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鸿蒙的js开发部模式17：鸿蒙的系统能力的应用模块

鸿蒙入门指南，小白速来！0基础学习路线分享，高效学习方法，重点答疑解惑--->【课程入口】 目录： 1. 通知消息模块 2.电量信息模块 3.位置信息模块 4.屏幕亮度信息模块 5.设备信息模块 6.《鸿蒙的js开发模式》系列文章合集 1. 鸿蒙的系统能力主要涉及通知消息模块，在模拟器中也可以实践和获取 初始界面： 点击发送通知，顶部出现通知消息的图标 下拉通知菜单栏，出现通知信息: js的业务逻辑代码： import notification from '@system.notification'; notification.show({ contentTitle: '页面通知消息', contentText: '鸿蒙4月份全线发布，敬请期待！', clickAction: { bundleName: 'com.example.jscode3', abilityName: 'MainAbility', uri: '/path/menuone/menuone', }, }); contentTitle 通知标题。contentText 通知内容。 bundleName 点击通知后要跳转到的应用的bundleName abilityName 点击通知后要跳转到的应用的abilityName uri 要跳转到的uri，可以是下面的两种格式： 页面绝对路径，由配置文件中pages列表提供，例如：pages/index/index pages/detail/detail 特殊的，如果uri的值是"/"，则跳转到首页。 2.鸿蒙的系统能力主要涉及电量信息模块，在模拟器中也可以实践和获取 js的业务逻辑代码： import battery from '@system.battery'; battery.getStatus({ success: function(data) { console.log('success get battery level:' + data.level); prompt.showToast({ message:"现在的电量是:"+data.level+","+(data.charging==true?'正在充电':"没有充电"), duration:8000 }); }, fail: function(data, code) { console.log('fail to get battery level code:' + code + ', data: ' + data); }, }); charging 当前电池是否在充电中。 level 当前电池的电量，取值范围：0.00 - 1.00 。 3.鸿蒙的系统能力主要涉及位置信息模块，在模拟器中也可以实践和获取 模拟器中开启定位服务，点击同意： 点击位置信息,可以获取当前的经度和纬度数据： 申请权限 js的业务逻辑代码： import geolocation from '@system.geolocation'; geolocation.getLocation({ success: function(data) { console.log('success get location data. latitude:' + data.latitude); prompt.showToast({ message:"现在的经度是:"+data.longitude+",纬度是"+data.latitude, duration:8000 }); }, fail: function(data, code) { console.log('fail to get location. code:' + code + ', data:' + data); }, }); 通过获取经度和纬度数据，通过上报数据，结合华为云平台，可以非常好的使用地图结合相应的业务实现。 4.鸿蒙的系统能力主要涉及屏幕亮度信息模块，在模拟器中也可以实践和获取 通过调节亮度 再次获取： js的业务逻辑代码： import brightness from '@system.brightness'; brightness.getValue({ success: function(data){ console.log('success get brightness value:' + data.value); prompt.showToast({ message:"屏幕的亮度是:"+data.value, duration:8000 }); }, fail: function(data, code) { console.log('get brightness fail, code: ' + code + ', data: ' + data); }, }); 5.