分布式数据库是现代互联网技术中不可或缺的一部分，特别是在处理大规模并发访问和海量数据的场景下，它的作用尤为突出。美团作为一家大型的生活服务平台，其在数据库架构上的实践和创新具有极高的参考价值。本篇文章将深入探讨分布式数据库的发展历程、关键技术以及美团的Blade分布式数据库实践。 分布式数据库的发展历史可以追溯到2010年，阿里巴巴开源的OceanBase引领了这一领域的创新，随后Google的Spanner在2012年的OSDI会议上提出，强调全局一致的时间戳和强一致性。CockroachDB、TiDB、GaussDB等后来者则在不同方面对分布式数据库进行了优化，如云原生、分布式事务和水平扩展能力。 在美团的分布式数据库实践——Blade项目中，面临的主要问题包括硬件拓展性、高可用性、成本控制以及读写存储的AZ级故障。Blade是在TiDB的基础上进行改造的，TiDB是一个NewSQL数据库，支持分布式事务和水平扩展，但针对美团的特定业务需求，Blade进行了定制化改进。 关键的技术点包括数据分布、数据复制和分布式事务： 1. **数据分布**：数据通常通过Hash或Range进行分片，以决定数据存储在哪个服务器上。Hash分片适用于均匀分布数据，而Range分片支持范围查询和扫描操作。在Blade中，数据分布策略考虑了负载均衡和热点问题，通过迁移、分裂、合并来优化数据存储。 2. **数据复制**：Paxos和Raft是常用的复制协议，前者支持并行应用，后者实现相对简单。NWR模型则需要上层系统做更多的工作来确保正确性。Blade针对美团的业务场景，可能采用了适合冲突频繁的场景的复制策略。 3. **分布式事务**：典型的分布式事务如两阶段提交，但在高并发环境下，Percolator模型被广泛采用，它允许在单行事务存储上实现多行事务。Blade面临的问题是Percolator的乐观锁模型在发券、秒杀等冲突严重场景下的效率问题，因此Blade转向了两阶段提交，并优化了KV层，使其理解事务，实现高性能的MVCC。 4. **存储引擎**：Blade根据业务需求选择了不同的存储引擎，对于数据时效性强的场景，自研了少层级的LSM树，以减少写放大。 5. **在线分裂**：数据库的在线分裂是保证系统水平扩展的关键，Blade在不影响服务的情况下实现了数据的动态迁移和分裂。 6. **质量保证**：除了技术层面的优化，Blade还关注系统的稳定性和可用性，通过严格的测试和监控保证服务质量。 7. **应用场景**：Blade适用于高并发、大数据量的场景，如推荐系统、业务系统等。 8. **展望**：随着存算分离的趋势，Blade未来可能会进一步优化计算和存储的分离，提升系统性能。 美团的Blade分布式数据库实践体现了对业务场景的深刻理解和技术的灵活应用，它不仅在技术上进行了创新，也在实践中不断优化，以适应快速变化的业务需求。这种实践经验对其他面临类似挑战的企业具有重要的参考价值。

《CARLA 0.9.11 源代码解析：构建虚拟驾驶世界的基石》 CARLA（Car Learning to Act）是一款开源的自动驾驶模拟器，它为研究人员和开发者提供了高度可定制化的虚拟环境，用于训练、验证和测试自动驾驶算法。在深入探讨CARLA 0.9.11版本的源代码之前，我们首先需要了解其核心概念和功能。 1. **虚拟环境构建**：CARLA使用Unreal Engine 4作为基础，创建了逼真的城市环境，包括动态的天气条件、交通规则和行人行为。源代码中的场景构建模块是关键，它负责生成和管理这些元素，确保了模拟的真实性和多样性。 2. **传感器模拟**：CARLA支持多种传感器，如相机、激光雷达、毫米波雷达等，这些都是自动驾驶车辆感知环境的重要工具。源代码中包含了传感器的数据处理和仿真逻辑，使开发者能精确控制数据流并进行算法验证。 3. **车辆动力学模型**：源代码中的车辆模型包含了复杂的物理计算，模拟了车辆在不同路面、速度下的行驶状态，这对于理解自动驾驶系统如何应对真实世界中的驾驶挑战至关重要。 4. **自动驾驶API**：CARLA提供了一个Python API，允许开发者控制模拟器的行为，如设置环境参数、读取传感器数据、控制车辆动作等。源代码中的API设计和实现是开发者与模拟器交互的基础。 5. **多代理协作**：在CARLA中，不仅有自动驾驶车辆，还有其他交通参与者，如行人和普通车辆。源代码中包含了这些多代理的协同行为逻辑，模拟了复杂交通场景。 6. **场景生成与随机性**：为了训练算法的鲁棒性，CARLA支持随机生成各种场景，这在源代码中体现为场景配置和随机化策略。 7. **性能优化**：考虑到大规模模拟的计算需求，CARLA的源代码中包含了诸多性能优化措施，如并行处理和数据流优化，以确保在多GPU环境中高效运行。 8. **扩展性与社区支持**：CARLA的开源特性鼓励了社区的贡献，源代码中包含了丰富的示例和教程，帮助开发者快速上手，并且不断更新以适应新的需求和技术趋势。 通过深入研究CARLA 0.9.11的源代码，我们可以学习到如何构建一个高保真度的自动驾驶模拟环境，理解虚拟世界的运行机制，以及如何通过这个平台来测试和优化自动驾驶算法。对于任何致力于自动驾驶领域的人来说，理解和掌握CARLA源代码都将是一项极其有价值的技能。

