国产神通数据库驱动文件

无服务器边缘计算网络是当前信息技术领域的一个重要发展方向，它结合了边缘计算和无服务器计算的优势，旨在优化资源利用，提高效率，减少延迟，并提供更强的计算能力。边缘计算将数据中心的功能推送到网络边缘，靠近数据生成和应用执行的地方，而无服务器计算则是一种抽象化的计算模型，它允许开发者无需关注底层基础设施，只需关注应用程序逻辑。 本白皮书由网络通信与安全紫金山实验室等多个权威机构共同编写，深入探讨了无服务器边缘计算网络的多个关键方面。在发展背景部分，文中提到边缘计算的迅速崛起，主要是由于物联网、5G网络的普及以及对低延迟处理需求的增长。无服务器计算作为一种新型的计算模式，也在近年来逐渐受到重视，其核心在于提供按需使用的计算资源，简化运维工作。 无服务器边缘计算网络的提出和发展是为了解决日益增长的数据处理需求和网络带宽压力。这种融合模型可以实现计算、存储和网络功能的融合，以及跨节点的网络协同，从而更好地服务于各种应用场景，如智能制造、物联网、车联网和增强现实/虚拟现实（AR/VR）等。 在架构及关键技术章节，白皮书详细阐述了无服务器边缘计算网络的参考架构，包括边缘层、管理层和用户层，以及其中的关键技术，如容器化、函数即服务（FaaS）、智能调度和资源管理等。这些技术使得计算任务能够动态分配到边缘节点，同时保证服务质量和性能。 对于应用场景的分析，白皮书列举了几个典型的例子。例如，在智能制造中，无服务器边缘计算可以实时处理生产线上的数据，实现快速响应和优化决策；在物联网领域，它可以处理海量设备产生的数据，减轻云端负担，提高数据安全性；在车联网中，低延迟的处理能力有助于保障交通安全，支持自动驾驶等功能；在AR/VR应用中，边缘计算可以减少延迟，提供更流畅的用户体验；智慧交通则可以从海量交通数据中提取有用信息，实现交通流量优化和智能预警。 此外，白皮书还讨论了无服务器边缘计算网络的生态系统建设，这涉及到硬件设备（如SmartNIC和DPU）的演进、软件平台的开放性、标准制定、以及多方合作等多方面的内容。SmartNIC（智能网卡）和DPU（数据处理单元）作为新兴的硬件技术，它们在边缘计算中扮演着关键角色，能够提供更高效的数据处理和网络管理功能。 无服务器边缘计算网络是应对未来大规模、多样化智能终端计算需求的重要解决方案，它将推动网络技术和计算模式的创新，为各行各业带来更高的效率和更好的用户体验。然而，这一领域的研究和实践仍在不断发展，需要持续关注技术进展和应用场景的拓展，以便更好地适应和引领技术变革。

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中一种重要的模型，尤其擅长处理图像相关的任务。在本项目中，我们专注于利用Matlab实现CNN，以解决手写数字识别问题。Matlab是一款功能强大的数学计算软件，其内置的神经网络工具箱为构建、训练和测试CNN模型提供了极大的便利。手写数字识别是计算机视觉领域的经典问题，通常使用MNIST数据集进行研究。MNIST数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本均为28×28像素的手写数字图像。CNN的关键组成部分包括卷积层、池化层、激活函数和全连接层。在Matlab中，可以通过conv2dLayer创建卷积层，maxPooling2dLayer创建池化层，使用relu或sigmoid作为激活函数，fullyConnectedLayer构建全连接层。通常，通过堆叠这些层来构建深层网络结构。具体实现步骤如下： 数据预处理：导入MNIST数据集，并将其转换为Matlab可处理的格式。这包括将图像数据归一化至0-1范围，以及对标签进行独热编码。 构建模型：定义CNN架构，通常包含多个卷积层（用于特征提取）、池化层（用于降低数据维度并防止过拟合），还可以加入批量归一化层和Dropout层（用于减少过拟合），最后通过全连接层完成分类任务。 设置超参数：确定学习率、优化器（如Adam或SGD）、损失函数（通常为交叉熵损失函数crossentropy）以及训练迭代次数等。 训练模型：使用trainNetwork函数，将预处理后的数据输入模型进行训练。在训练过程中，通过监控训练损失和验证损失来优化模型。 评估模型：在测试集上评估模型性能，通常以准确率作为主要指标。 可视化结果：利用Matlab的可视化工具，如plotTrainingLoss和plotConfusionMatrix，展示训练过程中的损失变化和分类混淆矩阵。 在提供的“CNN

