日期: 2021 年 4 月 17 日

python小程序演示彩票中*有多难

python小程序演示彩票中*有多难

一个小程序演示中彩票有多难
提示:该程序预计运行20分钟才能算出*终结果!
还在为彩票选号纠结的快拿去算个吉利号吧
2,新手入门练习,欢迎大佬指点!

#彩票模拟
import random as r
a=0
a1=0
a2=0
a3=0
a4=0
a5=0
a6=0
b1=0
while a<10:
list1=r.sample(range(1,34,1),6)
list1.sort()
list1.append(r.randint(1,17))
i=0
while True:
list2=r.sample(range(1,34,1),6)
list2.sort()
list2.append(r.randint(1,17))
if list2==list1:
print(‘你中1000万大*了,你一共买了%d次彩票!’% i)
print(‘中*彩票是:’,list2)
break
else :
i+=1

a1+=list1[0]
a2+=list1[1]
a3+=list1[2]
a4+=list1[3]
a5+=list1[4]
a6+=list1[5]
b1+=list1[6]
a+=1
print(‘经过十次强大的运算得到彩票号:’,a1//10,a2//10,a3//10,a4//10,a5//10,a6//10,b1//10)
print(‘快去买彩票吧,中*了记得回来打赏小的!’)

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Python爬取麻辣烫所有视频

Python爬取麻辣烫所有视频

# !/usr/bin/env python
# -*-coding:utf-8-*-
# date :2021/4/16 12:57
# author:Sabo
import os
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

savePath = ‘F:/麻辣烫耙耳朵’
root = ‘http://show.sctv.com/mlt/index’
urlTail = ‘.shtml’
headers = {
‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.104 Safari/537.36’,
‘Connection’: ‘close’
}

def getRootUrls(printFlag):
originUrl = ”
rootUrls = []
for i in range(0, 10):
if i is not 0:
originUrl = root + ‘_’ + i.__str__() + urlTail
else:
originUrl = root + urlTail
rootUrls.append(originUrl)
if printFlag is True:
print(rootUrls)
return rootUrls

def getLinksPerRootUrl(rootUrl, printFlag):
response = requests.get(url = rootUrl, header = headers)
if response.status_code != 200:
print(‘Get response error!’)
return ”
else:
response.encoding = ‘utf-8’
txt = response.text
mainLink = BeautifulSoup(txt, ‘html.parser’)
childLinks = []
mainLink_txt = mainLink.find_all(‘div’, attrs={“class”: “txt”})
for i in range(0, mainLink_txt.__len__()):
link = mainLink_txt[i].find_next(‘a’)
href = link.get(‘href’)
childLinks.append(href)
if printFlag == True:
print(childLinks)
return childLinks

def catUrl(catFlag, signalLinks):
root = ‘http://show.sctv.com/mlt’
result = []
for index in range(0, signalLinks.__len__()):
if catFlag == 0:
result.append(root+signalLinks[index][1:])
else:
result.append(root + catFlag.__str__() + signalLinks[index][1:])
return result

def urlTitles(rootUrl):
titles = []
response = requests.get(url=rootUrl, header = headers)
if response.status_code != 200:
print(‘Get titles error!’)
return ”
response.encoding =’utf-8′
txt = response.text
mainPage = BeautifulSoup(txt, ‘html.parser’)
nameLinks = mainPage.find_all(‘div’, attrs={‘class’:’name’})
for index in range(0, nameLinks.__len__()):
titles.append(nameLinks[index].text)
return titles

def download(savePath, titles, links):
for index in range(0, titles.__len__()):
commond = ‘you-get -o {0} -O {1} “{2}”‘.format(savePath, titles[index], links[index])
print(commond)
os.system(commond)

def main():
RootUrls = getRootUrls(printFlag = False)
catFlag = 0
for RootUrl in RootUrls:
links = getLinksPerRootUrl(rootUrl=RootUrl, printFlag=False)
titles = urlTitles(rootUrl=RootUrl)
dstUrls = catUrl(catFlag = catFlag, signalLinks=links)
download(savePath=savePath, titles=titles, links=dstUrls)

if __name__ == ‘__main__’:
main()

