Probability-DependentGain-ScheduledFilteringforStochasticSystemsWithMissingMeasurements

包含的5个文件是：1，UL3030：2018ANSI/CAN/ULStandardforUnmannedAircraftSystems-无人机安规。
2，ISO21895-2020Categorizationandclassificationofcivilunmannedaircraftsystems-民用无人飞机系统的分类和分类。
3，ISO21384-4-2020Unmannedaircraftsystems—Part4Vocabulary-无人机系统的词汇。
4，ISO21384-3-2019Unmannedaircraftsystems—Part3Operationalprocedures-无人机系统的操作程序。
5，BSISO21895-2020Categorizationandclassificationofcivilunmannedaircraftsystems-民用无人机系统的分类和分类。

DistributedSystems(3rd)英文无水印原版pdf第3版pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书Copyright@2017MaartenvanSteenandAndrewS.TanenbaumPublishedbyMaartenvanSteenThisbookwaspreviouslypublishedby:PearsonEducation,IncISBN:978-15-430573-8-6(printedversion)ISBN:978-90-815406-2-9(digitalversion)Edition:3.Version:01(February2017)AllrightstotextandillustrationsarereservedbyMaartenvanSteenandAndrewS.Tanenbaum.Thisworkmaynotbecopied,reproduced,ortranslatedinwholeorpartwithoutwrittenpermissionofthepublisher,exceptforbriefexcerptsinreviewsorscholanyformofinformationstorageadaptationorwhatever,computersoftware,orbysimilarordissimilarmethodsnowknownordevelopedinthefutureisstrictlyforbiddenwithoutwrittenpermissionofthepublisherToMarielle,max,andelkeMVSToSuzanneBarbara,Marvin,Aronnathan,olivia,andmirteASTCONTENTSPreface1Introduction1.1Whatisadistributedsystem?Characteristic1:Collectionofautonomouscomputingelements2Characteristic2:SinglecoherentsystemMiddlewareanddistributedsystems1.2DesigngoalsSupportingresourcesharingMakingdistributiontransparent12Beingscalable15Pitfalls243Typesofdistributedsystems24Highperformancedistributedcomputing25Distributedinformationsystems34Pervasivesystems1.4Summary522Architectures552.1Architecturalstyles56Layeredarchitectures.57Object-basedandservice-orientedarchitectures62Resource-basedarchitectures64Publish-subscribearchitectures2.2MiddlewareorganizationWrappersInterceptors垂番Modifiablemiddleware752.3SystemarchitectureCONTENTSCentralizedorganizations76Decentralizedorganizations:peer-to-peersystemsHybridarchitectures2.4Examplearchitectures94TheNetworkFilesystem94TheWeb982.5Summary3Processes1033.1Threads..104Introductiontothreads104Threadsindistributedsystems1113.2Virtualization116Principleofvirtualizationapplicationofvirtualmachinestodistributedsystems,1223.3Clients124Networkeduserinterfaces124Client-sidesoftwarefordistributiontransparency1273.4Servers128Generaldesignissues129Objectservers133Example:TheApacheWebserver139Serverclusters,,,,,,,1413.5Codemigration152Reasonsformigratingcode152Migrationinheterogeneoussystems1583.6Summary1614Communication4.1Foundations164LayeredProtocols164TypesofCommunication.1724.2Remoteprocedurecall..173Basicrpcoperation174Parameterpassing178RPC-basedapplicationsupport182VariationsonrPc185Example:dCErPc,.1884.3Message-orientedcommunication193Simpletransientmessagingwithsockets.193Advancedtransientmessaging198Message-orientedpersistentcommunication206Example:IBM'sWebSpheremessage-queuingsystem212Example:AdvancedMessageQueuingProtocol(AMQP)....218DS3.01DOWNLOADEDBYTEWIGOMIXMAIL.INFOCONTENTS4.4Multicastcommunication221Application-leveltree-basedmulticasting221Flooding-basedmulticasting225Gossip-baseddatadissemination2294.5Summary2345Naming2375.1Names,identifiersandaddresses2385.2Flatnaming.241Simplesolutions241Home-basedapproaches245Distributedhashtables246Hierarchicalapproaches2515.3Structurednaming256Namespaces.256Nameresolution259Theimplementationofanamespace264Example:TheDomainNameSystem271Example:TheNetworkFileSystem2785.4Attribute-basednaming283Directoryservices283Hierarchicalimplementations:LDAP285Decentralizedimplementations2885.5Summary2946Coordination2976.1Clocksynchronization.298Physicalclocks299Clocksynchronizationalgorithms3026.2Logicalclocks310Lamport'slogicalclocks310Vectorclocks3166.3Mutualexclusion321322acentralizedalgorithm.322adistributedalgorithm323atoken-ringalgorithm.325adecentralizedalgorithm3266.4Electionalgorithms329Thebullyalgorithm.,..330Aringalgorithm332Electionsinwirelessenvironments333Electionsinlarge-scalesystems.3356.5Locationsystems336DOWNLOADEDBYTEWIGOMIXMAIL.INFODS301VIllCONTENTSGPS:GlobalPositioningSystem337WhengPsisnotanoption339Logicalpositioningofnodes3396.6Distributedeventmatching..343Centralizedimplementations3436.7Gossip-basedcoordination349asgregation349Apeer-samplingservice350Gossip-basedoverlayconstruction3526.8Summary3537Consistencyandreplication3557.1Introduction356Reasonsforreplication356Replicationasscalingtechnique3577.2Data-centricconsistencymodels358Continuousconsistency359Consistentorderingofoperations364Eventualconsistency3737.3Client-centricconsistencymodels375MonotonicreadsMonotonicwrites.379Readyourwrite380Writesfollowreads3827.4ReplicamanagementFindingthebestserverlocation383Contentreplicationandplacement..385Contentdistribution..388Managingreplicatedobjects3937.5Consistencyprotocols.396Continuousconsistency..........396Primary-basedprotocols398Replicated-writeprotocolsCache-coherence403Implementingclient-centricconsistency,,...4077.6Example:CachingandreplicationintheWeb4097.7Summar4208Faulttoleran4238.1Introductiontofaulttolerance424Basicconcepts.424Failuodels427Failuremaskingbyredundancy8.2Processresilience432DS3.01DOWNLOADEDBYTEWIGOMIXMAIL.INFO