鸿蒙的系统能力主要涉及设备信息模块，在模拟器中也可以实践和获取 js的业务逻辑代码： import device from '@system.device'; device.getInfo({ success: function(data) { console.log('Device information obtained successfully. Device brand:' + data.brand); let infos="品牌是:"+data.brand+",生产商"+data.manufacturer+",手机的型号是:"+data.model+",手机的代号是:"+data.product+",语言是:"+ data.language+",系统地区"+data.region+",设备的形状是:"+data.screenShape; prompt.showToast({ message:"手机信息是："+infos, duration:8000 }); }, fail: function(data, code) { console.log('Failed to obtain device information. Error code:'+ code + '; Error information: ' + data); }, }); 鸿蒙系统4月份的商用，相信鸿蒙出色的能力！一起加油，迎接鸿蒙的全场景！ 作者：六合李欣 想了解更多内容，请访问： 51CTO和华为官方战略合作共建的鸿蒙技术社区https://harmonyos.51cto.com
2021-02-25
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基于Tablestore的Wifi设备监管系统架构实现 | 5月17日云栖夜读

点击订阅云栖夜读日刊，专业的技术干货，不容错过！ 阿里专家原创好文 1.基于Tablestore的Wifi设备监管系统架构实现 本文讲述:Wifi设备监管 某知名跨国公司，在全球范围内拥有大量园区，园区内会有不同部门的同事在一起办公。每个园区内都要配备大量的Wifi设备从而为园区同事提供方便的上网服务。阅读更多》》 2.数据可用不可见！揭秘蚂蚁区块链摩斯安全计算平台 本文讲述：蚂蚁区块链摩斯安全计算平台针对数据安全信任、个人隐私保护以及数据基础设施不足等痛点，秉持“数据可用不可见”和“将计算移动到数据端”的原则，借助区块链、密码学、隐私保护、安全多方计算、可信计算等前沿技术，建设安全、保护隐私、高效、通用、轻量、去中心化的数据合作基础设施，打通数据孤岛，帮助机构之间实现安全便捷合规的数据合作，为用户带来更多的便利和实惠。阅读更多》》 3.CSE：阿里在线应用如何演进成Serverless架构 一篇干货好文，值得一读！阅读更多》》 4.聊聊安卓折叠屏给交互设计和开发带来的变化 很多年前，前端同学都觉得PC端的适配（兼容处理）难，都认为移动端的时代适配会容易得多，也无需考虑那么多的事情。事实并非如此，移动端的时代同样面临着各种适配的处理。特别是刘海机的出现，前端需要考虑刘海机适配。阅读更多》》 5.K8s中Pod健康检查源代码分析 本文基于k8s 1.11.0版本的从源代码的角度分析了Pod的健康检查实现逻辑。建议通过k8s部署生产环境应用时，请务必设置上liveness和readiness, 这是保障服务稳定性的最佳实践。阅读更多》》 视频课程及PPT下载 1.PostgreSQL培训系列直播—第四章 第1节 应用开发者指南视频地址：https://yq.aliyun.com/live/974学习资料：https://yq.aliyun.com/articles/697252 2.PostgreSQL培训系列直播—第四章 第2节 应用开发者指南视频地址：https://yq.aliyun.com/live/996学习资料：https://yq.aliyun.com/articles/697252 3.PostgreSQL培训系列直播—第四章 第3节 应用开发者指南视频地址：https://yq.aliyun.com/live/1040学习资料：https://yq.aliyun.com/articles/697252 4.DTCC 2019第十届中国数据库技术大会--《探索互联数据的奥秘——图数据库GDB》视频地址：https://yq.aliyun.com/live/1050PPT下载地址：待上传 更多精彩直播 热门话题 1.怎么看待甲骨文中国区裁员，赔偿方案为N+6？（有奖话题） 年前的裁员大潮刚刚平息，现在甲骨文也开始裁员，对于裁员，你怎么看？ 怎么看待甲骨文中国区裁员，赔偿方案为N+6？ 点此进入回答赢取礼物 2.阿里开发者招聘节 | 面试题15-20：当多个作业或用户访问存储系统时，如何保证优先级和公平性？（有奖话题） 在云计算大数据处理场景中，每天运行着成千上万的任务，每个任务都要进行IO读写。存储系统为了更好的服务，经常会保证高优先级 的任务优先执行。当多个作业或用户访问存储系统时，如何保证优先级和公平性。 你理解常见如阿里，和友商大数据平台的技术体系差异以及发展趋势和技术瓶颈，在存储和计算两个方面进行概述。 对大数据平台中的元数据管理是怎么理解的，元数据收集管理体系是怎么样的，会对大数据应用有什么样的影响。 请分析MaxCompute产品与分布式技术的关系、当前大数据计算平台类产品的市场现状和发展趋势。 一颗现代处理器，每秒大概可以执行多少条简单的MOV指令，有哪些主要的影响因素？ 计算XILINX公司VU9P芯片的算力相当于多少TOPS，给出计算过程与公式。 点此进入回答赢取礼物 往期精彩回顾 如何用 Flutter 实现混合开发？闲鱼公开源代码实例 | 5月16日云栖夜读 点击订阅云栖夜读日刊，专业的技术干货，不容错过！
2019-05-16