Python服务在Windows或Linux系统服务器上的部署方法

Python服务在Windows或Linux系统服务器上的部署方法

当一个Python服务开发完成之后,需要将其部署到服务器上运行。在本地开发相关Python服务时,我们一般采用Anaconda等工具搭建开发环境,并使用Pycharm等开发工具选定相应开发环境,再运行相关程序。
服务器上一般不会安装Pycharm等开发工具,以及Anaconda等环境配置工具。将服务部署到服务器,会将相应服务运行环境包和服务程序包复制到服务上,然后通过命令行窗口启动相应服务。

Windows系统部署方法

使用Anaconda等环境配置工具在Windows系统下搭建一个相应Python服务运行环境;
复制Windows系统下Python服务运行环境包及服务程序包至Windows系统服务器;
如果使用Anaconda搭建Python开发环境,则可以在【Anaconda安装路径\Anaconda3\envs】目录下找到相应Python服务运行环境包。

在服务器的命令行窗口输入Python服务运行环境包路径\python.exe 服务程序启动文件路径\service.py,如C:\Users\admin\Desktop\my_env\python.exe C:\Users\admin\Desktop\MyProject\service.py,即可在Windows系统服务器上启动相关Python服务。
Linux系统部署方法

使用Anaconda等环境配置工具在Linux系统下搭建一个相应Python服务运行环境;
复制Linux系统下Python服务运行环境包及服务程序包至Linux系统服务器;
如果使用Anaconda搭建Python开发环境,则可以在【anaconda安装路径/anaconda3/envs】目录下找到相应Python服务运行环境包。

在服务器的命令行窗口输入Python服务运行环境包路径/bin/python 服务程序启动文件路径/service.py,如/home/ubuntu/my_env/bin/python /home/ubuntu/MyProject/service.py,即可在Linux系统服务器上启动相关Python服务。

 

安装JDK和Eclipse

上篇的Android SDK下载安装及配置教程。

总结起来,Android开发环境搭建可以分为以下四步:

*步、安装JDK

第二步、安装Eclipse

第三步、下载并安装AndroidSDK;

第四步、为Eclipse安装ADT插件

今天再来补充一下安装JDK和Eclipse:

安装JDK
官网:http://www.Oracle.com/technetwork/Java/javase/downloads/index.html

按照以下步骤操作即可:

(1)点击图中箭头所指的任意一个都可以。

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(2)接受

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(3)找到适合自己电脑系统的JDK版本,点击下载

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(4)自己选择路径安装完,注:不可以保存在中文路径下。

(5)变量环境的设置:我的电脑/计算机——属性——高级系统设置——环境变量。

①、新建一个系统环境变量,变量名为JAVA_HOME,变量值为JDK的安装路径

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②、在系统变量中找到Path,将;%JAVA_HOME%\bin; %JAVA_HOME%\jre\bin添加到变量值后面

注:在变量的*末尾添加时,需要加上分号;

③、检测是否配置成功。打开命令行窗口,输入javac -version。安装成功则看到oracle JDK版本号,如下图所示:

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安装Eclipse
官网:http://www.eclipse.org/downloads/

1、下载Eclipse,选择EclipseIDE for Java EE Developers,根据自己的系统选择32位或者64位的安装包,

2、将下载好的安装包解压缩至自己想要的位置,得到如图效果:

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3、双击eclipse/eclipse.exe。自己选择工作空间存放位置,出现以下图标则安装成功,若无请检查步骤一JDK是否正确安装和配置。

%title插图%num %title插图%num

 

 

Android SDK下载安装及配置教程

总结起来,Android开发环境搭建可以分为以下四步:

*步、安装JDK; 

第二步、安装Eclipse;

第三步、下载并安装AndroidSDK;

第四步、为Eclipse安装ADT插件

详解:

第三步、下载并安装AndroidSDK

首先,下载Android SDK Tools,首先打开https://www.androiddevtools.cn/,我们可以看到这里面有Android开发所需的各种工具,首先找到SDK Tools:

