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  • 2020王道操作系统,2020王道数据结构,2020王道计算机网络,2020王道计算机组成原理pdf合集 资料链接: https://shimo.im/docs/QCgdKCTpypjHdhXg/ 一年又一年,参加计算机考研的大军越来越多,408到底有多难,初试...

    2020王道操作系统,2020王道数据结构,2020王道计算机网络,2020王道计算机组成原理pdf大合集
    资料链接:
    https://shimo.im/docs/QCgdKCTpypjHdhXg/
    一年又一年,参加计算机考研的大军越来越多,408到底有多难,初试该如何准备,复习到现在这个阶段了,我要怎么继续下去。
    一般情况下,计算机统考408想考130/140分左右的高分还是比较难的。
    但个人觉得,考个110/120左右的分数,并不太难。
    都是用相同的资料,最后的考分千差万别,主要还是复习方法的问题。
    对于想考高分的同学,只寄希望于辅导书(走捷径),脱离教材,不扎实打基础是不可行的,理解也很难很深刻。试想王道单科书,每本都比对应的教材要薄,而且还有一半以上的内容是习题及解析,讲解部分只能是以知识总结和归纳为主。
    所以,并不建议复习只看辅导书,结合教材打好基础是必须的。
    个人建议专业课复习4-5轮:
    第一轮 以教材为主,打基础,另外可以做做王道书上的选择题,答案写在纸上,书上不要留下痕迹。一般教材的课后题就不用做了,不是考研试题的风格。
    第二轮 以王道为主,教材为辅,选择题和大题都要做,重点难点的地方做标记,做错了的题要标记好,思考为什么会出错,也建议做一做笔记,作为以后查漏补缺总结之用,这一轮感觉是真正对关键知识点才建立起理解。
    第三轮 以王道为主,基本可以脱离教材,这一轮是熟能生巧的过程,重点难点在这一轮一定要仔细琢磨思考,以前做错的题还有可能还会出错的,不然可以试试看。
    第四轮 是第三轮复习的加速版,是把书读薄的过程,其实每一轮复习都会比上一轮要快,而且会理解得更深刻。这一轮特别注意的是重点难度,以及以前的错题,多做综合大题。
    第五轮 基本就是查漏补缺和看看之前总结的笔记之类的了(考前20天左右),这一轮其实也不算是一轮吧,考前半个月左右估计也不太建议去学新或难的知识点,而应以查漏补缺为主。
    复习的过程中,一定要做到真正的沉下去,多动脑子 多思考。
    另外,现在越来越多的学校考研专业课改为自主命题,降低了计算机考研的门槛和难度。比如,有些学校只考C语言,这样专业课的区分度很低,导致高分扎堆。
    但即便是考上了的同学,特别是本科跨专业的,建议在考后好好学习“数据结构、操作系统、组成原理、计算机网络”这四门计算机专业本科最核心的专业基础课程;此外还建议在开学前积极提升自己的编码能力、以及增加算法知识方面的储备,尽量缩短自己与科班生的差距。

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  • MES系统数据采集实现方法

    千次阅读 2019-01-02 10:51:36
    参考链接:... ... MES系统在工厂越来越多的应用了,表明信息化与自动化的深度结合是一个不可逆转的趋势。MES系统处于计划层和现场之间的执行层,目的在于优化管理活动,强调精确的实时数据。MES作为企...

    参考链接:http://www.hzjux.com/xinwenzixun/shujucaijixitongzixun/446.html

    https://www.jianshu.com/p/361f5d81070d

    MES系统在工厂越来越多的应用了,表明信息化与自动化的深度结合是一个不可逆转的趋势。MES系统处于计划层和现场之间的执行层,目的在于优化管理活动,强调精确的实时数据。MES作为企业制造信息化的主要管理系统,特别是对于大中型制造企业,更是提升企业效率的必要手段。但由于工厂有大量的生产设备,设备种类五花八门,通信方法多样,数据采集(www.hzjux.com)量大,造成每一个MES系统项目的数据采集变得十分繁琐。但数据采集又是进行物料跟踪、生产计划、产品历史记录维护及其他生产管理的基础,因而数据的准确性、实时性成为企业实现信

    息化成败的关键这几年深科特做了很多不同MES制造执行系统项目,有大型企业,也有小型企业,完美解决了每个MES制造执行系统项目的数据采集难题,总结以下几点关于数据采集方面的实现方法:

    一、PLC类数据采集:使用C#或C++直接编程访问PLC(不需要花钱买组态软件或第三方软件)三菱PLC:Q系列、FX系列,欧姆龙PLC:CJ1系列,CP1系列,CJ2系列,CS1系列西门子PLC:S7-300,S7-200信捷PLC:全系列台达PLC:全系列松下PLC:全系列还有很多其它牌子PLC

