in _execute_child hp， ht， pid， tid = _winapi.CreateProcess（executable， args， FileNotFoundError： [WinError 2] 系统找不到指定的文件。 原因： 没装ffmpeg 或者 ffmpeg没添加到系统环境变量 解决办法： https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/ 下载下图压缩包，并解压 然后在系统Path环境变量添加bin路径： 右击此电脑——>属性——>高级系统设置——>环境变量 配置完成后运行cmd，输入ffmpeg，若显示如下界面，则说明配置成功。

HIVE调优-数据倾斜优化 目录 HIVE调优-数据倾斜优化 1.排序优化 1）order by 2）distribute by + sort by 3）cluster by语句： 2.数据倾斜优化 1）原因： 2）表现： 3）创建表格（查看一下具体效果） 4) 如果想展示数据倾斜效果： 5) 解决方法： 1.排序优化 1）order by 全局排序操作, 只有一个Reduce任务去对数据进行排序，会造成全部的数据堆积在一个Reduce任务中进行处理 经常会出现OOM异常？ 一个Reduce任务的内存是有限的，承载不了太多数据 2）distribute by + sort by distribute by：是指我们的分区操作 sort by： 跟上distribute by 之后可以实现在分区内进行排序， 如果当前的Reduce数量为1，那么也没有优化的效果，可以通过设置reduce的数量对不同分区中的数据进行拆分排序 通过 set mapreduce.job.reduces = N; 设置Reduce数量，默认参数值为-1 即根据资源及查询语句情况进行分配reduce, 3）cluster by语句： 如果分区字段和排序字段是同一个字段，那么和 distribute by + sort by 效果一致 2.数据倾斜优化 1）原因： 1.Key分布不均,导致某一些Key在做Reduce端处理时，执行较慢 2.数据重复，在关联时，会产生笛卡尔积，致使数据膨胀，严重的可能会导致集群挂掉 2）表现： 任务进度长时间维持在99%（或100%）， 查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大 3）创建表格（查看一下具体效果） 1.创建带有部分NULL的学生表和成绩表 1.创建带有部分NULL的学生表和成绩表 DROP TABLE learn4.

项目目录 一、项目概述二、开发环境三、详细设计1、数据库设计2、增删改查3、数据源（1）JSON文件（2）JSON解析 四、运行演示五、源码获取 一、项目概述 安卓美食外卖系统应用SQLite数据库、RecycleView列表、SharedPreferences存储、Adapter、Fragment等技术完成，对数据库的CRUD使用的淋漓尽致。启动应用，进入欢迎页面，选择新用户注册，注册成功后自动跳转至登录页面，选择记住密码则下次登录时免输账号和密码。登录成功进入主页面，底部导航栏默认显示店铺，进入任意店铺，显示商品的信息，点击商品图片显示详情，点击加入购物车，也可以在下方选择加减数量，或者清空购物车。在下方可以查看购物车中商品总数量和总价格，点击去结算进入支付页面。支付页面需要先选择收货地址，没有就要从我的导航栏中添加收货地址，然后进行支付；如果余额不足，则需要账户余额中进行充值。地址选择之后，余额也充足则支付成功，提交好订单。回到我的导航栏，在此可以更换头像、添加地址信息、充值账户余额、查看历史订单。长按可以删除地址信息和历史订单，还可以分享软件和退出登录。 总体而言，系统设计逻辑清晰合理，用户提示丰富，使用体验良好，界面美观大方，功能齐全。 二、开发环境 三、详细设计 1、数据库设计 数据库名称为takeaway.db，数据表有4张，分别为：用户表、地址表、余额表和订单表。 用户表：账号（主键）、密码地址表：账号、姓名、电话、详细地址（复合键）余额表：账号（主键）、金额订单表：账号、编号（主键）、日期、店铺、价格、内容 public class MyDBOpenHelper extends SQLiteOpenHelper { // 数据库文件名为takeaway.db，版本号为1 public MyDBOpenHelper(Context context) { super(context, "takeaway.db", null, 1); } // 创建用户表User public static final String CREATE_TABLE_USER = "create table User (" + "account text primary key," + "password text)"; // 创建地址表Address，定义复合键为所有字段 public static final String CREATE_TABLE_ADDRESS = "create table Address (" + "account text," + "name text," + "phone text," + "

Flutter 中的 GestureDetector 小部件：全面指南 在 Flutter 中，GestureDetector 是一个允许你检测和处理各种手势的小部件。它可以识别多种手势，包括点击、双击、长按、拖动、缩放等。GestureDetector 非常灵活，常用于为应用中的交互添加手势支持。 基础用法 GestureDetector 最基本的用法是包裹其他小部件，并为其添加点击事件处理： GestureDetector( onTap: () { // 当用户点击时执行的代码 }, child: Container( width: 100.0, height: 100.0, color: Colors.blue, ), ) 在这个例子中，当用户点击蓝色方块时，会执行 onTap 回调。 处理多种手势 GestureDetector 可以同时处理多种手势。以下是一些常用的手势处理： onDoubleTap（双击） onDoubleTap: () { // 用户双击时执行的代码 } onLongPress（长按） onLongPress: () { // 用户长按时执行的代码 } onPanUpdate（拖动更新） onPanUpdate: (details) { // 用户拖动时执行的代码 // details.localPosition 包含当前触摸点的位置 } onScaleUpdate（缩放更新） onScaleUpdate: (details) { // 用户缩放时执行的代码 // details.scaleFactor 包含缩放因子 // details.