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选择一个*新的版本就行了。注意,这里有exe和zip两种文件可供下载,exe的就是个安装程序,下载下来需要自己双击安装。这里建议下载zip压缩包,下载后,直接解压缩到你想要安装Android的路径就行了。解压后的文件目录如下:

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然后就双击“SDK Manager.exe”,启动SDK Manager,如图所示:

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几个必须要安装的,Tools文件夹里面的Android SDK Tools,然后就是Android SDK Platform-tools和Android SDKBuild-tools,只需要下载*新的版本。

然后就是API的选择了。因为Android是向下兼容的。所以只选择了下载当前*新的Android API。如果以后不打算用模拟器调试,而是一直用真机来调试的话,那么就可以不用装“system images“了。

*后就是extras文件夹中的东西了,如下图所示,

%title插图%num

extras中的东西可以只安装上图中的三个,即Android Support Repository、Android SupportLibrary和Google USB Driver。

接下来就可以进行安装了。要注意,由于这些东西都是在google 的服务器上下载的。所以可能出现连接不上的情况,如下图:

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这种时候,我们可以通过有Android SDK的国内镜像服务器来下载安装,这里推荐几个:

1、中科院开源协会镜像站地址:

IPV4/IPV6 :https://mirrors.opencas.ac.cn 端口:80

2、北京化工大学镜像服务器地址:

IPv4:https://ubuntu.buct.edu.cn/ 端口:80

IPv4:https://ubuntu.buct.cn/ 端口:80

IPv6:https://ubuntu.buct6.edu.cn/ 端口:80

3、大连东软信息学院镜像服务器地址:

https://mirrors.neusoft.edu.cn 端口:80

这里我选择的是大连东软的镜像,使用方法如下:

首先,点击菜单中的“Tools”,然后选择下拉中的“Options…”,

%title插图%num

然后在弹出的对话框中,填写HTTP Proxy Server为mirrors.neusoft.edu.cn(镜像服务器的地址,注意前面不要加http),然后填写HTTP Proxy Port为80 (端口号)。*后在勾选下面的『Forcehttps://… sources to be fetched using https://…』复选框,如下图所示

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接着点击close,关闭对话框,再重新启动SDK Manager就行啦。

下载安装过程后,之前选中安装的项目后面的状态都由之前的“Not installed”变为了如今的“Installed”,这就表示我们已经安装成功了!

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*后一步设置环境变量。这里需要把”\platform-tools“和”\tools”路径追加到系统环境变量Path中,具体如下:

首先,新建一个系统环境变量,变量名为ANDROID_SDK_HOME,变量值为你的SDK安装路径,这里我的安装路径为D:\android\android-sdk,如图所示:

%title插图%num

然后就是在系统的Path变量后,追加;% ANDROID_SDK_HOME%\platform-tools;% ANDROID_SDK_HOME%\tools,如图所示:

%title插图%num

然后我们可以检验一下Android SDK是否安装成功:在命令行窗口中输入”adb version“,出现如下显示,则安装成功了:

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第四步、为Eclipse安装ADT插件

为了能在Eclipse上进行Android开发,我们必须为他安装一个ADT(Android Development Tools)插件。

首先打开Eclipse软件。进入欢迎界面。单击菜单中的“Help”,选择“Install New Software…”,如下图所示:

%title插图%num

单击“Install New Software…”后,弹出“Install”窗口,然后单击“Add”按钮,

%title插图%num

然后会弹出“Add Repository”窗口,键入信息如下:Name(ADT),Location(https://dl-ssl.google.com/android/eclipse/),如下图所示,然后单击“OK”按钮:

%title插图%num

在弹出的对话框选择要安装的工具,然后下一步就可以了:

%title插图%num

不过如果我们没有修改hosts或者使用代理*的话,由于(https://dl-ssl.google.com/android/eclipse/)这个网站在天朝上不去,所以就会报如下错误:

