在加工工件之前,要把刀尖半径补偿的有关数据输入到存储器中,即刀尖圆弧半径R及刀尖方位号T的值。运用刀尖圆弧自动补偿功能进行编程加工时,应注意:
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根据FANUC数控系统指令含义XY加工平面对应G17数控指令,XZ加工平面对应G18数控指令,YZ加工平面对应G19数控指令。以上3个数控指令作用是指定刀具分别在不同加工平面中完成圆弧插补运动刀具半径补偿、固定循环加工、坐标系旋转等功能,其中加工平面的指定在圆弧运动中显得尤为重要。
加工某些对称图形时,为避免反复编写类似的程序,缩短加工程序,可采用镜像加工功能。只对工件的一部分进行编程,再通过镜像加工出其他对称部分,这就是镜像功能。
在数学中的极坐标系是由极点极轴和极角组成,然而在数控车铣加工中心上的极坐标系的概念与数学中的极坐标系完全不同,在车铣加工中心上的极坐标系是在与机床Z轴垂直的平面内,由相互垂直的实轴(第一轴)X和虚轴(第二轴)C组成,极坐标系的坐标原点与程序原点重合,且虚轴C的单位不是度或弧度,而是与实轴X轴的单位一样,均为毫米。在数控车铣加工中心上运用极坐标系功能时应注意以下几点:
准备功能G代码用来规定刀具和工件的相对运动轨迹、机床坐标系、坐标平面、刀具补偿、坐标偏置等多种加工操作。数控加工常用的G功能代码见表4-1.
对于电脑来说,预算是最重要的!没有预算,一切都是空谈。没预算默认外星人Area51M(价格在2万左右),现在电脑往往充当一种娱乐需求,相对来说比较次要,因此大多数人配电脑预算都不算太高,好在现在DIY市场比较平价,3000块就能装到不错的电脑了。
一直以来用的百度云,并自己配置了一个2TB的硬盘做日常数据备份,后来发现百度云限速!而且存在各种各样的不安全(苹果事件、米国事件的都懂的啦!),而且自己2TB的硬盘一直没有做数据备份一直感觉不安全(搞IT人的心病),没有RAID数据安全无法保证,加上现在给孩子照相越来越多、蓝光高清、各种测试需要存储空间,NAS的需求越来越严重了,所以建立一个自己的NAS存储势在必行!当然在成本、造价、功能考虑,性价比当然是越高越好了!
一、变量 普通加工程序直接用数值指定G代码和移动距离;例如,GO1和X100.0。使用用户宏程序时,数值可以直接指定或用变量指定。当用变量时,变量值可用程序或用MDI面板上的操作改变。 例如:#1=#
最近根据业务需要加载一批数据,在生产环境中不到半个小时就完了,可是到了测试环境,竟然跑了6个多小时,另外测试环境和生产环境的数据情况都基本差不多,主机配置也基本类似。 大家的注意力都集中到了sqlldr的加载性能上。等到他们找到我时,已经讨论了不少关于direct,convention加载的各种情况了,看似工作也做了不少了。 然后我通过邮件历史记录看到大家还讨论了可能是index导致的结果。 等到邮件转到我这的时候,已经问题算升了一个等级了。我首先要确定的就是具体的环境,在那台服务器上跑sqlldr,要把
使用“G41\G42\G40刀尖圆弧半径补偿”功能。如图所示,实际加工中的车刀刀尖不是理想的尖锐刀尖,它总有个小圆弧,刀具磨损还会改变圆角半径。数控车削轮廓时实际起作用的切削刃是圆弧的各切点,编程时却是根据理论刀尖(假想刀尖)A轨迹计算、编程,因此会产生加工误差。
1. 如果你的 web应用支持使用动态CDN(全站)直接加速,那么你可能不需要 Nginx Cache功能。 2. 如果你的 web应用有专用的静态服务器(CDN源站)承担静态文件请求,并配合域名实现动静态分离,那么你可能不需要 Nginx Cache功能。 无论是动态CDN还是静态CDN加速,核心思想都是将静态文件请求压力前置到CDN服务商,减少静态请求压力从而集中火力支撑业务逻辑请求,所谓的术业有专攻如此。 回到Nginx Cache功能上来,如果你的web应用,既不能直接引入动态CDN加速,当前规模也不适合静态CDN加速,但还有一定规模的静态请求压力,那么项目初期 Nginx Cache功能是比较适合的动静态分离方案。
