转载请注明出处哈:http://carlosfu.iteye.com/blog/2240426
刚看了一下这个账号是2009年注册的,当时可能是为了下载javaeye的周刊吧,后来12年开始工作时候,零零散散的转了几篇别人的。
为什么重写开始写博客了呢?我想现在工作已经快4年了,觉得有些东西需要积淀一下,其实期间一直坚持用有道云笔记记录工作中遇到的问题和学到的知识(已经突破800篇了)。
为什么不放在博客上与大家分享,我想不外乎两个原因:一是有些公司的内容,不适合放在网上。二是我一直认为,凡是给别人看的文档或者讲座不能太应付了事,不能不太差,太low?笔记格式相对松散些。
那是不是觉得现在写的东西不low开始放到网上了呢。其实也不是,主要是想low一点没关系,只要认真去写,分享给大家,接受别人的拍砖,也可以让自己提高和积淀。
好吧!扯了这么半天,把近期要写的技术文章目录放在这里,敦促自己写下去:
- BigMemory系列文章--1. Ehcache是什么
- BigMemory系列文章--2. Ehcache快速接入
- BigMemory系列文章--3. Ehcache存储层级(tier)
- BigMemory系列文章--4. Ehcache重要类和常用API
- BigMemory系列文章--5. Ehcache配置和统计数据
- BigMemory系列文章--6. Ehcache扩展功能--Jmx、同步
- BigMemory系列文章--7. BigMemory相关资料
- BigMemory系列文章--8. BigMemory快速接入实战
- BigMemory系列文章--9. BigMemory新增(相比Ehcache)
- BigMemory系列文章--10. BigMemory监控系统(TMC)搭建
- BigMemory系列文章--11. BigMemory中的SizeOf问题
- BigMemory系列文章--12. Ehcache和BigMemory常见问题
缓存系列文章:
- 缓存系列文章--1.缓存的一些基本常识。
- 缓存系列文章--2.是否真的需要缓存?
- 缓存系列文章--3.缓存常用更新策略对比。
- 缓存系列文章--4.缓存的粒度控制。
- 缓存系列文章--5.穿透问题。
- 缓存系列文章--6.雪崩问题-stampeding herd(惊逃的野牛)
- 缓存系列文章--7.无底洞问题(multiget hole)
- 缓存系列文章--8.热点key问题。(mutex key)
- MyBatis系列文章--1.MyBatis快速入门(含操作视频)
- MyBatis系列文章--2. Mybatis的简单CRUD
- MyBatis系列文章--3. Mybatis注解
- MyBatis系列文章--4. MyBatis别名、字段冲突、联表、日志、xml其他组件等问题
- MyBatis系列文章--5. MyBatis一级缓存和二级缓存(redis实现)
- MyBatis系列文章--6. Mybatis一些实用技巧
- MyBatis系列文章--7. Mybatis与Spring整合
Redis客户端异常排查系列
- Redis客户端异常排查系列文章--1.Too many Cluster redirections异常
- Redis客户端异常排查系列文章--2.记一次Redis超时排查
- Redis客户端异常排查系列文章--3.慢查询引起的redis-clusterdown
- Redis客户端异常排查系列文章--
Redis系列文章--单机实战(具体知识请找本书看,这里只是实战):
- Redis单机系列文章--1.Redis单机的安装和配置(linux)
- Redis单机系列文章--2.Redis统计信息(redis info)
- Redis单机系列文章--3.Redis服务器命令说明
- Redis单机系列文章--4.Redis-5种数据结构解析与应用
- Redis单机系列文章--5.Redis持久化(RDB和AOF)
- Redis单机系列文章--6.Java快速接入Redis--Jedis实战
- Redis单机系列文章--7.十个正确使用 Redis 的技巧(转)
- Redis单机系列文章--8.Redis与Memcache比较
- Redis单机系列文章--9.Redis与MySql存储方法异同浅析(待续)
Redis-Cluster实战:
- Redis-Cluster实战--1.什么是Redis-Cluster(背景、meet、命令执行、指派槽、分布式分片方法)
- Redis-Cluster实战--2.Redis-Cluster 命令协议说明
- Redis-Cluster实战--3.Redis-Cluster的安装准备--Ruby安装
- Redis-Cluster实战--4.Redis-Cluster的安装--官方安装
- Redis-Cluster实战--5.Redis-Cluster的安装--纯命令行安装(redis-cli)
- Redis-Cluster实战--6.Redis-Cluster--Jedis实战
- Redis-Cluster实战--7.Redis-Cluster水平扩容(ruby实现版)
- Redis-Cluster实战--8.Redis-Cluster水平扩容(redis-cli实现版)
- Redis-Cluster实战--9.Redis-Cluster水平扩容(Asking问题)
- Redis-Cluster实战--10.Redis-Cluster与MemCache水平扩容对比
