论文《CrystalNet: Faithfully Emulating LargeProduction Networks》【中文翻译版 CrystalNet：超逼真地仿真大型生产网络】描述了微软在大型仿真网络方面的学术研究成果，也揭示了部分技术细节和架构实现方法。2018年，微软将其更名为开放网络仿真器（Open Network Emulator，简称ONE），该仿真器可以通过模拟整个Azure网络基础架构，来查找最终导致网络中断的Bugs、故障和其他恶意软件，并且微软打算开源这项技术。就公布的论文来看，本文将着重基于论文的理解简要提炼微软在实现Azure网络基础架构仿真方面的技术实践。
译者注：在第26届ACM年度操作系统和原理研讨会上，微软介绍了一种名为CrystalNet的新技术，这是一种高保真、云规模的网络仿真器。CrystalNet由微软花费两年时间构建，在公示时，其已在微软内部应用6个月时间。本论文为CrystalNet发表的学术研究成果中文翻译版，仅供学习研究之用。后续微软曾公开表示要将CrystalNet开源，并更名为Open Network Emulator（ONE），目前尚无正式开源的日程计划。
当谈到命令行，实际上指的是shell。shell是一个接收由键盘输入的命令，并将其传递给操作系统来执行的程序。 一、终端仿真器 1.为什么？ 当使用图形用户界面，需要一种叫做终端仿真器的程序与shell进行交互。 在KDE环境下使用的是konsole，在GNOME环境下使用的是 gnome-terminal，但在桌面菜单上可能将他们简单地统称为终端。 在Linux系统中，还有很多其他的终端仿真器可使用，但它们基本上都做同样的事：让用户访问 shell。 因为不同的终端仿真器所具有功能特性不尽相
笔者过去两年参加了两个海外项目的开发，期间接入过多种授权登录，也踩过一些坑，所以总结出本文，方便做海外产品的开发者可以减少集成授权登录的时间成本。
开发大型的应用程序并不容易。它通常需要多个模块协同工作，并且通常由不同的开发人员编写。所以，当开发中出现问题，一个人必须通过由多个开发人创建的应用程序流程来确定根本原因。错误识别了什么问题或者添加临时修复程序可能会破坏代码的其他部分，从长远看会导致更多问题。
JDOS 就是京东数据中心操作系统，随着数据中心规模不断的扩大，我们需要对数据中心做综合的考虑。所以一开始就先说数据中心的层面，大家知道数据中心里面有服务器、网络、基础软件，还有就是部署业务系统。
下载地址 >>> https://developer.android.com/studio/#downloads
大家好，我是来自清华大学计算机系的博士生王莫为，导师是崔勇教授，本次分享的主题是机器学习在ABR算法中的应用，机器学习在网络、系统和流媒体中都有各种各样的应用。
2009年4月8日，澳大利亚墨尔本大学的网格实验室和Gridbus项目宣布推出CloudSim云计算仿真软件。CloudSim是在离散事件模拟包SimJava上开发的函数库，可以创建多种云计算环境中的实体，包括云数据中心、主机、服务、代理器和虚拟机，支持事件队列的处理、组件中消息传递和仿真时钟的管理。CloudSim可在Windows和Linuxh系统上跨平台运行，拥有以下特点：(1)支持大型云计算的基础设施的建模与仿真；(2)一个自足的支持数据中心、服务代理人、调度和分配策略的平台。其中CloudSim 独特功能有：一是提供虚拟化引擎，旨在数据中心节点上帮助建立和管理多重的、独立的、协同的的虚拟化服务；二是在对虚拟化服务分配处理核心时能够在时间共享和空间共享之间灵活切换。