%title插图%num

出现这种情况,我们要么就选择通过修改hosts或者使用代理*,以继续进行在线安装,或者就采用离线安装的方式(推荐),具体见blog(https://blog.csdn.net/dr_neo/article/details/46941859)

待一切安装好后,重启Eclipse,然后,Eclipse会根据目录的位置智能地和它相同目录下Android sdk进行关联,可以通过选择菜单项“Window”然后单击Preference来查看,如图所示:

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选择侧栏的“Android”,然后如果可以看到已经安装的SDK平台,表示已经自动关联好了,如下图所示;如果发现没有自动关联好,则需自己添加了,单击“Browse…”按钮,选择你的SDK安装路径,添加好就行啦~

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到这里,我们的整个在windows上进行Android开发环境的搭建就全部完成了,这时候,在Eclipse里,选择菜单项File—>New—>Project新建一个项目,我们就能看到建立Android项目的选项了:

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到这里,Android开发环境搭建工作就此结束!

LSTM代码

 

LSTM代码

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from sklearn import metrics
from sklearn.model_selection import train_test_split
from torch import nn
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data import TensorDataset,DataLoader
from sklearn.metrics import f1_score, accuracy_score,roc_auc_score,confusion_matrix
df = pd.read_csv(r’C:\train.csv’)

X=df.drop([‘label’][0], axis=1)
X=X.values
Y=df[[‘label’][0]]
Y=Y.values
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y,train_size=0.8, random_state=1)

train_x = torch.from_numpy(x_train)
train_y = torch.from_numpy(y_train)
class lstm(nn.Module):
def __init__(self, input_size=18, hidden_size=4, output_size=1, num_layer=2):
super(lstm, self).__init__()
self.layer1 = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layer)
self.layer2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

def forward(self, x):
x, _ = self.layer1(x)
s, b, h = x.size()
x = x.view(s * b, h)
x = self.layer2(x)
x = x.view(s, b, -1)
return x

#inputsize输入特征维度
model = lstm(18, 4, 1, 2)
criterion = nn.MSELoss()
# criterion=nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-2)
# 开始训练

train_x = train_x.reshape(-1, 1, 18).to(torch.float32)
train_y = train_y.reshape(-1, 1, 1).to(torch.float32)
dataset = TensorDataset(train_x,train_y)
train_loader = DataLoader(dataset = dataset, batch_size =512, shuffle =True,num_workers=0)
for e in range(100):
for i,data in enumerate(train_loader):
#pytorch中tensor(张量)只能在CPU上运算,(variable)变量是可以用GPU加速计算
inputs,labels =data
inputs,labels = Variable(inputs), Variable(labels)
# var_x = Variable(train_x)
# var_y = Variable(train_y)
# 前向传播
out = model(inputs)
loss = criterion(out, labels)
#
# loss=loss.clone().detach().requires_grad_()
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

if (e + 1) % 1 == 0: # 每 10次输出结果
print(‘Epoch: {}, Loss: {:.5f}’.format(e + 1, loss.item()))

model = model.eval() # 转换成测试模式

data_X = x_test.reshape(-1, 1, 180)
data_X = torch.from_numpy(data_X).to(torch.float32)
var_data = Variable(data_X)
pred_test = model(var_data) # 测试集的预测结果
pred_test = pred_test.view(-1).data.numpy()
pred=pred_test.round()
print(pred)
# 改变输出的格式
auc = roc_auc_score(y_test, pred_test)
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_test, pred).ravel()
f1, acc = f1_score(y_test, pred), accuracy_score(y_test, pred)
print(auc)
fpr, tpr, threshold = metrics.roc_curve(y_test, pred)
roc_auc = metrics.auc(fpr, tpr)
plt.figure(figsize=(6,6))
plt.title(‘Validation ROC’)
plt.plot(fpr, tpr, ‘b’, label=’Val AUC = %0.3f’ % roc_auc)
plt.legend(loc=’lower right’)
plt.plot([0, 1], [0, 1], ‘r–‘)
plt.xlim([0, 1])
plt.ylim([0, 1])
plt.ylabel(‘True Positive Rate’)
plt.xlabel(‘False Positive Rate’)
plt.show()

什么是混合云战略平台,我们应该如何构建?