标准库中的string：C++初阶学习第六弹——string（1）——标准库中的string类-CSDN博客 前言： 在前面我们已经学习了如何使用标准库中的string类，但作为一个合格的程序员，我们不仅要会用，还要知道如何实现string中的类函数等内容，今天我们就来讲解一下string的模拟实现 目录 一、string类的构造 二、string类的拷贝构造 三、string类的析构函数 四、string类的运算符重载 1、operator=的传统写法 2、operator=的现代写法 五、代码实例 六、总结 string的模拟实现中最重要的就是string类的构造、拷贝构造、赋值运算符重载以及析构函数 接下来我们就围绕这些重点进行学习 一、string类的构造 首先我们要清楚string类在底层实际上就是一个字符指针和许多类函数，所以它的类成员变量就是： private: char* _str; 我们先把模拟构造给出来再来讲解： //为了区分标准库，我们用String class String { public: String(const char* str = "") { if (str == nullptr) { assert(false); return; } _str = new char[strlen(str) + 1]; strcpy(_str, str); } void String_print() { cout << _str << endl; } private: char* _str; }; int main() { String s1("abc"); s1.String_print(); return 0; } 运行结果：

🔥 个人主页：空白诗 文章目录 引言 👋一、Nginx简介 📚二、常见的Web服务器架构 🌀📌 架构概述📌 Nginx的深入探讨 三、正向代理与反向代理 🔮📌 正向代理工作原理📌 反向代理工作原理📌 Nginx 实现正向代理配置（Nginx）反向代理配置（Nginx） 四、负载均衡策略与Nginx的深度应用 🚀📌 负载均衡策略概述📌 Nginx：反向代理与负载均衡的进阶实践📌 微服务架构与Nginx的集成📌 中间件集成与数据一致性保障 五、深入Nginx配置与实践 🔧1. 配置文件结构2. 配置详情2.1 HTTP全局配置2.2 Events模块配置2.3 Server块配置2.4 Location块配置 3. 日志与监控3.1 日志配置基础3.2 自定义日志格式3.3 日志切割与管理3.4 日志分析与监控 4. 性能调优4.1 优化Worker配置4.2 优化静态资源处理4.3 配置高效SSL/TLS4.4 利用HTTP/2特性4.5 避免不必要的模块加载4.6 使用Micro-Caching4.7 监控与日志分析4.8 定期评估与调整 5. 高可用部署5.1 使用Keepalived实现高可用5.2 Nginx-Upstream-Checksum-Module5.3 集成Zabbix等监控系统 六、完整Nginx配置示例 - CentOS为例 🖥️📌 安装📌 验证📌 配置 七、总结 🏁 引言 👋 在现代Web开发的浪潮中，前端工程师不仅要精通HTML、CSS、JavaScript等基础技术，了解后端服务和网络架构也变得日益重要。Nginx，这个以高性能著称的Web服务器和反向代理服务器，便是每位前端开发者不应错过的技能点。本文旨在为前端开发者提供一份详尽的Nginx学习指南，从理论到实践，助你解锁性能优化的新技能树。✨ 一、Nginx简介 📚 Nginx，正确发音为"engine-x"，诞生于2004年，由俄罗斯程序员Igor Sysoev匠心打造。它迅速崛起为互联网基础架构中的关键技术组件。 📊 核心特性概览： 高并发处理能力：有效管理数以万计的同时请求，无损性能。低内存消耗：在资源受限环境维持高效运作，对成本控制意义重大。稳定性：确保服务持续可用与可靠性，赢得广泛企业信任。 ⚙️ 技术核心 - 事件驱动模型，这一机制使得Nginx能在执行请求处理时实施非阻塞IO操作，即使面临突发的大流量冲击，系统也能保持快速响应和整体稳健。这使得Nginx成为：