这篇文章介绍关于Linux系统的安装以及网络配置,关于虚拟机配置中网络的三个模式区别进行详细讲解。学习Linux对于后端开发人员是很有必要的,结合实际开发,Linux服务器是开发小组共享的,正式上线的项目运行在公网上,因此需要开发者用远程登陆到Linux进行项目的管理和开发。
作为一个视频行业很多年的从业者,我结识了很多这个行业的一些大牛和小白,由于我自己是搭建视频流媒体服务器的,我发现这段时间越来越多的人问我关于视频流媒体服务器搭建的问题,当然了我也很乐意为大家解答。
-多年互联网运维工作经验,曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维,曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台(功能如下): 1)整合了各个公有云API,自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机,连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
每个文件块大概占用 150byte,一台服务器 128G内存为例,能存储多少文件块呢?128 * 128 * 1024 * 1024 / 150Byte ≈ 9.1亿
魏艾斯博客曾经写过有关 windows 服务器部署 web 环境的文章,比如windows VPS 中如何用网站管理助手建立网站和数据库使用的西部数据网站管理助手;国内目前最好用的宝塔面板,windows VPS 用宝塔网站助手建立网站和数据库,这些都是 windows 服务器中常见的搭建环境工具。本着尝试更多工具软件的目的,今天老魏来介绍下快云小助手(又叫快云管理助手)windows 服务器快速部署 web 环境的过程。 本文老魏主要介绍安装过程及简单搭建 web 环境的过程,做一个初步的研究和探讨。 一
注:本文主要参考InfoQ文章用十条命令在一分钟内检查Linux服务器性能,在此基础上对涉及的Linux命令进行整理而成。
上线新功能后,要多观察。如果出现不稳定性的情况,需要高优先级查清原因,避免出现更大的问题。
数控铣床操作详解 实例一 📷 毛坯为70㎜×70㎜×18㎜板材,六面已粗加工过,要求数控铣出如图2-23所示的槽,工件材料为45钢。 根据图样要求、毛坯及前道工序加工情况,确定工艺方案及加工路线: 以已加工过的底面为定位基准,用通用台虎钳夹紧工件前后两侧面,台虎钳固定于铣床工作台上。 工步顺序 铣刀先走两个圆轨迹,再用左刀具半径补偿加工50㎜×50㎜四角倒圆的正方形。 每次切深为2㎜,分二次加工完。 选择机床设备:根据零件图样要求,选用经济型数控铣床即可达到要求。故选用XKN7125型数控立式铣床。 选择
对于数控加工来说,编程至关重要,直接影响到加工的质量与效率,相信大家也是对编程又爱又恨吧。那么如何迅速掌握数控加工中心的编程技巧呢?下面与老路一起学习一下吧! 【暂停指令】 G04X(U)_/P_是指刀具暂停时间(进给停止,主轴不停止),地址P或X后的数值是暂停时间。X后面的数值要带小数点,否则以此数值的千分之一计算,以秒(s)为单位,P后面数值不能带小数点(即整数表示),以毫秒(ms)为单位。 但在某些孔系加工指令中(如G82、G88及G89),为了保证孔底的精糙度,当刀具加工至孔底时需有暂停时间,此
选自Medium 作者:Eugenio Culurciello 机器之心编译 参与:Rick R、吴攀 在这篇文章中,作者Eugenio Culurciello简述了几类硬件设计,希望能为大家更快的运行神经网络提供洞见。 我喜欢深度学习... 深度学习最近取得的成功势不可挡:从图像分类和语音识别到图片标注、理解视觉场景、视频概述、语言翻译、绘画,甚至是生成图像、语音、声音和音乐! …而我想让它运行得飞快! 其成果令人震惊,因而需求就会增长。比如你是谷歌/ Facebook / Twitter 的工作人员
服务器防火墙是分为硬件防火墙和软件防火墙两大类,那硬件防火墙和软件防火墙有什么区别呢?
