 |
<script type="text/javascript"></script> <noscript></noscript>
<script type="text/javascript"></script> <noscript></noscript>
|
<!----><!----><!---->
|
级别: 中级
Dirk Fechner, IT 服务专家, IBM Software Group
2008 年 9 月 27 日
当多个 DB2® 用户并发地访问一个数据库时,锁等待会导致响应变慢。锁等待是临时性的,因而难以捕捉。然而,当出现锁等待情形时,需要由数据库管理员负责确定锁等待的原因。本文通过例子演示如何使用用于 DB2 for Linux®, UNIX®, and Windows® 的 db2pd 和 db2pdcfg 实用程序完成该任务。
<!----><!----><!---->
用于锁监视的 db2pd 选项
db2pd 是用于监视各种 DB2 数据库活动以及故障排除的实用程序。它是从 DB2 V8.2 开始随 DB2 引擎发布的一个独立的实用程序,其外观和功能类似于 Informix onstat 实用程序。db2pd 是从命令行以一种可选的交互模式执行的。该实用程序运行得非常快,因为它不需要获取任何锁,并且在引擎资源以外运行(这意味着它甚至能在一个挂起的引擎上工作)。通过快照监视还可以收集 db2pd 提供的很多监视器数据,但是 db2pd 和快照监视的输出格式却有很大不同。这使 DBA 可以选择更符合用户需求的监视替代方法。本文关注用于锁监视的 db2pd 选项。有一篇由 Sam Poon 撰写的 developerWorks 文章(参见 参考资料 小节)对 db2pd 的监视功能作了更广泛的介绍。
下面的图展示了用于锁监视的 db2pd 选项:
图 1. 用于锁监视的 db2pd 选项
-
TranHdl :用于指定事务句柄,以便只监视由特定事务持有的锁。
-
showlocks :这个子选项将锁名称扩展成有意义的解释。对于一个行锁,该选项显示以下信息:表空间 ID、表 ID、分区 ID、页和槽。通过使用编目视图 SYSCAT.TABLES 上的一个查询,很容易将表空间 ID 和表 ID 映射到相应的表名:
清单 1. 将表空间 ID、表 ID 映射到表模式、表名
SELECT TABSCHEMA, TABNAME
FROM SYSCAT.TABLES
WHERE TBSPACEID = tbspaceid AND TABLEID = tableid
|
-
wait :如果指定 wait 子选项,则 db2pd 只显示事务当前正在等待的锁,以及对等待情形负责的锁。这个子选项大大简化了锁等待分析,因为它将输出限制为参与锁等待情形的锁。
-
db2pd database 和 file 选项不是特定于锁监视的,但是适用于(几乎)所有 db2pd 调用。database 选项将 db2pd 返回的监视器数据限制为某个数据库的监视器数据。而 file 选项则允许定义一个文件,以便将 db2pd 输出写到该文件。
锁等待分析场景
接下来,我们开始使用前面介绍的 db2pd 选项来分析一个示例锁等待情形。为此,我们创建 DB2 SAMPLE 数据库:
清单 2. 创建 SAMPLE 数据库
用户 A 执行事务 A,以根据每个经理的薪水为他们提供 10% 的奖金:
清单 3. 事务 A 执行的更新操作
UPDATE EMPLOYEE
SET BONUS = SALARY * 0.1
WHERE JOB = 'MANAGER'
|
当事务 A 仍然在运行(因为用户 A 还没有使用 COMMIT 或 ROLLBACK 终止该事务)时,用户 B 执行事务 B,以将每个雇员的薪水提高 2%:
清单 4. 事务 B 执行的更新操作
UPDATE EMPLOYEE
SET SALARY = SALARY * 0.02
|
由于事务 B 没有完成,用户 B 请求 DBA 确定问题的原因。于是,DBA 调用 db2pd ,看是否存在锁等待情形:
清单 5. 检查锁等待情形
db2pd -db sample -locks wait showlocks
Database Partition 0 -- Database SAMPLE -- Active -- Up 3 days 08:33:05
Locks:
Address TranHdl Lockname Type Mode Sts Owner Dur
0x050A0240 6 02000600050040010000000052 Row ..X W 2 1
0x050A0DB0 2 02000600050040010000000052 Row ..X G 2 1
HoldCount Att ReleaseFlg
0 0x00 0x40000000 TbspaceID 2 TableID 6 PartitionID 0 Page 320 Slot 5
0 0x00 0x40000000 TbspaceID 2 TableID 6 PartitionID 0 Page 320 Slot 5
|
db2pd 报告 ID 为 2 的表空间中一个 ID 为 6 的表上有一个行锁存在锁等待情形。通过检查 SYSCAT.TABLES ,DBA 断定表 EMPLOYEE 上的确存在锁等待。
清单 6. 确定锁等待情形所涉及的表
SELECT TABSCHEMA, TABNAME
FROM SYSCAT.TABLES
WHERE TBSPACEID = 2 AND TABLEID = 6
TABSCHEMA TABNAME
--------------------------------------------------------------------------------
FECHNER EMPLOYEE
1 record(s) selected.