    二、组态软件类数据采集:OPC服务器,使用C#或C++以OPC方式访问比如西门子WinCC, 罗克韦尔RSLinx,组态王,易控组态软件,力控

    三、测量设备数据采集:使用C#或C++直接编程访问比如电子秤、耐压测试仪、电池测量仪等具有通迅接口的仪器

    四、品质收集器: 使用C#或C++直接编程访问一个车间最多安装256个自研发的无线品质收集器,只要2秒钟就可以全部收集数据。如此高速的数据访问方式国内首家公司做到。

    五、条码扫描枪或RFID读卡器数据采集:使用C#或C++直接编程访问

    六、注塑机类数据采集:使用C#或C++直接编程访问需要增加数据采集器

    七、数控设备类数据采集:OPC服务器,使用C#或C++以OPC方式访问需要增加数据采集器

    八、其它智能设备数据采集:使用C#或C++直接编程访问比如研华公司的数据采集器九、日系企业的安东系统或看板系统:使用C#或C++直接编程访问如果丰田公司的零部件工厂安东系统十、第三方软件:使用C#或C++直接编程访问数据库或CSV文件或文本文件



    作者:匠兴科技
    链接:https://www.jianshu.com/p/361f5d81070d
    來源:简书
    简书著作权归作者所有,任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

     

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  • 如图,256的空间,就剩下几个G了,其中最大头的系统占用:160G,占比60%多,我勒个擦。。。 正常情况下:我们可以点击管理,进入到系统磁盘优化界面:这种适用于简单的文件占用分析,一般我们能够通过 清理文稿 ...

    背景:

    最近老提示空间不够,这就比较讨厌了,为什么存储空间这么快就花完了。。。

    如图,256的空间,就剩下几个G了,其中最大头的系统占用:160G,占比60%多,我勒个擦。。。

     

    正常情况下:我们可以点击管理,进入到系统磁盘优化界面:

    这种适用于简单的文件占用分析,一般我们能够通过 清理文稿 和 回收箱 来解决空间不够的问题。

    1、清空回收站。

    2、在文稿里,按文件大小排序,删除不需要的文件。

    3、对于GarageBand,这个是系统上的模拟乐器,一般都使用不到。

    清除方法:

    rm -rf /Library/Application\ Support/GarageBand
    rm -rf /Library/Application\ Support/Logic
    rm -rf /Library/Audio/Apple\ Loops

      

     

     

    不过,对于罪魁祸首,系统的160G,我们怎么才能知道她的内部存储分布呢?

     

    正文:

    呐、下面就是重点了:关于如何查看系统的文件占用详情。

    一、首先打开终端,输入

    du -sh *

    这个命令用来查看根目录下,所有文件的大小分布,如图所示:

    其中,我们很容易能看到每个文件的大小占比,快速定位到最大占比的文件:Library

     

    二、输入命令,进入到Library文件路径

    cd ~/Library

    然后,查看Library下的所有文件大小分布。

    输入:

    du -d 1 -h

    很容易我们可以找到最大的文件:/Developer

    当然,其他的文件大小,我们也都能看到,一目了然。

     

    三、到这里,我们基本就能知道下面的套路了,我们可以继续往下查看

    比如,我这里继续进入到Developer文件,再查看他的每个子文件大小:

    基本,查看个两三层,就基本能知道大概的原因了,我这边由于是程序猿,所以Xcode是根本原因,占了系统160G的一半大小。

    到这里为止,如果你也是程序猿,有兴趣的,可以继续看;如果没有兴趣的可以直接跳第四步。

    基本这就到底了,大概的空间占用分布从上面几张图,也基本有数了。

     

    以上是讲如何查看及分析文件,如果你是iOS程序猿,这边附上几个清理步骤(清理Xcode缓存)

    经过测试,我暂时发现这几个文件可以适当清理下:

    1  ./Archives  这个文件存储的是你所有的历史打包文件,你可以将一些历史的包删掉,最近的如果不放心可以先留着,不过全部删除也是没问题的,但是,如果你删除了,我们Xcode打包上传界面就看不到东西了(如下图所示,该界面的东西就没了)

    2  ./DerivedData 这个文件大家应该比较熟悉了,存储的是所有项目的一些缓存数据、包括编译缓存文件等等,这个文件是可以全部清理的,当然,你也可以保留一些最近的项目,先暂时清理历史项目的缓存。

    3  ./iOS DeviceSupport 这个文件里面存储的是xcode对手机各个版本的支持文件,这里如果你的项目不再需要支持iOS6、iOS7等,可以先把里面的基于iOS6、iOS7的支持文件清除。

    4  附上 完整版Xcode瘦身方法大全 ,有兴趣的可对照此文操作。

     

    四、经过第三步的层层分析,我们基本能知道了每个文件的大小分布,也能找到一些不需要用的垃圾文件,其中大多以缓存文件居多,大家可以适当进行清理~

     