我们在Windows系统下使用Vivado的默认设置调用第三方仿真器比如ModelSim进行仿真时，一开始仿真软件都会默认在波形界面中加载testbench顶层的信号波形，并自行仿真1000ns后停止。当我们想查看对应模块的波形时，需要自己去手动添加，并且为了防止跑一段时间仿真后，添加新模块或者信号却发现没有记录波形，就要提前手动在控制台上执行log -r ./*命令来实现对全部信号波形的记录。但是每当我们修改完代码，关闭重启仿真器再一次仿真时，就需要将之前的操作（删改添加对应模块信号，执行log -r ./*等）重新完成一遍才能继续跑出想看的信号波形。尽管可以通过将仿真时添加的模块信号保存为*.do文件，下次仿真通过执行do *.do的形式来快速添加之前波形；但在频繁修改代码，需要经常重新仿真的情况下，每次都手动去添加信号的操作会比较影响到我们的情绪，那么能否通过脚本语言比如Python来实现一键仿真并自动添加好所需要的模块信号呢？
“工欲善其事必先利其器”，做好数模混合验证必须了解EDA工具的工作原理。EDA仿真器是在干两件事情（时间和数值），即在什么样的时间，该出什么样的数值（表现）；数字和模拟的差别在要解的方程组是完全不同的。
此次比赛全称：国际人工智能温室种植大赛（Autonomous Greenhouse Challenge）。
2020 年 2 月 25 日，微信的朋友圈大量转载微盟遭遇了系统重大故障（36 小时内尚未恢复核心生产数据）。从而想到本人在两周前处理的一个案例：开发人员误删除了生产数据，本人恢复的一个过程。同时给这个故障的处理过程做一个总结，也对学过的知识做一个梳理，希望对运维的同学们有一个警示作用。
这是一个允许你在几乎任何街机游戏中训练你的强化学习算法的Python库，它目前在Linux系统上可用。通过这个工具包，你可以定制算法逐步完成游戏过程，同时接收每一帧的数据和内部存储器地址值以跟踪游戏状态，以及发送与游戏交互的动作。
EDA技术是在电子CAD技术基础上发展起来的计算机软件系统，是指以计算机为工作平台，融合了应用电子技术、计算机技术、信息处理及智能化技术的 最新成果，进行电子产品的自动设计。利用EDA工具，可以将电子产品从电路设计、性能分析到设计出IC版图或PCB版图的整个过程在计算机上自动处理完成。
在刚刚结束的首届腾讯全球数字生态大会上，腾讯宣布在智慧农业领域的最新进展：国际上与欧洲顶级农业大学WUR联办第二届“国际智慧温室种植大赛”，国内与中国农科院信息所成立智慧农业联合实验室。 在农业领域，耕地持续减少与人口不断增加的矛盾日益突出，挑战巨大，急需新兴技术解决方案。麦肯锡全球研究院数据显示，农业仍是全球数字化程度最低的行业，有待进一步发展升级。 腾讯在去年初探“AI+农业”领域后，不断在研究及应用领域探索突破。在刚刚结束的首届腾讯全球数字生态大会上，腾讯宣布在智慧农业领域的最新进展：国际上与欧
今天给大侠带来FPGA Xilinx Zynq 系列第二十五篇，开启十三章，讲述IP包设计等相关内容，本篇内容目录简介如下：
今天发一篇与以往不同的内容，这是一篇来自生产实践的记录。我只是做了一下编辑和修订的工作。
有人将它比作建造鲁布・戈德堡机械（Rube Goldberg）。鲁布・戈德堡机械现在常用于教育和娱乐环境，例如在工程和物理课堂上，用于教授基本机械原理和问题解决技能。有时，这种机械的创造也成为竞赛的主题，参赛者被要求用最复杂的方式执行最简单的任务。
Pinterest 开源了其通用的 PubSub 客户端库 PSC，该库已在生产环境中使用了一年半。该库帮助开发人员提升开发效率，同时提升服务的可伸缩性和稳定性，为工程团队带来了好处。已经有超过 90% 的 Java 应用程序通过少量的修改迁移到了 PSC。
在研究中，为了比较不同算法的优劣，研究人员不能用自己采集的数据，这样和别的方法比较没有太大的意义。所以公开的数据集是评价这些方法的通用数据。而仿真器，是按照事件相机的成像原理，模拟其生成数据的样子，可以便于使用者采集自己想要的数据。
