1）Android所有的传感器都归传感器管理器 SensorManager 管理，获取传感器管理器的方法很简单： String service_name = Context.SENSOR_SERVICE 8种，它们分别是： 传感器类型常量 内部整数值 中文名称 Sensor.TYPE_ACCELEROMETER 1 加速度传感器 Sensor.TYPE_MAGNETIC_FIELD 2 磁力传感器 Sensor.TYPE_ORIENTATION 3 方向传感器 Sensor.TYPE_GYROSCOPE 4 陀螺仪传感器 Sensor.TYPE_LIGHT 5 环境光照传感器 Sensor.TYPE_PRESSURE 6 压力传感器 Sensor.TYPE_TEMPERATURE 7 温度传感器 Sensor.TYPE_PROXIMITY 8 距离传感器 3）从传感器管理器中获取其中某个或者某些传感器的方法有如下三种： 第一种：获取某种传感器的默认传感器 SensorManager sm = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE); //从传感器管理器中获得全部的传感器列表
机器都会有故障和失灵。确定设备的状况或维护计划何时应该执行，是影响成本和生产力的极其战略性的决定。 机器学习方法已经成为一种很有前途的工具，在预测维修应用，以防止故障在生产线。 这个KPI由一个以100hz的采样率登记信号的单个传感器监控。 我们试图对时间序列切片进行分类，其形状类似于下图。 ? 使用一阶差分对原始信号进行标准化，并对原始信号进行剪切以限制异常值。
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工业互联网时代，传感器是网络互联数据产生的根源，是工业互联网的“神经末梢”，为工业互联网全生态构建提供最基础的数据支撑。随着工业领域技术水平的提高，新型、低成本、低功耗、高精度的工业传感器不断推出。 作为新基建的重要组成部分，工业互联网的建设，将对传感器产业产生全方位、深层次、革命性的影响，国内传感器产业将迎来前所未有的发展机遇。 旋转类设备是一种常见的工业设备，随着无线振动温度传感器设备的引入，基于旋转类设备的温度，振动状态的监测、故障判断以及预测性维护，已经成为行业发展趋势。 ZETA端智能振温传感器，采用端侧部署，具有高精度的数据采集、智能告警和故障智能诊断等功能，搭配专用的网关、路由以及网络云平台软件，也可一键接入企业已有系统。 ZETA端智能振温传感器及工业设备预测性维护解决方案，能够对工厂设备实现全天候实时在线监测和及时的故障告警，帮助企业避免计划外停机、突发故障以及老化的基础设施等带来的种种挑战，智能化的运维方式促进降本增效
曲率传感器 本期推文对课题组前期曲率传感器相关的工作进行介绍，具体文章见（Adhesion-Free Thin-Film-Like Curvature Sensors Integrated on Flexible ，希望对大家有所帮助~ 本方案采用的柔性曲率传感器属于电阻式应变传感器，通过特定的结构设计实现弯曲变形的准确测量，传感器的尺寸和量程均可根据需求定制，从而满足不同尺度的测量要求，其主要的优点如下：结构简单可靠 ： 曲率传感器实际测试中，R=R1=R2=120Ω，R3=R4=1000 Ω，即半桥电路的输出电压 Um 为： 即： 2、柔性曲率传感器加工完成后，需要相应的指标检验传感器的优劣，本部分通过特定的实验 固定曲率的亚克力圆柱，具体试验结果如下所示： 量程又称“满度值”，表征传感器或系统所能承受最大输入量的能力，数值上等于传感器上下限之差的模，当输入量在量程范围内时，测试系统正常工作，从图中可以看出，柔性曲率传感器的输出信号和曲率成线性关系 附：曲率传感器现状：对于曲率测量方面，目前工业界已发展出若干种测量方法，然而都具有相应的弊端，例如：基于应变传感器对弯曲变形进行测试时需要传感器与待测物体完美粘合，界面处一旦产生滑动，测试结果将变得毫无意义
