在上一篇文章中,我们介绍了 ROS 的概况,希望你的安装已经完成了。在本文中,我们将介绍 ROS 的一些核心概念,熟悉所谓的行话。其目的是做一个简短的概念介绍,这些概念你可能会在浏览 ROS 教程或其他地方遇到。如果你按教程安装和配置,那么文件系统中应该有一个名为 catkin_ws 的目录(这取决于你如何设置配置文件)。那么,这个目录是什么,为什么它很重要呢?
编者按:SDN和NFV已逐渐歩入正轨,而继SDN的后浪就是ICN。ICN打破以主机为中心的连接方式,变成以信息为中心的模式,建立一个更加安全、可扩展、灵活的网络。但是ICN只是成为未来网络体系的方向之一,是否能够主流方向还得拭目以待。 SDN(软件定义网络)和NFV(网络功能虚拟化)正迅速成为主流的网络技术,许多国际运营商都参与了SDN和NFV的评估与试用,据OVUM预计,在2015年这样的尝试会继续增加。未来,SDN和NFV将改变服务供应商行业,包括网络如何设计和运营、服务如何交付与出售。虽然目前这些技术
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Rust目前仅提供编写异步代码最基础的能力。重要的是,标准库尚未提供执行器,任务,反应器,组合器以及底层I/O futures和特质。同时,社区提供的异步生态系统填补了这些空白。
3 月 30 日,小米在其新品发布会上公布了他们要造车的消息,那场发布会我看完了,其实这个消息在意料之中,如今的手机市场已经趋向饱和,手机厂商竞争加剧,疯狂内卷,手机业务再进行大的扩张也非易事。
机器之心报道 编辑:杜伟、陈萍 在移动的机器人骨架上,通过拉伸人类肌腱细胞促进其生长,效果就像人类在移动时所做的那样。这是今天发表在《自然 - 通讯工程》上的一项新研究。 组织工程科学是一门以细胞生物学和材料科学相结合,进行体外或体内构建组织或器官的新兴学科,这一技术虽然在很大程度上处于起步阶段,但迄今为止,皮肤细胞、软骨组织甚至是从人体细胞样本中培育出来的气管都已植入患者体内。 但事实证明,培养可用的人体肌腱细胞是非常棘手的,这需要拉伸和扭曲。在过去的二十年里,科学家们通过反复向一个方向拉伸肌腱细胞和组
MapAttack是一款实时的,基于地理位置的游戏,其通过Socket.io,node.js,和Redis实现了其实时性。下面文章对整个游戏及其技术实现进行了描述,推荐给大家。
在很多MIS项目之中都有这样的需求,需要一个及时、高效的的通知机制,即比如当使用者A完成了任务X,就需要立即告知使用者B任务X已经完成,在通常的情况下,开发人中都是在使用者B所使用的程序之中写数据库轮循代码,这样就会产品一个很严重的两个问题,第一个问题是延迟,轮循机制要定时执行,必须会引起延迟,第二个问题是数据库压力过大,当进行高频度的轮循会生产大量的数据库查询,并且如果有大量的使用者进行轮循,那数据库的压力就更大了。
Kubernetes 目前如日中天,这一项目不仅在容器编排方面独占鳌头,还给基础设施自动化进程提供了可实践的原语。
MQTT 协议标准中规定 Broker 必须存储离线客户端的消息。在之前的版本中,EMQX 开源版采用了基于内存的会话存储,企业版则在此基础上进一步提供了外部数据库存储方案,借此实现数据持久化。
对于响应式编程来说,响应式流是一种非阻塞、响应式、异步流处理、支持背压的技术标准,包括运行时环境(JVM和JavaScript)及网络协议。JDK 9发布的Flow API(java.util.concurrent.Flow)和响应式流规范呼应,成为响应式编程事实上的标准。
