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从取药和驾考重新看

最近经历了两件事,去医院药房取药和富阳驾照考试,出于职业习惯,引起了我对队列和的重新思考。 那么就取药流转核心节点如下:用户取号,那么取药引擎为其生成号牌,并将号码与用户绑定放入公共池(FIFO队列)取药号码进入公共池的时候,触发分流事件,引擎捞取分配规则、窗口队忙碌程度,将用户取药号分流到某个窗口如果分流成功 ,窗口给引擎上报取药成功事件,这时引擎会收集各个窗口忙碌情况,然后将公共池的取药号进行分流 考试和药房基本类似,不再重复举例。 更合理的方式是在将公共池的取药号分配到对应窗口的时候,给药房发送指令同时进行备药,那么用户在窗口队就是到之后拿到药就走,就大大降低了到号等待备药的时间。 五、再思考 回过头来重新思考一下类似取药和驾考的,我们可以从技术和设计维度抽象出几个重要的角色。

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雨情监测

连续暴雨天气,针对库大坝、河流、城市等场景,雨情监测作用重大,远程实时雨量位监测,自动化管控,做到精准监测、科学预判、提前预警,避免汛期人身及财产损失。 1.png 雨情监测组成计讯物联雨情监测,全数字自动化管理平台,将前端采集到的数据及控制信号,利用无线通信遥测终端,通过4G网络传回到控制中心及各务部门监控中心,实现分布监控,集中控制和管理的功能 片1.png 前端由雨量、位、压、视频监控等传感器和遥测终端组成,传感器数据通过遥测终端TY511将数据传回到控制中心。通信利遥测终端TY511通过无线网络,实现前端到数据中心的对接。 雨情监测功能1、雨量、位、数据采集,平台实时雨情信息,历史雨情信息,报表、柱状直观显示,数据可查。 片2.png 2、像抓拍,视频数据采集,平台远程打开雨情监测站点视频监控画面控制,可选字符数据叠加到视频画面。3、数据传输,4G3G2GGPRSnb北斗等通信方式可选。

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    Kubernetes 编

    它的开发和设计都深受谷歌的Borg的影响,它的许多顶级贡献者之前也是Borg的开发者。在谷歌内部,Kubernetes的原始代号曾经是Seven,即星际迷航中友好的Borg(博格人)角色。 标签和选择器Kubernetes使客户端(用户或内部组件)将称为“标签”的键值对附加到中的任何API对象,如pod和节点。相应地,“标签选择器”是针对匹配对象的标签的查询。 Kubernetes Master是集群的主要控制单元,用于管理其工作负载并指导整个的通信。 Pod的设计理念是支持多个容器在一个Pod中共享网络地址和文件。 1.6.3 service原理?

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    雨情监测预警方案

    计讯物联位、雨情监测预警方案实现了位、降雨量和现场像的远程监控,为保障库适度蓄和安全度汛提供了准确、及时的现场信息。 1.jpg 位监测预警组成位监测主要由前端感知、无线传输、监管中心三部分组成。 库监测功能1、库实时雨量监测2、库实时位监测3、前端设备工况监测4、视频像监控5、阈值设置,异常告警6、数据分析,位、雨量数据以表格及动态曲线呈现,库变化清晰可见。 2、《文监测数据通信规约》(ASCII和HEX全项)、《资源监测数据传输规约》和其他省市特殊规约、SL180-2015文自动测报设备遥测终端机。 计讯物联位监测解决城市连续降雨天气下库平稳运行的难题,利遥测终端下的自动雨情监测,相关部门可远程实时掌握位雨量等信息,全方位多参数精准监控,危机提前预判,异常及时响应,实现库自动监测

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    Xcelsius(晶仪表)列5——综合运用

    今天继续跟大家分享晶仪表列的第5篇——的综合运用。 原数据如下:(数据中蓝色为输出数据,其中后两个年份数据通过模拟两者增长率得到)。?绿色部分是预计的两年怎增长率。(同时也是单值输部件的数据源)。 组织好作数据之后,打开晶易表软件,导入刚才的数据文件。 数据导入完成之后,就可以在部件菜单中拖入——柱形。 同样的方法,在数据——序列中添加新序列,将贷款列也按照以上方式定义进表数据中。?完成之后,可以通过属性菜单的外观项目修改表中的字体、配色以及各种参考线等表元素。 在部件窗口——单值——平滑块菜单中插入四个平滑块儿,标题和菜单以及数据源的设置与我们前几篇介绍的一样。 ?四个输入型单值部件插入完成之后,可以隐藏excel数据表格(在查看菜单选择只保留画布)。