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值得收藏的Python小技巧：这17个骚操作你都OK吗？

人生苦短，为什么我要用Python？很多读者都知道 Python 是一种高级编程语言，其设计的核心理念是代码的易读性，以及允许编程者通过若干行代码轻松表达想法创意。 实际上，很多人选择学习 Python 的首要原因是其编程的优美性，用它编码和表达想法非常自然。 此外，Python 的编写使用方式有多种，数据科学、网页开发、机器学习皆可使用 Python，Quora、Pinterest 和 Spotify 都使用 Python 作为其后端开发语言。 原文发布时间为：2018-09-1 本文作者：Gautham Santhosh 本文来自云栖社区合作伙伴“数据与算法之美”，了解相关信息可以关注“数据与算法之美”。
2018-09-02
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网易17校招编程笔试题Java解法赏析（更新至第9题）

1 合唱团(动态规划) 分析 要求n个学生中选择k个，使这k个学生的能力值乘积最大。这是一个最优化的问题。 另外，在优化过程中，提出了相邻两个学生的位置编号差不超过d的约束。 如果不用递归或者动态规划，问题很难入手，并且，限制条件d也需要对每一个进行约束，编程十分复杂 所以，解决的方法是采用动态规划（原因：1.最优化问题2.可分解为最优子结构） 分解 1.对该问题的分解是关键。 从n个学生中，选择k个，可以看成是：先从n个学生里选择最后1个，然后在剩下的里选择k-1个，并且让这1个和前k-1个满足约束条件 2.数学描述 记第k个人的位置为one,则可以用f[one][k]表示从n个人中选择k个的方案。 然后，它的子问题，需要从one前面的left个人里面，选择k-1个，这里left表示k-1个人中最后一个（即第k-1个）人的位置，因此，子问题可以表示成f[left][k-1]. 学生能力数组记为arr[n+1],第i个学生的能力值为arr[i] one表示最后一个人，其取值范围为[1,n]; left表示第k-1个人所处的位置，需要和第k个人的位置差不超过d，因此 max{k-1,one-d}<=left<=one-1 在n和k定了之后，需要求解出n个学生选择k个能力值乘积的最大值。因为能力值有正有负，所以 当one对应的学生能力值为正时， f[one][k] = max{f[left][k-1]arr[i]}(min{k-1,one-d}<=left<=one-1); 当one对应的学生能力值为负时 f[one][k] = max{g[left][k-1]arr[i]}(min{k-1,one-d}<=left<=one-1); 此处g[][]是存储n个选k个能力值乘积的最小值数组 编程实现 import java.util.Scanner; /** * @author shishusheng */ public class NetEaseOne { public static void main(String[] args){ Scanner sc = new Scanner(System.in); while(sc.hasNext()) { //总人数 int n = sc.nextInt(); //学生能力值，第i个人的直接对应arr[i] int[] arr = new int[n + 1]; //初始化 for (int i = 1; i <= n; i++) { arr[i] = sc.nextInt(); } //选择的学生数 int kk = sc.nextInt(); //间距 int dd = sc.nextInt(); /** * 递推的时候，以f[one][k]的形式表示 * 其中：one表示最后一个人的位置，k为包括这个人，一共有k个人 * 原问题和子问题的关系：f[one][k] = max{ f[left][k-1]*arr[one], g[left][k-1]*arr[one] } */ //动态规划数组 //人直接对应坐标,n和kk都要+1 long[][] f = new long[n + 1][kk + 1]; long[][] g = new long[n + 1][kk + 1]; //初始化k=1的情况 for(int one = 1;one<=n;one++){ f[one][1] = arr[one]; g[one][1] = arr[one]; } //自底向上递推 for(int k=2;k<=kk;k++){ for(int one = k;one<=n;one++){ //求解当one和k定的时候，最大的分割点 long tempMax = Long.MIN_VALUE; long tempMin = Long.MAX_VALUE; for(int left = Math.max(k-1,one-dd);left<=one-1;left++){ if(tempMax<Math.max(f[left][k-1]*arr[one],g[left][k-1]*arr[one])){ tempMax=Math.max(f[left][k-1]*arr[one],g[left][k-1]*arr[one]); } if(tempMin>Math.min(f[left][k-1]*arr[one],g[left][k-1]*arr[one])){ tempMin=Math.min(f[left][k-1]*arr[one],g[left][k-1]*arr[one]); } } f[one][k] = tempMax; g[one][k] = tempMin; } } //n选k最大的需要从最后一个最大的位置选 long result = Long.MIN_VALUE; for(int one = kk;one<=n;one++){ if(result<f[one][kk]){ result = f[one][kk]; } } System.out.println(result); } } } import java.util.Scanner; /** * @author shishusheng */ import java.util.*; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner in = new Scanner(System.in); //注意while处理多个case while (in.hasNext()) { int x = in.nextInt(); int y = in.nextInt(); char[][] points = new char[x][y]; int[][] tar = new int[x][y]; for (int i = 0; i < x; i++) { String str = in.next(); points[i] = str.toCharArray(); } int startX = in.nextInt(); int startY = in.nextInt(); int k = in.nextInt(); int[] stepX = new int[k]; int[] stepY = new int[k]; for (int i = 0; i < k; i++) { stepX[i] = in.nextInt(); stepY[i] = in.nextInt(); } Queue<Integer> xQueue = new LinkedList<>(); Queue<Integer> yQueue = new LinkedList<>(); //引入队列是为了遍历到最后不能走为止 xQueue.add(startX); yQueue.add(startY); //起始点访问标记；1表示已经访问 tar[startX][startY] = 1; while (!xQueue.isEmpty() && !yQueue.isEmpty()) { //取队首 startX = xQueue.remove(); startY = yQueue.remove(); for (int i = 0; i < k; i++) { //不出界 if (startX + stepX[i] < x && startX + stepX[i] >= 0 && startY + stepY[i] < y && startY + stepY[i] >= 0) { if (tar[startX + stepX[i]][startY + stepY[i]] == 0) { if (points[startX + stepX[i]][startY + stepY[i]] == '.') { tar[startX + stepX[i]][startY + stepY[i]] = tar[startX][startY] + 1; xQueue.add(startX + stepX[I]); yQueue.add(startY + stepY[I]); } else { //访问点为X tar[startX + stepX[i]][startY + stepY[i]] = -1; } } } } } int max = 0; int getRoad = 1; for (int i = 0; i < x; i++) { for (int j = 0; j < y; j++) { if (points[i][j] == '.' && tar[i][j] == 0) { //有存在没有被访问的“.”说明不能遍历完全，有些出口到不了。 getRoad = 0; } max = Math.max(max, tar[i][j]); } } if (getRoad == 0) { System.out.println(-1); } else { System.out.println(max - 1); } } } } 3Fibonacci数列 import java.util.Scanner; /** * @author shishusheng */ public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner in = new Scanner(System.in); int N = in.nextInt(); int a = 0, b = 1; //程序将b与N作比较，b>N时结束循坏 //这是就能找到N最接近的两个Fibonacci数，再找出最近的那个 while (b <= N) { /** * 爬楼梯思路，自底向上计算 * 等价于 * b = a+b; * a = b-a; */ int temp = a + b; a = b; b = temp; } //最后比较与a，b的位置，得出最近 System.out.print((b - N) > (N - a) ? N - a : b - N); } } 4数字反转 import java.util.Scanner; /** * 2018/3/25 * @author shishusheng */ public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner input = new Scanner(System.in); int x = input.nextInt(); int y = input.nextInt(); System.out.println(rev(rev(x)+ rev(rev(y)))); } public static int rev(int num){ int temp = 0; while(num>0){ //精妙之处！！！ temp = temp*10+num%10; num/=10; } return temp; } } 5下厨房 import java.util.HashSet; import java.util.Scanner; /** * @author shishusheng */ public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner in = new Scanner(System.in); //去除重复元素 HashSet<String> set = new HashSet<>(); while (in.hasNext()) { String str = in.nextLine(); String[] arr = str.split(" "); for (int i = 0; i < arr.length; i++) { set.add(arr[i]); } } System.out.println(set.size()); set.clear(); } } import java.util.Scanner; /** * 只要考虑两个条件 * 第一，总数一定能被牛的数量整除 * 第二，每头牛比平均值多出来的苹果数一定能被2整除， * 不满足这两个条件的输出-1 * 满足的情况下，将比平均值多出的苹果数除2，就是移动次数 * @author shishusheng * @date 2018/3/25 */ public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner in = new Scanner(System.in); while (in.hasNext()) { int num = in.nextInt(); int[] apples = new int[num]; //苹果总数 int sum = 0; for (int i = 0; i < num; i++) { int a = in.nextInt(); sum += a; //每头牛的苹果数 apples[i] = a; } //苹果牛均数 int avg = sum / num; //分的不均匀 if (sum % num != 0) { System.out.println(-1); return; } int res = 0; //对每头牛的苹果数 for (int n : apples) { if (n > avg) { //超出平均的部分 int over = n - avg; if (over % 2 != 0) { System.out.print(-1); return; } else { res += over / 2; } } } System.out.println(res); } } } 6 import java.util.*; /** * @author shishusheng */ public class Main { /** * 判断是否根据长度排序 * * @param strings * @return false:不是根据长度排的 */ public static boolean isLenOrder(String[] strings) { int length = strings[0].length(); for (int i = 1; i < strings.length; i++) { //直接比较相邻项长度 if (length <= strings[i].length()) { length = strings[i].length(); } else { return false; } } return true; } /** * 判断是否根据字典序排列 * * @param strArr * @return false:不是根据字母顺序 true:根据字母顺序 */ public static boolean isCharOrder(String[] strArr) { ArrayList<String> list = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < strArr.length; i++) { list.add(strArr[i]); } //JDK自带的按字典序的标准结果 