|
对于事务 2(列 TranHdl ),db2pd -locks 输出的 status 列(Sts )显示一个 “G”。G 代表 “granted”,意即事务句柄为 2 的事务拥有行锁。此外,列 Mode 表明,事务 2 持有的是一个 X 锁。等待的事务(列 Sts 中显示 “W”(“wait”)的事务)是句柄为 6 的事务。该事务正在与事务 2 请求同一个行上的 X 锁。通过查看 Owner 列(显示事务 2 是锁的所有者)和比较 Lockname (对于 db2pd -locks 中的两个条目是相同的),可以看到这一点。
接下来,DBA 将事务句柄映射到应用程序。这可以使用另一个 db2pd 选项 -transactions 来完成:
清单 7. 将事务句柄映射到应用程序
db2pd -db sample -transactions
Database Partition 0 -- Database SAMPLE -- Active -- Up 3 days 08:34:47
Transactions:
Address AppHandl [nod-index] TranHdl Locks State Tflag Tflag2
0x05141880 30 [000-00030] 2 9 WRITE 0x00000000 0x00000
0x05144880 34 [000-00034] 6 5 WRITE 0x00000000 0x00000
|
这个 db2pd 调用的输出表明,事务 2(列 TranHdl )是由应用程序 30(列 AppHandl )执行的,而事务 6 是由应用程序 34 执行的。这两个事务都正在对数据库执行写更改(列 State = WRITE)。所以 DBA 现在知道,应用程序 30 正持有应用程序 34 所等待的锁。
要获得关于锁等待情形涉及的应用程序的更多信息,可使用 -agents 选项调用 db2pd 。该选项打印代表应用程序运行的代理的信息。注意,-agents 是一个实例级选项,这意味着不需要指定一个数据库(实际上,当指定一个数据库时,db2pd 打印出一条警告,并忽略 database 选项)。
清单 8. 获得关于应用程序和相应代理的信息
db2pd -agents
Database Partition 0 -- Active -- Up 3 days 08:35:42
Agents:
Current agents: 2
Idle agents: 0
Active coord agents: 2
Active agents total: 2
Pooled coord agents: 0
Pooled agents total: 0
Address AppHandl [nod-index] AgentTid Priority Type State
0x04449BC0 34 [000-00034] 3392 0 Coord Inst-Active
0x04449240 30 [000-00030] 2576 0 Coord Inst-Active
ClientPid Userid ClientNm Rowsread Rowswrtn LkTmOt DBName
3916 USER_B db2bp.ex 43 43 NotSet SAMPLE
2524 USER_A db2bp.ex 153 14 NotSet SAMPLE
|
在 db2pd -agents 输出中,DBA 可以看到使用应用程序 30 和 34 的用户的 ID(列 Userid ):应用程序 30 是由 USER_A 执行的,而应用程序 34 是由 USER_B 执行的。只有当每个用户都有一个单独的数据库授权 ID 时,才可能出现那样的应用程序与用户 ID 之间的映射。通常,这对于在应用服务器上运行的应用程序是不可能的,因为这些应用程序使用连接池,连接不是个人化的。
关于每个应用程序的更多信息则由 db2pd 选项 -applications 提供:
清单 9. 获得关于应用程序的更多信息
db2pd -db sample -applications
Database Partition 0 -- Database SAMPLE -- Active -- Up 3 days 08:36:14
Applications:
Address AppHandl [nod-index] NumAgents CoorTid Status
0x04AF8080 34 [000-00024] 1 3940 Lock-wait
0x03841960 30 [000-00020] 1 2548 UOW-Waiting
C-AnchID C-StmtUID L-AnchID L-StmtUID Appid
195 1 0 0 *LOCAL.DB2.061122195637
0 0 60 1 *LOCAL.DB2.061122195609
|
Status 列确认了 DBA 已经知道的一些东西:应用程序 34 处在锁等待状态。但是这并不新鲜,于是 DBA 将注意力集中在列 C-AnchID/C-StmtUID 和 L-AnchID/L-StmtUID 上。“C” 代表当前(current),“L” 代表最近(last)的锚 ID/语句 UID。这些 ID 可用于标识应用程序最近执行的 SQL 语句和应用程序当前执行的语句。为此,可以用 -dynamic 选项调用 db2pd 。该选项显示数据库动态语句缓存的内容:
清单 10. 检查动态语句缓存的内容
db2pd -db sample -dynamic
Database Partition 0 -- Database SAMPLE -- Active -- Up 3 days 08:37:39