    最后,如果有对命令不感冒的人,也可以通过Finder来进行可视化的查看。

    打开Spotlight(Ctrl+空格),输入 ~/Library

    能进入到资源库文件路径:

    最右边的文件就对应刚才命令出来的文件,我们可以根据命令查找到的占用最大的文件,这里点进去查看,然后再根据自己的需求进行适当清理。

     

    比如,我上面的最后分析的路径:

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  • 大数据处理流程

    万次阅读 多人点赞 2019-02-21 16:53:13
    大数据处理流程 1. 数据处理流程 网站流量日志数据分析是一个纯粹的数据分析项目,其整体流程基本上就是依据数据的处理流程进行。有以下几个的步骤: 1.1 数据采集     &...

    大数据处理流程

    数据处理流程
    1. 数据处理流程
    网站流量日志数据分析是一个纯粹的数据分析项目,其整体流程基本上就是依据数据的处理流程进行。有以下几个大的步骤:
    1.1 数据采集
            数据采集概念,目前行业会有两种解释:一是数据从无到有的过程(web服务器打印的日志、自定义采集的日志等)叫做数据采集;另一方面也有把通过使用Flume等工具把数据采集到指定位置的这个过程叫做数据采集。
    关于具体含义要结合语境具体分析,明白语境中具体含义即可。
    1.2 数据预处理
            通过mapreduce程序对采集到的原始日志数据进行预处理,比如清洗,格式整理,滤除脏数据等,并且梳理成点击流模型数据。
    1.3 数据入库
            将预处理之后的数据导入到HIVE仓库中相应的库和表中。
    1.4 数据分析
            项目的核心内容,即根据需求开发ETL分析语句,得出各种统计结果。
    1.5 数据展现
            将分析所得数据进行数据可视化,一般通过图表进行展示。

    大数据流程

    扩展:
    1、数据处理主要技术

            Sqoop:作为一款开源的离线数据传输工具,主要用于Hadoop(Hive) 与传统数据库(MySql,PostgreSQL)间的数据传递。它可以将一个关系数据库中数据导入Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS中的数据导入关系型数据库中。

            Flume:实时数据采集的一个开源框架,它是Cloudera提供的一个高可用用的、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。目前已经是Apache的顶级子项目。使用Flume可以收集诸如日志、时间等数据并将这些数据集中存储起来供下游使用(尤其是数据流框架,例如Storm)。和Flume类似的另一个框架是Scribe(FaceBook开源的日志收集系统,它为日志的分布式收集、统一处理提供一个可扩展的、高容错的简单方案)

            Kafka:通常来说Flume采集数据的速度和下游处理的速度通常不同步,因此实时平台架构都会用一个消息中间件来缓冲,而这方面最为流行和应用最为广泛的无疑是Kafka。它是由LinkedIn开发的一个分布式消息系统,以其可以水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前主流的开源分布式处理系统(如Storm和Spark等)都支持与Kafka 集成。Kafka是一个基于分布式的消息发布-订阅系统,特点是速度快、可扩展且持久。与其他消息发布-订阅系统类似,Kafka可在主题中保存消息的信息。生产者向主题写入数据,消费者从主题中读取数据。作为一个分布式的、分区的、低延迟的、冗余的日志提交服务。和Kafka类似消息中间件开源产品还包括RabbiMQ、ActiveMQ、ZeroMQ等。

            MapReduce是Google公司的核心计算模型,它将运行于大规模集群上的复杂并行计算过程高度抽象为两个函数:map和reduce。MapReduce最伟大之处在于其将处理大数据的能力赋予了普通开发人员,以至于普通开发人员即使不会任何的分布式编程知识,也能将自己的程序运行在分布式系统上处理海量数据。

            Hive:MapReduce将处理大数据的能力赋予了普通开发人员,而Hive进一步将处理和分析大数据的能力赋予了实际的数据使用人员(数据开发工程师、数据分析师、算法工程师、和业务分析人员)。Hive是由Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的,是一个建立在Hadoop体系结构上的一层SQL抽象。Hive提供了一些对Hadoop文件中数据集进行处理、查询、分析的工具。它支持类似于传统RDBMS的SQL语言的查询语言,一帮助那些熟悉SQL的用户处理和查询Hodoop在的数据,该查询语言称为Hive SQL。Hive SQL实际上先被SQL解析器解析,然后被Hive框架解析成一个MapReduce可执行计划,并按照该计划生产MapReduce任务后交给Hadoop集群处理。

