角度调制可以写成如下形式: $u(t)=A_c cos(2\pi f_c t + \phi (t) )$ $A_c cos(2\pi f_c t)$是载波,调制信号控制$\phi (t)$. 对于PM,相位与调制信号幅度成正比:$\phi (t) =k_p m(t)$.当调制信号是常量(直流)时,$\phi(t)$也是常量,此时调制信号与已调信号具有常值相位差和相同的频率.这也可以从PM信号瞬时频率差$\frac{d\phi (t)}{dt}=k_p \frac{dm(t)}{dt}$看出来.

云时代已经来临,云上很多场景下都需要数据的迁移.备份和流转,各大云厂商也大都提供了自己的迁移工具.本文主要介绍京东云数据库为解决用户数据迁移的常见场景所提供的解决方案. 场景一:数据迁移上云 数据迁移上云是最常见的一类场景,目前京东云提供了两个DTS(Data Transformation Service)迁移工具供选择,一个是数据迁移,一个是数据同步: 二者的主要区别如下: 下面是这两个工具使用中的一些常见问题: 01 两个迁移工具的原理是什么? 以MySQL为例,两个工具都有全量迁移/增量迁

TX行锁发生的常见场景: 1.当前会话要更新或删除的记录,已经被其他会话更新或删除. 2.对于表上有唯一索引的情况,多个会话插入或更新为相同的键值. 3.对于表上有位图索引的情况,多个会话即使更新不同记录,只要这些记录在位图索引上的键值相同,也会产生行锁. 1.当前会话要更新或删除的记录,已经被其他会话更新或删除. 2.对于表上有唯一索引的情况,多个会话插入或更新为相同的键值. 3.对于表上有位图索引的情况,多个会话即使更新不同记录,只要这些记录在位图索引上的键值相同,也会产生行锁. 一般我们可

JVM调优 GC调优是最后要做的工作,GC调优的目的可以总结为下面两点: 减少对象晋升到老年代的数量 减少FullGC的执行时间 通过监控排查问题及验证优化结果,可以分为: 命令监控:jps.jinfo.jstack.jmap.jstat.jhat 图形化监控:JConsole和VisualVM 阿里巴巴开源的 Java 诊断工具:Arthas(阿尔萨斯): 如果GC执行时间满足下列所有条件,就没有必要进行GC优化了: Minor GC执行非常迅速(50ms以内) Minor GC没有频繁执行(

目录 使用IDEA模拟git命令使用的常见场景 前期准备 新建一个远程仓库 在一个文件夹内建立两个子文件夹作为两个本地仓库的存放位置 本地仓库与远程仓库建立联系 模拟两个用户协同开发的场景(使用IDEA自带界面操作,不使用命令行) 推送代码到远程仓库(当只有一个人在维护远程仓库时) 克隆远程仓库项目 拉取远程仓库的代码(远程仓库与本地仓库无冲突) 拉取远程仓库的代码(远程仓库与本地仓库有冲突) 使用IDEA模拟git命令使用的常见场景 大家好,最近白泽第一次开始参与小组合作开发,以前都是自己用g

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <disruptor笔记>系列链接 快速入门 Disruptor类分析 环形队列的基础操作(不用Disruptor类) 事件消费知识点小结 事件消费实战 常见场景 等待策略 知识点补充(终篇) 本篇概览 本文是<disruptor笔记>系列的第六篇,主要内容是将一些常用的消费模式

当然请记住,explain是一个好习惯! MySQL索引失效的常见场景 在验证下面的场景时,请准备足够多的数据量,因为数据量少时,MySQL的优化器有时会判定全表扫描无伤大雅,就不会命中索引了. 1. where语句中包含or时,可能会导致索引失效 使用or并不是一定会使索引失效,你需要看or左右两边的查询列是否命中相同的索引. 假设USER表中的user_id列有索引,age列没有索引. 下面这条语句其实是命中索引的(据说是新版本的MySQL才可以,如果你使用的是老版本的MySQL,可以使用e

谢谢董老师,董老师是个好老师. 心情久久不能平静,主要是高频这门课的分析方法实在是让我难以理解,公式也背只是,还是放放吧. 近期厌恶了Matlab臃肿的体积和频繁的读写对我的Mac的损害,所以学习了一下Python这一轻量级的脚本.发现"Python自诞生那天就跟科学计算分不开"这个事实. 无聊,写写心得. 配置环境什么的还是弄了几个晚上的. 在Mac下用PyCharm还是非常好滴.装上NumPy,SciPy等等一众免费的,非常不错的Python包.就能够灰了. 1.Hilbert变换

Mysql索引概念:说说Mysql索引,看到一个很少比如:索引就好比一本书的目录,它会让你更快的找到内容,显然目录(索引)并不是越多越好,假如这本书1000页,有500也是目录,它当然效率低,目录是要占纸张的,而索引是要占磁盘空间的.Mysql索引主要有两种结构:B+树和hash. hash:hsah索引在mysql比较少用,他以把数据的索引以hash形式组织起来,因此当查找某一条记录的时候,速度非常快.当时因为是hash结构,每个键只对应一个值,而且是散列的方式分布.所以他并不支持范围查找和排