ThedatasetiscollectedbyYonseiUniversity.Wedeployedourmobilitymonitoringsystem,namedLifeMap,tocollectmobilitydataovertwomonthsinSeoul,Korea.LifeMapusedlearningschemeproposedinfollowingpaper.Pleasereferthispaperwhenyouuseourdataset.*YohanChon,ElmurodTalipov,HyojeongShin,andHojungCha.2011.Mobilityprediction-basedsmartphoneenergyoptimizationforeverydaylocationmonitoring.InProceedingsofthe9thACMConferenceonEmbeddedNetworkedSensorSystems(SenSys'11).ACM,NewYork,NY,USA,82-95.Visitourhomepageformoreinformation(http://lifemap.yonsei.ac.kr).

ThisbookisallaboutDTrace,withtheemphasisonusingDTracetounderstand,observe,anddiagnosesystemsandapplications.AdeepunderstandingofthedetailsofhowDTraceworksisnotnecessarytousingDTracetodiagnoseandsolveproblems;thus,thebookcoversusingDTraceonsystemsandapplications,withcommand-lineexamplesandagreatmanyDscripts.Dependingonyourlevelofexperience,weintendthebook’sorganizationtofacilitateitsuseasareferenceguide,allowingyoutorefertospecificchapterswhendiagnosingaparticularareaofthesystemorapplication.

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Thishands-onguidecutsshortthepreambleandgetsstraighttothepoint–actuallycreatinggraphics,insteadofjusttheoreticallearning.Eachrecipeisspecificallytailoredtosatisfyyourappetiteforproducingreal-time3-DgraphicsusingGLSL4.0.IfyouareanOpenGLprogrammerlookingtousethemodernfeaturesofGLSL4.0tocreatereal-time,three-dimensionalgraphics,thenthisbookisforyou.FamiliaritywithOpenGLprogramming,alongwiththetypical3Dcoordinatesystems,projections,andtransformationsisassumed.ItcanalsobeusefulforexperiencedGLSLprogrammerswhoarelookingtoimplementthetechniquesthatarepresentedhere.