Java，Python和C++是三种常见的编程语言，它们在很多方面有着不同的特点。以下是它们的一些主要异同点： 宏观应用 语法和风格： Java：Java是一种静态类型语言，语法相对严谨，需要显式声明变量的类型。Java通常被用于大型企业应用程序开发。Python：Python是一种动态类型语言，语法简洁清晰，被称为“优雅的编程语言”。Python适合快速开发原型和小型项目。C++：C++是一种中级语言，支持面向对象编程、过程式编程和泛型编程。C++通常被用于系统级编程和游戏开发等领域。 性能： Java：Java是一种解释型语言，通常比C++和Python运行速度稍慢，但有着良好的跨平台性。Python：Python是一种解释型语言，运行速度相对较慢，适合开发速度要求不高的应用。C++：C++是一种编译型语言，通常比Java和Python运行速度更快，适合对性能要求较高的应用。 内存管理： Java：Java具有自动内存管理（垃圾回收），开发者不需要手动管理内存。Python：Python也具有自动内存管理，使用了垃圾回收机制。C++：C++需要手动管理内存，开发者需要负责分配和释放内存，这可能导致内存泄漏和指针错误。 平台支持： Java：Java是一种跨平台语言，一次编写，到处运行（Write Once, Run Anywhere），通过Java虚拟机（JVM）实现跨平台性。Python：Python同样具有良好的跨平台性，可以在多个操作系统上运行。C++：C++的跨平台性取决于编译器和目标平台，需要针对不同平台进行编译。 类型安全性： 应用领域： Java：Java在企业级开发和Web开发领域有很强的优势，拥有丰富的框架支持。Python：Python在科学计算、人工智能等领域有很强的应用，也有丰富的框架支持。C++：C++在游戏开发、系统级编程等领域有较为突出的表现，框架相对专业化。 编程细节 类型安全性： Java：Java是一种强类型语言，要求变量的类型在编译时就确定，不允许隐式类型转换。Python：Python是一种动态类型语言，变量的类型在运行时确定，允许灵活的类型转换。C++：C++是一种静态类型语言，要求变量的类型在编译时确定，但也允许显式类型转换。 函数重载： Java和C++：Java和C++支持函数重载，允许定义多个同名函数。Python：Python不支持函数重载，因为Python是动态类型语言，函数的参数类型在运行时确定。 参数传递方式： Java和Python：Java和Python都是值传递，但对于可变对象，Python传递的是对象的引用。C++：C++支持值传递、引用传递和指针传递，提供更多的灵活性。 返回值： Java和C++：Java和C++都支持明确指定函数的返回类型。Python：Python函数可以返回多个值，实际上是返回一个元组。 面向对象 Java： 类和对象：Java是一种纯粹的面向对象编程语言，所有代码都必须定义在类中。Java通过类和对象的方式来组织代码，支持封装、继承和多态。 封装：Java通过访问修饰符（public、private、protected）来实现封装，控制类的成员的访问权限。 继承：Java支持单继承，一个类可以继承另一个类的属性和方法。Java中的继承通过关键字extends来实现。 多态：Java支持多态，允许不同类的对象对同一消息作出不同响应。多态性通过方法重写（override）和方法重载（overload）来实现。 Python： 类和对象：Python也是一种面向对象的语言，支持类和对象的概念。Python中的一切都是对象，包括数字、字符串等基本类型。 封装：Python通过命名约定（以单下划线开头表示protected，以双下划线开头表示private）来实现封装，但是并不能真正限制访问。 继承：Python支持多继承，一个类可以继承多个父类的属性和方法。Python中的继承通过在类定义时指定父类来实现。 多态：Python同样支持多态，Python的多态性是动态的，不需要显式声明。 C++： 类和对象：C++也是一种面向对象的语言，支持类和对象的概念。C++中的类可以包含成员变量和成员函数。 封装：C++通过访问修饰符（public、private、protected）来实现封装，控制类的成员的访问权限。 继承：C++支持单继承和多继承，一个类可以继承另一个类或多个类的属性和方法。C++中的继承通过关键字public、protected、private来实现。 多态：C++同样支持多态，通过虚函数（virtual function）和纯虚函数（pure virtual function）来实现运行时多态。 编程框架 Java： 框架丰富：Java生态系统非常庞大且成熟，拥有众多优秀的框架和库，涵盖了各种领域，如企业应用开发、Web开发、移动开发等。一些知名的Java框架包括Spring框架、Hibernate、Struts等。 企业级框架：Java在企业级开发中非常流行，有很多专门为企业级应用开发的框架，如Spring框架，它提供了全面的解决方案，包括依赖注入、面向切面编程等。 Web框架：Java也有很多优秀的Web框架，如Spring MVC、Struts、Play Framework等，用于开发Web应用程序。 Python： 框架生态：Python的框架生态也非常丰富，适用于各种应用场景，如Web开发、科学计算、人工智能等。知名的Python框架包括Django、Flask、PyTorch等。 Web框架：Python在Web开发领域有很多流行的框架，如Django、Flask、FastAPI等，它们提供了简单易用的方式来构建Web应用。 数据科学框架：Python在数据科学和人工智能领域也非常流行，有很多优秀的框架和库，如NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorch等。 C++： 框架相对较少：相对于Java和Python，C++的框架相对较少，主要集中在特定领域，如游戏开发、图形学等。 游戏开发框架：C++在游戏开发领域非常流行，有一些知名的游戏引擎和框架，如Unity、Unreal Engine等，它们提供了强大的功能和性能优势。 系统级框架：C++在系统级编程和嵌入式开发中也有一些框架，如Boost库，它提供了许多功能强大的C++库，用于系统级编程。

需要的同学私信联系，推荐关注上面图片右下角的订阅号平台 自取下载。 随着我国新能源汽车市场的蓬勃发展，充电桩的需求量日益增加，充电桩的智能化程度不仅影响充电站运营商的经营效益，也大大影响着用户的充电体验。AI技术可以涵盖充电站/充电桩从车辆进场、充电中、充电完成离场的全流程算法方案赋能，目标检测、语义分割等AI技术可以识别充电桩产品零件中缺陷；AI预测性维护技术可以对充电桩进行实时感知，进行相应的预测并发出警报；AI时空预测技术还可以建模充电桩使用电量，提高充电桩的使用率。 AI+新能源充电桩可以促进充电桩领域的人工智能技术产、学、研、用协作，引领行业技术创新，助力新能源充电桩的高质量发展，进一步推广人工智能与充电桩领域的融合创新应用。因此小编在这里整理了一份AI+新能源充电桩数据集，共包含7+细分场景数据集，助力AI+新能源充电桩领域的研究与创新。来吧，涨涨姿势~ 1. California EV Charging Dataset 2. South Korea EV Charging Dataset 3. 深圳市充电桩时空需求数据集 4. 广州市充电桩占用率数据集 5. 新能源充电桩故障检测数据集 6. 居民家用新能源充电桩数据集 7. 新能源充电站负荷预测数据集 01 — California EV Charging Dataset 【数据背景】Palo Alto EV充电站数据集提供了加利福尼亚州帕洛阿尔托市电动汽车（EV）充电站的使用模式数据，研究人员可以利用该数据集研究收费行为，开发预测模型，并提出优化充电站放置的策略。企业可以使用数据来确定扩大充电基础架构并改善用户体验的机会。Palo Alto EV充电站通过数据驱动的方法来支持EV基础架构计划和管理，从而支持可持续的移动性计划。它使利益相关者有能力做出明智的决定，增强电动汽车充电生态系统，并为更广泛的电动汽车采用，以实现更绿色可持续的未来。 【应用领域】AI+充电站模式管理 【文件目录】包含以下所示的文件： EVChargingStation.csv：数据文件夹 eda-evchargingpaloaltoca.ipynb：eda分析 【数据说明】包括有关充电站位置的详细信息、可用的充电连接器类型、充电会话持续时间、能源消耗和其他相关指标，使用户能够分析趋势，确定峰值使用时间，评估基础架构性能以及开发数据驱动的解决方案，以提高EV充电服务的效率和可访问性。EVChargingStation.csv将每个充电会话的所有字段数据存档为单个数据点，数据收集开始日期为2011年7月29日，结束日期为2020年12月31日，数据持续时间达9年多，所有可用数据都以逗号分隔值（csv）文件的形式逐行保存，所包含的主要数据字段如下所示： 1. Station Name：充电站名字； 2. MAC Address：充电桩的MAC地址； 2. Org Name：城市名字； 3. Start Date：开始充电的时间戳； 4. Start Time Zone：进行充电所在的时区； 5. End Date：充电结束的时间戳； 6. End Time Zone：结束充电所在的时区； 7. Transaction Date (Pacific Time)：交易时间（太平洋时间）；

