大屏上。
智能化工厂大屏监控可以提供以下优势：
实时监控：通过大屏幕展示工厂各项数据，管理人员可以实时了解到生产状况、设备运行状态等信息，及时做出决策和调整。
故障预警：通过对工厂数据的监测和分析，大屏监控系统可以及时发现异常情况，并提前预警，减少生产故障和停机时间。
生产优化：大屏监控系统可以对生产过程进行可视化展示，帮助管理人员识别生产过程中的瓶颈和优化空间，提高生产效率和质量。
数据分析：通过对大屏监控系统中的数据进行分析，可以发现生产过程中的问题和改进点，为工厂的持续改进提供支持。
管理决策：大屏监控系统可以为管理层提供全面的数据支持，帮助他们做出正确的决策，提高工厂的整体管理水平。
采取方法：
传感器和物联网技术的应用：在生产设备和工厂各个环节安装传感器，通过物联网技术将传感器采集到的数据传输到中央控制系统，实现对设备状态、生产数据等信息的实时监测和管理。
数据分析与人工智能：利用数据分析和人工智能技术对传感器采集到的数据进行处理和分析，实现故障预警、生产优化、质量控制等功能，提高生产效率和品质。
大数据平台建设：搭建大数据平台，整合和存储工厂各个环节产生的海量数据，为数据分析和决策提供支持。
自动化生产线：引入自动化设备和机器人技术，实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和灵活性。
云计算与边缘计算：利用云计算和边缘计算技术，实现对工厂数据的远程访问和管理，提高生产过程的可视化和智能化水平。
工业互联网技术：借助工业互联网技术，实现设备之间的互联互通，构建数字化工厂生态系统，提高工厂的整体运营效率。
人机协作技术：引入人机协作技术，实现工人与机器人、自动化设备的协同工作，提高生产效率和安全性。
通过以上方法的综合应用，可以实现智能化工厂的建设和运营，提高工厂的生产效率、质量和灵活性，推动工业生产向智能化、数字化方向发展。
目前我们的系统已经支持了市面上主流PLC通信读取、ModBus协议、Bacnet协议、MQTT协议等常用工业通讯协议。
系统特点：
可伸缩：水平可伸缩的平台,构建使用领先的 Spring Cloud 开源技术;
容错：没有单点故障弱,集群中的每个节点是相同的;
健壮和高效：单一服务器节点可以处理甚至数百成千上万的设备根据用例;
可定制：添加新的设备协议,并注册到服务中心;
跨平台：使用 Java 环境可异地、分布式多平台部署;
自主可控：私有云、公有云、边缘部署;
完善性：设备快速接入、注册、权限校验;
安全：数据加密传输;
多租户：命名空间，多租户化;
方法一 修改项目的.idea中的gradle.xml文件，在GradleProjectSettings标签下添加一行代码 <option name="delegatedBuild" value="false" /> 方法二 main方法上右键选择Run ‘xxx’ with Coverage
简介 SeaTunnel这款产品的中文翻译个人觉得非常契合产品定位，大多数翻译软件都会翻译成（海底隧道），SeaTunnel作为源 - 目的地的数据传输工具，其性能超越了市面上绝大多数的同步工具，后面会详细介绍性能
功能特点 丰富且可扩展的Connector：SeaTunnel提供了不依赖于特定执行引擎的Connector API。基于该API开发的Connector（Source、Transform、Sink）可以运行在很多不同的引擎上，例如目前支持的SeaTunnel Engine、Flink、Spark等。
Connector插件：插件式设计让用户可以轻松开发自己的Connector并将其集成到SeaTunnel项目中。目前，SeaTunnel 支持超过 100 个连接器，并且数量正在激增。
批流集成：基于SeaTunnel Connector API开发的Connector完美兼容离线同步、实时同步、全量同步、增量同步等场景。它们大大降低了管理数据集成任务的难度。
支持分布式快照算法，保证数据一致性。
多引擎支持：SeaTunnel默认使用SeaTunnel引擎进行数据同步。SeaTunnel还支持使用Flink或Spark作为Connector的执行引擎，以适应企业现有的技术组件。SeaTunnel 支持 Spark 和 Flink 的多个版本。
JDBC复用、数据库日志多表解析：SeaTunnel支持多表或全库同步，解决了过度JDBC连接的问题；支持多表或全库日志读取解析，解决了CDC多表同步场景下需要处理日志重复读取解析的问题。
高吞吐量、低延迟：SeaTunnel支持并行读写，提供稳定可靠的高吞吐量、低延迟的数据同步能力。
完善的实时监控：SeaTunnel支持数据同步过程中每一步的详细监控信息，让用户轻松了解同步任务读写的数据数量、数据大小、QPS等信息。
支持两种作业开发方法：编码和画布设计。SeaTunnel Web 项目提供作业、调度、运行和监控功能的可视化管理。
整体架构 当前稳定版本2.3.4
大厂使用案例 SeaTunnel在 VIP 中的使用 唯品会OLAP架构 底层数据仓库分为离线数据仓库、实时数据仓库、湖库。对于计算引擎，使用 Presto、Kylin 和 Clickhouse。基于OLAP组件，提供SQL数据服务以及唯品会的非SQL独立分析，服务于不同的智能。例如，非 SQL 服务是为 BI 和商业提供更贴近业务的数据分析的服务。多个数据应用被抽象在数据服务之上。
需求 Hive 和 Clickhouse 之间有很多工作来实现导入和导出。数据导入导出需求是提高导入导出效率