当我们的代码是有访问网络相关的操作时,比如http请求或者访问远程数据库,经常可能会发生一些错误,有些错误可能重新去发送请求就会成功,本文分析常见可能需要重试的场景,并最后给出python代码实现. 常见异常分成两种,一种是请求传输过程出错,另一种是服务端负载过高导致错误.  对于第一种错误,可能请求还未到服务端处理程序就已经返回.  HTTP请求错误: DNSError:域名不能解析出ip地址,可能是服务端重新部署到其它地方. ConnectionError:请求建立握手连接的过程出错,可能是

主键生成策略 系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题,下面介绍一些常见的ID生成策略. Sequence ID UUID GUID COMB Snowflake 最开始的自增ID为了实现分库分别的需求,会在自增的前提下,使用不同步长(例如DB1 生成1,4,7,10,DB2生成2,5,8,11,DB3生成3,6,9,12),但需要做数据库拓展时,极其麻烦. 相比自增ID,UUID生成唯一主键更加方便(数据量非常大的情况下,存在重复的可能),但由于UUID的无序性,性能不如自增ID

索引的原理与作用,各种书籍和网络上的介绍可以说是铺天盖地,基本上主流数据库系统的也都是一致的.选择索引字段的原则,比如外键字段.数据类型较小的字段.经常用于查询或排序的字段.表关联的字段等等,在此不做赘述.本人在工作中见到过很多人创建的索引,回想自己以前也会有理论知识空洞的体会,总感觉理论知识无法与具体的工作问题相匹配.在此仅以工作学习中积累的一点经验和问题场景整理以飨读者.先把常见的注意事项整理如下: 索引应该建在选择性高的字段上(键值唯一的记录数/总记录条数),选择性越高索引的效果越好.价值

一 前言 Redis是一个key-value存储系统,现在在各种系统中的使用越来越多,大部分情况下是因为其高性能的特性,被当做缓存使用,这里介绍下Redis经常遇到的使用场景. 二 Redis特性 一个产品的使用场景肯定是需要根据产品的特性,先列举一下Redis的特点: 读写性能优异 持久化 数据类型丰富 单线程 数据自动过期 发布订阅 分布式 这里我们通过几个场景,不同维度说下Redis的应用 三 应用场景 高性能适合当做缓存 缓存是Redis最常见的应用场景,之所有这么使用,主要是因为Red

好多场景会导致循环引用,例如使用Block.线程.委托.通知.观察者都可能会导致循环引用. 1.委托 遵守一个规则,委托方持有代理方的强引用,代理方持有委托方的弱引用. 实际场景中,委托方会是一个控制器对象,代理方可能是一个封装着网络请求并获取数据的对象. 例如:ViewController中需从网络中获取数据,让后展示到列表当中,从网络获取的类是 DataUpdateOp //ViewController.m - (IBAction )onRefreshClicked:(id)sender {

本文转载自:http://www.cnblogs.com/linux-ios/archive/2013/04/09/3010779.html bool HelloWorld::init() { ////////////////////////////// // 1. super init first if ( !CCLayer::init() ) { return false; } CCSize size = CCDirector::sharedDirector()->getWinSize();

RST表示连接重置,用于关闭那些已经没有必要继续存在的连接.一般情况下表示异常关闭连接,区别与四次分手正常关闭连接. 产生RST的三个条件是: 目的地为某端口的SYN到达,然而在该端口上并没有正在监听的服务器: TCP想取消一个已有连接: TCP接收到一个根本不存在的连接上的分节. 下面的几种场景,都会产生RST,以此来说明重置报文段的用途. 一.针对不存在端口的连接请求 客户端向服务端某端口发起连接请求SYN,但是目的服务端主机不存在该端口,此时向客户端回应RST,中断连接请求. 下面通过程序

1.安装KDE桌面 [root@rhel06 ~]# yum -y groupinstall "X Windows System" "KDE Desktop" Desktop 命令行执行"startx" 进入图形界面

前提: 首先你得有FFmpeg(ffmpeg官网快捷通道:http://ffmpeg.org/) 再者,推流你得有个流媒体服务,个人测试用小水管:rtmp://eguid.cc:1935/rtmp/test(小水管,请尽量错开时间使用,另切记推流视频码率不要太高,避免占用太多带宽) 一.摄像头信息采集和录制推流 摄像头名称要通过这个命令拿到,然后替换掉下面的"Integrated Camera"这个名称即可推流或者录制成文件 ffmpeg -list_devices true -f d

摘要:本文从应用业务优化角度,以常见触发IO慢的业务SQL场景为例,指导如何通过优化业务去提升IO效率和降低IO. 本文分享自华为云社区<GaussDB(DWS)性能优化之业务降IO优化>,作者:along_2020. IO高?业务慢?在DWS实际业务场景中因IO高.IO瓶颈导致的性能问题非常多,其中应用业务设计不合理导致的问题占大多数.本文从应用业务优化角度,以常见触发IO慢的业务SQL场景为例,指导如何通过优化业务去提升IO效率和降低IO. 说明 :因磁盘故障(如慢盘).raid卡读写策略

转自:http://blog.csdn.net/a910626/article/details/50849760 一.什么是内存泄漏 在Java程序中,如果一个对象没有利用价值了,正常情况下gc是会对其进行回收的,但是此时仍然有其他引用指向这个活在堆内存中的对象,那么gc就不会认为这个对象是一个垃圾,那么就不会对其进行回收,所以它会一直活在堆内存中占用内存,这就导致了内存泄漏. 总结一下,导致内存泄漏的原因就是有一些我们永远不会使用的对象,仍然有引用指向它(当然这是在强引用的情况下),那么就不满