今天在调试MPU6050时发现,MPU6050可以正常读取器件ID,但读取的加速度计和陀螺仪的数据均为零. 经过排查发现,MPU6050第20脚的电容没用焊接,C6可以使用10uF的电容.

chart.js插件生成折线图时数据普遍较大时Y轴数据不从0开始的解决办法,原文:http://bubuko.com/infodetail-328671.html 默认情况下如下图 Y轴并不是从0开始,这样折现图的幅度会很大,不是正常的幅度,解决办法如下, 示例代码: window.onload = function () { var ctx = document.getElementById("canvas").getContext("2d"); window.m

bootstrap上传表单的时候上传的数据默认是0 一定要小心

matlab将矩阵数据归一化到[0,255]     function OutImg = Normalize(InImg) ymax=255;ymin=0; xmax = max(max(InImg)); %求得InImg中的最大值 xmin = min(min(InImg)); %求得InImg中的最小值 OutImg = round((ymax-ymin)*(InImg-xmin)/(xmax-xmin) + ymin); %归一化并取整 end

先ctrl+H ,出现如下对话框 点击“定位”,选择“空值” 在表格中空的位置上编辑栏输入0,CTRL+ENTER,即可将缺失数据全部用0补齐.

0.0 前言 本文主要基于最新的Spark 2.1.0版本.阅读本文可以对Spark 2.1.0的学习过程,运行流程,关键组件,原理有所了解.文章有点长,你也可以直接阅读感兴趣的部分,但是还是建议全面了解. 1.0 简介 Spark是Apache软件基金会下的分布式系统开源项目.在官网中这样概况这个项目 Apache Spark is a fast and general engine for large-scale data processing. 说Spark是一个用于大规模数据处理的快速通

近年来,各类移动端应用层出不穷,app.小程序已成为企业业务数字化的必然选择,围绕互联网产品的技术创新与开发者生态,正在历经行业发展的又一次革新. APICloud作为国内领先的移动应用开发平台,一直致力于提供移动开发的全套解决方案.这其中,除了前端的跨平台方案外,很大一部分就是后端服务以及上线后的运维工作.APICloud提供的新版数据云3.0 就是为了为方便广大开发者简化后端开发而设计的.  APICloud数据云3.0地址:https://www.apicloud.com/dataClou

第十章 运行 本章将介绍一些Laxcus集群基本运行.使用情况,结合图片和表格表示.地点是我们的大数据实验室,使用我们的实验集群.数据来自于我们的合作伙伴,软件平台混合了Windows和Fedora Linux两个操作系统,硬件因为一直以来的测试需要,显得参差不齐,从10年前的旧机器到今天最新的设备都有.这样的环境虽然不足以反映目前商业运营的集群现实状况,但是在反映Laxcus集群和集群基础硬件性能参数时,仍然具有一定的代表性.为了更好反映测试结果,我们将多用户多集群的Laxcus部署成单用户单

之前项目中都是使用FusionChart和HighChart,基本都是没有购买商业许可.然后现在开发的系统需要交付给客户使用.所以现在图表控件不能直接使用FusionChart和HighChart,通过对比EChart和D3.js,EChart由百度开发,相关的中文文档和问题应该会更好.而且D3.js代码配置和选项相对于EChart也要复杂,所以团队最后决定在图表类库采用EChart.   1.漏斗图,左右斜边不是一条直线 产生原因: http://echarts.baidu.com/doc/e

接上一篇博客,这篇博客主要讨论EChart里面的散点图.气泡图和雷达图.   4.散点图-Scatter Chart 适合场景:三维数据集,但是只有两个维度需要比较.比较的是X轴和Y轴的数据,第三个数据是一个名称.   特点:在大量数据下呈现出散点图,会对数据居中展现在哪一块有一个宏观的展示,比如一个学校里面男生和女生,体重和身高的分布情况.   Demo截图:   demo地址:http://echarts.baidu.com/doc/example/scatter1.html     说明:

图表是企业级Web开发必不可少的一个功能点.也是“数据可视化的一个具体呈现”.今天看到阮一峰翻译的“数据可视化:基本图表”一文,同时梳理一下公司现在项目使用的EChart2.0类库.阮一峰的文章同时也适合产品经理和设计师看,因为很多产品经理和设计师其实不能完全区分哪些地方需要哪些图表去呈现具体的数据.     1.柱状图-Bar Chart 适合场景:二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较.一般是Y轴.柱状图利用柱子的高度,反映数据的差异.   特点:肉眼对高度差异特别

ERR出现的场景再现: 使用 PL/SQL导出按钮,选择‘CSV文件’,保存为1.csv,后用execl打开,复制到VuGen中作为login脚本的参数化文件username. ERR及发现过程: 在跑login场景时,使用的参数化了用户名与密码,并且使用 random + iteration的组合方式,总会出现2-3个登录事务失败,最后在脚本中增加lr_log_message()函数输出每次的用户名,同时更改方式为 unique + iteration,先跑了10000个用户,来查看究竟是哪些

第二章 数据组织 在数据的组织结构设计上,Laxcus严格遵循数据和数据描述分离的原则,这个理念与关系数据库完全一致.在此基础上,为了保证大规模数据存取和计算的需要,我们设计了大量新的数据处理技术.同时出于兼顾用户使用习惯和简化数据处理的目的,继续沿用了一些关系数据库的设计和定义,其中不乏对SQL做适量的修订.在这些变化中,核心仍然是以关系代数的理念去处理数据,以及类自然语言风格的数据描述.所以用户在使用体验上,和关系数据库相比,不会感觉到有太多的差异. 本章将介绍Laxcus数据结构的组成,并