大部分人熟知“混合”这个术语,虽然它通常与汽车有关。幸运的是,它也适用于我的观点。请注意,根据定义,混合是通过组合两个不同要素造出新东西。就混动汽车而言,混合是指电动力和汽油动力的引擎。这既给用户提供了电动汽车的燃效,也给用户提供了汽油汽车的动力和便捷性。然而,不仅仅是汽车在享受组合两个不同要素创造出新的更好的东西所带来的好处,对IT世界来说,概念、原则和方法论一直持续的融合以取其精华。今天,我们要探究那种组合的一个,也就是众所周知的混合云。

什么是混合云战略?

按照美国国家标准技术研究所的说法,混合云基础设施是两朵或者多朵云(私有云、社区云或者公有云)的组合,各朵云保留独有的实体,但是通过标准化的或者专有的技术绑在一起,而标准化的或者专有的技术使能数据和应用的可移植性。从这个定义推演可知,混合云战略是使用这些多个基础设施(包括组织自有的IT和数据中心)来实现IT目标。当你允许负载随着需求和成本变化在公有云和私有云之间迁移的时候,混合云模型可以给组织带来增强的灵活性和更多数据部署选项。所以,尽管云优先的战略强调把云用于所有IT功能上,但是混合云战略使用组合的基础设施来给组织提供每个基础设施所带来的好处,而不是通过依附在一个基础设施上来限制它们。

混合云战略的好处

Gartner预计,截至2020年,90%的组织将已采用混合战略。看看混合战略的好处就很容易理解为什么了。公有和自有部署都自夸自己独特的优势,然而,它们也都有自己的缺点。直到把它们组合起来,才能扬长避短。

简言之,对强调安全、致力于增长和很高数据要求的组织来说,不管规模大小,混合云战略都是理想的,主要是因为混合云战略解决了这些全部因素,而且解决的更多。以下是混合云业务战略的几个优势:

对于那些有动态或者持续变化的工作负载的组织而言,混合云战略也非常有用。举个订单录入系统的例子,这个系统在假期需求量猛增。这种情况是混合方法的首选,因为它们可以让应用运行在私有云中,但是可以在高峰需求时利用公有云的云爆发。

如何构建混合云战略

采用混合云战略*大的好处之一是,你可以按照组织当前和未来的需求定制它。换言之,不止有一种混合云;而是有多个方式和组合。然而,为了建立混合云战略,要满足以下的条件:

公有基础设施即服务(Infrastructure-as-a-Service,IaaS)平台

创建了私有云,这种私有云是本地部署的或者通过托管的私有云提供商创建的

在环境之间有充足的广域网(Wide Area Network,WAN)连接

私有云必须是恰当的架构的,以获得与公有云的兼容性

既然已经有了实施混合云的先决条件,那么引出了这样一个问题:它到底是什么样的,答案并不唯一。一种选择是,组织可以在云管理软件上进行投资,这种方法为它们提供了单一的平台,从这个平台上管理公有云应用和本地部署的基础设施。另一种选择是,供应商原生混合云战略,在这种方法中,为了利用公有云的好处,你把本地部署的基础设施或者数据中心连接到公有云上。

不管你的方法是什么,混合战略的目标就是,它允许组织调整其基础设施来满足其特定需求。然而,就像生活中的大部分事情,你可以采取步骤来帮助确保混合云方案有个好的开头:

把新的云服务和现有本地部署的基础设施集成起来,这样你可以访问到所有必要应用

实施安全措施来控制和约束重要数据流

为了以一种可以无缝工作在本地部署和云平台上的方式部署现有应用,使用虚拟化层或者管理程序。这将提供更简单的在云和本地部署的基础设施间“整体迁走”的方法

尽可能的使用容器技术工具来开发未来应用,它可以减少对云平台供应商的依赖,并允许你一致的使用本地部署的和不同的云平台

在任何可能的时候和地方自动化任务,特别是重复性手工任务

为了确保使用混合云模型获得成功的战略,建立和监控关键绩效指标(部署频率和速度,失败率,恢复时间)