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    Xcelsius(晶易表)列6——钻取功能

    今天跟大家分享的是晶易表列6——的钻取功能。 通过启用钻取功能之后,可以通过鼠标单击该表的单一序列,使表序列成为动态选择器,鼠标单击之后会将对应序列数据传递到一个定义好的单元格位置,而利用该单元格区域位置数据所创建的表就可以接收到动态数据源 同样是在案例1中通过设置柱形折线的向下钻取功能,将数据链接给量表部件,进而完成之间的动态交互。 下面开始作,首先在晶易表中导入该数据表。以下步骤分为四个大的部分:饼的制作、饼的钻取、组合制作、簇状柱形的制作。 至此所有形以及动态交互链接设置完毕,可以通过主题、颜色、以及的外观菜单进行美化。 ?最后请预览你的仪表盘效果,没有错误就可以导出使用。

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    2017知识谱存储名:那些你不知道的知识谱存储

    一、前言 知识谱本质(Knowledge Graph)上是一种叫做语义网络(semantic network)的知识库,即具有有向结构的一个知识库; 的结点代表实体(entity)或者概念(concept ),而的边代表实体概念之间的各种语义关,比如说两个实体之间的相似关;知识谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关,一般用三元组表示;知识谱的存储,通常采用RDF和数据的方式,我们接下来看一下当前 RDF和数据行。  二、RDF 1.1 RDF存储发展趋势?RDF存储发展趋势1.2 RDF存储行?RDF存储行三、Graph DBMS2.1 数据库发展趋势? 数据库发展趋势2.2 数据库行榜?数据行榜

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    叫号挂号实现(JAVA队列)

    比如医院的挂号,银行里的叫号,食堂里的队打饭等等。市场上又这样的队取号的设备。 他们的功能基本如下:1、可联网联机一发号;2、可无线对接,也可有线连接;3、支持100种业务以上;4、支持多个等候区提示等候信息,各等候区语音及显示可独立;5、个性化语音可呼叫客户所办理的业务名称 (医院版可呼叫病人姓名)等信息;6、号码可在不同服务类别的柜台窗口之间相互转移,顾客不必重复队;7、具备登录操作功能和退出操作功能:工作开始前,输入员工登陆号进行登录,工作结束后,退出,这对计非常准确 、大屏幕、电视墙等多种显示设备,显示丰富的队信息;24、支持连接互联网络,可实现远程监控;25、设有扩展功能,当需要有关计和管理数据时,可热键激活管理软件并打印;26、可根据需要配置客户评价器及队信息 先看看效果:?

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    质在线监测方案

    ,完成质监测工作的一体化构建。 片1.png 质在线监测实现质状况的综合指标,如温度、色度、浊度、pH值、电导率、悬浮物、溶解氧、化学需氧量和生化需氧量等;有毒物质,如酚、氰、砷、铅、铬、镉、汞和有机农药等,计讯物联质在线监测全方位多参数实时监测 环境监测架构.jpg 质在线监测功能ü 依托物联网、大数据、云计算技术,一体式自动化质监测,平台实时监测质异常变化,为防止质污染迅速做出预警预报,及时追踪污染源,从而为管理决策提供服务 ü 计讯物联质在线监测支持视频监控装置,可远程实时对取口状况, 站房内部状况进行监视。 ü 适用性强,应用广泛:各级环境监测站、、医院卫生、制药、服装等大型制造企业或工业园区等场景。

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    供输管网无线监控

    架构如下所示。 3.1.2 供输SCADA包括管网质在线监测、用户压在线监测、管段流量压力在线监测等三个子。 实时生产数据的优化展示,SCADA具有强大的形开发工具,绚丽的形对象,丰富的属性设置和动画连接,可制作立体的展示效果,将供输管网数据在形上的展示发挥的淋漓尽致。 GIS具备强大的空间分析功能。可以集成监测、模拟、调度等一列应用。以GIS平台为基础,集成GIS的静态数据、SCADA的动态数据和模型的模拟数据,形成数结合的展示方式。 3.3 下位机硬件使用西门子S7-200 Smart列PLC组成下位机硬件,配置如下所示:ST20为主控CUP,GRM230物联网网关通过RS485接口与CPU本体RS485连接,周期性采集

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    概述

    概述以指的是根据像内容搜索出相似内容的像。构建一个以需要解决两个最关键的问题:首先,提取像特征;其次,特征数据搜索引擎,即特征数据构建成数据库并提供相似性搜索的功能。 像特征表示介绍三种方式。像哈希像通过一列的变换和处理最终得到的一组哈希值称之为像的哈希值,而中间的变换和处理过程则称之为哈希算法。像的哈希值是对这张像的整体抽象表示。 像哈希可以对抗一定程度的印、压缩、噪声等影响,即通过对比像哈希值的 Hamming distance (汉明距离)可以判断两幅像的内容是否相似。 传特征在计算机视觉领域早期,创造了很多经典的特征算法,比如 SIFT?如上所示,通过 SIFT 算法提取出来的一列的特征点。 一幅像提取出来的特征点有多个,且每一个特征点都是一个多维的局部向量,为了进行相似性计算,通常需要先将这一列特征点融合编码为一个全局特征,也就是局部特征向量融合编码为一个全局特征向量(用这个全局特征向量表示一幅