⚠️注：本教程只适用于Mac操作系统 一、安装JDK开发工具包 打开Oracle官网www.oracle.com->developer，选择java版本，应选择长期版本，例如1.17、1.11、1.8、1.7、1.6，但官网下载速度太慢。 这里推荐国内镜像下载https://www.injdk.cn，对于Mac操作系统，应用程序是dmg扩展的，选择ARM64 DMG Installer “macosx-x64.dmg” 下载完成后，直接按指引安装。默认安装路径是/library/java/JavaVirtualMachines，其中bin目录存放的是开发工具、lib目录存放的是jar包，src目录存放的是源码。 二、环境配置 在Mac搜索“终端”，编写dos命令。为了方便编辑配置文件，需要有root超级管理权限。 1、开启root用户 打开系统偏好设置，选择“用户与群组”， 按图选择，打开锁，点击“加入” 点击“打开目录使用工具” 解锁 在菜单栏里“编辑”中，如果没有启用root，会有“启用Root用户”选项，点击；如果没有就是下图中的样子。 创建Root密码 登录终端，在终端执行以下命令，切换Root账号，此时需要盲输入密码。若要退出root账号，则执行命令exit后返回普通用户。 >> su root >> exit 2、查看路径 新下载的jbk安装后的默认路径是/library/java/JavaVirtualMachines，作为JAVA_HOME目录 在终端可执行命令查看 >> cd /Library/Java/JavaVirtualMachines 接着查看该目录下的文件列表，若安装了多个版本的jdk，则会有多个结果 >> ls jdk-1.8.jdk jdk-11.jdk 查看当前目录 >> pwd /Library/Java/JavaVirtualMachines 进入当前用户的 home 目录 >> cd ~ /Users/xxx xxx改为自己的电脑用户名称 3、修改配置文件 修改配置文件在终端运行VIM文本编辑器。并在普通用户目录下，执行sudo命令可以使用超级管理权限编辑和保存配置文件。 查看当前环境变量 >> export 在默认用户目录下，创建配置文件 >> touch ~/.bash_profile 打开VIM编辑器编辑配置文件 >> sudo vim ~/.bash_profile 在VIM编辑器输入 i 进入编辑模式，若安装多个jdk版本，则输入文本内容如下。 ⚠️：配置文件中alias定义的别名jdk8、jdk11是用来切换jdk版本的。 # JDK Config JAVA_HOME_8=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk-1.8.jdk/Contents/Home JAVA_HOME_11=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk-11.jdk/Contents/Home export JAVA_HOME=$JAVA_HOME_8 alias jdk8="

1.直接修改host文件 首先打开访达界面，然后按住快捷键：Command+Shift+G； 最后在弹出的对话框里复制下方路径并粘贴，如下图： /private/etc/hosts 127.0.0.1 swdist.apple.com 127.0.0.1 swscan.apple.com 127.0.0.1 swcdn.apple.com #optional, download url 127.0.0.1 gdmf.apple.com 127.0.0.1 mesu.apple.com 127.0.0.1 xp.apple.com 2.通过命令修改 command+空格键输入「终端」，并输入以下命令： sudo vi /etc/hosts 3.恢复升级 后续想要恢复系统更新的话也比较简单，将添加到 hosts 文件里的条目删除即可，执行第二步然后删除条目并保存就可以恢复如初了。