特性 • 单放大器： MCP6C02 • 双向或单向 • 输入（共模）电压： - +3.0V至+65V（指定电压） - +2.8V至+68V（工作电压） - -0.3V至+70V（生存电压） • 电源： - 2.0V至5.5V - 单电源或双（分离式）电源 • 高直流精度： - VOS： ±1.65 μV（典型值） - CMRR： 154 dB（典型值） - PSRR： 138 dB（典型值） - 增益误差： ±0.1%（典型值） • 预设增益： 20、 50和100 V/V • POR保护： - HV POR（VIP – VSS） - LV POR（VDD – VSS） • 带宽： 500 kHz（典型值） • 电源电流： - IDD： 490 μA（典型值） - IBP： 170 μA（典型值） • 增强型EMI保护： - EMIRR： 2.4 GHz时为118 dB（典型值） • 指定温度范围： - -40°C至+125°C（E-Temp器件） - -40°C至+150°C（H-Temp器件） 典型应用 • 汽车（见产品标识体系） - 通过AEC-Q100 0级认证（VDFN封装） - 通过AEC-Q100 1级认证（SOT-23封装） • 电机控制 • 模拟电压转换器 • 工业计算 • 电池监视器/测试仪 相关产品 • MCP6C04-020 • MCP6C04-050 • MCP6C04-100 概述 Microchip的MCP6C02上桥臂电流检测放大器提供20、 50和100 V/V三种预设增益。共模输入范围（VIP）为 +3V 至+65V。差模输入范围（VDM = VIP – VIM）支持 单向和双向应用。 电源可设置在2.0V和5.5V之间。采用SOT-23封装的器 件的指定温度范围为-40°C至+125°C（E-Temp），而 采用3×3 VDFN封装的器件的指定温度范围为-40°C至 +150°C（H-Temp）。 零漂移架构支持极低的输入误差，允许设计使用阻值较 小（和功耗较低）的电流检测电阻。 MCP6C02是Microchip Technology公司推出的一款高性能电流检测放大器，特别适用于汽车、电机控制、模拟电压转换器和工业计算等领域的应用。这款放大器具备多种特性，使其在高精度电流检测中表现出色。 MCP6C02支持双向或单向输入，其共模输入电压范围广泛，从+3.0V到+65V（指定电压），工作电压可达+2.8V至+68V，甚至在生存电压下也能承受-0.3V至+70V。这意味着它能够处理较大的电压波动，适应各种工作环境。 该器件具有出色的直流精度，其偏置电压（VOS）仅为±1.65 μV的典型值，共模抑制比（CMRR）高达154 dB，电源抑制比（PSRR）达到138 dB，增益误差不超过±0.1%。这些参数确保了在不同电源条件下，放大器的输出能够保持高度准确，对电源波动不敏感。 MCP6C02提供预设的增益选项，包括20、50和100 V/V，这使得用户可以根据具体应用需求选择合适的增益设置，简化设计过程。此外，它还配备了POR（电源复位）保护功能，包括HV POR（VIP – VSS）和LV POR（VDD – VSS），以防止电源异常时造成的损害。 在带宽方面，MCP6C02的典型值为500 kHz，适合处理中高速信号。它的电源电流IDDD和IBPP分别为490 μA和170 μA，表明其功耗相对较低，适合节能设计。增强型EMI保护（EMIRR）在2.4 GHz时达到118 dB，能有效降低电磁干扰，提高系统稳定性。 MCP6C02有两种封装形式，SOT-23封装的器件工作温度范围为-40°C至+125°C（E-Temp），而3x3 VDFN封装的器件则能在更极端的-40°C至+150°C（H-Temp）条件下正常工作。其中，VDFN封装的器件通过了AEC-Q100 0级和1级认证，适合汽车应用。 总结来说，MCP6C02是一款高精度、低功耗、宽输入电压范围的电流检测放大器，适用于需要高稳定性和精确电流测量的工业和汽车电子系统。它提供的多种增益设置、出色的噪声抑制能力和温度适应性，使得它成为电机控制、电池监测和模拟信号处理等领域理想的选择。