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    毫秒级像去噪!英伟达、MIT新AI完美去

    由Nvidia、麻省理工学院和阿尔托大学开发的深度学习去噪方法,无需使用没有“噪声”的清晰像,就能够实现完美去印。效果如下:?什么是片“噪声”? Noise2Noise:该团队使用了来自ImageNet数据集的5万张像来训练其人工智能,该能够从像中去除噪声,即使它从未见过没有噪声的对应像。 这个名为“噪声到噪声”(Noise2Noise)的AI是使用深度学习创建的,它不是基于配对的清晰像和噪声像来训练网络,而是基于配对的噪声像来训练网络,并且只需要噪声像。 Noise2Noise通过使用一个神经网络来实现这一点,该神经网络使用有损的像来训练。它不需要干净的像,但它需要观察源像两次。 该最令人兴奋的是,它可以显著减少像渲染所需的时间——毫秒级别。

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    老曹带你做大神之走进奇妙的工控世界(一)

    今天开始,每周二由老曹带领大家一步一步进入到自动化控制的奇妙世界;一步一步告诉大家如何从一张P & ID(Piping and Instrumentation diagram)设计一套PLC控制 ,其中包括:IO点计、PLC选型、IO表设计、IO端子设计、机柜布置设计、总线设计、网络设计、PLC程序编制、上位机画面编制、文档制作;让你轻轻松松完整以PLC为主控制器的控制设计。 今天首先带领着大家做IO点计和IO表设计,我们以一个废放的项目来从P & ID中获取有效信息,生成IO设备清单,并设计成IO表: 一、IO设备(控制对象)计上是一张废放的PID ,那么我们怎么来计IO设备呢:遵循以下原则:4、所有手动阀门不属于计范围(更多P&ID例请参考HGT 20505-2000)根据以上四个原则基本上可以把一张P & ID中的IO控制对象计出来; 锅炉集池液位计J0GNF60CL001一期精处理箱液位00HDA00CF011锅炉集流量J0GNF60CF001一期精处理流量其他设备IO清单按照以上原则计,下的控制设备IO

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    kubernetes 容器编介绍

    作者:turboxu Kubernetes作为容器编生态圈中重要一员,是Google大规模容器管理borg的开源版本实现,吸收借鉴了google过去十年间在生产环境上所学到的经验与教训。 架构kubernetes按节点功能由master和node组成。 借用一张网,表达功能组件之间关: 二.基本概念Nodenode是kubernetes集群中相对于master而言的工作主机,在较早版本中也被称为minion。 node容量:描述node可用的资源,包括CPU、内存、最大可调度pod数量等。 Scheduler(调度)scheduler在整个kubernetes中承担了“承上启下”的重要功能,“承上”是指它负责接收Controller Manager创建的新pod,为其安一个落脚的“家

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    错误查-启动篇

    在云环境上影响 ECS 启动与登录的因素非常多,镜像、管控、虚拟化、底层 硬件、与文件异常等等,本文仅从与文件本身角度,在大量处理经验 的基础上,归纳总结了一些可能会引起启动与登录问题的查点 ## 启动异常### 1.部分 CentOS 启动黑屏,无异常报错的场景,可以 fsck 一下盘。### 2.根分区空间满,以及 inode 数量耗尽。 #### 3.3 boot 目录下面内核的关联文件是否全(下面仅为 demo,不同内核版本文件不一致,部分内核版本 boot 下的 i386 目录也是有用的)。 数据盘分区异常加载起不来的场景,可以去注释 fstab 所有的行,添加类似下面的启动项尝试,也适用于盘快照创建云盘挂载后,uuid 一致导致的启动异常,改成非 UUID 的挂载即可。

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    城市用被下毒?美国供遭黑客攻击

    在美国奥尔德斯玛市,攻击者试将该市的供中的氢氧化钠含量提高100倍以上。? 该事件发生在上周五,黑客入侵了佛罗里达州奥尔德斯马市的处理,并试将氢氧化钠(NaOH)(也称为碱液和苛性钠)的浓度从百万分之100更改为百万分之11,100,也就是提高了100倍。 目前尚不清楚为什么攻击者选择了奥尔德斯马市,但是当局已经警告其他市政当局,类似的攻击可能会对处理和其他关键基础设施造成威胁。据了解,这不是供第一次遭到攻击。 2000年在澳大利亚的污处理厂发生过一起内部事件。对公司不满的员工Vitek Boden使用被盗的设备将80万公升未经处理的污放到道中。 根据Mandiant威胁情报团队的说法,涉及技能平较低的黑客试远程访问工业控制的事件数量有所增加,并且攻击手段也发生着变化。2010年,“震网”病毒导致伊朗上千台离心机报废。