欢迎阅读“MongoDB和AI 赋能行业应用”系列的第一篇。 本系列重点介绍AI应用于不同行业的关键用例，涵盖制造业和汽车行业、金融服务、零售、电信和媒体、保险以及医疗保健行业。 随着人工智能（AI）在制造业和汽车行业的集成，传统的价值链正在经历一场革命性的转变。工业物联网（IoT）的引入使得企业能够从资产中收集和分析大量数据，这不仅提升了库存管理的智能化水平，还使得预测性维护成为可能，极大地提高了运营效率和可靠性。 库存管理 高效的供应链不仅可以确保准时向客户交付，而且还可以控制运营成本。为了实现这个目标，管理并优化库存水平、规划需求波动以及削减成本都是至关重要的。然而，高效的库存管理也给制造商带来了复杂的数据挑战，主要是在准确预测需求和优化库存水平方面。这些正是AI可以提供帮助的地方。 图1：使用MongoDB 进行的生成式人工智能（Gen AI）需求预测 AI算法可以分析复杂的数据集，从而预测客户对产品或组件未来的需求。需求预测的准确性越高，则越有利于维持最佳的库存水平。 ●预测需求量：客户需求是在快速变化的，而基于AI的时间序列预测可以帮助制造商快速适应，通过分析历史销售数据和市场趋势，确定最合适的库存水平，甚至避免人工错误。 ●制定需求管理模式：Gen AI可以帮助生成库存的综合数据和时令性调整的需求模式。 ●场景模拟：Gen AI可以帮助创建模拟供应链中断的场景。 MongoDB 可以让这些过程更轻松地实现。在仓库中，可以使用移动设备扫描库存，并将这些数据持久化到MongoDB中，并使用Device Sync同步到MongoDB（此方案已有MongoDB客户在使用，如Grainger）。一旦数据进入MongoDB，它就可以作为所有库存相关数据的中央存储库，同时为AI应用程序提供数据来源，从而消除数据孤岛，提高整体库存水平和动态的可见性。通过使用MongoDB 的Vector Search和Gen AI，制造商可以轻松地根据时令属性对产品进行分类，对具有相似时令需求模式的产品进行聚类，并为基础模型提供上下文，从而提高库存的综合数据生成的准确性。 预测性维护 如今，最基本的维护方法是被动的——让资产保持运行，直到实际发生故障为止。资产仅根据需要维护，因此很难进行预估。然而，预防性维护则根据保守的时间表更换系统或组件，从而防止常见故障的发生，但由于要在产品报废前频繁更换组件，因此预防性维护的实施成本很高。 图2：使用MongoDB进行基于音频的异常检测 AI可以让预测性维护更加高效，利用物联网传感器从机器上收集数据，并通过对数据进行训练来检测异常情况，从而有效地进行预测性维护。 ●异常预警：ML/AI 算法（如回归模型或决策树）在预处理数据上进行训练，部署在现场环境进行推理，并持续分析传感器数据。检测到异常情况时，会生成警报通知维护人员，这样就可以主动规划和执行维护操作，最大限度地减少停机时间，优化设备可靠性和性能。为了提高准确性，可以部署检索增强生成（RAG）架构来生成或管理数据预处理器，从而补充专业的数据科学知识，同时也可以让领域专家为大型语言模型提供正确的指令。 ●维修指导：一旦AI模型生成了维修警报，Gen AI就可以进一步提出维修策略建议，并将备件库存数据、维修预算和个人可用性考虑在内。最后，还可以将维修手册可以处理成向量，输入给智能问答机器人，从而指导技术人员进行实际维修。 MongoDB能够有效支撑以上场景。 一方面，MongoDB固有的灵活的文档模型支持开发者随时进行数据管理。由于机器健康预测模型不仅需要传感器数据，还需要维护历史和库存数据，因此文档模型非常适合对这些不同的数据源进行建模，从而支撑预测模型的训练。 另一方面，在物理产品的维护和支持过程中，必须提供产品信息和备件文档等信息，并方便支持人员访问，而MongoDB 提供的全文检索功能就可以帮助工作人员从集群中轻松检索信息。制造商可以使用MongoDB 探索简化机器诊断的方法，比如从机器中录制音频文件并转化为向量，通过向量检索获得类似的案例。还可以使用RAG实现一个智能问答机器人，技术人员通过与机器人对话获得最符合当下情况的维修指导，了解如何一步一步进行维修操作。 自动驾驶 随着车联网的兴起，汽车制造商不得不将其业务模式转变为软件优先型。汽车制造商开始利用联网汽车产生的数据创建更好的辅助驾驶系统，然而，要制造出比人类驾驶更安全的全自动驾驶汽车是非常难的。一些专家估计，实现 5 级自动驾驶的技术已开发了约 80%，但剩下的 20% 是非常难攻克的，需要大量时间来完善。 图3：MongoDB在自动驾驶中的应用 汽车应用中基于AI的图像和目标识别存在不确定性，但制造商仍然要利用雷达、激光雷达、摄像头和车辆遥测数据来不断进行模型训练。现代汽车就像一个数据中心，不断收集和处理来自车载传感器和摄像头的信息，从而产生大量的数据。强大的存储和分析能力对于管理这些数据至关重要，而实时分析对于作出即时决策以确保安全导航至关重要。MongoDB可以在这些挑战面前发挥重要作用。 ●MongoDB能够处理大量非结构化数据，是同时容纳传感器读数、远程信息处理、地图和模型结果等各种数据类型的绝佳方式。 ●MongoDB支持在运行时随时添加新字段，让开发人员能够轻松地为原始遥测数据添加上下文信息。 ●MongoDB的Search提供了一个高性能搜索引擎，允许数据科学家迭代其感知AI模型。 其他用例 AI在实现工业4.0的承诺中发挥着关键作用。MongoDB 还可支持许多其他AI用例，其中包括： ●物流优化：AI可以帮助优化路线，从而减少延误并提高日常配送的效率。 ●质量控制和缺陷检测：在产品生产过程中，计算机或机器视觉可用于识别产品中的异常，确保产品精度达标。 ●生产优化：通过分析生产线上安装的传感器的时间序列数据，可以识别并减少浪费，从而提高产量和效率。 ●智能售后支持：制造商可以利用AI驱动的对话机器人和预测分析，为客户提供主动维护、故障排除和个性化帮助等服务。 ●个性化产品推荐：AI可用于分析用户行为和偏好，通过移动或Web应用提供个性化产品推荐，从而提高客户满意度并促进销售。 AI与制造业和汽车业的融合已经彻底改变了传统流程，为效率和创新带来了大量的机会。借助工业物联网和先进的分析技术，企业现在可以利用大量数据来加强库存管理和预测性维护。AI驱动的需求预测可确保最佳库存水平，而预测性维护技术可最大限度地减少停机时间并优化设备性能。 此外，随着汽车制造商对实现自动驾驶的投入，AI驱动的图像识别和实时数据分析能力变得至关重要。MongoDB 是一个有效的解决方案，通过提供灵活的文档建模和强大的存储功能，应对工业 4.0 的复杂问题。 除制造业和汽车行业外，MongoDB 具备的AI潜力还可扩展到物流优化、质量控制、生产效率、智能售后支持和个性化客户体验等领域，从而塑造工业 4.0 及更远的未来。 以上是本篇的全部内容，在本系列的下一篇文章中，我们将讨论MongoDB+AI在电信和媒体行业的应用。敬请持续关注MongoDB数据平台官方公众号。 敬请期待阿里云MongoDB 的检索和向量新特性 👉点击访问 MongoDB中文官网 👉立即免费试用 MongoDB Atlas

– llama-cpp-python安装bug：error: subprocess-exited-。scikit-build-core 0.8.2 using CMake 3.28.3 (wheel) 环境 系统 linux python 3.10 llama_cpp_python==0.2.55 1 Bug详情 # 导致安装错误的命令 pip install llama-cpp-python 错误信息 Building wheel for llama-cpp-python (pyproject.toml) ... error error: subprocess-exited-with-error × Building wheel for llama-cpp-python (pyproject.toml) did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [325 lines of output] *** scikit-build-core 0.8.2 using CMake 3.28.3 (wheel) *** Configuring CMake... 2024-03-04 17:29:03,943 - scikit_build_core - WARNING - libdir/ldlibrary: /home/zmp/.conda/envs/base_torch_201cu118_cp310/lib/libpython3.10.a is not a real file!