这可以通过机载故障检测系统来监测和检测此类情况。由于每个传感器的传感能力有限，机载故障检测具有挑战性。 为了缓解这些挑战，我们提出了FINO-Net，一种基于多模态传感器融合的深度神经网络，用于检测和识别操作故障。 我们的网络结合了RGB、深度和音频读数，有效地检测故障。结果表明，RGB与深度和音频模式的融合显著提高了性能。在我们的新数据集上，FINO-Net的检测准确率达到了98.60%。
iOS传感器开发——加速度传感器，螺旋仪传感器，磁力传感器的应用 一、引言 通过加速度传感器，螺旋仪传感器和磁力传感，我们可以获取到手机在当前三维空间中的形态，加速度传感器也被称作重力感应 在iOS5之前，iPhone支持的传感器有限，关于加速度传感器的管理用UIAccelerometer这个类负责，iOS5之后，有关设备空间信息的管理交由了CoreMotion这个框架，CoreMotion 将多种传感器统一进行管理计算。 加速度传感器获取的属性是设备在三维空间的角度属性，借用下面这张图： ? 如果将设备这样立在桌面上，设备的三维坐标器如图，我们将设备已Z轴移动的时候，向右x为正，向左为负，其他两轴类似。 // NSLog(@"%f",acceleration.timestamp); } @end 三、CoreMotion框架的使用 CoreMotion框架十分强大，它不仅将加速度传感器和螺旋仪传感器进行了统一配置和管理
---一、前情提要：我们知道 cassandra 具有分区容错性和强一致性，但是当数据所在主机发生故障时，该主机对应的数据副本该何去何从呢？是否跟宿主机一样变得不可用呢？ 测试并查看集群中出现故障节点后的数据分布情况：94机器关闭服务：systemctl stop cassandra[cassandra@data01 ~]$ nodetool statusDatacenter ，因此可以看到，在 dc1 数据中心中，数据随机仍只分布在其中三个节点上，而 dc2 数据中心的数据将分布在了仅有的三个节点上，发生了数据转移；如果此时 dc2 数据中心还有节点继续故障，那么故障节点上的数据不可能再移动到其他节点上了 ，dc1 是不变的，owns 还是300% ，但是 dc2 的 owns都是100% ，没办法故障转移了，只能存在自身的数据了；此时重启所有主机，所有主机 Cassandra 服务都会开启，包括之前故障模拟的节点也会自启 ，那么此时就会达到了另一种效果：故障模拟节点后的状态，再添加到了集群中，那么此时数据又会进行了自动的分发。
其中故障存在三种类别：Master故障、Segment故障、数据异常。之前我们已经聊过“Master故障”和“数据异常”的处理方式，今天将介绍Segment故障的处理方式。 二、本地模拟故障环境：2.1、第一种情况：段故障。 :master:gpadmin-[WARNING]:-4 mirror segment(s) acting as primaries are not synchronized2.2、第二种情况：表空间故障 gpadmin-[INFO]:- data05 56001 Up Process error -- database process may be down三、故障分析及解决
无线温度传感器是常见的传感器，广泛用于各种需要温度检测的场合。对于有线供电的传感器而言，可以实时监测来保证温度在限定范围内。 而对于电池供电的温度传感器而言，如果过于频繁的读取传感器，则显然会消耗很多电量，使得电池的使用寿命大大减小。 这样的话，我们可以在传感器内部设定高低温阈值。这样的话，传感器能够实时监测温度不要超越上下限，而同时又比较省电。 对于没有中断的温度传感器以及大部分压力传感器，则只能选用另外的策略，即多次读取，一次发送的策略。 这就是一般我们传感器中的部分低功耗策略之一。