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1、自动读取串口号，配置波特率、数据位、停止位、校验位。 2、实时监测CST以及DSR。 3、支持自动发送功能。 4、支持16进制发送，16进制接收以及16进制显示。 5、支持字符串发送、字符串接收，字符串显示。 6、自动识别按键输入数值，保证16进制发送数据能够正常发送。 7、实时统计发送数据总长度和接收数据的总长度

根据提供的文件信息，“孙卫琴 Tomcat与Java&Web开发技术详解.pdf”，我们可以总结出以下相关的IT知识点： ### 一、Tomcat服务器介绍 #### 1.1 Tomcat概述 Tomcat是由Apache软件基金会（ASF）开发的一款开源的Servlet容器，主要用于支持Java Web应用程序的运行。它基于SUN Microsystems提供的Java Servlet规范以及JavaServer Pages（JSP）技术。 #### 1.2 Tomcat架构 - **Catalina**：核心容器，处理HTTP请求。 - **Connector**：实现不同协议（如HTTP/HTTPS/AJP等）与核心容器之间的通信。 - **Host** 和 **Context**：分别代表虚拟主机和Web应用上下文。 #### 1.3 Tomcat安装与配置 - **安装**: 支持多种操作系统，包括Windows、Linux等。 - **配置**: 主要涉及server.xml、web.xml等文件的设置，用于调整Tomcat的运行环境。 ### 二、Java编程基础 #### 2.1 Java语言特点 - **面向对象**：支持类、对象的概念。 - **跨平台性**：通过JVM实现了“一次编写，到处运行”的目标。 - **自动垃圾回收**：有效避免了内存泄露问题。 #### 2.2 Java开发工具包(JDK) - **编译器**：将源代码转换为字节码。 - **解释器**：负责执行字节码。 - **工具集**：如JAR、JAVADOC等，帮助开发者进行项目构建和文档编写。 #### 2.3 Java标准版(JSE)与企业版(JEE) - **JSE**：提供了基本的Java编程功能，适用于桌面应用程序的开发。 - **JEE**：扩展了JSE的功能，提供了一套针对企业级应用的开发框架和服务。 ### 三、Web开发技术 #### 3.1 HTML5 - **标记语言**：定义网页的结构和布局。 - **新特性**：引入了语义化标签、媒体元素等，增强了网页的表现力。 #### 3.2 CSS3 - **样式表语言**：用于定义HTML元素的外观和布局。 - **新特性**：支持圆角、阴影、渐变等视觉效果，提高了网页设计的灵活性。 #### 3.3 JavaScript - **脚本语言**：用于控制网页的行为，如动态内容更新、用户交互等。 - **框架库**：如jQuery、React.js等，简化了JavaScript开发流程。 ### 四、Java Web开发技术 #### 4.1 Servlet简介 - **Servlet**：一种Java技术标准，用于扩展服务器的能力。 - **生命周期**：初始化、服务、销毁三个阶段。 - **作用**：处理客户端发送的HTTP请求，并返回响应。 #### 4.2 JSP技术 - **JSP**：Java Server Pages的简称，是一种基于Java的动态网页技术。 - **特点**：可以嵌入HTML、XML页面中，实现动态内容的生成。 - **工作原理**：在服务器端编译成Servlet，再由Servlet生成动态内容。 #### 4.3 MVC设计模式 - **MVC**：Model-View-Controller，是Java Web开发中的常用设计模式。 - **优点**：提高代码复用性、降低耦合度。 - **实现**：通常由JSP作为视图层、Servlet作为控制器层、JavaBean作为模型层组成。 ### 五、案例分析 #### 5.1 实战项目 - **用户登录系统**：利用Servlet接收用户输入的信息，并进行验证。 - **在线商城**：结合JSP、Servlet实现商品展示、购物车管理等功能。 - **论坛系统**：利用JSP呈现帖子列表，Servlet处理帖子发布、评论等逻辑。 ### 六、总结 通过上述内容的学习，读者不仅可以了解Tomcat服务器的基本概念和技术细节，还能深入掌握Java Web开发的核心技术栈，包括Servlet、JSP等。此外，本书还提供了多个实战项目的示例，帮助读者将理论知识应用于实际开发中，从而更好地理解和掌握Java Web开发技术。 以上内容仅是基于给定信息的概括性介绍，具体细节还需参考原文档进行深入学习。