- Redis-Cluster实战--11.Redis-Cluster meet进行节点握手示意图
- Redis-Cluster实战--12.Redis-Cluster执行命令
- Redis-Cluster实战--13.Redis-Cluster故障转移测试
- Redis-Cluster实战--14.Redis-Cluster无底洞问题
- Redis-Cluster实战--15.Redis-Cluster常见问题
- Redis-Cluster实战--16.Too many Cluster redirections异常
java线上问题排查系列文章:
- java线上问题排查系列文章-1.业务系统反应慢,从哪些方面着手
- java线上问题排查系列文章-2.查找占用CPU最大的线程(top、jstack、sed、awk、sort、grep)
- java线上问题排查系列文章-3.free命令分析
- java线上问题排查系列文章-4.netstat、iftop命令分析
- java线上问题排查系列文章-5.iostat浅析
- java线上问题排查系列文章-6.lsof命令分析
- java线上问题排查系列文章-7.vmstat实战
- java线上问题排查系列文章-8.tsar实战
- java线上问题排查系列文章-9.nagios快速搭建和使用以及ganglia的简单使用
- java线上问题排查系列文章-10.linux/shell系统排查常用命令和脚本
- java线上问题排查系列文章-11.jstack实战
- java线上问题排查系列文章-12.jmap实战
- java线上问题排查系列文章-13.jvisualvm实战
- java线上问题排查系列文章-14.jmc实战
- java线上问题排查系列文章-15.HouseMD实战
meet坑
2. full converage
3. 无底洞问题
4. 命令不全问题
5. 如何扫描所有数据问题
6. gossip failover问题
7. 从节点不参与读写,只作为热备。
8. Hot resharding:在线分片
9. ASK 转向/MOVED 转向机制.
10. cluster mget实现
11.redis一个实例存多少个key比较合适,相比于mysql的行
12.redis作为消息存储时候,多大容量的消息后会成为瓶颈
- Redis-Cluster实战--16.jedis源码浅析
Redis数据结构系列文章:
- Redis数据结构系列文章--1.SDS(simple dynamic string)简单动态字符串
- Redis数据结构系列文章--2.压缩列表实现list数据结构
- Redis数据结构系列文章--3.双向列表实现list数据结构
- Redis数据结构系列文章--4. 压缩列表实现hash数据结构
- Redis数据结构系列文章--5. 字典实现hash数据结构
- Redis数据结构系列文章--6. 整数集合实现set
- Redis数据结构系列文章--7. 字典实现set
- Redis数据结构系列文章--8. 压缩列表实现zset
- Redis数据结构系列文章--9. 跳跃表和字典实现zset
Redis坑系列文章:
- Redis坑系列文章--1.redis序列化问题
- Redis坑系列文章--2.redis-cluster meet操作问题
- Redis坑系列文章--3.redis-cluster批量操作问题
- Redis坑系列文章--4.redis数据结构优化问题
- Redis坑系列文章--5.redis不能线上操作的命令
- Redis坑系列文章--6.redis-cluster配置之full converage问题
- Redis坑系列文章--7.redis-cluster-jedis命令不全问题
- Redis坑系列文章--6.redis-cluster配置之full converage问题
- .........................................
Redis线上使用场景系列文章(线上系统)
- Redis线上使用场景系列文章--1.缓存
- Redis线上使用场景系列文章--2.三亿用户标识和布隆过滤器
- Redis线上使用场景系列文章--3.消息队列同步
- Redis线上使用场景系列文章--4.消息订阅
- Redis线上使用场景系列文章--5.用户视频专属列表
- Redis线上使用场景系列文章--6.用户游戏分数排行榜
- Redis线上使用场景系列文章--7.自媒体48小时历史
- ........................................
java系统实用组件系列文章
- java系统使用组件系列文章--1. 异常收集组件
- java系统使用组件系列文章--2. jmx监控和收集
- java系统使用组件系列文章--3. 利用zookeeper实现listener功能
- java系统使用组件系列文章--4. 利用线程池和多线程的并发执行器组件
- java系统使用组件系列文章--5. 简单的幂等操作器
- java系统使用组件系列文章--6. 利用Jmx统计spring-mvc所有controller的调用
故障系列文章:
Executors.newFixedThreadPool(int num): 中的new LinkedBlockingQueue<Runnable>()引起的故障
putIfAbsent()并发性不是超高的?
........................................