需要使用Clickhouse进行离线OLAP计算加速
痛点 Hive表的粒度是5分钟。有没有一个组件可以支持较短的ETL流程，并在五分钟内将ETL结果导入Clickhouse
我们要保证数据的质量，数据的准确性需要保证。Hive和Clickhouse中的数据条目数量需要保持一致。如果数据质量出现问题，能否通过重跑等机制修复数据
数据导入需要支持的数据类型是否齐全？不同数据库之间的数据类型和一些机制是不同的。我们有 HiperLogLog、BitMap 等数据类型，广泛应用于某个存储引擎。是否能正确传输、识别，并能正常使用。
根据数据业务的痛点，对数据仓库和仓库工具进行了对比和选择。主要比较DataX、SeaTunnel，并在三个选项中编写Spark程序并使用jdbc插入ClickHouse。SeaTunnel和Spark依托唯品会自有的Yarn集群，可以直接实现分布式读写。DataX是非分布式的，Reader和Writer之间的启动过程耗时较长，性能一般。SeaTunnel和Spark对于数据处理的性能可以达到DataX的数倍。超过10亿的数据可以在SeaTunnel和Spark中流畅运行。DataX在数据量大后性能压力很大，处理10亿以上的数据比较困难。在读写插件扩展性方面，SeaTunnel支持多种数据源，支持用户开发插件。SeaTunnel支持将数据导入到Redis中。稳定性方面，由于SeaTunnel和DataX都是自带工具，所以稳定性会更好。Spark 的稳定性方面需要关注代码质量。
数据导入导出 Hive 数据导入 Clickhouse 下图是一个Hive表，三级产品维度表，包括品类产品、维度类别、用户人群信息。该表的主键是一个三级类别ct_third_id，后面的值是两个uid的bitmap，即用户id的bitmap类型。需要将此 Hive 表导入 Clickhouse。
下图显示了SeaTunnel的配置。配置中，env、source、sink必不可少。env部分，图中的例子是Spark的配置。配置包括并发数等，这些参数是可以调整的。源部分是数据源。这里配置了Hive数据源，包括Hive Select语句。Spark运行源配置中的SQL来读取数据。这里支持UDF，用于简单的ETL；Sink部分配置ClickHouse，可以看到output_type=rowbinary，rowbinary是唯品会自研的加速方案；pre_sql和check_sql是自研函数，用于数据校验，后面会详细介绍；clickhouse.socket_timeout和bulk_size可以根据实际情况调整。
为了更好的契合业务，唯品会对SeaTunnel进行了一些改进。支持pre_sql和check_sql来实现数据重跑和对数。主要流程是数据准备好后执行pre_sql进行预处理，删除Clickhouse中旧的分区数据，存放到一个目录中，失败时恢复分区并重命名。check_sql会进行检查，检查通过后整个流程结束；如果检查失败，则根据配置重新运行，如果重新运行失败，则会提醒相应的负责人。
在SeaTunnel 1.
The Control Problem (In General) Point-to-Point (P2P) Control Definition: To move the robot from an initial position to some desired final position.
Example: The Pick & Place Problem
Graphic Illustration:
Path Control (or, Continuous-Path Motion Control) Definition: Specifying the desired path or trajectory.
Tool Trajectory:
Example (Speed Profile):
文章目录 一、InnoDB的存储结构1. 逻辑存储结构1.1. 表空间1.2. 段1.3. 区1.4. 页1.5. 行 2. 物理存储结构2.1 数据文件2.2. 重做日志文件2.3. 撤销日志文件2.4. 参数文件2.5. 错误日志2.6. 二进制日志2.7. 慢查询日志2.8. 全量日志2.9. 中继日志2.10. PID文件2.11. Socket文件2.12. 表结构文件 二、InnoDB的内存结构1. SGA与PGA中的缓冲区2. Buffer缓冲区的状态3. 内存的刷新机制3.1 MySQL检查点的类型3.2 MySQL的模糊检查点 三、InnoDB的线程结构1. 主线程结构2. I/O线程结构3. 其他线程结构 InnoDB是MySQL默认的存储引擎，它主要由三部分组成，分别是存储结构、内存结构和线程结构。 一、InnoDB的存储结构 1. 逻辑存储结构 InnoDB存储引擎的逻辑存储结构和Oracle大致相同，所有创建的表都存放在一个空间中，称为表空间（tablespace）。表空间又由段（segment）、区（extend）、页（page）组成。InnoDB存储引擎的逻辑存储结构如下：
page extend segment tablespace row trx id roll pointer roll pointer col 1 col 2 ... col n row row ... row page 1 page 2 page ... page 64 extend extend .