故障恢复指恢复业务连续性的应急操作，很多故障是在不断尝试验证解决恢复的动作，所以故障恢复环节与故障定位环节有一定的交叠，或在这两个环节之间不断试错的循环，即故障恢复操作可能和故障诊断是同时，也可能是诊断之后或诊断之前 1.已知预案下的恢复三把斧 在故障管理过程中，通常大部分故障有一些明确的故障恢复预案，比如基础设施、服务器、网络设备、网络线路，以及应用系统层中关于服务可用性等故障因素，以及基于历史故障经验积累的方案。 以一个复杂故障应急场景中，很多时候故障处置的决策人员通常一方面协调人员现场分析问题，另一方面指挥启动已知预案的应急。 、数据完整性的故障恢复，这些故障恢复通常需要现场临时决断恢复。 结束 注：“3.4 事中处置”另外3个环节内容链接： 1.故障发现、故障响应 2.故障定位
当你解决故障的时候，一定要防止对方对问题提前下结论，如果对方局部的证明是能证明结论是正确的，那从全局来看呢？不要在二手信息上深入讨论，不要用二手信息作为重要依据。 那从整体来看，需要怎么故障改进？ 第一，优化故障获知和故障定位的时间。 从故障发生到我们知道的时间是否可以优化得更短？ 定位故障的时间是否可以更短？ 有哪些地方可以做到自动化？ 第二，优化故障的处理方式。 故障处理时的判断和章法是否科学，是否正确？ 故障处理时的信息是否全透明？ 故障处理时人员是否安排得当？ 第三，优化开发过程中的问题。 做个简短的总结：循序渐进的让故障定位时间变短，持续改善，不要出现好像又是人品的问题，莫名的日了狗，不存在的，归根结底是自己的基础理论修养不够。关于严谨程度，是工程师很重要的品质。
mysqld] read_only=1 1 2 通过sql命令（配合第一种方式使用） 该命令需要超级管理员才有权限执行，在自动切换主从时有用 set global read_only=1; 1 # 故障恢复
auto postgres[gpadmin@standby01 ~]$ cd /greenplum/gpdata/master/[gpadmin@standby01 master]$ ll总用量 04、故障分析及解决 4.2、清除有故障的主机的（备库）配置信息：[gpadmin@master01 ~]$ gpinitstandby -r执行过程省略，但有个选项需要确认：Do you want to continue 5、额外补充：如果Greenplum集群中master节点故障，处理思路：1）先把standby提升为新master，确保集群第一时间可用，提供对外服务；2）修复旧master，并添加到集群中成为新standby
这里写上一些传感器开发的小知识,希望对以后能用上 加速度传感器，重力传感器是一个东西的两种叫法，他是测量直线运动的加速度值。陀螺仪是角速度传感器，是测量旋转角速度的传感器。 首先找资料,了解安卓传感器主要分为三种 动作传感器:加速传感器,重力传感器,陀螺仪传感器,旋转向量传感器 环境传感器,光线传感器,温度传感器(据说还有大气压传感器) 位置传感器:方向传感器,磁场传感器 其中这些传感器又分为硬件传感器和软件传感器! 所谓硬件传感器就是纯粹基于手机硬件获取的数据 而软件传感器并不是真实存在,而是基于硬件传感器基于一系列算法产生的伪传感器,比如方向传感器就是基于距离传感器和磁场传感器经过这两个传感器一系列算法得出! 坐标系统与加速度传感器相同。 当设备复位时，重力传感器的输出与加速度传感器相同。 4-10 线性加速度传感器 线性加速度传感器简称LA-sensor。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 1.Android的三大类传感器 Android传感器按大方向划分大致有这么三类传感器：动作（Motion）传感器、环境（Environmental）传感器、 包括如下几个传感器： 加速（accelerometer）传感器、重力（gravity）传感器、陀螺仪（gyroscope）传感器、旋转向量（rotational vector ）传感器 下面来看一下传感器世界的坐标系 包括如下几个传感器： 湿度（barometer）传感器、光线（photometer）传感器、温度（thermometer）传感器 （3）位置传感器 这类传感器可以测量设备的物理位置。 ASF允许我们访问很多传感器类型，这些传感器有一些是基于硬件的传感器，还有一些是基于软件的传感器。基于硬件的传感器就是直接以芯片形式嵌入到Android设备中，这些传感器直接从外部环境获取数据。 像接听电话时手机屏幕灭屏就是使用的邻近传感器。方向传感器是基于软件的，该传感器的回传数据来自加速度传感器和磁场传感器。 位置传感器对于确定设备在真实世界中的物理位置非常有用。