Dynamic Cache:
Current Memory Used 187188
Total Heap Size 1271398
Cache Overflow Flag 0
Number of References 2
Number of Statement Inserts 3
Number of Statement Deletes 0
Number of Variation Inserts 2
Number of Statements 3
Dynamic SQL Statements:
Address AnchID StmtUID NumEnv NumVar NumRef NumExe
0x056CEBD0 60 1 1 1 1 1
0x056CE850 180 1 0 0 0 0
0x056CFEA0 195 1 1 1 1 1
Text
UPDATE EMPLOYEE SET BONUS = SALARY * 0.1 WHERE JOB = 'MANAGER'
SET CURRENT LOCALE LC_CTYPE = 'de_DE'
UPDATE EMPLOYEE SET SALARY = SALARY * 0.02
Dynamic SQL Environments:
Address AnchID StmtUID EnvID Iso QOpt Blk
0x056CECD0 60 1 1 CS 5 B
0x056D30A0 195 1 1 CS 5 B
Dynamic SQL Variations:
Address AnchID StmtUID EnvID VarID NumRef Typ
0x056CEEB0 60 1 1 1 1 4
0x056D3220 195 1 1 1 1 4
Lockname
010000000100000001003C0056
01000000010000000100C30056
|
-applications 输出与 -dynamic 输出之间的映射很简单:
应用程序 34(处于锁等待状态)当前正在执行当前锚 ID 195 和当前语句 ID 1 所标识的 SQL 语句。在 db2pd -dynamic 输出的 Dynamic SQL Statements 部分中,那些 ID 可以映射到以下 SQL 语句:
清单 11. 应用程序 34 执行的 SQL 语句
UPDATE EMPLOYEE SET SALARY = SALARY * 0.02
|
持有锁的应用程序 30 最近执行的 SQL 语句是最近锚 ID 60 和最近语句 ID 1 所标识的 SQL 语句。那些 ID 可以映射到以下 SQL 语句:
清单 12. 应用程序 30 执行的 SQL 语句
UPDATE EMPLOYEE SET BONUS = SALARY * 0.1 WHERE JOB = 'MANAGER'
|
注意,db2pd -dynamic 输出包含另一个通常难以发现的有趣信息:Dynamic SQL Environments 部分的列 Iso 中显示了被执行的动态 SQL 语句的隔离级别(UR = Uncommitted Read,CS = Cursor Stability,RS = Read Stability,RR = Repeatable Read)。
我们来总结一下 DBA 就用户 B 的应用程序被挂起的原因有什么发现:
- 挂起是由表
EMPLOYEE 上一个独占式的行锁导致的。
- 持有锁的事务属于用户 A 执行的一个应用程序。而用户 B 的事务正在等待那个锁。
- 两条有冲突的语句都是表
EMPLOYEE 上的 UPDATE 语句。
有了这些信息,DBA 可以开始采取一些必要的步骤来解决锁等待状况,例如建议用户 A 终止事务,或者强制关闭用户 A 的应用程序。此外,可以采取措施避免将来出现那样的状况,例如配置 DB2 控制器(governor),使之自动终止运行时间过长的事务。
在这个示例场景中,db2pd 被连续执行数次,每次使用一个单独的选项。现实中不会出现这样的情况。相反,db2pd 只被调用一次,调用时同时使用前面介绍的所有选项:
清单 13. 分析锁等待情形所需的带有所有选项的单个 db2pd 调用
db2pd -db sample -locks wait showlocks -transactions -agents -applications -dynamic
-file db2pd.out -repeat 15 40
|
产生的输出由针对每个选项的输出组成,各部分输出之间的顺序与各选项在 db2pd 调用中的顺序一致。而且,请注意 db2pd 调用最后的 2 个附加选项:
-
-file 表明 db2pd 输出应该被写到一个文件。在示例调用中,输出被写到文件 db2pd.out 中。
-
-repeat 表明 db2pd 应该每隔 15 秒执行一次,共执行 40 次(即每隔 15 秒执行一次,共执行 10 分钟)。每次执行的输出被附加到 -file 选项指定的文件后面。
-file 和 -repeat 选项对于在一段时间内监视数据库活动比较有用。对于锁等待分析,这两个选项可以帮助捕捉只存在一小段时间的锁等待情形。例如,如果数据库参数 LOCKWAIT 被设置为 20 秒,一个等待锁的事务在过了 20 秒的等待时间后被回滚。为了捕捉那样的锁等待情形,db2pd 的时间间隔必须设置为比 20 秒更短的时间间隔,例如例子中的 15 秒。
捕捉罕见的锁超时