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    书管理(四)书管理实战(2)

    前言前一篇文章 书管理实战(一) 中,我们已经编写了 pojo、dao 层以及配置 dao 层对应的 mapper,从现在开始,我们开始编写 service 层和 controller 层。 2. service 层2.1 预约业务操作码在正式编写 service 层之前,我们先定义一个预约书操作返回码的数据字段,用于反馈给客户信息;返回码说明1预约成功0预约失败-1预约重复-2异常package AllArgsConstructorpublic enum AppointStateEnum { SUCCESS(1, 预约成功), FAILURE(0, 预约失败), REPEAT(-1, 预约重复), SYSTEMERROR(-2, 异常 ID * @return 对应 ID 的书 * @description 根据书 id 查询书 * @date 2020724 11:41 * @author cunyu1943 * @version 1.0 * Book getById(int bookId); ** * @param * @return 所有书的列表 * @description 获取书列表 * @date 2020724

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    书管理(三)书管理实战(1)

    准备数据库 新建数据库 bookmanager,然后创建两张表:书表 book 和 预约书表 appointment;-- 建数据库CREATE DATABASE `bookmanager`; -- 创建书表CREATE TABLE `book` ( `book_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 书ID, `name` varchar(100 id * @return 对应 id 的书 * @description 根据书 id 查找对应书 * @date 2020723 16:04 * @author cunyu1943 * @version 总结 至此,我们做的工作总结下来主要有如下几点: 设计数据库创建实体类编写 dao 接口类编写 dao 接口对应 mapper,交由 MyBatis 动态实现对 dao 接口方法实现进行测试好了,书管理第一阶段到此就结束了 ,下一步我们就可以对其进行优化,并编写 service 层和 controller 层代码了,详情可见 书管理实战(二)参考资料书管理实战(二): https:blog.csdn.netgithub

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    二次供泵房远程监管

    利遥测终端下的二次供泵房远程监管  一、概述  随着社会化进程不断发展,不同时期建设的二次供泵站以及不同类型的二次供设备,一管理成为难题。 二、目的  计讯物联二次供泵房远程监管可对接各个地方的二次供设备,实时采集泵房设备运行状态、管网状态及蓄池数据,对二次供泵房远程监管提供实时有效的数据,从而对各个泵房进行实时监测,实时控制 三、原理  计讯物联二次供泵房远程监管分为传感层、通信层、平台层和应用层四部分组成。   平台层:计讯物联智慧务管理云平台包含了:设备状态监测、视频、安防监控、数据研判分析、预警管理、饮用监控实时管理分析并生成实时数据展示在各个应用中。   2、前端数据采集叠加至片视频传输到服务器端,前端数据实时采集,实时叠加回传,数据精准、及时。

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    生态环境大数据一体化平台技术实施方案(落地文件)

    4、GIS 专题根据用户查询条件配置生成环境质量专题、生态环境专题、污染源专题。5、综合分析实现多类数据跨分析,将多个业务分析数据进行一抽取,以业务指标和分析形的形式直观展现。 2)便捷办公本看板将集成的各标块列出,具体包括:建设项目审批管理、污费征收、污许可证管理、固体废物管理、放射源管理、环境信访、移动执法、机动车尾气检测等。 用户在办理具体业务时可接点击相应标,根据每个用户的权限授权相应,进入不需要再次输入登录账户和密码。 Ø 污费征收计看板对外展示数据可通过选择城市、季度,计废、废气、危废、固废、噪声各类污费征收情况,各季度污费征收同比环比,结果以饼状、表格像是展现。 Ø 在线企业口专题制作在线企业口专题,显示各城市废气、废口数量,点击口可查看所属企业、所属城市、企业法人、企业规模、在线监测数据等。

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      图数据库KonisGraph(TencentDB for KonisGraph)是基于腾讯在社交网络、支付、游戏和音乐等业务场景超大规模图数据管理的经验积累,为您提供的一站式高性能海量图数据存储、管理、实时查询、计算和可视化分析的数据库服务。支持属性图模型和TinkerPop Gremlin查询语言,帮助用户快速完成对图数据的建模、查询和分析;支持百亿级节点、万亿级边的超大规模图数据中关联关系的查询分析。广泛适用于社交网络、金融支付、安全风控、知识图谱、广告推荐和设备拓扑网络等具有海量关系数据的场景。

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