昨天利用Vibrator将手机改造成振动器，女票大人很满意，今天再接再厉，研究一下Android传感器如何开发…… 主要涉及到三个类，Sensor， SensorManager, SensorEventListener 看名字就知道大概意思了，Sensor传感器，SensorManager传感器管理者, SensorEventListener传感器事件监听。 说了一点注意事项，就是当不需要的时候，一定要确保禁用传感器了，否则电量会快速耗尽。 但是也有一个传感器是例外：Trigger Sensor。不深究，看名字猜一下，应该是不能禁用触摸传感器。 调用SensorManager的getDefaultSensor( )方法来获取指定类型的传感器。 3.在Activity的onResume（）方法中调用SensorManager的registerListener（）方法，为指定的传感器注册监听器，程序通过实现监听器即可获取传感器传回来的数据。
TYPE_ACCELEROMETER：加速传感器（硬件传感器） 2. TYPE_AMBIENT_TEMPERATURE：温度传感器（硬件传感器） 3. TYPE_GRAVITY：重力传感器（硬件或软件传感器） 4. TYPE_GYROSCOPE：陀螺仪传感器（硬件传感器） 5. TYPE_LIGHT：光线传感器（硬件传感器） 6. TYPE_ORIENTATION：方向传感器（软件传感器）。数据来自重力和磁场传感器 9. TYPE_PRESSURE：压力传感器（硬件传感器） 10.TYPE_PROXIMITY：临近传感器（硬件传感器） 11.TYPE_RELATIVE_HUMIDITY：湿度传感器（硬件传感器） 12 该对象能够提供与 传感器事件有关的信息。传感器事件对象包含的信息有原始的传感器回传 数据、传感器类型、数据的精度以及触发事件的时间。
故障定位指诊断故障直接原因或根因，故障定位有助于故障恢复动作更加有效。故障定位通常是整个故障过程中耗时最长的环节，定位的目标围绕在快速恢复的基础上，而非寻找问题根因，后者由问题管理负责。 通常大部分可用性故障，要借助运维专家经验的假设判断或已知预案的执行得到解决，但仍有部分故障，尤其是性能、应用逻辑、数据故障需要多方协同与工具支持。 判断应用逻辑层面的异常，比如功能、菜单级别的故障，如何更加主动、从容的找到逻辑上的故障点，并作出应急。 应用逻辑故障的问题定位与“故障传染”场景类似，如何在大量病态的功能中找到根因功能，并对功能进行降级等恢复是难点。 如果运维知识图谱准确性有保证，可以预见还能够支持数据源/指标/文本异常检测、基于人工故障库/数据挖掘的故障诊断、故障预测、故障自愈、 成本优化、资源优化、容量规划、性能优化等场景。
一、本文概述及主要术语 1.1 概述 本文基于 Pod 、Service 和 Ingress 三大模块进行划分，对于 Kubernetes 日常可能出现的故障问题，提供了较为具体的排查步骤，并附上相关解决方法或参考文献 二、故障诊断流程 2.1 Pods 模块检查 以下流程若成功则继续往下进行，若失败则根据提示进行跳转。 2.3.5 检查能否在外网通过 Ingress 进行访问 可从外网成功访问，故障排查结束。
前阵子处理这样一个案例，某客户的实例 mysqld 进程内存经常持续增加导致最终被 OOM killer。作为 DBA 肯定想知道有哪些原因可能会导致 OOM（...
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