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。 需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取 一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！ 不知道nohup啥意思的自己搜索下 ## 配置文件 上游elasticsearch文档 https://www.elastic.co/guide/en/logstash/7.10/plugins-inputs-elasticsearch.html 下游elasticsearch文档 https://www.elastic.co/guide/en/logstash/7.10/plugins-outputs-elasticsearch.html 查看文档一顿吭哧吭哧配置文件写好了 input { 上游 elasticsearch { hosts => “http://es1.es.com:80” index => “xxx” user => “elastic” password => “XXX” query => ‘{ “query”: { “query_string”: { “query”: “*” } } }’ size => 2000 scroll => “10m” docinfo => true } } output { 下游 elasticsearch { hosts => “http://es2.es.com:80” index => “xxx” user => “elastic” password => “XXX” document_id => “%{[@metadata][_id]}”

最后 技术是没有终点的，也是学不完的，最重要的是活着、不秃。零基础入门的时候看书还是看视频，我觉得成年人，何必做选择题呢，两个都要。喜欢看书就看书，喜欢看视频就看视频。最重要的是在自学的过程中，一定不要眼高手低，要实战，把学到的技术投入到项目当中，解决问题，之后进一步锤炼自己的技术。 开源分享：【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】 技术学到手后，就要开始准备面试了，找工作的时候一定要好好准备简历，毕竟简历是找工作的敲门砖，还有就是要多做面试题，复习巩固。 colorjoe 是一个具有触控和 AMD 支持的可扩展颜色选择器。可以通过 CSS 定义其实际尺寸和布局。通过这种方式，该组件非常适合响应式布局。 与那里的许多其他颜色选择器不同，colorjoe 是真正可扩展的。它基于 CSS，不依赖于外部图像。因此，您可以调整其大小以适应您的目的。还支持触控和 AMD 模块定义。 colorjoe 受到 ColorJack 和 RightJS Colorpicker 的启发。与那些不同的是，它实际上可以很好地扩展。从本质上讲，这意味着您将能够使用一些 CSS 定义其实际尺寸和布局。通过这种方式，小部件非常适合响应式布局。 此外，由于它提供的简单 API，实现缺失的功能（RGB 字段等）相对容易。 项目地址：https://github.com/bebraw/colorjoe 安装 npm i colorjoe 如果您更喜欢独立的 dist，请将预打包的dist/colorjoe.js和添加css/colorjoe.css到您的页面或从 src/使用 AMD 。 用法 const joe = colorjoe.rgb(element_id_or_dom_object, initial_color_value, extras); 或者 const joe = colorjoe.hsl(element_id_or_dom_object, initial_color_value, extras); 二、 Colorful 今天，每个依赖项都会拖累更多的依赖项，并且无法控制地增加项目的包大小。但是大小对于打算在浏览器中工作的所有内容都非常重要。React Colorful 是一个用于 React 和 Preact 应用程序的小型颜色选择器组件，使用 hooks 和函数组件构建。它使用严格的 TypeScript 编写，具有 100% 的测试覆盖率，界面简单易用，适用于大多数浏览器，支持移动设备和触摸屏遵循 WAI-ARIA 指南以支持辅助技术的用户，压缩后仅 2,8 KB（比 react-color 轻小13 倍）。react-colorful 是一个简单的颜色选择器，适合那些关心包大小和客户端性能的人。。

车道偏离预警系统（Lane Departure Warning System, LDWS）是一种主动安全技术，旨在帮助驾驶员避免因无意中偏离车道而引发的事故。从原理到实战应用，其工作流程大致如下： 传感器采集 ：系统通常配备有一个或多个摄像头，安装在车辆的前挡风玻璃上方、侧边或后视镜内，用于持续捕捉前方道路的图像。某些系统可能还会结合雷达或超声波传感器以增强准确性。 图像处理与分析：摄像头捕捉到的图像通过图像处理算法进行分析，这些算法能够识别出车道标记线（如白线、黄线）。算法会计算车辆相对于车道的位置，确定车辆是否保持在车道内。 状态监测：系统同时监测车辆的行驶状态（如速度、方向角度）和驾驶员的操作行为（如是否开启了转向灯），以判断车道偏离是否为驾驶员的有意操作。 预警触发：当系统判断车辆无意识地偏离车道（即没有打转向灯且车辆靠近或越过车道线），控制器会在极短时间内（通常是0.5秒内）激活预警机制，向驾驶员发出警告。警告方式通常包括声音警报、方向盘震动或仪表盘上的视觉警告。 实战应用 日常驾驶：在高速公路或城市快速路上，当驾驶员因疲劳、分心等原因未注意到车辆正在偏离车道时，LDWS能及时发出警告，提醒驾驶员采取措施回到车道中心，从而预防碰撞事故的发生。 恶劣天气适应性：虽然一些系统在雨雪天气或车道线不清晰的情况下性能可能会下降，但现代LDWS通过算法优化和传感器融合技术努力提高在复杂环境下的可靠性 。 与ADAS集成：在更高级的自动驾驶辅助系统（ADAS）中，LDWS不仅提供警告，还可以与车道保持辅助系统（LKA）等其他功能协同工作，自动轻微调整转向，帮助车辆保持在车道内。 算法步骤 步骤： 相机校准 收集一组使用相机拍摄的棋盘格图像。利用这组图像计算相机的校准矩阵和畸变系数。对原始图像应用畸变校正。 车道检测/追踪 使用颜色转换、梯度等方法，创建一个二值化（阈值化）图像。对二值化图像应用透视变换，以获得“鸟瞰图”效果。检测/追踪车道像素，并拟合以找到车道边界。 车道状态分析 确定车道的曲率。计算车辆相对于车道中心的位置。 车道增强 将检测到的车道边界重新映射回原始图像上。在图像上打印道路状态信息。 应用畸变校正 在此步骤中，使用了之前校准的结果，通过cv2.undistort函数实现（参见lane.py第580行）。校正畸变后的测试图像示例如下：（此处应有图片说明，但文字描述无法展示图像内容） 使用颜色和梯度过滤获取二值图像 我结合使用了颜色和梯度（阈值）来生成一个二值图像（参见lane.py中的find_edges函数，第187行）。首先，将图像转换到HLS色彩空间，并利用S通道进行过滤，这样做在不同光照条件下定位黄色和白色车道线更加稳定。接着，应用了沿着x方向的Sobel滤波器和梯度方向滤波器，以滤除大部分水平线。最后，为了处理发现多于两条候选车道的情况，我给S通道的过滤结果分配了两倍于梯度过滤的权重，这样黄色车道就比路缘的边缘更加明显。此步骤输出的一个示例如下：（此处应有图片说明，但文字描述无法展示图像内容） 使用透视变换实现鸟瞰视角查看图像 我的透视变换代码包含了一个名为warper()的函数（位于lane.py第214行）。首先，选择一张直线行驶时的图像，并选取4个源点，这些点沿两条车道线形成一个梯形。然后定义另外4个目标点，以便使用 代码 为了提供帮助，我将概述上述步骤中涉及的一些关键Python代码片段，基于OpenCV库进行实现。请注意，这些代码段是示意性的，您可能需要根据您的具体需求和环境调整它们。 1. 应用畸变校正 import cv2 import numpy as np # 假设 mtx 和 dist 是之前相机标定得到的内参矩阵和畸变系数 mtx = np.array(...) # 内参矩阵 dist = np.array(...) # 畸变系数 # 读取图片 img = cv2.imread('test_image.jpg') # 应用畸变校正 undistorted_img = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, mtx) 2.