Hbase学习使用笔记系列文章:
Hbase 比较大的敌人是FullGc
...............................
Dubbo学习和源码学习笔记系列文章:
...............................
java并发编程笔记系列文章:
..........................
Zookeeper, Jvm, Linux/Shell/awk,Mysql,,Core java
.........................
分布式协议 gossip, paxos, raft, 2-pc
..........................
前端的Bootstrap快速实战
相关推荐
NULL 博文链接:https://carlosfu.iteye.com/blog/2254154
《Flash游戏开发实战源码详解》是一本深入探讨Flash游戏开发的实践教程,它通过丰富的实例,涵盖了从基础到高级的各类游戏开发技术。这本书共分为9个章节,每个章节都对应一个具体的游戏开发示例,旨在帮助读者逐步...
NULL 博文链接:https://carlosfu.iteye.com/blog/2242590
内容概要:本文介绍了基于博途1200PLC的新型彩色广告屏流水灯仿真系统的设计与实现。该系统利用博途1200PLC控制器、彩色广告屏、流水灯及相关传感器,实现了广告内容的自动化播放和流水灯的流水效果。系统通过PLC控制器对广告屏和流水灯进行编程控制,支持环境感知和智能化控制,提高了广告的吸引力和用户体验。此外,系统还采用了节能环保材料,降低了能耗和环境污染。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,以及对PLC控制系统感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于商场、酒店、展览馆等需要展示广告的场所,旨在提升广告展示的效果和智能化水平,同时降低能耗和环境污染。 其他说明:该系统展示了PLC技术在现代广告展示中的创新应用,强调了高可靠性、灵活性和智能化的特点。随着科技的发展,该系统有望在更多领域得到广泛应用。
内容概要:本文详细介绍了西门子200PLC全自动定长度裁切机设备程序的设计与应用。该程序由主程序、长度设定程序、切割控制程序和注释程序组成,通过精确控制电机和气动元件的运作,实现了高精度的裁切效果。威纶通触摸屏程序的加入使操作更加简便,同时程序中添加了详细的中文注释,便于新手理解和掌握。此外,该程序不仅适用于特定设备,还可根据需要修改应用于其他类似设备。 适合人群:对工业自动化感兴趣的初学者以及从事相关工作的技术人员。 使用场景及目标:①帮助新手快速掌握西门子200PLC编程技巧;②提高工业生产中的裁切精度和效率;③提供一种简单易用的操作界面,提升工作效率。 其他说明:随着工业自动化技术的发展,该程序有望在未来得到更广泛的应用和改进。
内容概要:本文详细介绍了基于MATLAB平台使用YoloV3算法进行人体目标检测的方法。首先阐述了人体目标检测技术的重要性和应用场景,如公共场所、安防监控和自动驾驶等领域。接着简述了YoloV3算法的基础理论,强调其高效的目标检测能力。然后逐步讲解了实战操作流程,包括数据准备、环境配置、调用YoloV3算法以及结果展示与评估。最后提供了具体的MATLAB代码示例,帮助读者快速上手并实现人体目标检测。 适合人群:对计算机视觉和深度学习感兴趣的科研人员、工程师及学生。 使用场景及目标:适用于需要实现实时人体目标检测的应用场合,旨在提高检测速度和准确性,推动相关领域的技术创新和发展。 其他说明:随着AI技术的进步,未来会有更多先进算法应用于人体目标检测,带来更多可能性。
内容概要:本文探讨了基于自抗扰控制(ADRC)技术的永磁同步电机(PMSM)矢量控制策略。文中介绍了PMSM的特点及其广泛应用背景,指出了传统矢量控制存在的局限性,并详细阐述了ADRC的工作原理,包括跟踪微分器(TD)、扩张状态观测器(ESO)和非线性状态误差反馈控制律(NLSEF)。此外,还展示了如何将ADRC应用于PMSM的速度环和电流环控制中,通过具体代码实例解释了其实现过程。研究表明,ADRC可以显著提高PMSM在面对负载变化和其他扰动情况下的稳定性和响应速度。 适合人群:从事电机控制领域的研究人员和技术人员,尤其是关注永磁同步电机高性能控制方案的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要改进现有PMSM控制系统鲁棒性和精度的应用场合,如工业自动化设备、电动汽车等领域。目标是帮助读者理解和掌握ADRC技术,从而优化PMSM的控制效果。 其他说明:尽管ADRC展现了优越的抗干扰能力,但其参数整定仍需深入研究,以确保最佳性能。