有时候,锁等待情形会导致锁超时,而锁超时又会导致事务被回滚。锁等待导致锁超时所需的时间段由数据库配置参数 LOCKTIMEOUT 指定。锁超时分析最大的问题是,不知道下一次的锁超时何时发生。为了捕捉死锁,可以创建一个死锁事件监视器。每当出现死锁时,这个死锁事件监视器便写一个条目。但是,对于锁超时就没有类似的事件监视器。所以到 DB2 9® 为止,捕捉锁超时的惟一方法还是连续的 db2pd 或快照监视(对于 db2pd ,和前面解释的一样,-file 和 -repeat 选项可用于连续的锁监视)。
DB2 9 包含了一种新的机制,用于在数据库出现故障或发生事件时收集监视器数据:db2cos 脚本。为了捕捉锁超时事件,可以配置数据库,使之每当出现锁超时时启动 db2cos 脚本。在 db2cos 脚本中,和前面讨论的一样,可以以相同的选项调用 db2pd 。我们来看一个示例场景,该场景演示了如何用 db2cos 脚本捕捉锁超时。
对于这个场景,假设 DBA 将数据库锁超时值设为 10 秒:
清单 14. 更新锁超时设置
UPDATE DB CFG FOR SAMPLE USING LOCKTIMEOUT 10
|
为了每当出现锁超时时启动 db2cos 脚本,DBA 调用 db2pdcfg 实用程序,如下所示:
清单 15. 使用 db2pdcfg 配置 db2cos 脚本的调用
db2pdcfg -catch locktimeout count=1
|
-catch 选项指定应该自动导致调用 db2cos 脚本的故障或事件。对于锁超时事件,可以指定字符串 locktimeout 。或者,可以指定与锁超时相应的 SQL 错误码和原因码:
清单 16. 用于捕捉锁超时的另一种 db2pdcfg 调用
db2pdcfg -catch 911,68 count=1
|
除了一些字符串值和 SQL 代码之外,db2pdcfg 还接受内部 DB2 错误码。所以,用这种方式可以捕捉很多数据库故障和事件。锁超时事件只是使用 db2pdcfg 和 db2cos 的一个例子。
如果 count 子选项的值为 1,则表明当出现锁超时事件时应该执行 db2cos 脚本。
db2pdcfg 通过以下输出确认错误捕捉的设置:
清单 17. db2pdcfg 对错误捕捉设置的确认
Error Catch #1
Sqlcode: 0
ReasonCode: 0
ZRC: -2146435004
ECF: 0
Component ID: 0
LockName: Not Set
LockType: Not Set
Current Count: 0
Max Count: 1
Bitmap: 0x4A1
Action: Error code catch flag enabled
Action: Execute sqllib/db2cos callout script
Action: Produce stack trace in db2diag.log
|
db2diag.log 报告中也包括错误捕捉设置。可以使用 db2diag 实用程序(用于检查 db2diag.log 内容的一个有用的实用程序)过滤 db2diag.log 文件,而不必在一个文本编辑器中打开它:
清单 18. 在 db2diag.log 中确认错误捕捉设置
db2diag -g funcname:=pdErrorCatch
2006-12-18-13.37.25.177000+060 I727480H285 LEVEL: Event
PID : 4648 TID : 3948 PROC : db2syscs.exe
INSTANCE: DB2 NODE : 000
FUNCTION: DB2 UDB, RAS/PD component, pdErrorCatch, probe:30
START : Error catch set for ZRC -2146435004
|
ZRC -2146435004 是用于锁超时的 DB2 内部错误码。可以通过下面的 db2diag 调用查看这些错误码:
清单 19. 使用 db2diag 查看 DB2 内部错误码的含义
通过使用 db2pdcfg ,数据库引擎现在被配置为每当出现锁超时时调用 db2cos 脚本。db2cos 脚本收集判别锁超时原因所需的所有监视器信息。为此,DBA 必须修改 db2cos 脚本,以便用已知的选项调用 db2pd 。可以在下面的子目录中找到 db2cos 脚本:
- Windows:
DB2 install directory\BIN\db2cos.bat ,例如 C:\Program Files\IBM\SQLLIB\BIN\db2cos.bat
- UNIX/Linux:
Instance owner home/sqllib/bin/db2cos
在 Microsoft Windows® 上,默认的 db2cos.bat 脚本看上去如下所示:
清单 20. Windows 上默认 db2cos.bat 的内容
setlocal
:iterargs
if %0. == . goto iterdone
if /i %0. == INSTANCE. set INSTANCE=%1
if /i %0. == DATABASE. set DATABASE=%1
if /i %0. == TIMESTAMP. set TIMESTAMP=%1
if /i %0. == APPID. set APPID=%1
if /i %0. == PID. set PID=%1
if /i %0. == TID. set TID=%1
if /i %0. == DBPART. set DBPART=%1
if /i %0. == PROBE. set PROBE=%1
if /i %0. == FUNCTION. set FUNCTION=%1
if /i %0. == REASON. set REASON=%1
if /i %0. == DESCRIPTION. set DESCRIPTION=%1