构建成功的混合云的关键在于选择与你期望的公有云特别兼容的管理程序和云软件层。这可以恰当的和提到的公有云应用程序编程接口互操作,并促进这两者之间的无缝迁移。

混合云实施:挑战和解决方案

实施任何新战略或者实践时都常常会出现挑战。然而,知道甚至为这些挑战的出现做了准备是确保平滑的转型到使用混合模型的*佳方法。以下是一些常见的障碍和解决它们的有用建议:

安全风险—私有云中的数据是被安全保护的,然而,混合云可能需要不同的安全平台来保护敏感数据。通过选择正确的平台、建立对数据需求的深度理解以及利用集成网络解决方案中的恰当合作关系,可以*小化安全风险。

集成和维护成本—集成公有云和私有云、本地部署的基础设施或者与各种云提供者集成可能是具有挑战的。它不但从管理和实施角度来看增加了更大的复杂度,而是也使得跨多个环境追踪资源和计算能力变得困难。

技术和DevOps流程—混合云战略要求在选择可以工作于大量环境的技术和解决方案时更加慎重。尽管这不导致、但是我经常见到生命周期管理和部署减慢。然而,在你推出时求助于专家会有助于提供*可能的解决方案和技术,例如使用Docker/Kubernetes/Openshift的容器化;有助于通过确保实施正确的持续集成/持续交付流程来自动化应用构建和部署。当前在这个领域中*流行的技术包括Microsoft Azure、Google Cloud Platform、HPE OneSphere以及 Amazon Web Services (通过他们*近和VMware软件合作实现)。

对任何寻求灵活性、经济可承受性、增强的安全性、改善的访问和通信以及可定制的IT需求解决方案的组织来说,混合云战略都是未来之路。然而,就像任何新战略,当缺少经验时,这可能会令人心生畏惧。不要犹豫,寻求专家的支持来帮助建立和实施这样一种混合云解决方案-这种云解决方案不仅仅按照你的特定需求来调整,而且旨在驱动你的业务向前发展。

随着组织开始关注边缘计算,边缘计算主要有哪几大误区

​每天都有数百万台机器和对象首次连接到Internet上,公司也在通过边缘计算改变我们对云基础设施的看法,从而挑战传统架构。事实上,Gartner预计超过40%的企业IT组织将采用边缘计算策略,比去年增加了1%。

在当今世界,边缘计算继续引领行业讨论,由于越来越多的传感器、移动设备和强大的应用程序在网络的边缘驱动数据,所以越来越多的公司将计算资源放在网络边缘,以便靠近生成数据的设备。

随着组织开始关注边缘计算,各种错误的观念正在给他们蒙上阴影。下面是与边缘计算相关的三大误区。

误区1 – 边缘计算是资源密集型的

边缘计算需要的是典型的数据中心之外的本地资源,所需的资源可以是*小的。在边缘处的完整或甚至小型数据中心对于连接和处理网络边缘上的数据都是不必要的。

边缘计算是在网络边缘处的数据处理,在远程主数据中心或云的能力有限的情况下生成信息。通过将计算源放在收集数据的源旁边,我们可以显著地改进对网络安全漏洞等事件的响应,或利用市场和消费者行为的实时变化。

计算基础设施可以像物联网设备一样小,也可以像多个计算设备的微型数据中心那样大。想象一下,在远程办公或分支机构计算的环境中,通过边缘计算,资源可以与制造系统、医疗设备、销售点和物联网设备相邻。

误区2 – 边缘计算不需要改变

边缘计算可能需要多个网络提供商和连接点来支持边缘数据中心的全部负载。多样性和冗余至关重要,如果网络提供商出现故障或丢失,组织仍可提供相同的高质量服务。通过边缘计算,计算源可以在蜂窝基站或附近的城域网运行。