标题中的“Modbus主从站调试软件和TCP调试软件”是指用于测试和验证Modbus通信协议以及TCP/IP网络连接的工具。在工业自动化领域，Modbus是一种广泛应用的串行通信协议，它允许设备如PLC（可编程逻辑控制器）和其他智能设备之间交换数据。TCP/IP则是互联网上最基础的通信协议，用于在网络中传输数据。 让我们来看看压缩包中的三个文件： 1. **NetAssist.exe**：这可能是一款网络辅助工具，帮助开发者进行TCP/IP协议的调试。它可能提供诸如发送和接收TCP数据包，查看网络连接状态，分析网络流量等功能。通过这样的工具，开发者可以确保他们的设备能够正确地通过TCP/IP进行通信。 2. **ModbusPoll-v7.0.0.rar**：这是一个名为“Modbus Poll”的软件，通常用作Modbus主站模拟器。它允许用户模拟一个主站设备，向Modbus从站发送请求并接收响应，以此来测试从站设备的功能。版本号7.0.0表明这是一款较新的版本，可能包含了一些改进和新特性。使用Modbus Poll，开发者可以验证从站设备是否按照预期处理各种Modbus命令，例如读取或写入寄存器值。 3. **modbusslave64.rar**：这可能是一个Modbus从站模拟器软件，适用于64位操作系统。它使开发者能够在没有实际从站设备的情况下模拟从站行为，以便主站设备可以与其进行通信。这对于测试主站程序或者验证Modbus协议实现是非常有用的。该软件可能支持多种Modbus通信模式，如RTU（远程终端单元）和ASCII（美国标准代码交换信息），并允许用户设置虚拟寄存器值以响应主站的查询。 这些工具对于开发和调试基于Modbus和TCP/IP的自动化系统至关重要。通过NetAssist，开发者可以确保网络基础设施的正确性；使用ModbusPoll，他们可以测试和验证主站程序的功能；而modbusslave64则提供了从站行为的模拟，便于主站的调试。这些软件组合在一起，为开发人员提供了一个全面的环境，用于构建、测试和优化Modbus和TCP/IP通信链路。在实际项目中，它们能极大地提高开发效率，减少因通信问题导致的故障和延误。

这里我们开始用SQL Server 来进行课本上例题的练习，没有书？没关系，我这有PDF版的。百度网盘，提取码：cg8s 习题我敲了出来，如有错误欢迎大家指出。没安装SQL Server的同学也不着急，可以看一下我之前的文章，感谢支持！ 首先，我们先创建一个数据库，名称就叫做Test吧： 然后我们刷新数据库：      接下来我们进入正式的环节： 【例3.1】 为用户WANG定义一个学生-课程模式S-T。 CREATE SCHEMAM"S-T" AUTHORIZATION WANG; 看上去很简单，那么我们直接来操作一下，查询语句中输入上面这句话，运行： 哈哈，我们的用户“w 【SQL语句基础】 SQL（Structured Query Language）是一种用于管理关系数据库的标准语言，包括数据查询、数据操纵、数据定义和数据控制等操作。在本例中，我们主要讨论了如何使用SQL Server来创建和管理数据库模式以及相关对象。 1. **创建模式（Schema）** 创建模式的目的是为了组织和管理数据库中的对象，如表、视图、索引等。在SQL Server中，可以使用`CREATE SCHEMA`语句来创建模式。例如，【例3.1】为用户WANG创建一个名为"S-T"的模式： ```sql CREATE SCHEMA "S-T" AUTHORIZATION WANG; ``` 在这个例子中，`AUTHORIZATION WANG`指定了模式的所有者为用户WANG。 2. **模式的作用** 模式提供了一个命名空间，允许用户在其中定义数据库对象并保持命名的独立性。