新手开始学习的时候，都会遇到一个问题：如何开始学 xx？See，这周的 GitHub 热榜项目们就是带你来学习新技术的，在这个五一假期学习下 3D 游戏的着色、阴影处理，了解下 3D 游戏的开发过程如何？实在不行，很多 HG 小伙伴说过的问过如何写一个操作系统？rust-raspberrypi-OS-tutorials 带你从写个可用于 ARM 架构的操作系统开始。此外，clean-code-javascript 教你写出优雅、可读性高的代码，Just Try it~~
我们经常可以看到初学者在单片机论坛中询问他们是否可以在他们微不足道的小的8位微机中运行Linux。这些问题的结果通常是带来笑声。我们也经常看到，在Linux论坛中，询问Linux运行的最低要求是什么。常见的答案是Linux需要一个32位架构和一个MMU（存储器管理单元），并至少1MB的RAM来满足内核的需求。
Android 内存安全工具是一个可帮助您提升应用质量和安全性的综合工具包。通过本文您可以了解到我们推出的各种内存安全工具及其使用场景，以及了解如何通过这些工具来找到并修复问题。
本文首先介绍了 GraphQL，再通过 MongoDB + graphql + graph-pack 的组合实战应用 GraphQL，详细阐述如何使用 GraphQL 来进行增删改查和数据订阅推送，并附有使用示例，边用边学印象深刻~
Flexsim是美国的三维物流仿真软件,能应用于系统建模、仿真以及实现业务流程可视化.Flexsim中的对象参数可以表示基本上所有的存在的实物对象,如机器装备、操作人员、传送带、叉车、仓库、集装箱等,同时数据信息可以用Flexsim丰富的模型库表示出来.Flexsim具有层次结构,可以使用继承来节省开发时间.而且它还是面向对象的开放式软件.对象、视窗、图形用户界面、菜单列表、对象参数等都是非常直观的.由于Flexsim的对象是开放的,所以这些对象可以在不同的用户、库和模型之间进行交换,再结合对象的高度可自定义性,可以大大提高建模的速度.Flexsim的用户性和可移植性扩展了对象和模型的生命周期.
今天，荷兰瓦赫宁根大学（WUR）主办的国际人工智能温室种植大赛（Autonomous Greenhouse Challenge）结果揭晓，AI温室种黄瓜很有潜力！腾讯AI Lab与农业专家组成的iGrow队脱颖而出，获“AI策略”单项第一名、总分第二名的优异成绩。在比赛中，腾讯实现了AI+农业领域的技术探索，其首创的农业人工智能系统攻克了机器智能嵌入农业专家知识的难题。种植结果显示，该人工智能系统提高了农产品的产量和自然资源利用率，还大幅降低了传感器成本，体现了“AI+农业”的应用潜力。 iGro
昨天（12 月 12 日），荷兰瓦赫宁根大学（WUR）主办的国际人工智能温室种植大赛（Autonomous Greenhouse Challenge）结果揭晓。其中，微软团队 Sonoma 总分第一，腾讯 AI Lab 与农业专家组成的 iGrow 队总分第二，拿下亚军。
项目开发过程中什么是开发环境、测试环境、生产环境、UAT环境、仿真环境？ 最近在公司项目开发过程中总用到测试环境，生产环境和UAT环境等，然而我对环境什么的并不是很理解它的意思，一直处于开发阶段，出于好奇，本人搜集了自己所了解的一些知识分享给各位，如果有不齐全的地方，请在评论下方留言！ 一、开发环境：开发环境是程序猿们专门用于开发的服务器，配置可以比较随意， 为了开发调试方便，一般打开全部错误报告。通俗的讲，项目尚且在编码阶段，我们的代码一般在开发环境中，不会在生产环境中，生产环境组成：操作系统 ，web服务器 ，语言环境。 二、测试环境：一般是克隆一份生产环境的配置，一个程序在测试环境工作不正常，那么肯定不能把它发布到生产机上。通常指项目测试，修改bug阶段。 