构建边缘网络意味着改变管理和运行数据中心的方式。组织的系统已不再位于有现场作业团队的大型、易于访问的建筑物中。由于硬件部署在远程站点上的模块化外壳中,需要时间才能到达,所以组织必须构建更像是蜂窝网络的东西。

由于标准的高可用性连接和电源系统,数据中心内部或附近的网络性能通常被认为是理所当然的。但在边缘,这是*对必要的。

误区3 – 边缘计算是适合所有人的

一些厂商会告诉您,他们可以为这种新型网络提供一条简单的路径,将计算和存储结合在一起,这并不奇怪。边缘数据中心不是万能的,安装可以是从单个服务器到自包含机架到20或30的任何设备。无论规模多大,它们都需要正确的设备。但是,不要将边缘数据中心视为廉价且小型的基础设施,而应将每个单独的节点视为必须经过设计和测试以支持业务需求的数据中心。

边缘计算环境足够小,无需专门的IT人员就可以操作。但是,为了以低维护的方式运营,基础设施需要易于实施和管理,并且可以根据需要轻松连接到主数据中心或云。大多数数据中心都需要现场工作人员轮班维护设备。在边缘计算中这是不可能的,因为您管理的是位于不同位置的多个小型数据中心,以及您的数据中心资产。

这种安排需要远程监控和大量自动化。可能需要冗余硬件来解决访问问题。边缘计算应用程序需要能够自我修复,或能够故障转移到附近的节点或数据中心来维护服务。到目前为止,行业还没有在这方面建立大量的实践。我们仍然处于试错模式中,但是一旦我们破解并完善了这种方法,计算环境将会变成一个完全不同的世界。

中美云计算产业对比,需要从技术、市场、环境,3个维度来进行说明

云计算在美国已经基本普及了,而中国的云计算产业仍是呼之欲出,却仍迟迟不出,个中缘由众说纷纭。

众所周知的原因,全世界的互联网基本可以分成两个独立的空间和市场:一个是美国主导的全球互联网,另一个是中国自主发展的中国互联网,由于特殊的政策和技术手段原因(此处略去若干字),中国成为全世界唯一一个诞生了可以与美国抗衡的互联网巨头的国度,云计算的发展也是如此,当欧洲、亚洲等市场被亚马逊、Google、微软等席卷的时候,中国的云计算却展现出不同的面貌。

在欧美,云计算服务已经普及,IT服务已经全面向云计算的服务转变,云计算已不是一个神秘的概念和技术,而是实实在在的产品和服务;在中国,消费者市场基本可以与美国保持同步,相关的个人云存储服务等基本具备,但在企业服务市场,至今仍未看到一个具备体系的生态系统的出现,原因何在?个人认为要从云计算的基础技术、用户IT使用水平和服务环境三方面说起。

技术基础
云计算是个很难取巧的技术活,因此我也首先从技术基础方面来比较相关差异。在云计算的基础技术方面,美国是毋庸置疑的领导者,包括服务器虚拟化、网络技术(SDN)、存储技术、分布式计算、OS、开发语言和平台等核心技术基本上都掌握在美国公司手中,美国强大的创新和资本转化能力,支持了新技术的不断涌现,每一个领导企业在崛起前都有长期的积累,短的4~5年,长的7~8年,例如:

-VMware,98年成立,07年后才开始盈利、大发展

-Nicira,07年成立,12年被VMware收购

-Citrix,虚拟桌面研究20年,在07年后迎来真正的发展

-Facebook,05年成立,11年左右盈利,12年上市

在每个细分领域,都有一个领导企业,同时在其周围形成了完善的产业链配合,以虚拟化为例,VMware、微软、红帽等虚拟化厂家,与相关的服务器、网卡、存储等公司都有密切的合作,体现到产品上,就是完善的驱动支持,各种各样的解决方案集成,可以满足各种场景的使用要求。

中国,产品开发大多数是两个套路,一是在美国开源软件基础上修改使用,二是产品引入销售,包装后形成解决方案。近10年来,虽然有BAT三巨头,有中兴、华为等公司在大力投入研发资源,很多创业公司也在进行技术研究,但能够真正掌握核心技术的云计算公司还是太少,积累依然不足,很难形成主导性的产业链。