【例3.2】中展示了即使没有明确指定，模式也会默认为当前用户的名称，即WANG。 3. **在模式中创建表** 用户可以同时在创建模式的过程中定义表，如【例3.3】所示，为用户ZHANG创建一个名为TEST的模式，并在其中定义表TAB1： ```sql CREATE SCHEMA TEST AUTHORIZATION ZHANG; CREATE TABLE TAB1 (COL1 SMALLINT, COL2 INT, COL3 CHAR(20), COL4 NUMERIC(10,3), COL5 DECIMAL(5,2)); ``` 4. **删除模式** `DROP SCHEMA`语句用于删除模式，但需要注意，删除模式可能会影响到其中的其他数据库对象。【例3.4】演示了删除模式时的限制，如果模式中存在对象，则需要选择CASCADE或RESTRICT。在SQL Server中，`CASCADE`选项不可用，因此需要手动删除相关对象后再删除模式。 5. **表的创建** 创建表是通过`CREATE TABLE`语句实现的，如【例3.5】创建了名为Student的表，其中定义了Sno为主键，Sname为唯一键，以及其他列Ssex、Sage和Sdept： ```sql CREATE TABLE Student (Sno CHAR(9) PRIMARY KEY, Sname CHAR(20) UNIQUE, Ssex CHAR(2), Sage SMALLINT, Sdept CHAR(20)); ``` 6. **完整性约束** 表中的列可以带有完整性约束，如主键（PRIMARY KEY）和唯一键（UNIQUE），确保数据的正确性和一致性。在Student表中，Sno为主键，保证了每一行的唯一性；而Sname为唯一键，确保每个学生的姓名都是唯一的。 7. **权限管理** SQL Server允许通过GRANT语句为用户分配不同的权限，如读取、写入、修改等。虽然例子中没有具体展示，但权限管理是数据库系统中非常重要的一部分，用于控制用户对数据库对象的访问。 总结来说，本实例通过一系列的SQL语句展示了如何在SQL Server中创建和管理数据库模式，以及在模式中创建和删除表，同时也强调了模式和表的完整性和权限管理的重要性。学习这些基本操作对于理解和操作SQL数据库至关重要。

标题 "USB设备通过网络共享工具" 指的是一种能够使USB设备在网络上实现共享的软件技术。这样的工具允许用户在不同的计算机之间通过网络共享物理USB设备，而不必将其物理插拔。这对于那些需要多台设备间共享特定USB硬件，如打印机、扫描仪或安全密钥的环境特别有用。 描述中提到的“结合虚拟机”，意味着这种工具可以配合虚拟机软件，使得虚拟机也能访问共享的USB设备。这样，一台主机上的两个用户甚至更多，无论是本地用户还是远程用户，都能同时使用同一USB设备，提高工作效率并减少了对物理USB端口的需求。 标签 "USB 设备 共享" 代表了该工具的核心功能，即USB设备的网络共享。这涉及到网络通信协议、设备驱动程序和软件接口的集成，使得USB设备能被识别并能在网络环境中正常工作。 在提供的压缩包文件列表中： 1. `RAiD.RELEASE.CHECKER.EXE` 可能是用于检查软件更新或验证文件完整性的工具。 2. `RAiD.NFO.VIEWER.exe` 可能是用来查看NFO文件的程序，NFO文件通常包含软件发布的信息。 3. `usb-over-network-server.msi` 是服务器端安装程序，用于设置和管理USB设备共享服务。 4. `usb-over-network-client.msi` 是客户端安装程序，用户安装在需要访问共享USB设备的计算机上。 5. `RAiD.NFO` 文件可能包含了关于软件发布或使用的详细信息。 6. `星期八软件 - 阿榕软件.url` 和 `0day Warez-Daily Software.url` 可能是链接到相关软件资源或社区的快捷方式。 7. `RAiD` 文件可能是压缩包的一部分，但没有提供完整的文件名，其用途无法确定。 这个工具包提供了完整的USB设备网络共享解决方案，包括服务器端和客户端的安装程序，以及可能的辅助工具和信息文件。用户可以通过安装服务器端和客户端来建立和连接USB设备的共享网络，从而实现多用户同时访问同一USB设备的功能，特别是在虚拟机环境中，这样的工具尤为实用。