Collections.sort(list); String[] strHelpArr = new String[strArr.length]; for (int i = 0; i < strHelpArr.length; i++) { //整理出标准对照数组 strHelpArr[i] = list.get(i); } for (int i = 0; i < strHelpArr.length; i++) { //与标准对照比较 if (strArr[i] != strHelpArr[i]) { return false; } } return true; } public static void main(String[] args) { Scanner s = new Scanner(System.in); while (s.hasNext()) { int n = s.nextInt(); String[] strings = new String[n]; for (int i = 0; i < n; i++) { strings[i] = s.next(); } if (isLenOrder(strings) & isCharOrder(strings)) { System.out.println("both"); } else if (isLenOrder(strings) == false & isCharOrder(strings) == true) { System.out.println("lexicographically"); } else if (isLenOrder(strings) == true & isCharOrder(strings) == false) { System.out.println("lengths"); } else { System.out.println("none"); } } } } 7喜欢的数字 import java.util.Scanner; public class Main{ public static void main(String[] args) { String str=""; Scanner input = new Scanner(System.in); while (input.hasNext()){ str =input.next(); } char[] a = str.toCharArray(); for (int i = 0; i < a.length; i++) { if(a[i]<'A' || a[i]>'Z'){ System.out.println("Dislikes"); return; } if (i<a.length-1 &&a[i]==a[i+1]){ System.out.println("Dislikes"); return; } } System.out.println("Likes"); return; } } 方法二 import java.util.Scanner; /** * @author shishusheng */ public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); while (sc.hasNext()) { String word = sc.next(); if (isAllInitCapital(word) && isConEql(word) && isThrEql(word)) { System.out.println("Likes"); } else { System.out.println("Dislikes"); } } } /** * 条件1:单词每个字母都是大写字母 * * @param word * @return */ public static boolean isAllInitCapital(String word) { return word.matches("[A-Z]+"); } /** * 条件2:单词没有连续相等的字母 * * @param word * @return */ public static boolean isConEql(String word) { return !word.matches(".*(.)(\\1).*"); } /** * 单词没有形如“xyxy” * 这里的x，y指的都是字母，并且可以相同)这样的子序列，子序列可能不连续。 * * @param word * @return */ public static boolean isThrEql(String word) { return !word.matches(".*(.).*(.)(.*\\1)(.*\\2).*"); } } 8买苹果 //复杂度O(1)方法 import java.util.*; /** * * O(1) * 对数字特征进行分析。 * * 6,8都是偶数。因此，能凑出的个数也是偶数。 * 程序中若苹果总数是奇数，直接返回-1。 * * 再次，偶数个苹果数对8取模，其结果只可能为0,2,4,6。 * 若余数为6或者0，则可以直接用6包装情况处理，不需要回溯购买8包装的情况。 * 若余数为4，只需回溯1次即可，因为8+4=12, 12%6 = 0。 * 若余数为2，只需回溯2次即可，因为8+8+2=18, 18%6 = 0。 * * 综上，可以采用如下思路进行处理。