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调整云计算资源大小时要避免的10个错误

本文探讨了在调整云计算资源大小时常见的错误和陷阱,并讨论了如何避免,从而真正受益于云计算的弹性。...通过使用容器编排平台、无服务器和完全托管的解决方案,以及随着时间的推移持续监视使用模式,可以优化云计算架构的性能和成本。 组织在将业务迁移到云平台时,遇到的最常见的问题之一是成本。...以下将探讨在调整云计算资源大小时常见的错误和陷阱,并讨论如何避免,从而真正受益于云计算的弹性。...如果配置和监视正确,则无需过多配置。这并不是说正确调整大小很容易,但是有了良好的流程和自动化,这是可行的,并且可以显著节省成本,尤其是在大规模运行大量资源时。...结论 以上研究了调整云计算资源大小时的常见问题,并讨论了如何避免这些问题,并真正从云计算的弹性中受益。

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CGAL:线段和多边形之间的交点?

CGAL:线段和多边形之间的交点? [英] CGAL: Intersection between a segment and a polygon?...查看:422 发布时间:2020/9/30 21:04:15 computational-geometry cgal 本文介绍了CGAL:线段和多边形之间的交点?...点,线,线段,三角形,平面之间的交点确实存在。 多边形之间的交点也在那里。 我的问题是: 有这样的功能吗? 如果没有,这是否意味着我需要将多边形分解为多个部分,并在这些部分之间进行相交?...(我不愿意这样做的原因是,我认为CGAL实际上可能会使用这种方式在多边形之间进行相交。为什么没有这样的函数将线与多边形相交?)或者还有其他更好的方法吗?...doc_html/cgal_manual/Boolean_set_operations_2_ref/Class_Polygon_set_2.html 我希望清楚, Kiril 这篇关于CGAL:线段和多边形之间的交点

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    什么是LDO的线性调整率和负载调整率?

    LDO是常见的电源架构,线性调整率和负载调整率是两个重要的参数。 线性调整率(line regulation)指的是,在特定负载电流条件下,当输入电压变化时,引起的对应输出电压的变化量。...从定义可以看出,线性调整率越小越好,当输入电压变化时,对输出的影响就越好,LDO性能越好。...负载调整率(Load regulation)指的是,在特定的输入电压条件下,当负载电流变化时,引起的输出电压的变化。...从定义可以看出,负载调整率也是越小越好,当负载电流突然变化时,引起的输出变化越小,LDO性能就越好。 下图中绿色的Iout突然上升时,使得LDO输出有个下冲,这就是负载调整率。...一个设计优秀的LDO一定要具有良好的稳定性,下图是某demo LDO设计初期时,负载瞬态响应的测试曲线,黄色是输出电压,绿色是输出电流,当负载电流短时间内拉高时,输出剧烈抖动,并没有维持最开始的输出,改版后响应正常

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    GIS拓扑讲解点线面几何体的拓扑关系判断及运算分析_turf案例

    判断两个图形的交集是否和其中的一个图形拥有相同的维数,并且他们交集不能和其中任何一个图形相等。该方法只使用与两个Polyline之间或者两个Polygon 之间。...拓扑关系判断需要注意点是:overlaps 重叠这里的重叠跟平时我们理解的不太一样,这里的重叠,必须是A与B有交集,且A与B的交集不能和A,B一样,其实就是我们平时理解的相交。...,不必多说拓扑运算分析拓扑关系及运算分析:关系描述缓冲区分析(Buffer)包含所有的点在一个指定距离内的多边形和多多边形。...如辐射范围,使用该方法凸壳分析(ConvexHull)包含几何形体的所有点的最小凸壳多边形(外包多边形)登高先交叉分析(Intersection)A∩B 交叉操作就是多边形AB中所有共同点的集合联合分析...Turf.js应用案列Openlayers +    Turf.js 实现云朵标注这里用Turf.js 只是为了用union方法, 将多个圆拼凑起来.