因此,当美国以Amazon为代表的IaaS服务商构建出生机勃勃的公有云生态系统的时候,我们国内还是以私有云的建设为主,为什么?因为公有云的建设一定要自主研发才能做到,必须具备核心的技术能力,没有现成产品可以使用(这里还有成本因素),没有任何捷径可走,而私有云的建设可以采购美国公司的成熟产品。即使如阿里云,从目前来看,其技术能力和服务水平离用户的期望也仍有很大差距。

用户IT使用水平
说完技术,下面来看看市场及用户。我个人观点,国内企业的IT技能和水平与美国有至少10~20年的差距,且差距是全方位的,涉及到观念、企业管理和IT技能。首先,国内企业的IT部门长期受不到重视,企业的领导普遍IT认知不足;其次,中国是制造业大国,多是中小型企业,产业形态初级,对IT要求不高和认知度不够;目前,大多数企业的IT技能只局限于办公,或者简单的生产流程管理、财务管理等,普遍的IT技能和水平较差。记得前两天在《商业价值》看到了一篇文章《大数据,不乐观》,其中就提到大数据的广泛应用,或许会拉大中国与先进国家的差距。因为,对于数据的分析和认识,*重要的还是取决于习惯和认知程度(即文中说的对数据的敏锐度)。因此在云计算应用方面,面向中国用户的产品要更简单、更直接,同时价格也要更低,这一点我以后会专门来讨论。

服务环境
*后,谈谈产业环境方面。云计算在美国已经广泛应用,渗透到IT产业的各个角落,被各个企业广泛使用。其中:Amazon已成为IaaS市场的事实标准,各开源组织OpenStack、CloudStack也要宣称与Amazon的兼容;PaaS、SaaS的服务层出不穷,各种围绕云基础能力的服务很多、很灵活,包括混合云管理等等,整个IT产业已经在重构。而中国的云计算刚开始向实质应用迈进,但停留在比较初级的阶段,缺乏适合企业的应用,目前产业界主要聚焦在IaaS服务,PaaS平台服务基本缺位,个人认为新浪、腾讯等还谈不上真正的PaaS,它们更像能力调用和应用汇聚平台,更多吸引开发者的推广渠道优势;而SaaS服务推进缓慢,特别是企业市场。

其他制约问题
目前,国内还有一些制约云计算产业发展的根本性问题。需要政府、行业、用户共同解决。一是知识产权的保护不够;二是中国的用户传统上重硬件轻软件,但未来软件才是竞争的核心,才是价值所在;三是各地云计算发展上急功近利,好大喜功,没有人愿意做长远的项目,愿意真心扶持做技术研发的小企业;四是高端人才的缺乏。五是国内信用交易市场的欠缺,影响云计算的发展。

iOS计算FPS

原理:CADisplayLink是在每一帧绘制之前调用,并且可以获取时间戳。

1 – (void)viewDidLoad {
2     [super viewDidLoad];
3
4     _lastTimestamp = -1;
5     _frameCount = 0;
6     CADisplayLink *link = [CADisplayLink displayLinkWithTarget:self selector:@selector(calFPS:)];
7     [link addToRunLoop:[NSRunLoop currentRunLoop] forMode:NSRunLoopCommonModes];
8 }
9
10 //计算1S内帧数
11 -(void)calFPS:(CADisplayLink *)displayLink
12 {
13     if(_lastTimestamp == -1){
14         _lastTimestamp = displayLink.timestamp;
15         return;
16     }
17
18     _frameCount++;
19
20     NSTimeInterval interval = displayLink.timestamp – _lastTimestamp;
21
22     if(interval < 1){
23         return;
24     }
25
26     _lastTimestamp = displayLink.timestamp;
27
28     CGFloat fps = _frameCount / interval;
29
30     NSLog(@”%f”, fps);
31
32     _frameCount = 0;
33 }
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