常见问题及处理方案CPU使用率高的问题通过操作系统命令toptopasglance等查看top进程号，确认是系统进程还是oracle应用进程，查询当前top进程执行的操作和sql语句进行分析。
根据进程号获取正在执行的sqlSELECTa.osuser,a.username,b.address,b.hash_value,b.sql_textfromv$sessiona,v$sqltextb,v$processpwherep.spid=&spidandp.addr=a.paddranda.STATUS='ACTIVE'anda.sql_address=b.addressorderbyaddress,piece;数据库无法连接数据库无法连接，一般可能是如下原因造成：（1）数据库宕了（2）监听异常（3）数据库挂起（4）归档目录满（5）数据库或应用主机的网卡出现问题不能正常工作（6）应用主机到数据库主机的网络出现问题。
1、数据库宕了立即启动数据库。
Startup2、监听异常此时一般体现为：监听进程占用CPU资源大；
d监听日志异常。
此时，立即重启监听，监听重启一般能在1分钟之内完成。
Lsnrctlrestart3、数据库挂起立即重启数据库。
Startup4、归档目录满（1）在没有部署OGG数据同步的情况下，立即清理归档日志文件。
（2）如果部署了OGG数据同步，查看OGG正在读取的归档日志文件，立即清理OGG不再需要的日志文件。
5、数据库或应用主机的网卡出现问题不能正常工作。
立即联系主机工程师处理。
6、应用主机到数据库主机的网络出现问题。
立即联系网络维护人员查看。
CRS/GI无法启动对于10g及11gR1版本的CRS问题1、进入/tmp目录下，看是否产生了crsctl.xxxxx文件如果有的话，看文件内容，一般会提示OCR无法访问，或者心跳IP无法正常绑定等信息。
2、如果/tmp目录下没有crsctl.xxxxx文件此时查看ocssd.log文件，看是否能从中得到有价值的信息。
可能的问题：网络心跳不通。
3、/tmp目录无crsctl.xxxxx且日志中没有报错信息，只有停CRS时的日志信息。
此时可能是RAC两个节点对并发裸设备的访问有问题，此时考虑：（1）停掉两个节点的CRS。
（2）两个节点先同时去激活并发VG，然后再激活VG。
（3）重新启动CRS。
对于11gR2的GI问题分析$GRID_HOME/log/nodename目录下的日志文件，看是否能从中找出无法启动的原因。
常见问题：1、心跳IP不同。
2、ASM实例无法启动。
对CRS的故障诊断和分析,参加本文档中RAC部分的MOS文档.数据库响应慢应急处理步骤：（1）找到占用CPU资源大的sql或者模块，然后停掉此应用模块。
（2）如果属于由于种种原因引起的数据库hang住情况，立即重启数据库，此时重启需要约15分钟时间。
重要说明：如果重启数据库的话，会有如下负面影响：（1）要kill掉所有连接到数据库中的会话，所有会话都会回滚。
（2）立即重启的话，不能获取并保留分析数据库挂起原因的信息，在后续分析问题时，没有足够信息用于分析问题产生的根本原因。
一般正常重启的话，都需要手动获取用于分析数据库重启原因的信息，以便编写分析报告，但是在最长情况下，获取日志信息可能就要40分钟时间。
此时一般做systemstatedump，且如果是rac情况的话，需要2个节点都做，且需要做2次或以上。
常规处理步骤，分如下几种情况处理：（1）所有业务模块都慢。
（2）部分业务模块慢。
（3）数据库hang住。
所有业务模块都慢此时首先查看系统资源，看是否属于CPU资源使用率100%的问题，如果是，参考本章“CPU使用率高的问题”解决办法。
如果系统资源正常，那很可能是数据库hang住了，此时参考数据库Hang部分。
部分业务模块慢分析运行慢的模块的sql语句：（1）看是否是新上的sql。
（2）看执行计划是否高效。
（3）优化运行慢的模块的sql语句。
数据库hang住应急处理方式：重启数据库。
常规处理方式：（1）分析alert日志，看是否能从alert日志中，可以很快找到引起问题的原因。
（2）做3级别的hanganalyze，先做一次，然后隔一分钟以后再做一次。
并分析

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。