Apache Atlas

　　波士顿动力（Boston Dynamics）6 月 16 日突然更新官网，之前火爆全网、会跳 Uptown Funk 和鬼步舞的四足机器狗 Spot 终于在美国境内开放销售，限时包邮。 　　 机器人全名 Spot Explorer，官方定价 7.45 万美元 / 台，约合人民币 53 万元，堪比一台特斯拉 Model S。 现在下单需要先交 1000 美元定金，6-8 周内发货，定金可全额退款。 　　 　　 　　图 | 那么问题来了：如果你有 7.45 万美元，是买特斯拉，还是买机器狗？ 　　除了 Spot 机器人，7.45 万美元的标准配置还包括两块电池、一套充电器、一套控制装置（平板电脑）、一个 Spot 储存箱，一个备用电池及充电器储存箱，以及 Python API 指导手册。 　　同时配套销售的还有一系列 Spot 配件，比如额外一块电池要 4620 美元，选装雷达系统要 1.8 万美元，选装 360 度彩色全景摄像头要 2.2 万美元，还可以选择配备特殊定制的 GPU 和 CPU。 　　当然，并不是所有人都需要雷达系统和全景摄像头，但 如果像买车一样追求顶配，配件全部加起来相当于再买一只 Spot 了。 　　 　　图 | 各种各样的选装配件，个个价格不菲 　　鉴于 Spot 可能会应对恶劣的工作环境，波士顿动力还提供额外的增值保险服务，1.5 万美元一年

项目介绍 项目整体介绍 1.项目模型搭建 此项目为数据仓库项目,主要是做离线计算的 项目模型:项目分为流量域和业务域两个主题域,为了方便管理这么多数据,又将每个主题域划分为五个层级,分别是ODS层,DWD层,DWS层,ADS层及DIM层,分层的原因为解耦,复用,便于管理,下面我分别介绍一下项目中他们的应用场景 1.1 ODS层 ODS层:源数据层,分为流量域ODS层及业务域ODS层 流量域ODS层:数据来源于日志服务器(用户行为日志数据(APP端和WEB端)),日志服务器将数据生产到Kafka,然后使用Flume日志采集工具消费Kafka中的数据并将数据采集到Hdfs集群,在Hive中将数据加载到ODS层的Hive表中,这样就完成了原始数据的采集 业务域ODS层:数据来源于业务系统中的关系型数据库mysql,采用sqoop抽取工具将数据从mysql导入到Hdfs中,再在Hive中将数据加载到ODS层相应的表中 1.2 DWD层 DWD层:数据明细层,同样分为流量域DWD层及业务域DWD层 流量域DWD层:将数据在ODS层进行ETL操作(先对ODS层数据进行清洗,过滤(过滤掉缺失重要字段信息,重要字段信息为空或者json格式不正确的数据),降维等操作),再抽取到DWD层 业务域DWD层:抽取ODS层每天的增量数据,与DWD层每天的全量数据进行合并

更改每过一关的增长分数 反编译的步骤就不介绍了，我们直接来看反编译得到的文件夹 方法1 ：在smali目录下，我们看到org/andengine/，可以知晓游戏是由andengine引擎开发的。打开/res/raw/atlas.txt文件,找到如下信息： 我们直接把number_score_00 01....08的坐标值全部修改为number_score_09的坐标值，重新打包并签名apk，运行测试，0-9关分数一直为9分，10-99关分数一直为99分。 方法2 ：打开string.xml,没有找到有用的信息，由于代码是被混淆过的，无法直接根据类名找关键代码。我们换另一种方式，查找string变量，用工具apk改之理打开apk文件，选中smali/com/dotgears/文件夹，在软件右侧面板，按如下操作： 在搜索结果中，有这样一条记录： ，我们不妨猜测该字符串是用来获取分数的，双击来到所在文件，\com\dotgears\h.smali。关键代码如下： # direct methods .method static constructor <clinit>()V .locals 1 const-string v0, "0123456789" sput-object v0, Lcom/dotgears/h;->l:Ljava/lang/String; return-void