操作系统实验一的主题是系统调用，主要涉及到Linux内核和软件工程实践。在这个实验中，学生需要理解如何在操作系统中实现和使用系统调用。实验的初始步骤包括使用Subversion (SVN) 从指定的URL下载EPOS（可能是Embedded POSIX Operating System）的源代码，这是一个用于学习操作系统的开源项目。在实验环境中，使用Notepad++和命令行工具进行代码编辑和编译。 EPOS源代码包含了不同类型的文件，如`.h`头文件，`.c`C语言源文件，以及`.S`汇编语言文件。运行`make run`命令会在命令行环境下编译并执行代码，启动QEMU虚拟机来测试和展示实验结果。在实验过程中，如果遇到错误，可以通过`make debug`启动Bochs Enhanced Debugger进行调试。调试涉及查看汇编代码，因为C语言编写的高级代码会被编译成汇编指令执行。 实验的核心部分是实现一个新的系统调用，例如获取当前时间。在Kernel space（内核空间）中，需要在`machdep.c`中编写系统调用函数`sys_time()`，返回自启动以来的总时间。同时，要在`kernel.h`中声明这个函数，并在`syscall-nr.h`中定义系统调用号。在`machdep.c`的`syscall`函数中，根据系统调用号添加分支处理`sys_time`。 在User space（用户空间）中，需要在`syscall-wrapper.S`中添加汇编语言接口`WRAPPER(time)`，并在`syscall.h`中提供C语言的接口`time_t time(time_t *loc)`。在`main.c`中实际调用这个系统调用，通过`time(NULL)`或`time(pointer)`来获取当前时间，并通过`printf`打印出来。 实验完成后，可以使用`make clean`命令删除`.o`目标文件，保持工作区整洁。再次运行`make run`，会在QEMU中看到预期的输出，即当前的时间戳。 这个实验旨在让学生熟悉操作系统内核级别的编程，理解系统调用的实现过程，以及如何在用户态和内核态之间交互。通过实际操作，学生可以学习到版本控制、C语言编程、汇编语言接口、调试技巧，以及如何在虚拟环境中测试和验证操作系统组件。这个实验是操作系统课程的重要组成部分，有助于深入理解操作系统的基本原理和功能。

Nacos 是一个由阿里巴巴开源的分布式服务治理和配置中心，它提供了一站式的微服务管理解决方案，包括服务发现、配置管理、健康检查等功能。在最新的 Nacos 2.4 版本中，它进一步增强了对多种数据库的支持，其中包括了中国的本土数据库厂商达梦的数据支持。这标志着 Nacos 在兼容性上的进步，旨在为更多的企业级应用提供更加灵活的服务。 达梦数据库是一款高性能、高安全性的国产关系型数据库管理系统，广泛应用于政府、金融、电信等行业。它拥有良好的SQL兼容性，能够满足复杂的业务需求。将达梦数据库与 Nacos 结合，可以为使用达梦数据库的企业提供更高效、稳定的微服务管理平台。 在 Nacos 中集成达梦数据库，主要涉及以下几个方面： 1. **数据源配置**：用户需要在 Nacos 的配置中指定达梦数据库作为数据存储的后端。这通常通过修改 Nacos 的配置文件（如 `bootstrap.properties` 或 `bootstrap.yml`）完成，设置相关的JDBC连接参数，如URL、用户名、密码等。 2. **驱动依赖**：由于 Nacos 默认可能不包含达梦数据库的驱动，用户需要在 Nacos 的类路径下添加达梦数据库的JDBC驱动依赖。可以通过 Maven 或者其他构建工具将其引入到项目中。 3. **适配与兼容**：Nacos 需要与达梦数据库进行交互，这就涉及到SQL语句的适配和执行。Nacos 应该已经做了相应的适配工作，使得其核心功能如服务注册与发现、配置推送等能在达梦数据库上正常运行。 