什么是小精灵？
Pixie无需更改代码即可访问指标，事件，跟踪和日志，从而使您即时可见。
我们正在构建Pixie，以便在2020年底前广泛使用。如果您有兴趣，请随时尝试我们的并以身份加入我们的社区。
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快速开始
查看Pixie的，以确保支持您的Kubernetes集群。
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安装CLI
运行以下命令：
bash -c "$(curl -fsSL https://withpixie.ai/install.sh)"
或者查看我们的以使用Docker，Debian，RPM或最新的二进制安装Pixie。
（可选）设置沙箱
如果还没有可用的K
2021-02-04 09:10:24
4.83MB
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ipfs-perfs
一个用于观察和挑战IPFS网络性能的Web应用程序
先决条件
NodeJS> 12
安装
$ git clone git@github.com:sebastiendan/ipfs-perfs.git
$ cd ipfs-perfs
$ npm install
$ npm run build && npm run start:prod
用法
在浏览器中打开
选择缓冲区大小
点击Start按钮
何これ？
ipfs-perfs利用Javascript IPFS客户端（ ）测试IPFS网络上I / O操作的性能。
启动应用程序（请参阅），在您的计算机上产生两个并发的IPFS本地守护程序（节点）。
通过UI启动测试（请参见）将运行以下同步序列（它将无限迭代）：
生成所需大小的唯一缓冲区
使第一个IPFS节点将缓冲区添加到网络
使第二个IPFS节点从网络获取缓冲区
捕获两个操作的执行时间并绘制它们
2021-02-03 01:05:51
346KB
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光伏电池的输出功率取决于外界环境（温度和光照条件）和负载状况，需采用最大功率点跟踪（MPPT）电路，才能使光伏电池始终输出最大功率，从而充分发挥光伏器件的光电转换效能。在比较了常用光伏发电系统控制的优缺点后，依据MPPT控制算法的基本工作原理，主电路采用双并联Boost电路，具有电压提升功能，并且能够提高DC-DC环节的额定功率和减小直流母线电压的纹波。针对传统扰动观察法存在的振荡和误判问题，提出了一种新型的基于双并联Boost电路的改进扰动观察法最大功率跟踪策略。在Matlab/Simulink下进行了建模与仿真，仿真结果表明，当外界环境发生变化时，系统能快速准确跟踪此变化，避免算法误判现象的发生，通过改变当前的负载阻抗，使之与光伏电池的输出阻抗等值相匹配来满足最大功率输出的要求，使系统始终工作在最大功率点处，并且在最大功率点处具有很好的稳态性能。最后通过实验验证了该算法的有效性。
2021-01-30 05:07:09
925KB
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BlazorX.NavigationState
BlazorX.NavigationState提供了一组实用程序，使您可以观察并将查询字符串绑定到Blazor组件。
入门
将包BlazorX.NavigationState添加到您的Blazor项目中。
向主机生成器注册BlazorX.NavigationState，如下所示：
builder . Services . AddNavigationState ();
将名称空间BlazorX.NavigationState添加到_Imports.razor。
查询属性
您可以在NavigationState上使用QueryProperty方法来创建一个对象，该对象将跟踪给定的查询字符串参数。 使用此对象，您可以像正常值一样绑定到控件。
在下面的示例中，用户输入的任何内容都会反映在URL中（例如， ），反之亦然。
@inject INavigationState NavigationState
< input type = " text " @bind-Value = " Name.Value " />
@code {
2021-01-29 20:10:08
15KB
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