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    OpenLayers入门(一)

    OpenLayers简介 OpenLayers(https://openlayers.org/)是一个用来帮助开发Web地图应用的高性能的、功能丰富的JavaScript类库,可以满足几乎所有的地图开发需求...、TopoJSON、KML、GML和其他格式的矢量数据 支持OGC制定的WMS、WFS等GIS网络服务规范 支持在移动设备上运行 可以通过css来为地图控件设置样式 面向对象开发方式,在OpenLayers...中万物皆对象 和另一个流行的地图库leaflet不同,openLayers完全是用面向对象的方式开发的,且几乎内置了所有地图开发需要的功能,而leaflet核心库只提供基本功能,其他功能都是通过第三方插件进行扩展...就可以了,比如绘制不规则多边形为POLYGON,具体类型可以查看文档:https://openlayers.org/en/latest/apidoc/module-ol_geom_GeometryType.html...({ source }) map.addInteraction(modify) 现在就可以拖动多边形的端点来进行修改了。

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    数据结构--堆的向上调整和向下调整

    1.完全二叉树 下面的这个就是对于我们的完全二叉树的这个逻辑结构和物理结构的说明: 逻辑结构就是我们自己认为的进行购想出来的; 但是这个物理结构却是我们的这个数据结构在内存里面的真是进行存储的这个形态的一个体现...,使用的是他的逻辑结构,也就是二叉树; 2.堆向上调整 这个主要是我们的建堆的过程,就是我们进行建堆的时候,这个数据从我们的叶子结点开始需要进行这个向上调整的过程; 我们从上面的这个建堆的过程是可以看到的...,这个就是说:我们的这个向上调整就是进行插入的时候保证我们的这个大堆的结构(就是我们插入数据之后,他还是一个堆); 下面的这个:我们的这个child参数就是我们插入的数据,我们的这个函数就是对于这个数据的位置进行调整...因此这个时候我们的处理就是让这个元素向下进行比较,不断的向下调整-----------这个就是我们的向下调整的这个出现的场景; 下面的这个就是我们进行pop操作的时候,我们需要交换之后size–就可以了...,我们的这个child++,同时如果出现了这个只有左边的孩子,没有右边的孩子,这个时候child+1就会越界,因此我们使用这个child+1防止越界; 下面的这个就是我们的4和17里面的这个较大的就是17

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    OpenLayers入门(二)

    虽然是基于v3版本介绍的,很多api可能变了,但还是值得一看,除了OpenLayers本身的介绍,还会有一些地理基础知识的分享,这种相对全面的中文教程真的很稀有,且看且珍惜。...,使用几何类型里的多边形类创建一个要素就可以了。...这两者有什么区别我也不太清楚,它们的入参基本一样,中心点和半径,文档上没有指出半径的单位,第二种方法是百度上搜到的,绘制完经测距测试后是准确的。...添加阴影效果 OpenLayers的样式对象并不支持直接设置阴影效果,所以需要获取到canvas的绘图上下文来自行添加,原理是监听图层的prerender(在一个图层渲染前触发)和postrender(...OpenLayers是不直接支持这种带边框的线段的,所以一种简单的方法是绘制两条线段叠加起来,上面的宽度比下面的低,就有边框效果了: import Polygon from 'ol/geom/Polygon

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    【Multi-UAV】多无人机实现凸多边形区域覆盖--Voronoi分割

    在凸多边形区域内,Voronoi分割可以确保每个子区域的无人机覆盖路径最短,并且减少了重叠覆盖的区域。...例如,在凸多边形区域内首先生成Voronoi图,然后每架无人机覆盖其对应的Voronoi区域,这样可以有效减少路径重叠并最大化覆盖效率。...这种动态调整可以通过实时更新无人机的当前位置和状态,然后重新生成Voronoi图。 边界处理: 对于凸多边形区域的边界,需要确保无人机的覆盖不会超过边界或者导致无法到达的区域。...6.Voronoi分割的优势 减少路径重叠: Voronoi分割确保每个无人机的覆盖区域是唯一的,因此避免了多个无人机重复覆盖同一片区域,提升了整体覆盖效率。...边界效应: 在处理复杂边界的多边形时,Voronoi单元可能会部分位于区域外部,因此需要对其进行剪裁和调整。