if /i %0. == DiAGPATH. set DIAGPATH=%1
shift
goto iterargs
:iterdone
if %DATABASE%. == . goto no_database
db2pd -db %DATABASE% -inst >> %DIAGPATH%\db2cos%PID%%TID%.%DBPART%
goto exit
:no_database
db2pd -inst >> %DIAGPATH%\db2cos%PID%%TID%.%DBPART%
:exit
|
对于数据库级的事件或故障,默认的 db2cos 脚本用 -db 和 -inst 选项调用 db2pd 。DBA 用一个 db2pd 调用替换相应的行,该调用收集锁超时分析所需的监视器数据:
清单 21. 更改 db2cos 脚本,以收集用于锁超时分析的数据
if %DATABASE%. == . goto no_database
db2pd -db %DATABASE% -locks wait -transactions -agents -applications -dynamic
>> %DIAGPATH%\db2cos%PID%%TID%.%DBPART%
goto exit
|
现在,db2cos 脚本已准备好,DBA 可以坐等下一次锁超时事件的发生。
假设像之前描述的那样,用户 A 与 B 之间发生相同的锁情形。但是,这一次设置了 LOCKTIMEOUT ,因此过了 10 秒(LOCKTIMEOUT = 10)之后用户 B 的事务被回滚。用户 B 通知 DBA 回滚自己的事务,并且收到 SQL 错误消息 -911 和原因码 68(SQL code -911 / reason code 68 = locktimeout)。于是,DBA 检查通过自动调用 db2cos 脚本收集到的监视器数据。
首先,DBA 用锁超时内部错误码调用 db2diag ,以确定锁超时发生的确切时间:
清单 22. 在 db2diag.log 中检查锁超时事件的时间点
db2diag -g data:=-2146435004
2006-12-18-14.27.24.656000+060 I6857H409 LEVEL: Event
PID : 2968 TID : 2932 PROC : db2syscs.exe
INSTANCE: DB2 NODE : 000 DB : SAMPLE
APPHDL : 0-21 APPID: *LOCAL.DB2.061226132544
AUTHID : FECHNER
FUNCTION: DB2 UDB, lock manager, sqlplnfd, probe:999
DATA #1 : <preformatted>
Caught rc -2146435004. Dumping stack trace.
|
db2diag.log 条目显示,在 2006-12-18-14.27.24.656000 时发生了一次锁超时。由于 db2cos 脚本将它的输出写到 %DIAGPATH% 中的 db2cos%PID%%TID%.%DBPART% 文件中,DBA 有望在实例的诊断路径中找到一个 db2cos29682932.0 文件:
-
%DIAGPATH% = instance's diagnostic path = on Windows by default C:\Program Files\IBM\SQLLIB\DB2
-
%PID% = process ID = 2968(如 db2diag.log 条目中所示)
-
%TID% = thread ID = 2932(也显示在 db2diag.log 条目中)
-
%DBPART% = database partition = 0(在一个非分区数据库环境中)
那个文件的内容很像本文第一部分中逐步考察的那个 db2pd 监视器输出,DBA 可以通过它来识别锁超时的原因。
捕捉到锁超时后,DBA 可以通过 -catch clear 选项调用 db2pdcfg 来禁用 db2cos 脚本:
清单 23. 再次使用 db2pdcfg 清除错误捕捉设置
db2pdcfg -catch clear
All error catch flag settings cleared.
|
结束语
本文演示了如何使用 db2pd 实用程序进行锁等待监视。
|
相关推荐
内容概要:0欧姆电阻在电路设计中有多种重要作用。它不仅可以在PCB上为调试提供便利,还能用于跳线、替代不确定参数的元件以及测量电路的耗电流。此外,在布线困难时可作为应急解决方案。在高频信号环境下,它能充当电感或电容,有助于解决EMC问题。对于地线处理,0欧姆电阻可用于实现单点接地,避免模拟地和数字地直接大面积相连带来的互相干扰问题。在跨接电流回路方面,它可以提供较短的回流路径,减少干扰。同时,0欧姆电阻还适用于配置电路,防止用户误操作跳线或拨码开关,并且在布线、调试、测试、温度补偿等方面有着广泛应用,尤其在EMC对策中表现突出。; 适合人群:电子工程师、硬件设计师以及对电路设计感兴趣的爱好者。; 使用场景及目标:①在PCB设计阶段,利用0欧姆电阻进行灵活的电路调试与优化;②解决高频信号下的EMC问题,确保电路稳定性和抗干扰能力;③实现单点接地,避免不同地线间的相互干扰;④提高电路的可维护性和可靠性,降低生产成本。; 阅读建议:本文详细介绍了0欧姆电阻在电路设计中的多种应用场景,读者应结合具体项目需求来理解和运用这些知识,特别是在面对复杂的电路布局和电磁兼容性问题时,要充分考虑0欧姆电阻的独特优势。
mysql安装教程 一个基于SpringBoot+Mybatis+Mysql+Html实现的页面登录案例.