三、生产环境：是指正式提供对外服务的，一般会关掉错误报告，打开错误日志。可以理解为包含所有的功能的环境，任何项目所使用的环境都以这个为基础，然后根据客户的个性化需求来做调整或者修改。通俗的讲，项目数据前端后台已经跑通，部署在服务器上之后，有客户使用，访问，就是网站正式运行了。 三个环境也可以说是系统开发的三个阶段：开发->测试->上线，其中生产环境也就是通常说的真实环境。 执行步骤：开发完成，测试环境测试，保证程序没有问题后，再上传到生产环境中。 四、UAT环境：UAT，(User Acceptance Test)，用户接受度测试 即验收测试，所以UAT环境主要是用来作为客户体验的环境。 五、仿真环境：顾名思义，是和真正使用的环境一样的环境（即已经出售给客户的系统所在环境，也成为商用环境），所有的配置，页面展示等都应该和商家正在使用的一样，差别只在环境的性能方面。 系统内部集成测试(System Integration Testing) ：SIT 用户验收测试(User Acceptance Testing) ：UAT SIT在前，UAT在后，UAT测完才可以上线。 SIT是集成测试，UAT是验收测试。从时间上看，UAT要在SIT后面，UAT测试要在系统测试完成后才开始。从测试人员看，SIT由公司的测试员来测试，而UAT一般是由用户来测试。
在2021年12月上旬，Flutter官方发布了今年的第四个正式版本，也是今年的最后一个Flutter稳定版。
Takin是基于Java的开源系统，可以在无业务代码侵入的情况下，嵌入到各个应用程序节点，实现生产环境的全链路性能测试，适用于复杂的微服务架构系统。
23年7月，Antoine Doury等人在Climate Dynamics上发表了《Regional climate model emulator based on deep learning: concept and first evaluation of a novel hybrid downscaling approach》，主要介绍了一种新的气候模型降尺度方法的开发和评估。该方法旨在提高气候变化信息在局部尺度上的可靠性，这对于影响研究和政策制定至关重要。其核心是一种新颖的混合方法，结合了经验性统计降尺度方法和区域气候模型（RCM）。
对于那些刚开始使用 HDL（如 VHDL 和 Verilog）进行编程的人来说，运行仿真以更好地了解该语言的工作原理非常重要。我们来看看四个仿真器——Icarus Verilog、GHDL、Vivado 和 Modelsim——并讨论它们的优缺点。
众所周知，嵌入式软件开发离不开调试器。写一个稍有代码规模（5K行以上）的嵌入式应用程序一般不可能一次性搞定，没有任何bug，出了bug并不可怕，只要我们能尽快定位bug并修复即可，调试器就是定位bug的利器。有了调试器我们便可以进入系统主控芯片内部一窥究竟，控制芯片执行代码的动作，实时查看芯片内部状态，辅以各种调试技巧让bug无处藏身。
文章转自：https://blog.csdn.net/FPGADesigner/article/details/82021647
基本原理: 定义了很多规则, 检查项目的代码一旦发现违背了某个规则就输出相应的提示信息
测试是软件开发过程中至关重要的一部分。它有助于保证我们的代码能够正常工作，并且可以检测出代码中的错误和问题。其中，单元测试和集成测试是两种非常常见的测试方法。
云开发是一种基于云原生架构的开发方法，它允许开发者构建应用程序，利用云服务的强大功能，如存储、数据库、身份验证和部署，无需管理底层基础架构。本文将深入探讨云开发的关键概念，为您提供一份全面的指南，并提供带有实际代码示例的技巧，以帮助您构建出色的云原生应用。