Flutter是Google推出的一款开源的UI工具包，用于构建高性能、高保真度的跨平台应用程序。Flutter最初专注于移动平台，但随着Flutter for Web的推出，它也扩展到了Web开发领域。本文将深入解析Flutter for Web的架构、核心概念、开发流程、性能优化以及与传统Web开发框架的比较。 2024年礼包：2500G计算机入门到高级架构师开发资料超级大礼包免费送！ Flutter for Web架构 Flutter for Web基于Flutter的核心框架，保留了其原有的Dart编程语言、Widget系统和声明式编程模型。它将Flutter的组件渲染引擎（Skia）转换为Web友好的格式，如HTML、CSS和SVG，同时利用Web平台的原生功能，如WebAssembly和WebGL，以实现高性能的Web应用。 1. 引擎层 Flutter for Web使用Skia图形库，通过WebAssembly在Web上运行。Skia经过优化，可以高效地绘制复杂的UI，确保了与原生Flutter应用相似的性能。 2. Dart to JavaScript编译 Flutter for Web将Dart代码编译为JavaScript，以便在Web浏览器中执行。这个过程包括两个主要步骤：AOT编译（Ahead-of-Time）和Tree Shaking。 AOT编译：将Dart代码转换为JavaScript字节码，提高加载速度。Tree Shaking：通过分析Dart代码，移除未使用的部分，减少最终输出的JavaScript文件大小。 3. Web组件 Flutter for Web将Flutter的Widget转换为Web组件，这些组件可以被浏览器理解和渲染。同时，它还支持与原生Web API的交互，如事件处理和DOM操作。 开发流程 使用Flutter for Web开发Web应用的基本流程如下： 安装和设置：安装Flutter SDK，配置开发环境，包括Dart SDK和相关IDE插件。创建项目：使用flutter create命令创建一个新的Flutter项目，选择Web目标。编写代码：使用Dart和Flutter Widget构建UI，处理业务逻辑。运行和调试：使用flutter run -d web-server启动本地服务器，实时预览和调试应用。打包和部署：使用flutter build web生成生产准备的静态文件，部署到Web服务器。 性能优化 减少渲染开销：优化Widget层次结构，避免不必要的重绘和重建。代码压缩：使用flutter build命令时，启用–release标志进行代码压缩和优化。资源优化：优化图片和其他资源的大小和格式，减少网络传输成本。延迟加载：对于大组件或资源，可以考虑使用懒加载技术，只在需要时加载。 与传统Web框架比较 开发效率：Flutter for Web的声明式编程和丰富的Widget库可以提高开发速度，尤其是对于已有Flutter经验的开发者。性能：得益于Skia和WebAssembly，Flutter for Web在某些场景下可能比传统Web框架（如React、Vue）更快，特别是在动画和复杂UI渲染方面。兼容性：Flutter for Web的兼容性不如原生Web框架，有些浏览器特性可能不完全支持。生态系统：Flutter for Web的库和插件数量较少，但随着社区的发展，这一情况正在改善。学习曲线：对于已熟悉Dart和Flutter的开发者，Flutter for Web的学习曲线较低。对于没有Flutter背景的开发者，可能需要花费时间学习新的框架和语言。 示例代码解析 import 'package:flutter/material.dart'; void main() { runApp(MyApp()); } class MyApp extends StatelessWidget { @override Widget build(BuildContext context) { return MaterialApp( title: 'Flutter Web Demo', theme: ThemeData( primarySwatch: Colors.

