当前最新版harbor-v2.7.3 官网地址:https://github.com/goharbor/harbor/releases，可以先尝试从官方下载，如果下载太慢，可以从这里下载。harbor-offline 2.7.3大小753M

Intel WiFi 6 AX200 160MHz Linux网卡驱动既然下边两行是ubuntu自身驱动问题，那么现在想办法下载网卡的驱动。 查询R7000硬件网卡信息，无线网卡是Intel WiFi 6 AX200 160MHz（感谢苍天是英特尔），有线网卡是Realtek RTL8168/8111 PCI-E（台湾公司的网页都找不到，况乎驱动下载）

harbor-offline-installer-v2.12.0.tgz

harbor-offline-installer-v2.5.5-arm64.tgz

银河麒麟v10 sp3 x86架构操作系统 openssh 10.0p1 二进制rpm包 2025年4月24日制作

《ArcGIS Maps SDK for Unity 1.2.0：打造卓越的数字孪生应用》 ArcGIS Maps SDK for Unity 1.2.0 是Esri公司为游戏开发平台Unity提供的一个强大工具，专为构建地理空间意识的3D应用程序而设计。这个版本的SDK为开发者提供了丰富的功能，使他们能够在Unity环境中轻松集成地理信息系统（GIS）功能，实现虚拟世界与现实世界的深度融合，打造卓越的数字孪生应用。 Unity，作为一款广受欢迎的游戏开发引擎，因其高效、灵活和跨平台的特性，已经成为构建沉浸式体验和可视化应用的理想选择。ArcGIS Maps SDK for Unity的出现，进一步拓展了Unity在GIS领域的应用，使得开发者可以利用GIS数据来创建具有真实地理信息的虚拟场景，如城市规划、环境模拟、灾害响应等。 ArcGIS Maps SDK 1.2.0 版本的主要特点包括： 1. **地图渲染**：提供高性能的地图渲染能力，支持多种地图样式，如卫星图像、地形图、矢量地图等，用户可以根据需求自由切换，实现高度真实的视觉效果。 2. **空间数据支持**：支持各种GIS数据格式，如Shapefile、GeoJSON、KML等，可以方便地导入和管理空间数据，进行数据可视化。 3. **三维地球与场景**：SDK能够创建动态的3D地球模型和复杂场景，结合CIM（City Information Modeling）技术，可以构建逼真的城市环境和基础设施模型。 4. **定位与导航**：提供定位服务，允许用户在虚拟世界中移动并导航，结合GPS数据可以实现真实世界的位置追踪和导航功能。 5. **交互性**：支持用户与地图元素的交互，例如点击查询、缩放、平移、旋转等操作，提升用户体验。 6. **分析工具**：集成GIS分析功能，如缓冲区分析、路径规划等，帮助用户在虚拟环境中进行决策支持。 7. **实时数据更新**：通过连接ArcGIS Online或ArcGIS Enterprise，可以实现实时数据更新，展示最新的地理信息变化。 8. **扩展性**：SDK开放API，开发者可以自定义功能和插件，满足特定项目的需求。 在实际开发中，"arcgis-maps-sdk-unity-1.2.0.tgz"压缩包内的“package”文件包含了所有必要的库和资源，解压后可以直接在Unity工程中导入，简化了开发流程。通过熟练掌握ArcGIS Maps SDK for Unity，开发者可以创建出具有深度和创新性的数字孪生应用，为用户带来前所未有的交互体验。无论是用于教育、培训、娱乐还是专业领域的决策支持，这款SDK都无疑为Unity开发者打开了一扇通向GIS世界的大门。

SDE-GCC 编译工具链 ，解压安装后用Cygwin打开，就可以解决缺少sde-gcc的问题，编译可以通过，正常使用了了

Spark 3.3.3是Apache Spark的一个重要版本，它是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架。这个版本特别针对Hadoop 3.x进行了优化，使得它能够充分利用Hadoop生态系统中的新特性和性能改进。在本文中，我们将深入探讨Spark 3.3.3与Hadoop 3.x的集成，以及它们在大数据处理领域的关键知识点。 Spark的核心特性包括其内存计算能力，这极大地提高了数据处理速度。Spark的RDD（弹性分布式数据集）是其基础抽象，它提供了一种高效的、容错的数据存储和计算模型。在Spark 3.3.3中，对RDD的优化和性能提升使得大规模数据处理更加高效。 Spark SQL是Spark处理结构化数据的重要组件，它允许用户使用SQL查询语言进行数据处理，并与多种数据源如Hive、Parquet、JSON等无缝集成。在Spark 3.3.3中，SQL性能得到了显著提升，查询计划优化器也更加智能，能生成更高效的执行计划。 再者，Spark Streaming提供了实时数据处理能力，它可以处理来自各种数据源的连续数据流。在Spark 3.3.3中，对DStream（离散化流）的处理更加强大，支持更多的窗口操作和复杂的流处理逻辑，增强了系统的可靠性和容错性。 此外，MLlib是Spark的机器学习库，包含多种机器学习算法，如分类、回归、聚类和协同过滤等。在Spark 3.3.3中，MLlib进一步完善了模型解释性，优化了算法性能，并增加了对最新机器学习研究的支持。 与Hadoop 3.x的集成是Spark 3.3.3的一大亮点。Hadoop 3.x引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator）资源调度器的增强，提供了更细粒度的资源管理，提升了集群的利用率。Spark可以直接在YARN上运行，利用其资源管理功能。同时，Hadoop 3.x的HDFS（Hadoop Distributed File System）增强了存储能力，如支持大文件块和多命名空间，这对大数据处理的性能和灵活性都有积极影响。 在Spark 3.3.3中，对Hadoop 3.x的支持还包括与HDFS的兼容性增强，如支持HDFS的Erasure Coding，这是一种提高数据冗余和恢复效率的方法。另外，Spark还能够利用Hadoop 3.x的MapReduce改进，如更高效的 Shuffle 操作，从而提升整体处理性能。 总结来说，Spark 3.3.3与Hadoop 3.x的结合提供了强大的大数据处理平台，涵盖了数据处理、实时流处理、机器学习和存储管理等多个方面。这个版本的优化和新特性使得开发者能够更高效地处理大规模数据，同时享受到Hadoop 3.x带来的集群管理和存储性能提升。对于需要处理海量数据的企业和研究机构而言，Spark 3.3.3是一个理想的工具选择。

flexbuild_lsdk2108.tgz LSDK，解压后执行source setup.env && flex-builder -m ls1043ardb -a arm64下自动下载完整的LSDK。

ubuntu 20.04 x86架构操作系统 openssh 9.9p2版本deb二进制文件包 2025年4月19日制作，更新openssh版本到9.9p2