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    多性状或者多个模型的QQ和曼哈顿重叠图

    之前介绍了好几篇QQ图和曼哈顿图的绘制GWAS的曼哈顿图和QQ图diamante,GWAS分析QQ图挺好,曼哈顿图没有显著性,如何调整阈值,今天介绍一下多个性状或者多个模型的QQ图和曼哈顿图如何绘制。...这里,整理了示例数据和代码,比葫芦画瓢,很容易复现。...多性状的QQ图: 多性状的曼哈顿图: 1,多性状曼哈顿图应用场景 场景一:多环境的数据,一般分开进行分析,结果就是同一个性状在多个环境中有多个结果,如果想把结果合并到一个图中,这就需要多性状曼哈顿图,...GWAS分析的Pvalue值,比如trait1就是trait1性状的P值,trait2就是trait2性状的P值,等等 3,代码介绍 将上面的数据整理好之后,使用下面的数据进行分析: library(...图 合并绘制的QQ图 分开绘制的曼哈顿图 合并绘制的曼哈顿图 关键参数: multracks=TRUE,这个参数是多个性状放在一个图中 multraits = TRUE,这个参数是多个性状叠加效果 4,

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    SceneKit-解决锯齿闪烁和模型重叠时闪烁的问题

    本节学习内容 1.降低锯齿闪烁 2.如何让模型重叠时不闪烁 下面我们正式开始 问题1: 为什么差生锯齿?...由于高分辨率下的来源信号或连续的模拟信号能够存储较多的数据,但在通取样]时将较多的数据以较少的数据点代替,部分的数据被忽略造成取样结果有损,使机器把取样后的数字信号转换为人类可辨别的模拟信号时造成彼此交叠且有损...,在3D绘图时,每个图形由像素组成,每段瞬间画面由[帧]组成,因为屏幕上的像素有限,如果要表现出多边形的位置时,因技术所限,使用绝对坐标定位法是无法做到的,只能使用在近似位置采样来进行相对定位 Scenekit...中采用的解决方案 多重采样抗锯齿,具体是MSAA只对Z缓存[Z-Buffer]和模板缓存(Stencil Buffer)中的数据进行超级采样抗锯齿的处理。...可以简单理解为只对多边形的边缘进行抗锯齿处理

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    MySQL相关 – 死锁的发生和避免

    在我们使用锁的时候,有一个问题是需要注意和避免的,我们知道,排它锁有互斥的特性。一个事务或者说一个线程持有锁的时候,会阻止其他的线程获取锁,这个时候会造成阻塞等待,如果循环等待,会有可能造成死锁。...死锁的发生和检测 死锁演示: Session 1 Session 2 begin;select * from t2 where id =1 for update; – begin;的问题不能每次都靠 kill 线程来解决,这是治标不治本的行为。我们应该尽量在应用端,也就是在编码的过程中避免。 有哪些可以避免死锁的方法呢?...死锁的避免 在程序中,操作多张表时,尽量以相同的顺序来访问(避免形成等待环路); 批量操作单张表数据的时候,先对数据进行排序(避免形成等待环路); 申请足够级别的锁,如果要操作数据,就申请排它锁; 尽量使用索引访问数据...,避免没有 where 条件的操作,避免锁表; 如果可以,大事务化成小事务; 使用等值查询而不是范围查询查询数据,命中记录,避免间隙锁对并发的影响。

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    调整PG分多次调整和一次到位的迁移差别分析

    前言 这个问题来源于我们研发的一个问题,在进行pg调整的时候,是一次调整到位好,还是分多次调整比较好,分多次调整的时候会不会出现某个pg反复挪动的问题,造成整体迁移量大于一次调整的 最近自己的项目上也有...pg调整的需求,这个需求一般来源于pg规划好了,后期出现节点扩容的情况,需要对pg进行增加的调整 本篇用具体的数据来分析两种方式的差别 因为本篇的篇幅较长,直接先把结论拿出来 数据结论 调整pg 迁移...pg 迁移pg 迁移对象 1200->2400 2299 115361 结论: 分多次调整的时候,PG迁移量比一次调整多了6个,多了0.2%,对象的迁移量多了17335,多了15% 从数据上看pg迁移的数目基本一样...15%,分多次的时候是可以进行周期性调整的,拆分到不同的时间段来做,所以各有好处 实践 篇幅较长,详细信息请看http://www.zphj1987.com/2017/06/14/different-change-pg.../ 总结 本篇是对集群进行pg调整的这个场景下迁移的数据进行分析的,对于一个集群来说,还是要用数据来进行问题的说明会比较有说服力,凭感觉还是没有那么强的说服力,本篇因为环境所限,所以在模拟的时候采用的是单个

