Processing Flow

最新推荐文章于 2023-09-28 09:30:37 发布
原创 最新推荐文章于 2023-09-28 09:30:37 发布 · 439 阅读 · 0 ·
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博客强调数据模型设计时必须考虑数据流，这是信息技术领域数据处理和管理中的关键要点，合理考虑数据流有助于构建更有效的数据模型。
数据模型设计必须考虑数据流。
实战篇(七)：使用Processing和PixelFlow库创建交互式流体太极动画
帅小柏的博客
05-09 1526
类：用于配置流体运动的参数，比如圆的位置、半径、运动的角度和速度以及颜色等。类：实现了接口，用于更新流体物理仿真的状态，同时整合声音输入作为流体动态变化的一部分。my_update方法：是流体物理仿真更新的核心，它计算流体粒子的速度和位置，并且将这些数据传递给流体库来模拟流动。现在，让我们进一步分析并解释每个部分的作用以及如何操作。float x;// 圆心位置xfloat y;// 圆心位置y// 半径// 是否是顺时针// 圆周运动，弧上的点位置，以及上一帧的点位置// 角度。
python-stream:elegant flow processing approach
最新发布
10-15
Python-Stream旨在提供一种简洁明了的数据流处理架构，适用于数据清洗、预处理以及数据迁移等多种场景。它通过其高效的流式计算模型，提供了比传统批处理方法更为优雅和灵活的解决方案。...随后，进入生成的Python脚本...
Spring MVC processing flow
jvisualvm
04-13 258
原创转载请注明出处：http://agilestyle.iteye.com/blog/2369016 DispatcherServlet receives the request. DispatcherServlet dispatches the task of selecting an appropriate controller to HandlerMapping. Handle...
Data processing flow
湖心亭看雪
09-28 202
2. 两个年份的表格contact，保证所有列数的标题相同，并且数量相同。1. 找出第一年的address，有lat和long，自动生成。3. 对两个表格做出统计，分别分析各项数据。
iptables Processing Flowchart
maimang1001的专栏
03-23 333
iptables Processing Flowchart (Updated Often) – Phil Hagen's Scratch Padhttps://stuffphilwrites.com/2014/09/iptables-processing-flowchart/
Credit card Payment Processing Flow
xiaosu
12-28 393
信用卡支付处理流程图 Typical credit card business model When a consumer makes a purchase using a credit or charge card, a small portion of the price is paid as a fee (known as the merchant discount), with...
completion time, flow time和processing time 区别
软件工程小施同学 的专栏
03-15 1052
Completion time=Mean flow time =processing time + waiting time Scheduling
processing知识脉络
赶路人儿
08-26 914
Processing 1. Input (Live, Human) 1.1. Mouse 1.2. Keyboard 1.3. Microphone 1.3.1. Volume 1.3.2. Pitch 1.4. Camera 1.5. Hardware 2. Output 2.1. Print Graphics 2.2. Screen Graphics 2.2.1. ...
Batch Processing with Spring Cloud Data Flow
cnhome的专栏
04-03 671
转自 Overview In the first article of the series, we introduced Spring Cloud Data Flow‘s architectural component and how to use it to create a streaming data pipeline. As opposed to a stream pipeli...
Dataflow processing parallelization-Cell-开源
05-15
"Dataflow processing parallelization-Cell-开源"项目旨在利用Cell处理器的强大能力，为流数据计算提供高效的并行化解决方案。Cell处理器是一种多核处理器，设计用于处理大量并发的数据流任务，它结合了一个主控...
Evolutionary multi-objective blocking lot-streaming flow shopscheduling with interval processing time
02-07
在工业生产系统中，阻塞批量流车间调度（Blocking Lot-streaming Flow Shop Scheduling）问题具有广泛的应用场景。例如，在制造、物流和其他需要有效管理资源分配的领域，该问题的研究对于提高生产效率、降低成本...
精选资源
6666666666_【processing互动】_
10-03
6. **光学流（Optical Flow）**： 压缩包内的"FlowFieldParticles_OpticalFlowCapture"可能是指光学流算法的实现，这是一种估计连续图像序列中像素运动的技术。在Processing中，我们可以使用库如OpenCV来捕获和分析...
Matlab Image Processing Toolbox 使用说明英文版免费下载
04-20
Matlab, Simulink, Stateflow, Handle Graphics, Real-Time Workshop等是MathWorks的注册商标，Target Language Compiler则是其特有的标识。 总之，Matlab Image Processing Toolbox 是一个全面的图像处理解决方案...