1.生产者压力测试 [shsxt@hadoop002 kafka]$ bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic test --record-size 100 --num-records 100000 --throughput -1 --producer-props bootstrap.servers=hadoop002:9092,hadoop003:9092,hadoop004:9092 100000 records sent, 31486.146096 records/sec (3.00 MB/sec), 1374.63 ms avg latency, 1699.00 ms max latency, 1469 ms 50th, 1666 ms 95th, 1694 ms 99th, 1698 ms 99.9th.
* 本文原创作者:Push丶EAX,本文属FreeBuf原创奖励计划,未经许可禁止转载 笔者经常要使用虚拟机,然而作为一个用着i3的屌丝,每一次开虚拟机都是一次煎熬。于是便有了撸台新主机的打算。 作为一个纯屌丝,笔者知道有不少小伙伴都跟笔者用着一样的渣硬件环境。本着极客精神,笔者把折腾新机的整个过程整理出来,希望能够抛砖引玉,让更多像笔者一样的小伙伴能用上高性能且廉价的硬件。 开始搭建 首先出了原有的i3-3220+8G+GTX460整机,获得1200元,接下来就要在这1200的区间内发挥了。 作为一个潜伏
相信大家都知道固态硬盘(SSD)的优势在于速度比传统的机械硬盘(HDD)要快,所以现在线上服务器里越来越多看到固态硬盘的出现。不过作为一个对性能数字斤斤计较的开发,我想更精确地弄明白搭载SSD的服务器在IO性能上比搭载HDD的究竟快多少,顺序IO情况下快多少,随机IO情况下又能快多少?终于在最近抽空搞了一次性能测试对比。
树莓派自2012问世以来,从第一款Pi 1到现在的Pi 4经历了4个大版本,在RAM大小和外围设备支持方面都发生了很大的变化。那么2019年千呼万唤始出来的树莓派4b现在售价是多少钱,性能有什么样的提升,值不值得购买呢?
vmstat命令是最常见的Linux/Unix监控工具,可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率,内存使用,虚拟内存交换情况,IO读写情况。这个命令是我查看Linux/Unix最喜爱的命令,一个是Linux/Unix都支持,二是相比top,我可以看到整个机器的CPU,内存,IO的使用情况,而不是单单看到各个进程的CPU使用率和内存使用率(使用场景不一样)。 选项 -a:显示活动内页; -f:显示启动后创建的进程总数; -m:显示slab信息; -n:头信息仅显示一次; -s:以表格方式显示事件计数器和内存状态; -d:报告磁盘状态; -p:显示指定的硬盘分区状态; -S:输出信息的单位。 vmstat 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 320 42188 167332 1534368 0 0 4 7 1 0 0 0 99 0 0 0 0 320 42188 167332 1534392 0 0 0 0 1002 39 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 19 1002 44 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 一般vmstat工具的使用是通过两个数字参数来完成的,第一个参数是采样的时间间隔数,单位是秒,第二个参数是采样的次数 r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU),我测试的服务器目前CPU比较空闲,没什么程序在跑,当这个值超过了CPU数目,就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系,一般负载超过了3就比较高,超过了5就高,超过了10就不正常了,服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大,表示你的CPU很繁忙,一般会造成CPU使用率很高。 b 表示阻塞的进程,这个不多说,进程阻塞,大家懂的。 swpd 虚拟内存已使用的大小,如果大于0,表示你的机器物理内存不足了,如果不是程序内存泄露的原因,那么你该升级内存了或者把耗内存的任务迁移到其他机器。 