在探索智慧旅游的新纪元中,一个集科技、创新与服务于一体的整体解决方案正悄然改变着我们的旅行方式。智慧旅游,作为智慧城市的重要分支,旨在通过新一代信息技术,如云计算、大数据、物联网等,为游客、旅游企业及政府部门提供无缝对接、高效互动的旅游体验与管理模式。这一方案不仅重新定义了旅游行业的服务标准,更开启了旅游业数字化转型的新篇章。 智慧旅游的核心在于“以人为本”,它不仅仅关注技术的革新,更注重游客体验的提升。从游前的行程规划、信息查询,到游中的智能导航、个性化导览,再到游后的心情分享、服务评价,智慧旅游通过构建“一云多屏”的服务平台,让游客在旅游的全过程中都能享受到便捷、个性化的服务。例如,游客可以通过手机APP轻松定制专属行程,利用智能语音导览深入了解景点背后的故事,甚至通过三维GIS地图实现虚拟漫游,提前感受目的地的魅力。这些创新服务不仅增强了游客的参与感和满意度,也让旅游变得更加智能化、趣味化。 此外,智慧旅游还为旅游企业和政府部门带来了前所未有的管理变革。通过大数据分析,旅游企业能够精准把握市场动态,实现旅游产品的精准营销和个性化推荐,从而提升市场竞争力。而政府部门则能利用智慧旅游平台实现对旅游资源的科学规划和精细管理,提高监管效率和质量。例如,通过实时监控和数据分析,政府可以迅速应对旅游高峰期的客流压力,有效预防景区超载,保障游客安全。同时,智慧旅游还促进了跨行业、跨部门的数据共享与协同合作,为旅游业的可持续发展奠定了坚实基础。总之,智慧旅游以其独特的魅力和无限潜力,正引领着旅游业迈向一个更加智慧、便捷、高效的新时代。
内容概要:本文详细介绍了如何通过PLC程序实现模拟量滤波防抖,确保电流、电压和热电阻等信号的准确采集。核心算法采用掐头去尾平均法,即去掉一组数据中的最大值和最小值后取剩余数据的平均值,以消除因环境干扰导致的异常值。文中提供了详细的代码实现步骤,包括数据结构定义、主程序逻辑、间接寻址方法以及参数配置。此外,还讨论了如何通过死区判断和上升率限制进一步优化滤波效果,提高系统的稳定性和响应速度。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是熟悉PLC编程和模拟量信号处理的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要高精度模拟量信号采集的工业控制系统,如电力、化工、制造业等领域。主要目标是提升数据采集的准确性和稳定性,减少外部干扰带来的误差。 其他说明:文中提供的代码示例基于西门子S7-1200/1500系列PLC,但相关原理和方法同样适用于其他品牌的PLC。建议在实际应用中根据具体情况调整参数设置,以达到最佳效果。
内容概要:本文详细介绍了大模型的发展现状与未来趋势,尤其聚焦于DeepSeek这一创新应用。文章首先回顾了人工智能的定义、分类及其发展历程,指出从摩尔定律到知识密度提升的转变,强调了大模型知识密度的重要性。随后,文章深入探讨了DeepSeek的发展路径及其核心价值,包括其推理模型、思维链技术的应用及局限性。此外,文章展示了DeepSeek在多个行业的应用场景,如智能客服、医疗、金融等,并分析了DeepSeek如何赋能个人发展,具体体现在公文写作、文档处理、知识搜索、论文写作等方面。最后,文章展望了大模型的发展趋势,如通用大模型与垂域大模型的协同发展,以及本地部署小模型成为主流应用渠道的趋势。 适合人群:对人工智能和大模型技术感兴趣的从业者、研究人员及希望利用DeepSeek提升工作效率的个人用户。 使用场景及目标:①了解大模型技术的最新进展和发展趋势;②掌握DeepSeek在不同领域的具体应用场景和操作方法;③学习如何通过DeepSeek提升个人在公文写作、文档处理、知识搜索、论文写作等方面的工作效率;④探索大模型在特定行业的应用潜力,如医疗、金融等领域。 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合实际案例,详细介绍了DeepSeek在各个场景下的应用方式,帮助读者更好地理解和应用大模型技术。同时,文章也指出了当前大模型技术面临的挑战,如模型的局限性和数据安全问题,鼓励读者关注技术的持续改进和发展。
内容概要:本文详细比较了四种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期电力负荷预测算法:原始LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM以及VMD-SSA-LSSVM。通过对这些算法的具体实现和性能评估,展示了每种方法的优势和局限性。实验结果显示,随着算法复杂度的增加,预测精度显著提高,特别是VMD-SSA-LSSVM在RMSE和MAPE等评价指标上表现出色,达到了接近真实值的预测效果。然而,这也伴随着计算成本的大幅上升。 适合人群:从事电力系统调度、数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要进行短期电力负荷预测的研究项目或实际应用,旨在提高预测准确性,减少因天气变化、节假日等因素带来的不确定性影响。 其他说明:文中提供了详细的Python代码片段,帮助读者理解和复现相关算法。同时提醒,在选择模型时需综合考虑预测精度与计算效率之间的平衡。