            Spark:尽管MapReduce和Hive能完成海量数据的大多数批处理工作,并且在打数据时代称为企业大数据处理的首选技术,但是其数据查询的延迟一直被诟病,而且也非常不适合迭代计算和DAG(有限无环图)计算。由于Spark具有可伸缩、基于内存计算能特点,且可以直接读写Hadoop上任何格式的数据,较好地满足了数据即时查询和迭代分析的需求,因此变得越来越流行。Spark是UC Berkeley AMP Lab(加州大学伯克利分校的 AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,它拥有Hadoop MapReduce所具有的优点,但不同MapReduce的是,Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不需要再读写HDFS ,因此能更好适用于数据挖掘和机器学习等需要迭代的MapReduce算法。Spark也提供类Live的SQL接口,即Spark SQL,来方便数据人员处理和分析数据。Spark还有用于处理实时数据的流计算框架Spark Streaming,其基本原理是将实时流数据分成小的时间片段(秒或几百毫秒),以类似Spark离线批处理的方式来处理这小部分数据。

            Storm:MapReduce、Hive和Spark是离线和准实时数据处理的主要工具,而Storm是实时处理数据的。Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架。Storm对于实时计算的意义相当于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop提供了Map和Reduce原语,使对数据进行批处理变得非常简单和优美。同样,Storm也对数据的实时计算提供了简单的Spout和Bolt原语。Storm集群表面上和Hadoop集群非常像,但是在Hadoop上面运行的是MapReduce的Job,而在Storm上面运行的是Topology(拓扑)。Storm拓扑任务和Hadoop MapReduce任务一个非常关键的区别在于:1个MapReduce Job最终会结束,而1一个Topology永远运行(除非显示的杀掉它,),所以实际上Storm等实时任务的资源使用相比离线MapReduce任务等要大很多,因为离线任务运行完就释放掉所使用的计算、内存等资源,而Storm等实时任务必须一直占有直到被显式的杀掉。Storm具有低延迟、分布式、可扩展、高容错等特性,可以保证消息不丢失,目前Storm, 类Storm或基于Storm抽象的框架技术是实时处理、流处理领域主要采用的技术。

            Flink:在数据处理领域,批处理任务和实时流计算任务一般被认为是两种不同的任务,一个数据项目一般会被设计为只能处理其中一种任务,例如Storm只支持流处理任务,而MapReduce, Hive只支持批处理任务。Apache Flink是一个同时面向分布式实时流处理和批量数据处理的开源数据平台,它能基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。Flink在实现流处理和批处理时,与传统的一些方案完全不同,它从另一个视角看待流处理和批处理,将二者统一起来。Flink完全支持流处理,批处理被作为一种特殊的流处理,只是它的数据流被定义为有界的而已。基于同一个Flink运行时,Flink分别提供了流处理和批处理API,而这两种API也是实现上层面向流处理、批处理类型应用框架的基础。

    2、数据存储主要技术

            HDFS:Hadoop Distributed File System,简称FDFS,是一个分布式文件系统。它有一定高度的容错性和高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。HDFS提供了一个高容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。在Hadoop的整个架构中,HDFS在MapReduce任务处理过程在中提供了对文件操作的和存储的的支持,MapReduce在HDFS基础上实现了任务的分发、跟踪和执行等工作,并收集结果,两者相互作用,共同完成了Hadoop分布式集群的主要任务。

            HBase:HBase是一种构建在HDFS之上的分布式、面向列族的存储系统。在需要实时读写并随机访问超大规模数据集等场景下,HBase目前是市场上主流的技术选择。
    HBase技术来源于Google论文《Bigtable :一个结构化数据的分布式存储系统》。如同Bigtable利用了Google File System提供的分布式数据存储方式一样,HBase在HDFS之上提供了类似于Bigtable的能力。

            HBase解决了传递数据库的单点性能极限。实际上,传统的数据库解决方案,尤其是关系型数据库也可以通过复制和分区的方法来提高单点性能极限,但这些都是后知后觉的,安装和维护都非常复杂。
    而HBase从另一个角度处理伸缩性的问题,即通过线性方式从下到上增加节点来进行扩展。

                 HBase 不是关系型数据库,也不支持SQL,它的特性如下:

    1、大:一个表可以有上亿上,上百万列。
    2、面向列:面向列表(簇)的存储和权限控制,列(簇)独立检索。
    3、稀疏:为空(null)的列不占用存储空间,因此表可以设计的非常稀疏。
    4、无模式::每一行都有一个可以排序的主键和任意多的列。列可以根据需求动态增加,同一张表中不同的行可以有截然不同的列。
    5、数据多版本:每个单元的数据可以有多个版本,默认情况下,版本号字段分开,它是单元格插入时的时间戳。
    6、数据类型单一:HBase中数据都是字符串,没有类型。

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    关于如何查看系统的文件占用详情。 一、首先打开终端,输入 du -sh * 这个命令用来查看根目录下,所有文件的大小分布,如图所示: 其中,我们很容易能看到每个文件的大小占比,快速定位到最大占比的文件:...
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