针对机械臂运动轨迹控制中存在的跟踪精度不高的问题，采用了一种基于EC-RBF神经网络的模型参考自适应控制方案对机械臂进行模型辨识与轨迹跟踪控制。该方案采用了两个RBF神经网络，运用EC-RBF学习算法，采用离线与在线相结合的方法来训练神经网络，一个用来实现对机械臂进行模型辨识，一个用来实现对机械臂轨迹跟踪控制。对二自由度机械臂进行仿真，结果表明，使用该控制方案对机械臂进行轨迹跟踪控制具有较高的控制精度，且因采用EC-RBF学习算法使网络具有更快的训练速度，从而使得控制过程较迅速。

此代码根据 SPECT 重建作者：Martin Šámal Charles @ Regional SPECT 研究高级图像处理培训班，2004 年 4 月 19-23 日。 迭代算法的原理是通过连续的投影重建断层扫描切片的图像。 估计。 与当前估计值对应的预测值与测得的预测。 比较结果用于修改当前估计，从而创建一个新的估计。 算法在比较测量和估计预测的方式以及应用于当前估计的校正类型方面有所不同。 该过程是通过任意创建第一个估计值启动的 - 例如，一个统一的图像（所有像素等于 0、1 或平均像素值，...）。 校正是通过添加差值或乘以测量值和测量值之间的商来进行的。 估计的预测。

目前为止最新的 GALILEO ICD 。【@20230118】 Galileo Open Service Signal-In-Space Interface Control Document (OS SIS ICD), Issue 2.0 New I/NAV Capabilities for Galileo Open Service Users 欧洲全球导航卫星系统（GALILEO）开放服务信号接口控制文档（OS SIS ICD）是关于Galileo卫星导航系统的重要技术规范，用于描述Galileo开放服务在空间的信号特性和服务性能。Issue 2.0版本是截至2023年1月18日的最新版本，它为Galileo开放服务用户引入了新的I/NAV能力。 1. **Galileo系统概述** Galileo是一个由欧盟建立和运营的全球导航卫星系统（GNSS），旨在提供高精度、全球覆盖的定位、导航和授时服务。开放服务是Galileo的主要免费服务，面向广大公众和商业用户，包括交通管理、紧急服务和消费者应用等。 2. **OS SIS ICD内容** - **信号定义**：该文档详细规定了Galileo卫星发射的信号结构，包括E1、E5、E6和E1B频段上的信号，以及相应的编码、调制和多普勒补偿方法。 - **导航消息**：OS SIS ICD详细描述了导航数据的组织和传输方式，包括精密轨道和钟差信息（ephemeris）、时间信息、健康状态报告等。 - **服务质量**：文档明确了服务性能指标，如定位精度、完好性、连续性和可用性，以及预期的服务中断情况。 - **I/NAV能力增强**：Issue 2.0版本中引入的新I/NAV（Inertial Navigation/Navigation）能力，可能涉及增强与惯性导航系统的集成，提高定位和导航性能，尤其对于移动平台和动态应用。 3. **使用条款与免责声明** - **授权使用**：欧盟能够将OS SIS ICD公开给公众，用于信息参考、标准化、研究开发和商业目的，但必须遵守特定条款和条件。 - **免责声明**：欧盟不对其提供的信息的准确性、完整性或适用性做任何明示或暗示的保证，并且不承担因使用这些信息导致的任何直接或间接损失的责任。 - **知识产权**：文档中包含的信息，包括附件，受知识产权保护，使用者必须尊重并遵守相关法律法规。 4. **知识产权权益** OS SIS ICD中的所有信息，包括附件，可能包含欧盟或其他实体的知识产权。使用这些信息时，用户应确保遵守所有适用的版权和商标法，未经授权不得复制、分发或修改。 5. **应用领域** 这些规范对软件开发者、硬件制造商、系统集成商和 GNSS 应用开发者至关重要，他们需要遵循这些标准来设计兼容Galileo系统的接收机和其他导航设备，确保服务的正确对接和优化性能。 Galileo OS SIS ICD是理解和利用Galileo导航系统的核心参考资料，它提供了详细的信号规范和技术参数，对于实现高效、精确的定位服务具有关键作用。随着版本的更新，例如Issue 2.0引入的新I/NAV功能，将进一步提升Galileo服务的质量和用户体验。