个人视频汇总 1、2020年深入浅出prometheus+grafana 企业监控应用 https://edu.51cto.com/sd/d075b 2、2020年深入浅出zabbix5.0 企业应用实战 https://edu.51cto.com/sd/8f88b 3、2020年Jumpserver堡垒机版本1.5.8企业落地实践 https://edu.51cto.com/sd/84158 4、2020年Redis5.0 从入门到企业应用实战视频教程 https://edu.51cto.com/sd/aa00f 5、2020年MongoDB 企业应用实战 基础 复制集 分片集群 https://edu.51cto.com/sd/1766d 6、2020年MySQL5.7系列实战课程--主从复制篇 https://edu.51cto.com/sd/c5e81 7、2020年MySQL5.7系列实战课程--高可用MHA与读写分离Atlas应用实战 https://edu.51cto.com/sd/f7955 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4339343/blog/4365164

一、Apache Atlas源码的编译 内置HBase、solr git 把 Atlas 的源码拉下来，使用 git clone https://github.com/apache/atlas.git 假如是为了本地测试我们可以直接编译内嵌 HBase solr 的 atlas 。在执行 mvn clean -DskipTests package -Pdist,embedded-hbase-solr 之前需要首先修改打包的pom文件不然有的包下载不下来。将Atlas源码中distro中的pom文件修改如下将 hbase.tar的标签的值修改为<hbase.tar>https://mirrors.huaweicloud.com/apache/hbase/${hbase.version}/hbase-${hbase.version}-bin.tar.gz</hbase.tar> ，将 solr标签的值修改为<solr.tar>https://mirrors.huaweicloud.com/apache/lucene/solr/${solr.version}/solr-${solr.version}.tgz</solr.tar> 。 在修改完成之后，执行命令 mvn clean -DskipTests package -Pdist,embedded-hbase-solr

ORB-SLAM3论文解读 ORB-SLAM3论文解读 主要的创新点 数据关联模型 系统整体 Atlas地图集 跟踪线程 局部建图线程 回环和地图合并线程 相机模型 相机模型带来的重定位问题 相机模型带来的双目问题 视觉惯性SLAM部分 IMU初始化 纯视觉最大后验估计 纯惯性最大后验估计 视觉惯性联合最大后验估计 跟踪和建图 地图合并和回环检测 场景识别 纯视觉地图合并 地图缝合 地图优化 视觉惯性地图合并 实验和结论 ORB-SLAM3论文解读 ORB-SLAM1和2的作者Juan已经毕业了，其工作仍然由同一课题组的Carlos继续完成并撰写论文和代码，这次论文同样对应着开源代码，youtube演示效果惊人，很多场景下无需大量修改即可直接使用，可谓是工作党的KPI，学生党的SCI。 废话少说，直入主题。ORB-SLAM3与前两次作品相比，引入和视觉惯性和多地图模式的SLAM。其算法支持的传感器也有单目、双目、RGBD相机等。在相机的成像模型中 ，采用了针孔、鱼眼相机模型（见摘要的第一段）。 代码传送门：链接: https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3 . 论文传送门：链接: https://arxiv.org/pdf/2007.11898.pdf . 主要的创新点 大佬的自吹自擂部分中也提到，他们的主要创新点有两点： “完全

康涅狄格州斯坦福德--(美国商业资讯)--在运送、邮寄、数据和电子商务领域提供商业解决方案的全球性科技公司Pitney Bowes (NYSE: PBI)今天宣布，已选举Sheila A. Stamp加入其董事会，2020年9月1日起生效。 此新闻稿包含多媒体内容。完整新闻稿可在以下网址查阅： https://www.businesswire.com/news/home/20200714005558/en/ Pitney Bowes总裁兼首席执行官Marc B. Lautenbach表示：“我们欣然欢迎Sheila Stamps加入Pitney Bowes董事会。Sheila将为我们公司带来重要的商业、银行和会计专长，横跨公私领域。在其职业生涯中，Sheila为帮助企业转型和发展发挥了举足轻重的作用。随着我们进一步加强董事会并推进董事会的多元化，我们对她的洞察见解充满了期待。” 选举Stamps女士加入Pitney Bowes董事会后，董事总人数将达到10人。Stamps女士将在审计和高管薪酬委员会任职。 关于 Sheila A. Stamps Sheila A. Stamps目前在Atlas Air Worldwide Holdings, Inc.董事会（审计委员会主席）以及CIT Group, Inc.和CIT Bank, N.A.的董事会任职