（由于数字6和8的特征，本方法只适用于本题） * * 情况1：若num不是偶数，则直接返回-1 * 情况2：若num%8 = 0，则返回num/8 * 情况3：若num%8 != 0，则只需回溯1次或者2次8包装购买个数，就可以求解。 * 回溯1次，其结果为n/8-1+2 = n/8+1； * 回溯2次，其结果为n/8-2+3 = n/8+1。 * 因此，可以情况3下，可以返回n/8+1。 * @author shishusheng */ public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner in = new Scanner(System.in); while (in.hasNextInt()) { int n = in.nextInt(); System.out.println(count(n)); } } public static int count(int n) { if (n % 2 != 0 || n == 10 || n < 6) { //一定是偶数（6，8都是）,最小是6，10以上偶数都可以； return -1; } if (n % 8 == 0) { //如果拿八个拿完最好 return n / 8; } //对于10以上的偶数，只要对8取余数不为0，就要从前面的1或者2个8中拿出2个，把余数补为6（本来余数就是6，就不用拿）。所以+1； return 1 + n / 8; } } 9
2018-03-23
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谈谈17年工业届三个热点词汇的个人见解

工业互联网，好像更时髦的叫法是工业物联网IIoT，不管咋说，其意思就是在万物上网的物联网时代，要把工业设备也都连接到网络上去。从技术和业务两个角度谈谈个人对这个词汇的理解。工业物联网从设备连网的能力层而言，只要是2000年以后的设备都具备连网的能力，问题只是企业连没连。现实中的制造部门或工厂的设备连网基本都是在MES系统部署的时候完成。MES在流程行业，诸如制药、化工、酿酒等领域已经非常成熟，原因在于这些流程行业自动化程度极高；在离散行业相比而言由于每个企业自动化程度不同，MES具体实施存在差异，其成熟度不如流程行业高，特别是存在手工拉线生产的情形。这一点真的没看出现在的工业物联网和MES有啥区别，新瓶装旧酒，还是一群互联网人从没接触过生产自己臆想工业还是在很落后的时代，我不得而知。这也导致一个现状就是好多工业物联网平台，推出的东西让人哭笑不得，讲的好听点是做了个基于浏览器的MES客户端，讲的不好听点，这是在考验干工业人的智商。这会儿物联网的人可能要说工业物联网是在云上做的内容。这里就代表工业人说说从工业角度对云的需求是啥。其一，硬件虚拟化，过往我需要在工厂搭建物理服务器，现在最好能在云上找个虚拟机就解决了，其带来的优势就是不在需要支付维护硬件成本；其二，即取即用，也就说假设需要更大的存储，一个申请马上就能从云端分配更多，免去了采购、安装、设置等一堆与工业业务无关的动作，需要一台新的虚拟机，立马能分配，需要将现有的环境迁移到一个新工厂，立马可以克隆。至于网络安全，云的架构，那是做架构人需要考虑的，单从业务角度只需要这些。上面的内容，并不是要完全否定工业物联网，只是想说工业物联网如果是要落地到工业，其落脚点该是工业二字，而不是互联网，是每个工业行业细分的领域知识，是每个领域哪些数据需要被收集，并采用何种方式收集分析，因而个人相信了解行业的产品经理和方案架构设计师才是工业物联网的技术精髓。业务上看，在实际的工厂执行MES或者高大上点说搞工业物联网，要解决的是不同年代，不同厂家的不同设备的接入问题，新旧设备的多样化，和一些数据缺失需要想方设法补漏这是最费时也最难体现效率的事情。而这恰恰是工业物联网的基础，这里引用一句西门子的话“自动化是数字化的基础”供参考。但从工业物联网的供应商角度，也许去搞这一个个的具体机器是难的，不过把主流的工业协议一揽子全都支持了却不难，还要提醒一点千万不要以为有OPC万事大吉，Profinet，Profibus，CCNet，EtherNet，EtherCAT等等一个都不能少。这也就仅仅解决了协议层接入的问题，同一个PLC用在不同场景，还不同呢。比如用在压机和注塑机上的相同PLC，设定肯定不同。搞好这些协议能节省的是MES现场接入的投入，将MES的定制实施更多的用在解决业务数据上。另一点从工业物联网角度来说，对于数据的分析，个人目前也未看到与传统的SPC，TQM里的分析方法有何不同，提供的所谓的各类图表，貌似MES里全乎的很。总结而言，工业物联网尚需要寻找真正能让用户看到的价值的点，不然还不如让Honeywell MES或者施耐德Wonderware来改名叫工业物联网更好! 智能制造，Smart Manufacturing，直白点翻就是聪明的制造。这次要站在企业主角度说句话什么是智能制造，那就是能帮助实现利润最大的话的制造。围绕利润最大化这个企业运营等等终极目标说个人理解的两点，其一，智能制造绝不只是制造本身的事情；其二，智能制造是融入了对行业预测的生产形势，是企业利润最大化的制造方式。利润最大化并不表示一定要生产最多，市场保有量最大，相应对企业而言应是利润最大与生产弹性最大的优化，能吃到最好的蛋糕的同时也能保持最轻快的姿势在市场发生变化时转向。