一、分布式消息总线 在很多MIS项目之中都有这样的需求,需要一个及时、高效的的通知机制,即比如当使用者A完成了任务X,就需要立即告知使用者B任务X已经完成,在通常的情况下,开发人中都是在使用者B所使用的程序之中写数据库轮循代码,这样就会产品一个很严重的两个问题,第一个问题是延迟,轮循机制要定时执行,必须会引起延迟,第二个问题是数据库压力过大,当进行高频度的轮循会生产大量的数据库查询,并且如果有大量的使用者进行轮循,那数据库的压力就更大了。 那么在这个时间,就需要一套能支持发布-订阅模式的
充足的氧气供应对于细胞周期中所有能量消耗过程的正常运行至关重要。一次性生物反应器在实验室规模化培养动物细胞中的应用主要表现在细胞培养过程中的有效通气是实现高细胞密度和高产品浓度的一项要求。一次性生物反应器可确保在1 升规模的动物细胞培养过程中提供充分的氧气供应和高生产率。
DRM(分布式资源管理) 大型的分布式系统中存在很多的配置文件,分布式资源管理解决了配置文件同步更新的问题,不仅仅是配置文件,此技术还可以支持缓存数据的同步一致,下面将简单介绍一下基于消息机制的分布式
你曾有过订阅报纸或者杂志的经历吗?互联网的确从传统的出版发行商那儿分得了一杯羹,但是过去订阅报纸真的是我们了解时事的最佳方式。那时,我们每天早上都会收到一份新鲜出炉的报纸,并在早饭时间或上班路上阅读。现在假设一下,在支付完订阅费用之后,几天的时间过去了,你却没有收到任何报纸。又过了几天,你打电话给报社的销售部门询问为什么还没有收到报纸。
Vue 实现响应式并不是在数据发生后立即更新 DOM,使用 vm.$nextTick 是在下次 DOM 更新循环结束之后立即执行延迟回调。在修改数据之后使用,则可以在回调中获取更新后的 DOM。
随着业务不停地迭代,优酷 APP 用于分发视频资源的 UI 控件越写越多,也越来越复杂,并且同时相似相近的代码也非常多。仔细研究之后,发现是很多耦合导致的问题:
缓存击穿是指在高并发情况下,一个缓存中不存在但是频繁被请求的数据,导致请求直接打到数据库,增加数据库的负载和延迟。这通常发生在以下情况下:
Dragonflow架构由Neutron插件构成,该插件可以将Neutron模型映射到一个新的逻辑拓扑模型中,并与本地Dragonflow控制器进行同步。而这些Dragonflow控制器都分布在使用插入式的分布式DB解决方案的每个计算节点当中。 与其他项目不同的是,Dragonflow自己可以将拓扑和策略分配至本地端(本地控制器),并在每个计算节点中将该拓扑编译成配置和OpenFlow流。 在以下的文章中,Dragonflow项目的发起者Gal Sagie介绍了Dragonflow项目中已经支持的功能
视图模型双向绑定,是Model-View-ViewModel的缩写,也就是把MVC中的Controller演变成ViewModel。Model层代表数据模型,View代表UI组件,ViewModel是View和Model层的桥梁,数据会绑定到viewModel层并自动将数据渲染到页面中,视图变化的时候会通知viewModel层更新数据。以前是操作DOM结构更新视图,现在是数据驱动视图。
纽约大学Tandon工程学院的研究人员正在利用AI领域的一系列新功能,将人工神经网络与红外热成像相结合,以远远超过传统方法的精度和速度控制和解释化学反应。
请注意,本文编写于 1145 天前,最后修改于 927 天前,其中某些信息可能已经过时。
前面的话 发布—订阅模式又叫观察者模式,它定义对象间的一对多的依赖关系,当一个对象的状态发生改变时,所有依赖于它的对象都将得到通知。在javascript开发中,一般用事件模型来替代传统的发布—订阅模式。本文将详细介绍发布订阅模式 现实事例 不论是在程序世界里还是现实生活中,发布—订阅模式的应用都非常广泛 比如,小明最近看上了一套房子,到了售楼处之后才被告知,该楼盘的房子早已售罄。好在售楼处工作人员告诉小明,不久后还有一些尾盘推出,开发商正在办理相关手续,手续办好后便可以购买。但到底是什么时候,