free 空闲的物理内存的大小,我的机器内存总共8G,剩余3415M。 buff Linux/Unix系统是用来存储,目录里面有什么内容,权限等的缓存,我本机大概占用300多M cache cache直接用来记忆我们打开的文件,给文件做缓冲,我本机大概占用300多M(这里是Linux/Unix的聪明之处,把空闲的物理内存的一部分拿来做文件和目录的缓存,是为了提高 程序执行的性能,当程序使用内存时,buffer/cached会很快地被使用。) si 每秒从磁盘读入虚拟内存的大小,如果这个值大于0,表示物理内存不够用或者内存泄露了,要查找耗内存进程解决掉。我的机器内存充裕,一切正常。 so 每秒虚拟内存写入磁盘的大小,如果这个值大于0,同上。 bi 块设备每秒接收的块数量,这里的块设备是指系统上所有的磁盘和其他块设备,默认块大小是1024byte,我本机上没什么IO操作,所以一直是0,但是我曾在处理拷贝大量数据(2-3T)的机器上看过可以达到140000/s,磁盘写入速度差不多140M每秒 bo 块设备每秒发送的块数量,例如我们读取文件,bo就要大于0。bi和bo一般都要接近0,不然就是IO过于频繁,需要调整。 in 每秒CPU的中断次数,包括时间中断 cs 每秒上下文切换次数,例如我们调用系统函数,就要进行上下文切换,线程的切换,也要进程上下文切换,这个值要越小越好,太大了,要考虑调低线程或者进程的数目,例如在apache和nginx这种web服务器中,我们一般做性能测试时会进行几千并发甚至几万并发的测试,选择web服务器的进程可以由进程或者线程的峰值一直下调,压测,直到cs到一个比较小的值,这个进程和线程数就是比较合适的值了。系统调用也是,每次调用系统函数,我们的代码就会进入内核空间,导致上下文切换,这个是很耗资源
今天分享的内容是 玩转 AIGC「2024」 系列文档中的 仅需 2100 元,打造一台 AI 服务器,玩转本地大模型和 Stable Diffusion。
线上的一个Redis实例频繁进行aof重写,进入redis的数据目录,可以看到下面的场景:
如果你的Linux服务器突然负载暴增,告警短信快发爆你的手机,如何在最短时间内找出Linux性能问题所在?来看Netflix性能工程团队的这篇博文,看它们通过十条命令在一分钟内对机器性能问题进行诊断。
作者:丁一帆 https://www.zhihu.com/question/310387269/answer/926638382
Digitalocean 是一家成立于2012年的总部设置在纽约的云主机商家,采用KVM虚拟,配置高性能的SSD做储存,加上服务器配备的是1Gbps端口,以1G内存为起点,月付最低低至5美元!支持PayPal、Visa卡等。目前有纽约、旧金山、阿姆斯特丹、新加坡、伦敦、法兰克福、多伦多、班加罗尔等12个数据中心,支持按小时付款。Digitalocean 要比热门的 Vultr 热度低不少,不支持支付宝、机房选择上也要少很多,IP被墙的概率也会低不少。现在新款还有AMD处理器和NVME SSD存储的服务器。
U是一种表示服务器外部尺寸的单位,是unit的缩略语,一般只有机架服务器使用该单位。服务器的厚度以4.445cm为基本单位。所谓“1U的PC服务器”,就是外形满足EIA规格、厚度为4.445cm的产品。
缓存可以说是性能优化中简单高效的一种优化方式了。一个优秀的缓存策略可以缩短网页请求资源的距离,减少延迟,并且由于缓存文件可以重复利用,还可以减少带宽,降低网络负荷。
一、NFS介绍: 1.1 NFS是Network File System的缩写 NFS最早由Sun公司开发,分2,3,4三个版本,2和3由Sun起草开发,4.0开始Netapp公司参与并主导开发,最新为4.1版本,更新比较慢其实4.1是从2010年就开始使用。 NFS数据传输基于RPC协议,RPC为Remote Procedure Call的简写。 NFS应用场景是:A,B,C三台机器上需要保证被访问到的文件是一样的,A共享数据出来,B和C分别去挂载A共享的数据目录,从而B和C访问到的数据和A上的一致 --
缓存可以说是性能优化中简单高效的一种优化方式了。一个优秀的缓存策略可以缩短网页请求资源的距离,减少延迟,并且由于缓存文件可以重复利用,还可以减少带宽,降低网络负荷。 对于一个数据请求来说,可以分为发起网络请求、后端处理、浏览器响应三个步骤。浏览器缓存可以帮助我们在第一和第三步骤中优化性能。比如说直接使用缓存而不发起请求,或者发起了请求但后端存储的数据和前端一致,那么就没有必要再将数据回传回来,这样就减少了响应数据。 接下来的内容中我们将通过缓存位置、缓存策略以及实际场景应用缓存策略来探讨浏览器缓存机制。
