就像我们假设Google的底层系统经常出问题那样,SRE同样假设任何一个数据保护机制都可能在最不适合的时间出现问题。
在所依赖的软件系统不停改变的情况下保障大规模数据的完整性,需要很多特定选择的、相互独立的手段来各自提供高度保障。
由于数据丢失类型很多(如上文所述),没有任何一种银弹可以同时保护所有事故类型,我们需要分级进行。
分级防护会引入多个层级,随着层级增加,所保护的数据丢失场景也更为罕见。
图26-2显示了某个对象从软删除到彻底摧毁的过程,以及对应的分级数据恢复策略。
第一层是软删除(softdeletion)(或者是某些API提供的“懒删除”机制)。
这种类型的保护在实
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设计模式-可复用面向对象软件的基础(高清版PDF)
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机器人技术问世于20世纪60年代初期,自那以来,经历了那么多年的发展,取得的进步和成绩是人们有目共睹的。
本文主要研究一种六自由度机器人的轨迹规划和仿真。
首先,论文介绍了机器人的结构及基本技术参数;此外,论文对运动控制器、伺服驱动器等硬件系统做了设计,这些都是机器人控制系统所需的,还对通讯方式、上层控制软件做了介绍。
六自由度机器人的运动学分析阶段:讨论了机器人运动学的数学基础。
介绍了机器人的空间描述和坐标变换,利用Denavit和Hartenberg于1955年提出的D-H参数法来描述相邻连杆之间的坐标方向和参数,讨论了机器人逆运动学的特性。
六自由度机器人轨迹规划阶段:我们主要讨论曲线的插补操作。
插补操作的稳定性和算法优劣直接关系到机器人运行的好坏,因此对插补算法的研究是机器人研究工作中的一个不可回避的问题。
本文在关节空间与笛卡尔空间基本插补算法的基础上,提出了三次样条插补算法,并用三次样条曲线拟合机器人运动轨迹,分析了该算法的有效性和优点。
六自由度机器人仿真阶段:充分利用Matlab中的RoboticsToolbox工具箱,通过调用函数并编写程序,对机器人的运动学相关问题做了分析和计算,绘制了六自由度机器人轨迹规划曲线,建立了机器人对象模型并用工具箱提供的函数将其在三维空间中呈现出来
2025/5/3 21:57:36 4.21MB 六自由度 机器人 运动学 插补算法
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本设计将实现一个简单计算器。
其类似于Windows附件中自带的计算器。
这个计算器不仅实现了简单的四则运算功能,还实现了高级的科学计算功能,而且具有简洁大方的图文外观。
它的设计按软件工程的方法进行,系统具有良好的界面、必要的交互信息和较好的健壮性使用人员能快捷简单地进行操作。
即时准确地获得需要的计算的结果,充分降低了数字计算的难度和节约了时间,对人们的生活有一定的帮助。
在课程设计中,系统开发平台为Windows2000XP,程序设计设计语言采用VisualC++,在程序设计中,采用了结构化与面向对象两种解决问题的方法。
2025/5/3 14:24:56 1.79MB VC++
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PL/SQLDeveloper是Oracle数据库开发工具,很牛也很好用,PL/SQLDeveloper功能很强大,可以做为集成调试器,有SQL窗口,命令窗口,对象浏览器和性能优化等功能。
2025/5/3 8:42:34 9.64MB oracle plsql
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基于文本内容的自动文本聚类技术作为文本信息挖掘技术中的核心技术之一,其目标是将文档集合分成若干个簇,要求同一簇内文档内容的相似度尽可能的大,而不同簇之间的相似度尽可能的小。
本文以中文文本作为文本聚类的挖掘对象,对文本集进行了中文文本预处理、文本聚类。
按照文中的方法步骤,设计了一个系统,实现了文本聚类的功能。
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面向对象课程设计,实验报告加rose代码。
选题是同城二手交易平台
2025/5/1 16:39:57 233KB 面向对象
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设计一个程序来模拟一个简单的手持计算器。
程序支持算术运算+、-、*、/、=、以及C(清除)、A(全清除)操作。
基本要求程序运行时,显示一个窗口,等待用户输入,用户可以从键盘输入要计算的表达式,输入的表达式显示在窗口中,用户键入’=’ 符号后,窗口显示出结果。
测试数据程序输入不少于5种不同的表达式进行测试。
实现提示可定义一个计算器类,该类包括两个组件对象,一个计算引擎和一个用户接口,用户接口对象处理接受的键盘输入信息,并显示答案,计算引擎对象对给出的数据执行相应操作,并存储操作的结果。
选作内容如果用户输入的表达式不合法,可以判别出来并给出相应的错误提示
2025/5/1 5:48:05 16KB 计算器程序
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RobotFramework-Selenium2Library1.8中文版,Ride实现软件测试自动化,使用表格式方法编写测试脚本,调用类库关键字实现接口、功能测试,所测对象包括但不限于web,app,客户端等
1.03MB 测试框架
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以新疆红富士苹果为研究对象,探讨应用高光谱图像技术和最小外接矩形法预测其大小的研究方法。
提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。
比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。
对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。
结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。
2025/4/29 18:04:53 359KB 最小外接矩形
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