这种利润最大化，不能使Win-Lose的压OEM和供应商，也许是一种Win-Win的企业上下游托拉斯。再回到现实，看看现实中的智能制造在怎么做。企业过去没什么机器人的采购了几台机器人来替代了人，号称智能制造了，这是最多只能算智能制造的很早期形态，用机器人替代人省下一些Labor Cost。就单单看看工业机器人这个行业，2008年去上汽参观白车身焊接装配线，认可当时的机器人焊接装配线很先进，都是高档的ABB，Kuka。现在再看ABB的六轴机器人卖多少钱一台，20万以内就能整一台了，机器人的制造商从2010后瞬间在国内遍地开花，去工博会上看一圈，好多国内企业都能造六轴机器人了，应该跟一些协议和技术的开放不无关系。带来的效果就是机器人的生产成本降低了，用的起机器人的企业多了。过往只有在工厂才能看到的机器人产线现在能在展会上看到了，但如果这就是智能制造，那这个词真的太Low了，咋看这也不能叫聪明的制造。聪明的制造一定是了解市场，了解企业自身在市场的定位的制造，实现的是利润最大化。这也是笔者认为聪明制造一定不只是局限于制造的，是基于多种环境条件约束后企业做的优化生产决策。 数字化双胞胎，Digital Twin。其一，至少现阶段不可能在计算机中得到一个和现实一模一样行为的数字双胞胎，其实也没有必要。其二，数字双胞胎应该是个群集概念，它里面包含一组双胞胎，反应现实中的对象的方方面面。其三，数字双胞胎的价值在于替代真实的对象，去进行一些预测性的分析，这种预测性分析既包括前瞻也包括复现。其四，遴选出的数字双胞胎模型应该是有价值的，它反应现实对象的主要矛盾，并通过使用双胞胎实现时间，成本，质量的优化以展示其价值。回到现实，笔者看到好多企业在大谈数字双胞胎的时候抱有的错误想法就是要在计算机搞个跟真实模型一模一样的东西。这就有点不靠谱了，计算机还有最小时钟频率，现实时间的时间可是连续的，瞬态问题时间小于计算机时钟频率咋办。数字双胞胎现阶段的建模方式无非两种，一根据物理学原理来建模，二根据数据抽象推论黑盒公式。现实中，两分钟发生的事情，基于黑盒公式或者还能做到在两分钟内给出结果，基于物流学原理来计算的话，复杂点的有限元场景，两天都不一定算的完。但是如果摒弃搞这样模型的想法，只是从数字双胞胎需要从现实对象的某一个或几个方面去研究问题的角度去看，那就有可行性了。如果这个双胞胎再是有价值的，能实现时间的节省，成本的节约，模拟一些现实中无法实验的场景就值当的很了。笔者曾领导做过一个风机塔座的强度校核的数字双胞胎，其实说白了很简单。风场的风力情况由现场工程师测定，测定后会将这些风力转换为对于风机塔座的三个力Fx，Fy，Fz和三个弯矩Mx，My，Mz。由于一年四季的不同，这些数据一般会出现十多甚至二十多组来代表不同的风况。过去在没有数字双胞胎的情况下，结构有限元工程师一般人工挑选两组其中认为是最恶劣的风况手工在有限元软件里进行分析。这个过程一般需要四周时间，之所以时间长，是准备和设定相关的有限元约束时间花费占到了这4周的90%。数字双胞胎做的事情就是使用Python完成一组自动化的设定约束，加材料的过程，并将风况的20多组输入放入Excel表作为动态输入，对所有工况进行全部验证。这样20多组的风况在这个自动化脚本的自动配置下，只需要1个小时就能在一台高性能的工作站上完成。时间节省相当可观，成本也肯定省了，至少是有限元工程师的Labor Cost省了。再进一步，利用工具软件提供的优化功能，挑选出这20多组工况的最恶劣情况进行塔座减重自动优化，结果对于测试案例能减重达15%，要知道这是直径很大的风机塔座，是铸造件，成本节约相当可观。这就是笔者认为有价值的数字双胞胎。 总结而言，这三个热词，工业物联网，需要的充实其差异化的内容，新瓶装老酒是行不通的，因而需要的真正把行业纳入到工业物联网，来落地，别飘在天上了；智能制造，目前还是很狭义的理解在机器人替代人的阶段，这需要时间来让企业修正，等到机器替代人也省不了成本，或者行业饱和时候再来理解智能制造是利润最大化就有点晚了；而数字双胞胎，是目前稍微能能接点地气的内容，只要不曲解，利用数字化的工具是能发挥数字双胞胎替代现实对象并获得价值的。 本文出处：畅享网 本文来自云栖社区合作伙伴畅享网，了解相关信息可以关注vsharing.com网站。
2018-03-07
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RUN vs CMD vs ENTRYPOINT - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术（17）

RUN、CMD 和 ENTRYPOINT 这三个 Dockerfile 指令看上去很类似，很容易混淆。本节将通过实践详细讨论它们的区别。 简单的说： RUN 执行命令并创建新的镜像层，RUN 经常用于安装软件包。 CMD 设置容器启动后默认执行的命令及其参数，但 CMD 能够被docker run后面跟的命令行参数替换。 ENTRYPOINT 配置容器启动时运行的命令。 下面我们详细分析。 Shell 和 Exec 格式 我们可用两种方式指定 RUN、CMD 和 ENTRYPOINT 要运行的命令：Shell 格式和 Exec 格式，
2017-05-18

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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