在本教程中，您将使用Phoenix-Ecto和Mariaex配置现有的Phoenix应用程序连接到MySQL数据库。Ecto是Phoenix应用程序广泛使用的数据库包装器。Mariaex是一个数据库驱动程序，它与Ecto集成并与MySQL和MariaDB数据库进行数据传输。
随着技术的发展，32位机的市场迅速占领以前8位机的很多领域，相信很多的现在做32位机应用开发的攻城狮都是由做8位机转过来，那么在32位机下做开发和以前有什么不同呢？你还在简单的把32位机当单片机用吗？下面这篇文章告诉你大不同。 ARM处理器在全球范围的流行，32位的RISC嵌入式处理器已经成为嵌入式应用和设计的主流。与国内大量应用的8位单片机相比，32位的嵌入式CPU有着非常大的优势，它为嵌入式设计带来丰富的硬件功能和额外的性能，使得整个嵌入式系统的升级只需通过软件的升级即可实现。而8位处理器通常受到的64
计算机仿真是在研究系统过程中根据相似原理，利用计算机来逼真模拟研究对象。研究对象可以是实际的系统，也可以是设想中的系统。在没有计算机以前，仿真都是利用实物或者它的物理模型来进行研究的，即物理仿真。物理仿真的优点是直接、形象、可信，缺点是模型受限、易破坏、难以重用。
一、开发环境：开发环境是程序猿们专门用于开发的服务器，配置可以比较随意， 为了开发调试方便，一般打开全部错误报告。通俗的讲，项目尚且在编码阶段，我们的代码一般在开发环境中，不会在生产环境中，生产环境组成：操作系统 ，web服务器 ，语言环境。
a. 数字的进制：熟悉二进制、八进制、十进制、十六进制换算，BCD，格雷码转换 b. 逻辑运算：与，或，非。 c 组合逻辑电路：3-8译码器，编码器，比较器，加法器，理解竞争与冒险 d. 时序逻辑电路：RS触发器，D触发器，计数器 e. 存储器：ROM，RAM
UVM产生激励是通过sequence sequencer以及driver三者配合实现的。生成激励的flow的框架是围绕sequence构建的，但是生成数据流使用sequence_items作为数据对象。由于 sequence_items 是构建sequence的基础，因此在设计时需要注意一些问题。Sequence_item的内容由driver在pin一级的时序决定的；通过支持随即约束，sequence item能够更加简单地生成新的item；此外，还包括了其他参数如用于分析的回调钩子。
数字仿真是一种软件程序，它将逻辑值变化（称为激励）应用于数字电路模型的输入，以实际硅传播这些逻辑值变化的相同方式通过模型传播该激励，并提供观察和验证该激励结果的机制。
---- 新智元报道 来源：CVHub 作者：派派星 编辑：好困 【新智元导读】众所周知，迁移学习对于基础模型适应下游任务很重要。然而，对于许多的私有基础模型，数据所有者必须与模型所有者分享他们的数据以微调模型，这是非常昂贵的，并容易引起隐私问题（双向的，一个怕泄露模型，一个怕泄露数据）。此外，对大型基础模型进行微调是一项计算密集型的任务，这对于大多数下游用户来说是不现实的。 本文中，韩松团队提出了一个能够保护隐私且高效的迁移学习框架——Offsite-Tuning，可以将数十亿级参数的基础模型
作者 | John Considine 译者 | 平川 策划 | 刘燕 我们已经在 Firebase 上发布了 10 几款应用程序，几乎用到了该平台每个方面的特性，并设计了一个可以实现优雅扩展的手册。可以说，事实已经证明，Firebase 对 K-Optional Software 而言是非常宝贵的工具。 就在 2022 年 3 月，我们的开发人员还在为 Firebase Extensions 等创新欢呼。遗憾的是，过去几个月的三个主要变化破坏了开发体验，因此，在新项目中，K-Optional 将
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