1、什么是读写分离 读写分离，基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。 2、为什么要读写分离呢？ 因为数据库的“写”（写10000条数据到oracle可能要3分钟）操作是比较耗时的。 但是数据库的“读”（从oracle读10000条数据可能只要5秒钟）。 所以读写分离，解决的是，数据库的写入，影响了查询的效率。 3、什么时候要读写分离？ 数据库不一定要读写分离，如果程序使用数据库较多时，而更新少，查询多的情况下会考虑使用，利用数据库 主从同步 。可以减少数据库压力，提高性能。当然，数据库也有其它优化方案。memcache 或是 表折分，或是搜索引擎。都是解决方法。 4、主从复制与读写分离 在实际的生产环境中，对数据库的读和写都在同一个数据库服务器中，是不能满足实际需求的。无论是在安全性、高可用性还是高并发等各个方面都是完全不能满足实际需求的。因此，通过主从复制的方式来同步数据，再通过读写分离来提升数据库的并发负载能力。有点类似于前面我们学习过的rsync，但是不同的是rsync是对磁盘文件做备份，而mysql主从复制是对数据库中的数据、语句做备份。 4.1、 mysq支持的复制类型 1） 基于语句的复制。在服务器上执行sql语句

　　机器之心报道 　　 编辑：泽南 　　 华为的 Atlas，一次就让业界最佳水平翻了一倍。 　　「硬件是 AI 的基础，但软件是核心。目前华为昇腾有 70% 研发人员专注于软件的开发，希望能把昇腾处理器的潜力全部发挥出来。」华为昇腾计算业务总裁许映童说道。 　　在本周举行的 HAI 2020 新品发布会上，华为发布了迄今为止业界最完整的 AI 全栈软件平台，覆盖从基础软件到应用能力的所有方面，在推出业内最强 AI 处理器「昇腾」系列之后，软件成为了华为昇腾技术发展的新方向。 　　 　　华为昇腾计算业务总裁许映童在发布会上。 　　这是华为首次披露昇腾 AI 全栈软件平台的所有能力。 　　 价格更低，性能翻倍 　　后摩尔定律时代，人们要想获得算力提升，很大程度上需要仰赖计算堆栈的「顶层」，即软件、算法和硬件架构，这将成为一个新的历史趋势。前不久，刊登在 Science 上的一篇文章《There’s plenty of room at the Top: What will drive computer performance after Moore’s law?》引起了人们的广泛讨论：研究人员指出，在软件层面上，我们还能找到大幅度提升 AI 计算性能的方法。 　　在 HAI 2020 大会上，华为展示了 Atlas300I 单卡支持 80 路 1080P 智能视频分析的能力

JMX（Java Management Extensions，即Java管理扩展）是一个为应用程序、设备、系统等植入管理功能的框架。 JMX最常见的场景是监控Java程序的基本信息和运行情况，任何Java程序都可以开启JMX，然后使用JConsole或Visual VM进行预览。 标准的MBean ： 定义 XyMBean接口，Xy 类实现 XyMBean接口 。 public interface XyMBean { String getStatus(); void setStatus(String status); } public class Xy implements XyMBean{ private String status = "default" ; public String getStatus() { return this . status ; } public void setStatus(String status) { this . status = status ; } } 注册MBean ： public class Main { public static void main(String[] args) throws Exception{ XyMBean bean = new Xy() ; MBeanServer mbs =