先看案例，一目了然 一个通用的提示词案例： 普通的提示词： 我给你我写的参考文章，请你学习我的风格来根据主题创作1篇文章。 请你根据我给你的参考文章，学习我的写作风格，并进行风格学习模仿创作。为了更好的帮你更好的理解，我总结了我的写作风格。如下： 1.语言通俗易懂,词语朴实无华,避免使用专业术语,文章需要显得专业但又贴近生活，以平实的口语化语言创作文章,令读者易于理解。 2.以用户痛点开始，写作开篇方法，引入对应的商品主题，直击用户痛点。 3.提高文章亲和力,让读者容易感同身受。 4.结构清晰,每篇文章结构合理,层层推进,容易阅读理解。 5.语气温和理性,在问题时保持客观平和的语气,避免情绪化。 6.文章结构：分析参考文章的写作风格和写作特色和写作大纲结构，进行模仿创作。 7.字数要求2500字以上 额外要求： 文体：干货文章。 结构：开头直击用户痛点，引入话题。 段落：金字塔结构 用词：规范，拒绝生僻字 句子：长句要结构完整，短句要简洁有力，少用长句，多用短句。 修辞：合理应用类似，比喻，夸张，不要用排比句。把一些复杂的概念或者事物，换一种方式表达清楚。 排版：优化排版，使文章结构一目了然，重点内容或观点可以加粗，方便读者快速获取信息。采用小段落，避免段落文字太多造成阅读压力。 创作：创作时候根据你学习到的写作风格进行文章创作。 写作主题是：{title} 参考文章如下：{content} 一个结构化的提示词案例： 按照特定的结构，写好提示词，AI更便于理解我们的要求。 # Role: 知乎文案专家 ## Profile: - author: 大全Prompter - version: 1.0 - language: 中文 - description: 作为一名资深的知乎文案专家，专长于创作引人入胜且专业的内容，特别是在人工智能领域。 ## Background: 你被邀请帮助运营一个专注于人工智能ChatGPT的知乎账号。你的任务是撰写一篇关于指定主题的高质量文章，这篇文章需要符合知乎用户的喜好和阅读习惯。 ## Goals: 1. 撰写一篇关于指定主题的知乎文章。 2. 确保文章长度约为1600字。 3. 采用口语化而专业的风格。 4. 提供严谨的解决方案，同时保证用词优美且表达简练。 5. 结合实例或案例来丰富内容。 6. 确保文章既有深度又具有吸引力。 ## Constraints: 1. 文章内容需贴合知乎用户的阅读习惯和偏好。 2. 语言风格需要适合知乎平台的文化和风格。 3. 确保信息准确无误，避免误导读者。 4. 文章应融入恰当的梗，以增加趣味性和易读性，并且要求口语化输出。 ## Skills: 1.

Linux文件管理 一、管理文件1.目录和路径2.目录操作命令3.文件操作命令4.文件内容操作命令 一、管理文件 1.目录和路径 文件与目录简介 文件是Linux操作系统用来存储信息的基本结构，是一组信息的集合。目录是一种特殊的文件，用来保存文件及其相关信息。所有的文件都会保存到目录中。 工作目录与用户主目录 （1）工作目录是用户当前所在的目录，他是可以随时改变的。 （2）用户主目录是用户登录成功后进入的默认目录，一般在“/home/用户名”目录下。 路径 通过“/”结合在一起的一个或多个目录及文件名的集合称为路径，路径又分为绝对路径和相对路径。绝对路径是指从根目录（/）开始的路径，如“/usr/local”。相对路径是相对于用户工作目录的路径，如“…/local”。 Linux操作系统中的特殊目录 特殊目录含义.工作目录. .工作目录的上一级目录，也就是父目录~用户主目录 2.目录操作命令 常用的目录操作包括创建目录（mkdir），删除空目录（rmdir）,切换工作目录（cd）, 查看当前目录（pwd）,和列出目录内容（ls）等。 1.创建目录——mkdir命令 mkdir [-p] 目录名 “-p” 选项表示创建嵌套的多级目录树。如果不加“-p”选项，则只能在已经存在的目录下创建子目录。 创建目录 # 在当前目录下创建子目录“book” [root@localhost ~]# mkdir book # 在“package” 目录下创建子目录“mysql” 。如果“package” 目录不存在，则同时创建该目录 [root@localhost ~]# mkdir -p package/mysql 删除空目录——rmdir命令 rmdir [-p] 目录名 “-p”选项表示递归删除空目录。如果子目录删除后其父目录为空，则同时删除父目录。 删除空目录 # 在当前目录下删除 “package” 目录，由于 “package” 目录不存在 "mysql" 目录， 所以无法将其删除 [root@localhost ~]# rmdir package rmdir:删除 'package' 失败：目录非空 # 在当前目录下删除 “package/mysql” 目录，执行命令后，子目录“mysql” 和父目录“package” 同时被删除 [root@localhost ~]# rmdir -p package/mysql 切换工作目录——cd命令

目录 第二章 Scala基础 一.scala的特性 二.定义与使用数组 第三章 Spark编程基础 RDD简介 1. parallelize() 2. makeRDD() 3.使用 union()方法合并多个 RDD 4.使用 filter()方法进行过滤 5.使用 distinct()方法进行去重 6.使用map()方法转换数据 7.使用 sortBy)方法进行排序 8.使用 collect()方法查询数据 9.使用 flatMap)方法转换数据 第四章 Spark编程进阶 在集群环境中运行 Spark spark-submit常用项配置 第五章 Spark SQL——结构化数据文件处理 一.DataFrame简介 二.DataFrame的创建 1.数据准备 2.RDD直接转换为DataFrame 3.DataFrame的常用操作 第二章 Scala基础 一.scala的特性 (1)面向对象 Seala是一种纯释的面向对象语言。一个对象的类型和行为是由类和特征描迷的。类通过子类化和灵活的混合类进行扩展，成为多重继承的可靠解快方案。 (2)函数式编程 Scala 提供了轻量级语法来定义匿名函数，支持高阶函数，允许函数嵌套，并支持函数柯里化。Scala 的样例类与模式匹配支持两数式编程语言中的代数类型。Scala 的单例对象提供了方便的方法来组合不属于类的函数。用户还可以使用 Seala 的模式匹配，编写类似正则表达式的代码处理可扩展标记语言(Extensible Markup Language, XML)格式的数据。 (3)静态类型 Scala 配备了表现型的系统，以静态的方式进行抽象，以安全和连贯的方式进行使用。 系统支持将通用类、内部类、抽象类和复合类作为对象成员，也支持隐式参数、转换和多态方法等，这为抽象编程的安全重用和软件类型的安全扩展提供了强大的支持。 (4)可扩展 在实践中，专用领域的应用程序开发往往需要特定的语言扩展。Scala 提供了许多独特 的语言机制，可以以库的形式无缝添加新的语言结构。 二.定义与使用数组 方式一 方式二 操作数组 # 查看数组z的长度 z.length

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