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    NASA数据集——1983 ——2016 年期间北美森林地点的野外地块特征数据、衍生的地上和地下燃烧碳以及获取的火灾气象指数(FWI)

    该数据集综合了 1983 年至 2016 年期间美国阿拉斯加、西北地区和加拿大萨斯喀彻温省被烧毁的北方森林地点的野外地块特征数据、衍生的地上和地下燃烧碳以及获取的火灾气象指数(FWI)系统组件。此外还包括未烧毁地块的数据。编译的地块级特征数据包括林分年龄、干扰历史、树木密度和树木生物物理测量值,用于计算地上(ag)和地下(bg)生物量/碳库、火灾前和火灾后残余土壤有机层(SOL)深度以及树木结构等级的燃烧估计值。此外,还提供了每个地点的测量坡度和坡向,以及根据地形分配的湿度等级。数据来自 1019 个燃烧过的地点和 152 个未燃烧过的地点。通过对燃烧的农业碳库和生物质碳库以及 SOL 损失的估算,计算出每个地块燃烧的总碳量、燃烧前碳量的比例以及燃烧后碳量占总碳量的比例。根据全球火灾气象数据库中的地块位置、燃烧年份和动态启动日期(燃烧日,DOB),从现有数据源获取每个地块的 FWI 系统组件,包括湿度和干旱代码以及火灾危险指数。土壤特性数据包含在一个单独的文件中。 野外研究横跨北美西部北方森林的六个生态区,捕捉了火灾前树木生产力、林龄和生态系统碳储存条件的广泛梯度。它还包括以 DOB 和 FWI 系统指数为代表的气象控制,以及火灾后残余土壤有机层深度的测量和燃烧深度的重建,以及上部和下部碳燃烧的重建。

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    Postgresql分析慢sql

    突然发现测试环境一条慢sql,就想着分析一下,写写总结。说到优化其实我个人认为是不到不得已还是没有必要的,毕竟除非特别重大的问题,影响了基本操作和体验,平时还是基本的配置也够了,就像《重构:改善代码的既有设计》当你闻到了代码的坏味道才需要重构,毕竟如果一个项目用户量小,并发不高,其实优化跟不优化差距差不了多少,而且有可能改着改着,新的bug就有产生了。但大的项目就不一样了,一点点小小的优化就是指数级别的收益,就像你跑步一样,跑个5公里,10公里,什么都可以不在乎,但是你跑个50公里,衣服鞋子肺活量身体素质,这些都是要考虑的范围。突然让我想起最近边跑马拉松边抽烟那哥们,简直违反生物学,牛顿看了都会直呼惊呆了🤯。

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    RDMA_verbs详解-修改队列对属性(ibv_modify_qp)-ceph-ucx-nccl-intel rdma驱动源码解析

    QP上可变化的属性描述了QP的发送和接收属性。 在 UC 和 RC QP 中,这意味着将 QP 与远程 QP 连接。 在 Infiniband 中,应向子网管理员 (SA) 执行路径查询,以确定 QP 应配置哪些属性或作为最佳解决方案,使用通信管理器 (CM) 或通用 RDMA CM 代理 (CMA) 连接 QP。 然而,有些应用程序(如ceph)更喜欢自行连接 QP,并通过套接字交换数据来决定使用哪些 QP 属性。 在 RoCE 中,应在连接的 QP 的 QP 属性中配置 GRH,或在 UD QP 的地址句柄(Address Handle)中配置 GRH。 在 iWARP 中,应仅使用通用 RDMA CM 代理 (CMA) 连接 QP。 结构体: struct ibv_qp_attr 描述了队列对QP的属性:

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