#include "delay.h" #include "stdint.h" #include "stm32f10x.h" ; //us延时倍乘数 ; //ms延时倍乘数 void DelayInit() { //选择外部时钟 SysTick_CLKSourceConfig(SysTick_CLKSource_HCLK_Div8); fac_us=SystemCoreClock/; //设置为系统时钟的1/8 fac_ms=(u16)fac_us

前言 随着毫米波雷达.激光雷达和摄像头等传感器的大量出现,并要求海量的传感器数据在几毫秒内传输完成并处理,使得网络延迟问题变得越发重要.测试和测量的专家Rohde&Schwarz(以下简称R&S)与时间敏感网络专家TSN Systems合作,成功在车内使用车载以太网100BASE-T1场景下,提供精确时间测量. 图1 测试方案 高级驾驶辅助系统(ADAS)的实现需要高带宽.低延时的通信.满足这些需求的车载以太网正成为事实上的解决方案,即提供更高数据速率的同时,具有时间敏感网络能力 R&am

前几天刚好同事问起在Cortex-M上延时不准的问题,在网上也没找到比较满意的答案,干脆自己对这个问题做一个总结. 根据我们的经验,最容易想到的大概通过计算指令周期来解决.该思路在Cortex上并不是很适用:一方面MCU从Flash取指是有延时的,另一方面Cortex的指令集不是固定周期的,特别从M3加入分支预测后,分支指令在Cortex-M不同型号上的结果都不相同.因此除了指令周期外,我们需要考虑的东西还有很多,才能得到正确的结果. 不带分支预测器的情况 仍然先从不带分支预测器的Cortex-

虎牙在全球 DNS 秒级生效上的实践 这次分享的是全球 DNS 秒级生效在虎牙的实践,以及由此产生的一些思考,整体上,分为以下 5 各部分: 背景介绍: 方案设计和对比: 高可用: 具体实践和落地: 规划: 背景介绍 虎牙用到的基础技术很多,DNS 是其中比较重要的一个环节. DNS 的解析过程很关键,例如上图中的 DNS 解析器通过一个定位解析追踪到我们的 DNS,再到本地域名服务器迭代解析,经过根域再到.com 名,最后到 huya.com 的根域名,获取最终的解析结果. 在这个过程中, D

背景 前段时间工作室接到一个与地图相关的项目,我作为项目组成员主要负责地图方面的设计和开发.由于地图部分主要涉及的是前端页面的显示,作为一名Java后端的小白,第一次写了这么多HTML和JavaScript. 项目大概是需要将一张CAD的图(导出大概三十万条数据)叠加在地图上,在接Canvas之前考虑了很多种方案,最后都否定了.首先我们想利用百度地图原生的JavaScript API实现线和点的加载,但是经过测试,当数据达到2000左右,加载时间就已经达到了数十秒,后来直接测试了一万条数据,浏览

      HAC Express是基于FPGA的模型仿真开发环境,专注于高精度建模和超高速实时仿真,弥补了传统仿真工具平台无法进行纳秒级仿真的短板.         HAC系列自推出以来,经历了从v1.0.v2.0.v3.0的长足发展与深厚应用积淀.如今,为满足愈发复杂的使用场景.更加海量的I/O需求.更为高速的仿真节拍.以及更加便捷的建模操作,润科通用轨道电子事业部秉承着“价值创新,服务客户”的宗旨,隆重推出新一代产品——HAC Express.   作为新一代的高速仿真环境,HAC Exp

移动互联网时代,用户注意力的持续时间越来越短,他们追求便捷与高效.从账号密码登录.短信验证,到第三方登录甚至人脸识别登录,APP的注册/登录方式在逐步变化,开发者希望在这重要的交互端口提升用户的体验,并减少用户的流失.与此同时,面对层出不穷的密码破解术和薅羊毛方式,如何提升账户的安全,减少APP拉新.营销活动中的无用注册越来越被重视. 在这一背景之下,个推开发者服务新增“一键认证”产品,帮助APP解决登录流程冗长.虚假注册等问题.APP只需集成小巧灵活的一键认证SDK,就可以实现免密登录功能.基

本文整理自虎牙中间件团队在 Nacos Meetup 的现场分享,阿里巴巴中间件受权发布. 这次分享的是全球 DNS 秒级生效在虎牙的实践,以及由此产生的一些思考,整体上,分为以下5各部分: 背景介绍: 方案设计和对比: 高可用: 具体实践和落地: 规划: 背景介绍 虎牙用到的基础技术很多,DNS 是其中比较重要的一个环节. DNS 的解析过程很关键,例如上图中的 DNS 解析器通过一个定位解析追踪到我们的 DNS,再到本地域名服务器迭代解析,经过根域再到.com名,最后到huya.com的根域

时间轮和秒级文件实现原理图 这种方案比较简单实现,通过秒级时间,建立对应的文件夹,只要相同的时间超时的消息,就在同一个目录,通过msgid保证文件不重复,等到了时间后,就扫描对应的文件夹的文件,发送到队列中,写入commitlog即可. 当然了,我们可以先缓冲一定时间的文件夹文件,这样效率高一些. 我也开发这种方案的实现(简易版本),在测试环境跑了2周,(测试了每秒5000条延时消息)暂时没有问题,说明对于延迟消息不大的情况下,这个方案最简单,也是不错的选择

crontab的格式如下 * * * * * command 分 时 日 月 周 命令 第1列表示分钟1-59 每分钟用*或者 */1表示 第2列表示小时1-23(0表示0点) 第3列表示日期1-31 第4列表示月份1-12 第5列标识号星期0-6(0表示星期天) 第6列要运行的命令 如果需要间隔执行,可用通过 */间隔数字 的方式来实现,间隔执行,但是crontab的最小时间是每分钟但是可用通过bash脚本sleep来实现秒级定时.如下每秒执行一次/usr/local/php/bin/php