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    代码排错和避免错误的正确姿势

    本文总结一下学习和工作以来思考了一些排错的思路和避免错误的思路积累在这里,希望对大家有帮助,也欢迎大家补充。...等等 注意最好是拉取新的git分支来操作,避免污染原有分支的代码,搞出Bug。 换环境大法:比如换浏览器,把代码写到自己的demo项目中试试等。...如果有其他好的方法欢迎补充 3、如何避免bug 以上的都是排错的方法,要保证质量应该在编码阶段。...1、 要考虑充分再编码,避免返工,避免逻辑错误 要充分进行参数校验,考虑各种可能出现的情况; 2、 要进行充分的单元测试 对于DAO层必须全部覆盖。...主要看专业图书,比较经典的技术图书,看一些核心技术栈的源码。 4、总结 本文主要讲述代码排错和避免错误的方法,希望大家写代码的同时注重方法的总结,这样才能更快速的提高编程能力。

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    HTML5-Canvas之矩阵和多边形的绘制(2)

    上篇文章我们了解了canvas的定义、获取和基础的绘图操作,其中的绘图功能我们讲解了线段绘制、上色、描边等方面知识点。 今天我们来讲讲矩形(Rectangle)和多边形的绘制。...效果如下: ⑵ 我们在⑴的基础上将起始圆的半径设为20,代码和效果图如下: ⑶ 我们在⑵的基础上挪动起始圆的中点,不要让它跟结束圆的中点重叠,代码和效果图如下: 注意我们在定义RadialGradient...时,要尽量避免起始圆的范围超出结束圆的范围(起始圆最好是结束圆内部的一个真子集),否则绘制出来的效果会出现无法预知的错误,例如下面的代码: 不过如果你掌握了RadialGradient上色原理,倒是可以随意定位起始圆和结束圆的方位和大小...,其实现非常简单,先来个例子: 可见我们这里通过lineTo绘制了多边形的每条边(注意起点跟终点是同一个坐标),然后通过 stroke() 来描边、fill() 来填充,其执行效果如下: 眼尖的朋友会发现该多边形左上角的俩条描边没有接在一起...,这是因为我们没有把这个多边形路径闭合起来,我们可以通过 ctx.closePath() 来解决这个问题: 眼尖的朋友会发现该多边形左上角的俩条描边没有接在一起,这是因为我们没有把这个多边形路径闭合起来

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    钻头线速度和进给量的调整

    生产可更换刀片式硬质合金钻头的厂家很多,不同品牌的钻头,其性能有一定的区别,推荐的线速度和进给量也不同。...选定某种型号的钻头后,在其推荐价的数值范围内,线速度和进给量的设定值取低速和小进给量,钻孔试验,在机床无明显震动和噪音的前提下,逐步提高线速度和进给量,直至取得较为理想的数值。...这样,即能发挥机床的高效率,又能保证刀具的使用寿命,降低生产成本。...例如:经过试车,山高钻头线速度和进给量可推荐取如下值:线速度取200m/min,进给量:φ18钻头取0.06mm/r;φ22钻头取0.06mm/r;φ26钻头取0.08mm/r。...角钢厚度超过20mm,角钢自身的刚性较好,可适当的提高进给量,推荐使用的进给量:φ18钻头取0.08mm/r;φ22钻头取0.08mm/r;φ26钻头取0.1mm/r.

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    如何避免内存溢出和频繁的垃圾回收

    这些没有标记的对象可被回收,清除这些对象,释放对应内存 该算法最大问题:在执行标记和清除过程中,须STW,否则计算结果不准确,所以程序会卡死。...后续产生许多变种算法,但都只能减少一些进程暂停的间,不能完全避免STW。 1.2.2 整理内存碎片 完成对象回收后,还需要整理内存碎片。...对GC来说只有一个房间,你是没有办法分成多个完全独立的小房间。 像java中的young gc就是为缓解这个问题,而变种算法可减少Full GC次数,但没办法完全避免FullGC。...内存清除这个动作具体是怎么实现的? 内存是按页为单位管理,即一块块,JVM有一套复杂数据结构来记录它管理的所有页面与对象引用之间的关系。所谓清除和移动对象,就是修改这个记录关系的数据结构。...3 高并发环境的内存管理 GC不可控,无法避免。但可降低GC频率,减少进程暂停时长。

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