内容概要:本文探讨了表贴式永磁同步电机(SPMSM)中滑膜无位置观测器算法的最新进展。传统的一阶模型SMO观测器需要使用低通滤波器来滤除开关函数噪声,导致观测角度出现相位滞后,影响电机性能。新型的SMO无位置观测器通过扩张反电势状态,实现了无需低通滤波器即可精确估计反电动势,消除了相位滞后,提升了电机的稳定性和效率。此外,文中还介绍了滑膜技术的应用,确保电机在突加负载情况下仍能保持高效的运行状态。最后,提供了伪代码示例,展示了SMO无位置观测器的核心实现步骤。 适合人群:从事电机控制系统研究与开发的专业人士,以及对现代控制技术和电机控制感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要提高电机控制精度和稳定性的应用场景,如电力传动系统、自动化设备、工业机器人等领域。目标是减少转速波动,提高系统的响应速度和鲁棒性。 其他说明:本文不仅深入剖析了理论背景,还提供了实际的算法实现思路,有助于读者更好地理解和应用这一先进技术。
实训商业源码-微信朋友圈-毕业设计.zip
实训商业源码-苹果CMS V10大气橙色风格影视电影视频网站模板-毕业设计.zip
实训商业源码-风吟导航-毕业设计.zip
数据集介绍:无人机视角多类别交通目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:无人机视角多类别交通目标检测数据集 数据规模: - 训练集:14,066张航拍图片 - 验证集:2,697张航拍图片 - 测试集:1,432张航拍图片 检测类别: - 载具类:汽车(car)、巴士(bus)、摩托车(motor)、船(tekne)、火车(tren) - 人员类:行人(insan)、工人(ismak) - 设施类:起重机(kam)、飞机(uap)、未知设备(uai) 标注格式: YOLO格式标注,包含目标边界框坐标及类别标签,适配主流检测框架 二、适用场景 智慧城市管理系统: 支持无人机航拍影像的实时交通流量分析,适用于城市道路车辆监控、港口船舶调度等场景 无人机应用开发: 为无人机自动巡检系统提供训练数据,支持电力巡检、铁路巡查等场景中的多目标识别 交通规划研究: 提供高空视角下的复杂交通场景样本,适用于交叉路口流量分析、交通设施布局优化等研究 安防监控系统: 包含人员与设备的协同检测能力,适用于工地安全监控、港口作业管理等安防场景 三、数据集优势 多维度覆盖: - 同时包含11类交通要素检测,覆盖陆地/水上/空中三维交通场景 - 包含不同天气条件下的高空视角样本,适应复杂环境检测需求 标注质量保障: - 严格校验的YOLO格式标注,确保坐标系统精准对应航拍视角 - 特殊处理小目标检测样本,优化无人机高空拍摄的像素级标注 任务适配性强: - 支持目标检测任务直接训练,兼容YOLOv5/v7/v8等主流版本 - 包含密集目标分布样本,适用于群体目标检测模型优化 场景多样性: - 涵盖城市道路、港口码头、铁路轨道等多种典型场景 - 包含不同光照条件下的日间作业场景样本
在当今城市化进程加速的背景下,消防安全已成为城市管理和经济发展的基石。面对频繁发生的火灾事故,如厦门BRT公交车纵火、芜湖液化气爆炸等,传统消防管理模式已难以满足现代城市的安全需求。为此,智慧消防信息体系应运而生,它以物联网、大数据、云计算等现代信息技术为支撑,旨在通过智能化手段提升消防工作的效率与精准度,为城市安全保驾护航。 一、智慧消防的需求背景与价值 智慧消防的需求源于多个方面。首先,随着国家治理体系信息化和治理能力现代化的推进,消防工作作为城市管理的重要组成部分,必须紧跟时代步伐,实现数字化转型。其次,传统消防管理模式存在“四轻四重”现象,即重硬件建设轻信息共享、重事后救援轻安全监控、重信息保密轻信息公开、重预案准备轻预警分析,这些问题严重制约了消防工作的有效开展。智慧消防通过构建一体化信息平台,打破信息壁垒,实现信息的实时共享与协同作战,有效解决了上述问题。 智慧消防的价值体现在多个层面。一方面,它利用物联网技术实现全面感知与互联,通过智能传感器、无线通信等手段,对消防设施、重点部位进行实时监测,确保火灾隐患早发现、早处置。另一方面,借助大数据分析技术,智慧消防能够对海量消防数据进行深度挖掘,提供精准的风险评估与预警服务,为消防决策提供科学依据。