内容概要:本文详细介绍了一种基于Python和Django框架构建的电影推荐系统。该系统不仅涵盖了用户端的基本功能(如登录、搜索、浏览、评论、评分、收藏),还包括管理端的增删改查操作。后端使用Python和Django框架,结合MySQL数据库,前端采用HTML、CSS和JavaScript实现交互界面。推荐算法方面,利用机器学习和深度学习技术,特别是协同过滤和内容过滤相结合的方式,确保推荐结果的多样性和精准性。此外,文中还讨论了一些常见的技术挑战及其解决方案,如用户冷启动问题、前端交互效果优化、数据库配置错误等。 适合人群:具有一定编程经验的Web开发者和技术爱好者,尤其是对Django框架、机器学习和深度学习感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解并实现一个完整的电影推荐系统的个人或团队。主要目标是掌握如何整合前后端技术,运用机器学习和深度学习算法提升用户体验。 其他说明:文中提供了大量代码片段和实践经验,帮助读者更好地理解和实施各个技术细节。同时强调了系统优化的重要性,如通过Redis缓存提高查询效率,使用AJAX实现无缝加载等。
内容概要:本文探讨了基于MATLAB平台的V2G(车辆到电网)光储充一体化微网多目标优化调度策略。该策略旨在通过建立光伏微网中以经济性和并网负荷波动率为双目标的蓄电池和V2G协同调度模型,利用粒子群优化(PSO)算法求解模型。文中详细介绍了模型搭建、核心算法实现、运行模式对比以及算例分析。结果显示,V2G模式能够显著提高系统的经济性和稳定性,减少蓄电池的需求量,优化三方(电网、微网调度中心、电动汽车用户)的利益。 适合人群:从事电力系统优化、智能电网研究的专业人士,尤其是对MATLAB编程有一定基础的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要优化光储充一体化微网调度策略的研究机构和企业。目标是在保证系统经济运行的同时,稳定并网负荷,减少波动,从而提升整体性能。 其他说明:代码注释详尽,包含并行计算框架、电池寿命模型和可视化模块等多个亮点。通过实际案例验证,证明了V2G模式的有效性。
内容概要:本文详细介绍了三菱FX3U五轴钻孔机的PLC程序和威纶通触摸屏配置,涵盖梯形图编程、IO分配表、参数设置、自动补偿机制以及异常处理等方面。文章通过具体的代码实例展示了如何实现加工循环、参数动态调整、安全防护等功能,并分享了调试过程中遇到的问题及解决方案。此外,还提供了完整的工程文件,便于读者快速理解和应用。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是对三菱PLC和威纶通触摸屏有一定了解的人群。 使用场景及目标:帮助读者掌握五轴钻孔机的控制系统设计方法,提高编程效率和设备稳定性,适用于类似机床控制系统的开发和维护。 其他说明:文中提到的许多技巧和注意事项来源于作者的实际工作经验,对于初学者来说非常有价值。同时,提供的完整工程文件可以作为参考模板,节省开发时间和成本。
matlab开发相关资源
a383d-main.zip
智慧小区解决方案.pptx
Seafile 基于 Qt 的 GUI 客户端
内容概要:本文详细介绍了无人驾驶车辆在局部路径规划中的两种经典算法——Astar和RRT的Matlab实现及其优化。首先,文章解释了Astar算法的核心思想,即通过启发函数进行路径搜索,并针对U型障碍等问题提出了双向搜索策略和动态权重调节。接着,文章探讨了RRT算法的特点,如随机生长特性和路径平滑处理,解决了路径过于曲折的问题。此外,还提出了一种混合算法HRA*,通过改进OPEN集的维护方式,提高了算法效率。最后,通过对不同场景的仿真测试,展示了两种算法在复杂环境中的性能差异,并提供了详细的调参经验和优化建议。 适合人群:对无人驾驶技术和路径规划感兴趣的科研人员、工程师以及有一定编程基础的学习者。 使用场景及目标:适用于研究无人驾驶车辆在复杂环境中的路径规划问题,帮助研究人员理解和优化Astar和RRT算法,提高路径规划的效率和准确性。 其他说明:文中附有大量Matlab代码片段和仿真结果图表,便于读者理解和复现实验。同时,提供了关于栅格地图分辨率、车辆动力学参数等方面的实用建议,有助于实际系统的部署和优化。
选择