4. **性能优化**：考虑到达梦数据库的特点，可能需要对 Nacos 进行一些性能调优，比如批处理操作、连接池配置等，以充分利用达梦数据库的性能优势。 5. **监控与管理**：集成达梦数据库后，用户还需要确保能够监控到数据库的运行状态，包括连接状态、查询效率等。Nacos 提供了监控接口，可以通过这些接口与外部监控系统（如Prometheus、Grafana）结合，实现对达梦数据库的实时监控。 6. **安全性**：使用国产数据库可能会涉及数据安全问题，Nacos 应该提供了相应的安全策略，如数据加密传输、访问控制等，以保障系统的整体安全性。 7. **文档与社区支持**：对于开发者来说，完整的文档和活跃的社区支持至关重要。Nacos 社区应该会提供关于如何集成达梦数据库的详细教程，帮助用户顺利进行集成。 通过以上步骤，Nacos 2.4 版本为使用达梦数据库的开发者提供了一个更广阔的应用场景，使他们能够在保持原有数据库选择的同时，享受到 Nacos 带来的微服务管理便利。这不仅有助于提升开发效率，也有利于企业的数字化转型。

### 操作系统实验——线程的调度 #### 实验背景及目标 本次实验旨在通过实践操作，使学生深入了解操作系统中的线程调度机制，特别是优先级调度策略。通过一系列的步骤，包括修改现有代码来实现线程的静态优先级与动态优先级，并基于此设计并实现一种优先级调度算法。实验完成后，学生应能够掌握以下知识点： 1. **线程优先级的基本概念**：了解线程优先级的概念及其分类。 2. **静态优先级与动态优先级的区别**：理解两种优先级的不同之处以及它们是如何影响线程调度的。 3. **优先级调度算法的设计与实现**：学会如何设计并实现一个简单的优先级调度算法。 #### 实验内容详解 1. **静态优先级 (nice)**：静态优先级是指为线程设置的一个初始优先级值，它通常不会随着时间或线程的行为而改变。除非通过特定的系统调用如 `setpriority` 进行手动调整。在这个实验中，我们将通过以下几个步骤实现静态优先级： - 在 `struct tcb` 结构体中添加一个新的成员变量 `nice`，代表线程的静态优先级。 - 初始化新创建的线程时，默认将 `nice` 设置为0。 - 提供系统调用 `sys_getpriority` 和 `sys_setpriority` 来获取和设置线程的静态优先级。 2. **动态优先级 (priority)**：动态优先级是系统根据线程的使用情况（例如CPU使用时间）和当前系统负荷自动计算出的优先级。为了实现动态优先级的计算，我们需要执行以下操作： - 在 `struct tcb` 结构体中增加两个新成员变量：`estcpu` 和 `priority`。 - `estcpu` 记录线程最近使用的CPU时间量。 - `priority` 代表线程的动态优先级，其计算公式为：`priority = PRI_USER_MAX - (estcpu / 4) - (nice * 2)`，其中 `PRI_USER_MAX` 定义了最高可能的用户线程优先级，`estcpu` 是线程最近使用的CPU时间量，`nice` 是线程的静态优先级。 - 动态优先级的计算需要考虑系统当前的平均负荷，因此引入全局变量 `g_load_avg` 来跟踪系统的平均负荷。 3. **全局变量 `g_load_avg`**：这个变量用于存储系统的平均负荷。系统负荷会影响线程的动态优先级计算，因此我们定期更新这个值。具体的实现方法如下： - 在定时器中断处理程序中更新 `g_load_avg`。 - 每秒更新一次 `g_load_avg` 的值，公式为：`g_load_avg = (59/60) * g_load_avg + (1/60) * nready`，其中 `nready` 表示处于就绪状态的线程数量。 4. **优先级调度算法的实现**：在完成以上准备工作后，我们可以修改 `schedule` 函数以实现优先级调度算法。具体步骤如下： - 在 `schedule` 函数中计算每个线程的动态优先级 `priority`。 - 根据优先级选择下一个要执行的线程。 - 特别需要注意的是，`task0`（即线程0）是一个特殊线程，只有在没有其他可运行线程的情况下才会被调度执行。 5. **测试与验证**：最后一步是测试实现的调度算法是否正确工作。可以通过编写测试脚本或使用现有的测试框架来验证线程调度的行为是否符合预期。 #### 实验环境 - **编译器**：GCC - **链接器**：LD - **调试器**：GDB - **模拟器**：QEMU #### 实验步骤总结 1. **添加静态优先级字段**：在 `struct tcb` 中添加 `nice` 字段，并初始化。 2. **增加系统调用**：实现 `sys_getpriority` 和 `sys_setpriority` 以获取和设置线程的静态优先级。 3. **增加动态优先级相关字段**：在 `struct tcb` 中添加 `estcpu` 和 `priority` 字段。 4. **实现全局变量 `g_load_avg`**：用于跟踪系统的平均负荷。 5. **计算属性**：在定时器中断处理函数中计算 `g_load_avg` 和线程的 `estcpu`。 6. **修改调度函数**：在 `schedule` 函数中实现优先级调度算法。 7. **测试调度器**：编写测试脚本来验证调度算法的正确性。 通过以上步骤的学习与实践，学生不仅能够深入了解线程调度机制，还能掌握如何在实际操作系统中实现这些机制。这对于未来从事操作系统开发或研究的学生来说是非常宝贵的实践经验。

手语手势识别是一种重要的通信方式，特别是在为聋哑人提供无障碍交流方面发挥着关键作用。随着科学技术的进步，尤其是生物信号处理和机器学习领域的快速发展，基于sEMG（表面肌电信号）和IMU（惯性测量单元）的手势识别技术已经成为研究热点。本项目涵盖了从数据收集到实时识别的全过程，以下将详细介绍其中的关键知识点。 **数据收集**是整个系统的基础。sEMG传感器被放置在手部肌肉上，记录肌肉收缩时产生的电信号。这些信号反映了手指和手腕运动的信息。同时，IMU通常包含加速度计、陀螺仪和磁力计，用于捕捉手部的三维姿态和运动。通过同步采集sEMG和IMU数据，可以得到丰富的手势信息。 **数据预处理**是提高识别准确性的关键步骤。**去噪**是必要的，因为sEMG信号易受噪声干扰，如电源噪声、肌纤维颤动等。通常采用滤波技术，如 Butterworth、Chebyshev 或巴特沃斯滤波器，来去除高频和低频噪声。接着，**特征提取**是识别的核心，这可能包括幅度特征（如均值、峰值、方差等）、时间域特征（如上升时间、下降时间）和频率域特征（如功率谱密度、谐波分析）。此外，**数据分割**也很重要，通常根据手势的起始和结束点进行切分，确保每个样本对应一个完整的手势。 接下来，**神经网络搭建**是模型训练的核心。可以选择多种神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）利用其在图像处理中的强大能力处理sEMG的时间序列数据，或者循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）捕捉时间序列的依赖关系。更先进的模型如门控循环单元（GRU）也可以考虑，它们在处理序列数据时能更好地处理长期依赖问题。 在模型训练过程中，**超参数调整**至关重要，包括学习率、批量大小、网络层数、节点数量等。**优化器**的选择也会影响训练效果，如随机梯度下降（SGD）、Adam或RMSprop。同时，为了避免过拟合，通常会采用**正则化**（如L1、L2正则化）和**dropout**策略。 实现**实时识别**需要优化模型以满足实时性能的要求。这可能涉及到模型轻量化、硬件加速（如GPU或专门的AI芯片）以及高效的推理算法。为了保证流畅的用户体验，识别速度和准确性之间的平衡是实时识别系统设计的关键。 基于sEMG和IMU的手势识别是一个涉及生物信号处理、数据预处理、深度学习模型构建和实时应用等多个领域的复杂工程。这个项目涵盖了这些关键技术点，对于理解手语识别系统及其在现实世界中的应用具有很高的价值。