此外,智慧消防还通过打通基层、消防及各职能部门间的信息共享纽带,实现火警处置过程中的高效协同,提升整体应急响应能力。 二、智慧消防信息体系的核心功能与应用 智慧消防信息体系涵盖了多个核心功能模块,共同构建起一个全方位、多层次的消防安全防护网。其中,消防重点单位物联网监控是重要一环,通过接入既有火灾报警设施、安防视频监控及消防重要设施,实现对重点单位的连续有效监测。一旦发生火情,系统能够自动上报火警信号,并快速对接接处警系统,调派消防力量进行处置。 设施状态监测及上报功能则确保了消防设施的正常运行。系统能够自动监测用户单位消防水、电源、门状态等关键指标,及时发现并上报故障、违规事件,为消防设施的维护与管理提供有力支持。同时,公共消防设施状态监测功能也进一步拓展了消防安全的监测范围,通过监测城市消火栓的碰撞破坏、水压、开关状态等信息,为灭火处置提供便利条件。 社会消防安全网格化管理是智慧消防的另一大亮点。通过划分三级网格,建立权责分明的覆盖中小社会单位的消防管理网络体系,实现了消防安全的群防群治。网格员利用手机App进行日常检查、宣传、采集与报警工作,实现了消防工作的信息化与智能化。此外,安防视频接入与智能分析功能则通过接入平安城市、社会单位等视频资源,利用智能分析技术实现火灾早期探测、人员在岗检测等功能,显著提升了消防工作的主动性与精准性。 三、智慧消防信息体系的展望与未来 展望未来,智慧消防信息体系将继续遵循体系建设规律,运用体系工程方法,按照演化发展思路进行顶层设计、研制建设、集成验证与持续演进。通过不断优化系统架构、提升技术水平、完善标准规范等措施,智慧消防将更好地服务于城市消防安全需求,为构建安全、和谐、宜居的城市环境贡献力量。 同时,智慧消防的发展也将促进相关产业的繁荣与创新。随着物联网、大数据、云计算等技术的不断成熟与应用推广,智慧消防产业链将不断完善与拓展,形成包括设备制造、系统集成、运营服务在内的完整产业生态。这不仅将为消防行业带来新的增长点与发展机遇,也将为城市安全与应急管理领域注入新的活力与动力。 总之,智慧消防信息体系作为现代城市消防安全的重要保障手段之一,正以其独特的优势与潜力引领着消防行业的变革与发展。我们有理由相信,在未来的日子里,智慧消防将不断创造新的奇迹与辉煌,为城市的安全与繁荣贡献更大的力量。
内容概要:本文详细介绍了单直流输入双直流输出Buck转换器的设计原理及其仿真实现。首先简述了Buck转换器作为降压型直流电源转换器的工作机制,接着深入探讨了如何在一个20V输入下,分别输出15V/1A和5V/2A的具体设计方案。文中还展示了通过调节开关管占空比、电感值以及电容值等关键参数来达到预期输出效果的方法,并通过仿真实验验证了这一设计的有效性和稳定性。最后,作者提出了未来可能的研究方向,如提升电路效率和降低功耗。 适合人群:从事电力电子、嵌入式系统设计的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解Buck转换器工作原理及其应用的人群,特别是那些正在寻找解决多路直流供电问题解决方案的研发人员。 阅读建议:对于想要掌握更多有关Buck转换器的知识并应用于实际项目中的读者来说,本篇文章不仅提供了理论指导,还有具体的实验数据支持,因此非常适合用来做为学习资料或者参考资料。
内容概要:该数据集专注于灭火器检测,包含3255张图片,每张图片均进行了标注。数据集提供了两种格式的标注文件,分别是Pascal VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件,确保了不同需求下的兼容性。所有图片为jpg格式,标注工具采用labelImg,通过矩形框对单一类别“extinguisher”进行标注,总计标注框数为6185个。数据集旨在支持计算机视觉领域的研究与开发,特别是针对物体检测任务,提供了高质量的标注数据; 适合人群:从事计算机视觉研究或开发的技术人员,尤其是专注于物体检测领域,如安防监控、智能消防系统的研发人员; 使用场景及目标:①作为训练集用于深度学习模型的训练,提升模型对灭火器识别的准确性;②用于测试和验证已有的检测算法性能; 其他说明:数据集不对基于其训练出的模型精度做保证,但承诺提供准确合理的标注。数据集仅含图片及对应的标注文件,不包括预训练模型或权重文件。
实训商业源码-飞飞-毕业设计.zip
实训商业源码-苹果CMS通用电影网站模板[优化版]-毕业设计.zip
3D点云匹配_基于Transformer+旋转不变性实现的点云匹配算法_附项目源码+流程教程_优质项目实战
实训商业源码-电商小程序模板-毕业设计.zip
实训商业源码-人生重开模拟器微信小程序源码-毕业设计.zip