第三章 数据存取 当前的很多大数据处理工作,一次计算产生几十个GB.或者几十个TB的数据已是正常现象,驱动数百.数千.甚至上万个计算机节点并行运行也已经不足为奇.但是在数据处理的后面,对于这种在网络间传输.数量巨大.且发生频率日益增加的数据处理,需要大数据系统具备极高的稳定性和可靠性才能保证完成计算任务.这是一项极其复杂的工作,需要兼顾好数据处理的每一个环节,而在这些环节中,最底层的一环:数据存取,又基本决定了大数据处理的整体效率. 在这一章里,我们将从数据的一些本质特征谈起,从多个角度去阐述数

后记 Laxcus最早源于一个失败的搜索引擎项目,项目最后虽然终止了,但是项目中的部分技术,包括FIXP协议.Diffuse/Converge算法.以及很多新的数据处理理念却得以保留下来,这些成为后来研发Laxcus的基础.此后又经历过一些海量数据处理项目,因为时代和行业的变化,用关系数据库做底层存取已经越来越无法满足不断扩张的业务需要,于是希望改用能够支持海量数据处理的软件,然后在其之上结合实际应用做进一步整合.项目完成后,在推广和使用中遇到了很多阻碍.这里面除了产品本身的一些问题外,更多的困

第九章 容错 在当前,由于集群庞大的组织体系和复杂性,以及用户普遍要求低成本硬件,使得集群在运行过程中发生的错误概率,远远高于单一且性能稳定的小型机服务器,并且集群在运行过程中几乎是不允许停止的,这就更需要提供比单机环境复杂得多的错误管理方案.实际上,我们在产品设计.开发.运营的各个阶段,有相当大一部分精力,都是用来获取各种故障,和解决各种故障发生后的错误处理问题.对于这些错误处理,我们整体遵循这样一个思路来解决:首先由软件感知来发现和定位故障点,然后进行判断,如果属于软件可以解决的故障,那么通

总结 以上从多个角度阐述了Laxcus主要组成部分和应用情况.所有设计都是基于现实环境下的评估.对比.测试和考量.设计的基本思路很明确,就是将各项功能分解.细化.归类,形成一个个可以独立.小的模块,每个模块承担一项职能,再把这些模块组织起来,在一个松耦合框架管理下,协同合作,来完成大规模的数据存储和计算工作. 设计中的主要问题源自有限的基础设施和变化中的应用需求之间的矛盾.如何在不损失处理性能的前提下,将有限的基础设施资源利用率做到最大化,是设计考虑的重点.这也是一个和硬件密切相关的问题. 在核

第七章 分布任务组件 Laxcus 2.0版本的分布任务组件,是在1.x版本的基础上,重新整合中间件和分布计算技术,按照新增加的功能,设计的一套新的.分布状态下运行的数据计算组件和数据构建组件,以及依此建立的新的运行框架.操作管理规范.API接口等. 新分布任务组件的改变主要体现在数据处理能力方面.经过重新调整后的运行架构,原来因为架构问题受到的诸多限制被全部取消,分布任务组件可以随着集群的不断扩充,同步提供无限制的数据处理能力.这足以满足我们当前以及未来相当长一段时间内,对各种大规模数据处理业

第八章 安全 由于安全问题对大数据系统乃至当前社会的重要性,我们在Laxcus 2.0版本实现了全体系的安全管理策略.同时我们也考虑到系统的不同环节对安全管理的需求是不一样的,所以有选择地做了不同的安全设计和处理.图8是Laxcus安全管理架构,首先使用SHA1签名获得基本确认,然后在FIXP网络层面,数据通信采用RSA加密,后面分别是对称加密.系统安全策略.签名.用户安全策略.SHA1是一种数字签名,可以保证网络间传输的内容正确性,RSA是目前安全度最高的加密手段,对称加密则次之,系统安全策略

第六章 网络通信 Laxcus大数据管理系统网络建立在TCP/IP网络之上,从2.0版本开始,同时支持IPv4和IPv6两种网络地址.网络通信是Laxcus体系里最基础和重要的一环,为了能够利用有限的网络资源,获得最大化的使用效率,我们根据大数据网络环境的特点,设计了一套专属网络通信协议,以及在此协议基础上实现的多套网络通信方案,它们共同组成了Laxcus集群的网络通信基础.本章将以TCP/IP协议为起点,介绍与网络通信有关的各个组成部分. 6.1 FIXP协议 Laxcus采用FIXP协议通信

第一章 基础概述 1.1 基于现状的一些思考 在过去十几年里,随着互联网产业的普及和高速发展,各种格式的互联网数据也呈现爆炸性增长之势.与此同时,在数据应用的另一个重要领域:商业和科学计算,在各种新兴技术和产业需求的推动下,对数据存储和计算要求也日益提高,并且对计算数据的准确性和精度也远高于互联网数据.而在这些现象的背后,当前的数据计算早已经突破MB量级,GB成为常态,TB变得流行,正在向PB迈进的时候,面对如此庞大的数据量,如果管理和使用它们,满足各种计算需求,发现和筛选其中有价值的信息,通常