① NIO 组件复杂 : 使用原生 NIO 开发服务器端与客户端 , 需要涉及到 服务器套接字通道 ( ServerSocketChannel ) , 套接字通道 ( SocketChannel ) , 选择器 ( Selector ) , 缓冲区 ( ByteBuffer ) 等组件 , 这些组件的原理 , API 都要熟悉 , 才能进行 NIO 的开发与调试 , 之后还需要针对应用进行调试 , 优化 ;
基础配置参考 https://blog.csdn.net/llll234/article/details/80966952
从3.0 版本开始,MongoDB 开始提供异步方式的驱动(Java Async Driver),这为应用提供了一种更高性能的选择。 但实质上,使用同步驱动(Java Sync Driver)的项目也不在少数,或许是因为先入为主的原因(同步Driver的文档说明更加的完善),又或者是为了兼容旧的 MongoDB 版本。 无论如何,由于 Reactive 的发展,未来使用异步驱动应该是一个趋势。
目前几种主流的mvc(vm)框架都实现了单向数据绑定,而我所理解的双向数据绑定无非就是在单向绑定的基础上给可输入元素(input、textare等)添加了change(input)事件,来动态修改model和 view,并没有多高深。所以无需太过介怀是实现的单向或双向绑定。 实现数据绑定的做法有大致如下几种:
聊起微服务的服务注册与发现,很多人立马就会脱口而出 zk、etcd、consul、eureka 这些组件,进而聊到 CAP 如何取舍,性能如何,高可用和容灾是怎么实现的。
有时候由于urdf以及代码中有些遗漏,可能导致TF出现问题,此文只作为阐明TF重要性的示例,不是解决方案!
在JavaScript中并没有类这种概念,JS中的函数属于一等对象,在JS中定义一个对象非常简单(var obj = {}),而基于JS中闭包与弱类型等特性,在实现一些设计模式的方式上与众不同。
Java 9的 Reactive Streams是对异步流式编程的一种实现。它基于异步发布和订阅模型,具有非阻塞“背压”数据处理的特点。
随着互联网的迅速发展和数据量的爆炸性增长,现代应用程序对于快速、可靠的数据存储和高效的数据处理需求日益增长。在这种背景下,Redis作为一种高性能的内存数据库和缓存服务器,被广泛应用于各种场景中。在本文中,我们将探讨Redis在不同领域的应用场景,以及它如何加速和优化现代应用程序的性能。
有小伙伴问,该如何学习设计模式,设计模式本身是一些问题场景的抽象解决方案,死记硬背肯定不行,无异于搭建空中楼阁,所以得结合实际,从解决问题角度去思考、举一反三,如此便能更轻松掌握知识点。
发布-订阅模式又叫做观察者模式,他定义了一种一对多的依赖关系,即当一个对象的状态发生改变的时候,所有依赖他的对象都会得到通知。
redis提供了两种方式来做消息队列,一种是生产者消费者模式,一种是发布订阅模式。
zhangrelay@LAPTOP-5REQ7K1L:~$ sudo apt install ros-humble-rmw-fastrtps-cpp [sudo] password for zhangrelay: Reading package lists... Done Building dependency tree... Done Reading state information... Done ros-humble-rmw-fastrtps-cpp is already the newest version (6.2.1-2jammy.20220520.012804). ros-humble-rmw-fastrtps-cpp set to manually installed. 0 upgraded, 0 newly installed, 0 to remove and 0 not upgraded.