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NTQwNDcyMA==&mid=2650662410&idx=1&sn=c654fa7b0cc8c91ae10e5d85c6a99f2d&chksm=87d13b55b0a6b243459bb28be86c64b76c5f2db518f7025fab4a50ca71444e8adb858bc65a8b&scene=0#rd Android 秒级编译 Freeline 原创 2016-12-05

一 简介 安装使用centos 5.10 Master 192.168.235.135 Slave 192.168.235.152 Vip 192.168.235.200 编译环境 yum -y install gcc gcc+ gcc-c++ openssl openssl-devel pcre pcre-devel 当 Master 与 Slave 均运作正常时, Master负责服务,Slave负责Standby: 当 Master 挂掉,Slave 正常时, Slave接管服务,同时关闭

4.1 17.5W秒级交易峰值下的混合云弹性架构之路 前言 每年的双11都是一个全球狂欢的节日,随着每年交易逐年创造奇迹的背后,按照传统的方式,我们的成本也在逐年上升.双11当天的秒级交易峰值平时的近10多倍,我们要用3-4倍的机器去支撑.但大促过后这批机器的资源利用率不高,到次年的双11会形成较长时间的低效运行.试想一下,电商交易有大促峰值,而阿里云有售卖Buffer,如果能充分发挥云计算的弹性能力,让资源可以两边快速腾挪,就可以解决资源浪费的问题了.把我们的交易单元可以部署在云上面,那么大促

Yonghong Z-Suite 除了提供优秀的前端BI工具之外,Yonghong Z-Suite让用户可以选购分布式数据集市来支持实时大数据分析. 对于这种百亿级的大数据案例,Yonghong Z-Suite有哪些技术可以保证大数据的实时响应呢?下面大致从技术上介绍下: 库内计算(In-Database Computing) Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数.得益于库内计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的.昂贵的计算都

//函数原型 int nanosleep(struct timespec *req, struct timespec *rem) //参数列表: // req:要求的睡眠时间 // rem:剩余的睡眠时间 //返回值: // 0:成功:-1,失败,errno保存错误代码 //目的:纳秒级别的延迟 int nano_delay(long delay) { struct timespec req, rem; long nano_delay = delay; int ret = 0; while(na

一 简介 安装使用centos 5.10 Master 192.168.235.135 Slave 192.168.235.152 Vip 192.168.235.200 编译环境 yum -y install gcc gcc+ gcc-c++ openssl openssl-devel pcre pcre-devel 当 Master 与 Slave 均运作正常时, Master负责服务,Slave负责Standby: 当 Master 挂掉,Slave 正常时, Slave接管服务,同时关闭

 基于Flink进行秒级计算时,发现监控图表中CPU有数据中断现象,通过一段时间的跟踪定位,该问题目前已得到有效解决,以下是解决思路:   一.问题现象       以SQL02为例,发现本来10秒一个点的数据,有时会出现断点现象,会少1-2个点甚至更多:   二.问题定位   针对该问题,根据数据处理链路,制定了数据输出跟踪示意图,如下所示:       通过输出的实际数据发现:    1.监控Agent的数据已经正确上报Kafka    2.从Kafka中可以正确取到监控Agent上报的数据

Freeline 技术揭秘 Freeline是什么? Freeline是蚂蚁金服旗下一站式理财平台蚂蚁聚宝团队15年10月在Android平台上的量身定做的一个基于动态替换的编译方案,5月阿里集团内部开源,稳定性方面:完善的基线对齐,进程级别异常隔离机制.性能方面:内部采用了类似Facebook的开源工具buck的多工程多任务并发思想:端口扫描,代码扫描,并发编译,并发dx,并发merge dex等策略,在多核机器上有明显加速效果,另外在class及dex,resources层面作了相应缓存策略

一.nginx保证有两个版本 1.查看当前容器运行nginx版本 [root@k8s-master ~]# kubectl get pod -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE myweb-7w38b 1/1 Running 0 4h 172.16.10.4 k8s-node1 myweb-btflm 1/1 Running 0 4h 172.16.48.4 k8s-node2 myweb-cbt47 1/1 Running 0 4h 17

android自带的时间选择器只能精确到分,但是对于某些应用要求选择的时间精确到秒级,此时只有自定义去实现这样的时间选择器了.下面介绍一个可以精确到秒级的时间选择器. 先上效果图: 下面是工程目录: 这个控件我也是用的别人的,好像是一个老外写的,com.wheel中的WheelView是滑动控件的主类,如果需要更改显示效果可以更改这个类中的代码(比如字体显示大小等),drawable文件夹下是一些布局资源文件,是一些背景色的定义,time_picker.xml是这个时间选择对话框的layout文

HangFire的拓展和使用 看了很多博客,小白第一次写博客. 最近由于之前的任务调度框架总出现问题,因此想寻找一个替代品,之前使用的是Quartz.Net,这个框架方便之处就是支持cron表达式适合复杂日期场景使用,以及秒级任务.但是配置比较复杂,而且管理不方便,自己开发了个web管理页面,不过这个需要额外的单独线程去统一管理工作状态,很容易出现问题. 有考虑过 “FluentScheduler” ,使用简单,但是管理配置也很麻烦,我希望能做到配置简单,管理方便,高性能.最后想到了以前听过的h