朋友发来一个公司的分析报价单,让我看看。这些分析虽不是太懂,不过也了解一些。人的CIRCOS是画过的,我的小破服务器(32核,256G内存)处理起来没任何压力。一个家族基因鉴定、进化分析据说一台普通笔记本都可以做。重复序列多时分析是困难些,50T内存,倒显得我孤陋寡闻了。
%us:表示用户空间程序的cpu使用率(没有通过nice调度) %sy:表示系统空间的cpu使用率,主要是内核程序。 %ni:表示用户空间且通过nice调度过的程序的cpu使用率。 %id:空闲cpu %wa:cpu运行时在等待io的时间 %hi:cpu处理硬中断的数量 %si:cpu处理软中断的数量 %st:被虚拟机偷走的cpu 注:99.0 id,表示空闲CPU,即CPU未使用率,100%-99.0%=1%,即系统的cpu使用率为1%。
一个项目的服务器端往往由很多服务组成,就算单个服务在性能上做到极致,支持的并发数量也是有限的。举个简单的例子,假如一个聊天服务器,每个用户的信息是1k,那对于一个8G的内存的机器,在不考虑其它的情况下810241024*1024 / 100 = 1024,实际有838万,但实际这只是非常理想的情况。所以我们有时候需要需要某个服务部署多套,就单个服务的实现来讲还是《框架篇》中介绍的。
关于服务器我一直有个设想:未来每个人都有一个专属服务器。这个服务器是每个人在互联网的数据中枢。这个服务器:安全,只有所有者拥有管理权限;强大,可以存储数据并保护隐私。当人离开世界时,可以选择把一些数据留给家人,也可以选择把自己在互联网的记忆全部抹去……
60,000 毫秒内对 Linux 的性能诊断 当你为了解决一个性能问题登录到一台 Linux 服务器:在第一分钟你应该检查些什么? 在 Netflix,我们有一个巨大的 EC2 Linux 云,以及大量的性能分析工具来监控和诊断其性能。其中包括用于云监控的 Atlas,以及用于按需实例分析的 Vector。虽然这些工具可以帮助我们解决大多数问题,但我们有时仍需要登录到一个服务器实例,并运行一些标准 Linux 性能工具。 在这篇文章中,Netflix Performance Engineering 团
agent本身是一个Java进程,运行在日志收集节点—所谓日志收集节点就是服务器节点。
DOS:拒绝服务攻击(Deny Of Service) DDOS:DDOS攻击(Distributed denial of service attack) 一般来说DDOS攻击更难防御 自认为的区别:DOS是相当于一个进行攻击 而DDOS就是黑客控制了many肉鸡就是攻击 注:只是简单的了解,可以百度深入了解他们之间的区别
伴随着互联网行业的发展,金蝶和用友分别都有可部署在云端的产品,如K3cloud与U8等。企业本身也变得越来越轻,原先动辄几万甚至几十万的机房部署与人工管理,是现代化企业所不能接受的,在残酷的生存环境下,他们需要更轻的模式和更经济的方案。随着公有云市场的逐渐繁荣,越来越多的企业开始进行云上的实践,ERP系统在云端的部署,也逐渐形成一种新的业务模式,节省了企业建设机房与昂贵的固定人工成本。将机器托管在云端,由专业的云厂商来管理、运维基础设施,无需太多的考虑扩展和冗余的问题,大幅度降低系统部署的支出,而转为按需付费,是企业所乐意接受的。
因为不连续的转录本结构,相对短的片段长度,和测序通量的不断提升,高通量RNA-seq数据的准确比对仍然是一个有挑战性且未解决的问题。当前可用的RNA-seq比对软件一般比对错误率较高,比对速度慢,受片段长度限制且比对偏差较大。STAR(Spliced Transcripts Alignments to a Reference,STAR)软件,使用了未压缩后缀阵列中的连续最大可比对种子搜索算法,接着对种子进行聚类和拼接。STAR在比对速度上胜过其他比对软件50多倍,在一个普通的12核服务器上,每小时比对5.5亿2 x 75 bp双端片段到人类基因组上,同时改进了比对敏感性和准确性。除了典型转录本外,STAR能够发现非典型剪切和嵌合(融合)转录本,并能够比对全长RNA序列。
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