从“流”的概念出发,并引入响应式流程规范,从而分析响应式编程中所包含的各个核心组件。
Reactive Stream (响应式流/反应流) 是JDK9引入的一套标准,是一套基于发布/订阅模式的数据处理规范。响应式流从2013年开始,作为提供非阻塞背压的异步流处理标准的倡议。 它旨在解决处理元素流的问题——如何将元素流从发布者传递到订阅者,而不需要发布者阻塞,或订阅者有无限制的缓冲区或丢弃。更确切地说,Reactive流目的是“找到最小的一组接口,方法和协议,用来描述必要的操作和实体以实现这样的目标:以非阻塞背压方式实现数据的异步流”。
引用官方说法:ZMQ(以下 ZeroMQ 简称 ZMQ)是一个简单好用的传输层,像框架一样的一个 socket library,他使得 Socket 编程更加简单、简洁和性能更高。
比如:工厂生产出来的面包,交给超市,商场来出售,客户通过超市,商场来买面包,客户不会针对某一个工厂去选择,只管从超市买出来,工厂也不会管是哪一个客户买了面包,只管生产出来之后,交给超市,商场来处理。
Redis 是一个开源(BSD许可)的,内存中的数据结构存储系统,它可以用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种类型的数据结构,如 字符串(strings), 散列(hashes), 列表(lists), 集合(sets), 有序集合(sorted sets) 与范围查询, bitmaps, hyperloglogs 和 地理空间(geospatial) 索引半径查询。 Redis 内置了 复制(replication),LUA脚本(Lua scripting), LRU驱动事件(LRU eviction),事务(transactions) 和不同级别的 磁盘持久化(persistence), 并通过 Redis哨兵(Sentinel)和自动 分区(Cluster)提供高可用性(high availability)。Redis 是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库。
发布-订阅模式其实是一种对象间一对多的依赖关系,当一个对象的状态发送改变时,所有依赖于它的对象都将得到状态改变的通知。
Android事件总线(一)EventBus3.0用法全解析 Android事件总线(二)EventBus3.0源码解析 Android事件总线(三)otto用法全解析 前言 上一篇文章中讲到了ot
2014年4月17日,新浪微博成功登顶纳斯达克,代码为WB。3个月后,腾讯对网络媒体事业群进行调整,微博团队与新闻团队被合二为一,办公大厦“腾讯微博”标志被“腾讯视频”取而代之,这被外界视作是腾讯放弃微博业务的标志事件。在此之前,腾讯微博与新浪微博缠斗多年,在搜狐、网易早已事实上放弃微博业务之后,腾讯战略放弃微博业务,让“新浪微博”一夜之间缩短为“微博”——因为,微博类玩家,就只剩新浪一家了,新浪在这场为期五年的大战中胜出了。 2014年下半年到2015年这段时间,微博颇有几分“拔尖四顾心茫然”的感觉,环
本文分为三部分,首先介绍 React 的工作流,让读者对 React 组件更新流程有宏观的认识。然后列出笔者总结的一系列优化技巧,并为稍复杂的优化技巧准备了 CodeSandbox 源码,以便读者实操体验。最后分享笔者使用 React Profiler 的一点心得,帮助读者更快定位性能瓶颈。
2015 年反应式流 (Reactive Stream) 规范诞生,定义了如下四个接口:
在软件架构中,发布订阅是一种消息范式,消息的发送者(称为发布者)不会将消息直接发送给特定的接收者(称为订阅者)。而是将发布的消息分为不同的类别,无需了解哪些订阅者(如果有的话)可能存在。同样的,订阅者可以表达对一个或多个类别的兴趣,只接收感兴趣的消息,无需了解哪些发布者(如果有的话)存在。 举个报纸的例子: 还是得说一下报纸,有人说报纸不就是观察者模式,那得有多少观察者和主题?一张报纸那么多板块,订报纸的人那么多,难道要一个人一个人的通知,显然不现实。如果在记者(编辑)和读者之间加了一个载体报纸,那么这还是观察者模式吗? 无数的编辑将新闻发到报设,报社在将信息整合到报纸同意发送到读者手中,显然这不是观察者模式,观察者模式中,观察者和主题有着很强的耦合性,而在这里显然记者不认识读者,读者也不能通过报纸直接和编辑通信,这就是发布者订阅者模式,简单来说和发布者的区别就是多了一家报社。兴许我这朴实的例子并不能让你看明白,我们看一下国外的大佬怎么说?
在众多设计模式中,可能最常见、最有名的就是发布 - 订阅模式了,本篇我们一起来学习这个模式。
自Flume快速入门系列结束后,博主决定后面几篇博客为大家带来关于Kafka的知识分享作为快速入门Kafka系列的第一篇博客,本篇为大家带来的是Kafka的简单介绍。
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