内容概要:本文详细介绍了西门子200Smart PLC与维纶触摸屏在某疫苗车间控制系统的具体应用,涵盖配液、发酵、纯化及CIP清洗四个主要工艺环节。文中不仅展示了具体的编程代码和技术细节,还分享了许多实战经验和调试技巧。例如,在配液罐中,通过模拟量处理确保温度和液位的精确控制;发酵罐部分,着重讨论了PID参数整定和USS通讯控制变频器的方法;纯化过程中,强调了双PID串级控制的应用;CIP清洗环节,则涉及复杂的定时器逻辑和阀门联锁机制。此外,文章还提到了一些常见的陷阱及其解决方案,如通讯干扰、状态机切换等问题。 适合人群:具有一定PLC编程基础的技术人员,尤其是从事工业自动化领域的工程师。 使用场景及目标:适用于需要深入了解PLC与触摸屏集成控制系统的工程师,帮助他们在实际项目中更好地理解和应用相关技术和方法,提高系统的稳定性和可靠性。 其他说明:文章提供了大量实战经验和代码片段,有助于读者快速掌握关键技术点,并避免常见错误。同时,文中提到的一些优化措施和调试技巧对提升系统性能非常有帮助。
Prosemirror 是一个基于 ContentEditable 的所见即所得 HTML 编辑器,功能强大,支持协作编辑和自定义文档模式Prosemirror 库由多个单独的模块
内容概要:本文详细介绍了使用Maxwell 16.0和ANSYS 2020进行直线感应电机瞬态磁场仿真的方法和技术要点。首先强调了建模前的准备工作,包括初级线圈布置、次级导体材料选择、气隙宽度等参数的确定。然后针对Maxwell 16.0用户,讲解了坐标系的选择(笛卡尔坐标系)、初级绕组绘制、运动参数设置、网格剖分优化以及边界条件的正确配置。对于ANSYS 2020用户,则着重讲述了如何利用Maxwell模块建立模型并在Mechanical中进行电磁力耦合分析,包括参数化扫描设置、气隙厚度扫描、磁密云图动态更新等技巧。此外,文中还分享了许多实用的经验和注意事项,如避免常见的参数设置错误、提高仿真精度的方法、处理推力波动等问题的具体措施。 适合人群:从事电机设计与仿真的工程师、研究人员,尤其是有一定Maxwell和ANSYS使用基础的技术人员。 使用场景及目标:帮助用户掌握直线感应电机瞬态磁场仿真的全流程,确保仿真结果的准确性,提升工作效率。具体应用场景包括但不限于新电机设计验证、现有电机性能优化、故障诊断等。 其他说明:文中提供了大量具体的命令和脚本示例,便于读者直接应用到实际工作中。同时,作者结合自身丰富的实践经验,给出了许多宝贵的建议和警示,有助于读者避开常见陷阱,顺利完成仿真任务。
内容概要:本文详细介绍了在Windows 10上部署DeepSeek 7B模型的步骤。首先,需安装Ollama框架,通过访问官网下载并运行安装包,安装路径默认为C盘且不可更改。安装完成后可通过命令提示符验证是否安装成功。接着,部署DeepSeek 7B模型,从指定网站下载模型后,使用命令`ollama run deepseek-r1:7b`启动模型,系统将自动下载模型文件(约4.7GB),建议开启科学上网以加快下载速度。部署完成后,可以通过ChatBox客户端选择Ollama API和DeepSeek 7B模型进行问答测试。最后,附录提供了DeepSeek 7B的部署要求及硬件配置建议。 适合人群:对AI模型部署有一定兴趣,尤其是希望在本地环境中运行大型语言模型的研究人员和开发者。 使用场景及目标:①为研究人员和开发者提供详细的步骤指导,确保他们能够在本地环境中成功部署DeepSeek 7B模型;②帮助用户理解部署过程中涉及的各项命令和工具的使用方法;③为后续基于DeepSeek 7B模型的应用开发打下基础。 阅读建议:由于部署过程涉及多个步骤和命令行操作,建议读者在实际操作前仔细阅读每一步骤,并根据自身硬件条件调整配置。此外,对于初次接触此类部署的用户,建议先熟悉相关命令行工具的使用,确保顺利完成部署。
内容概要:本文深入探讨了基于Cruise软件构建的增程混动串联模型及其A-ECMS控制策略的仿真方法。首先介绍了增程混动架构的特点,即通过发动机发电并由电能驱动车辆行驶,旨在提高动力输出效率和经济性。接着详细阐述了Cruise/Simulink联合仿真平台的搭建过程,包括使用C++编译器将策略模型编译为DLL文件并与Cruise集成。文中还特别强调了A-ECMS控制策略的具体实现,如根据功率需求和电池状态进行能量分配,以及模式切换逻辑的设计。此外,文章提到了模型使用的注意事项,如避免路径中含有中文字符等问题,并指出该模型主要用于学习目的,实际应用需根据具体情况进行调整。 适合人群:从事混合动力汽车研究的技术人员、高校师生及相关领域的研究人员。 使用场景及目标:①帮助理解和掌握增程混动系统的工作原理;②为开发高效的混合动力控制系统提供理论依据和技术支持;③作为教学工具辅助学生学习混合动力汽车的相关知识。 其他说明:该模型虽然具有较高的学术价值,但在应用于实际工程时仍需针对具体车型进行修改和完善。