Normalization 规范化
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10-02 613
The Importance of Being Normal 规范化的原理是：按照严格的逻辑要求，将不同的数据项组织在一起，使它们成为结构化的信息。 Step 1：Ensure Atomicity确保原子性（1NF） 优点：高效搜索能力 & 由DB保证的数据正确性 一旦确定了所有原子数据项，且数据项间的相互关系也已明确，那么清晰的关系就呈现出来。下一步是确定能唯一标
Centralizing Your Data
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10-02 591
数据集中化（Centralizing） 对远程数据的透明引用，是性能的杀手。
Stating the Obvious
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10-02 564
Stating the Obvious约束应明确声明 数据中存在隐含约束是一种不良设计。尽可能多地定义约束。 主键是必不可少的。备用键（alternate key）可以标志数据及各种唯一性约束。通过外键（Foreign key）可关联到主表（master table），从而保证数据一致性，所以外键是全面表达数据模型内涵不可或缺的。 约束有两个主要作用：有助于保证
The Difficulties of Historyical Data
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10-02 539
The Difficulties of Historyical Data历史数据的难题 要处理不断变化且需保存变化历史的数据，必须根据数据改变的快慢程度，非常小心地决定设计策略。
System Complexity
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10-02 536
系统复杂性
Ingress Policy Engine The Ingress Policy engine (IPCL) supports multiple lookup stages. The number of IPCL lookup stages varies among devices. This section refers to N IPCL stages—IPCL0, IPCL1, ... , IPCLN. The number of IPCL stages is specified in the device-specific Table Sizes and Resources Addendum to the Functional Datasheet. Each IPCL stage performs 4 parallel lookups, where two of them can be performed both in the TCAM table and in the EM table. Each parallel lookup uses an independent lookup key returning up to 4 matching action entries. The key size is configurable: 20B, 30B, 40B, 50B, 60B and 80B. For keys in size 20B-60B the key is comprised of a set of User-Defined Bytes (UDBs), while the 80B key is comprised from 70B of UDBs and 10B of fixed fields. Figure 27 illustrates the Ingress Policy engine processing flow.用中文描述
09-18
<think> 嗯，用户这次询问的是关于Ingress Policy Engine（IPCL）的技术细节，要求用中文描述其工作原理。从用户连续三次强调“请使用中文回答问题”的重复指令来看，ta可能正在学习网络设备底层技术，且对英文文档理解存在障碍。 用户之前两次提问都涉及网络协议底层机制（IPv4 protocol字段、报文染色检测），这次转向数据平面处理引擎，说明ta可能在研究智能网卡或高性能交换机架构。有趣的是，用户虽然要求中文回答，但提供的材料包含大量专业术语缩写（如IPCL/UDB/TCAM），需要特别注意术语的统一性。 技术要点需要拆解： 1）多级流水线特性：必须强调IPCL的N级可扩展设计，不同设备级数不同，这点与用户上次关注的“设备级检测”局限性形成有趣对比——上次是无法自定义流，这里却支持灵活配置 2）并行查找机制：4路并行且混合存储（TCAM和EM）的特性是性能关键，需要解释TCAM适合通配匹配而EM精确匹配的差异 3）密钥配置艺术：20-60B全UDB与80B混合模式的区分很重要，用户可能在实际配置时踩坑 4）流程图补充：虽然用户没要求画图，但用mermaid描述处理流程能弥补文字说明的不足 需要注意避开两个陷阱： - 不能直接翻译原文（如“addendum”译为“附录”而非直译“补遗”） - 避免过度展开TCAM原理（用户没问存储介质细节） 上次回答报文染色时用户对工程实现很关注，这次也应该保持同样风格。最后提出的问题要延续技术深度，比如把密钥配置与报文染色所需的UDB选择关联起来，这样能串联用户的知识链条。 </think> ### Ingress Policy Engine (IPCL) 工作原理详解 #### 核心架构特性 1. **多级流水线设计** - 支持 `N` 个可扩展的查找阶段（IPCL0, IPCL1, ..., IPCLN），阶段数量由设备硬件规格决定（需查阅设备专属文档 *Table Sizes and Resources Addendum*） - 每阶段独立处理，形成递进式策略执行流水线 2. **并行查找机制** ```mermaid graph LR A[IPCL Stage] --> B[并行查找#1] A --> C[并行查找#2] A --> D[并行查找#3] A --> E[并行查找#4] B & C --> F[TCAM或EM表] D & E --> G[EM表] ``` - 单阶段内同步执行 **4路并行查找** - 其中 **2路** 可灵活选择存储介质： - **TCAM表**（三态内容寻址存储器）：支持通配符匹配，高速但功耗高 - **EM表**（精确匹配表）：完全匹配键值，低功耗但容量大 3. **动态密钥配置** | 密钥大小 | 组成结构 | 应用场景 | |----------|------------------------------|------------------------| | 20-60B | **全用户自定义字节 (UDB)** | 灵活定义报文特征提取 | | 80B | **70B UDB + 10B 固定字段** | 兼容标准协议头固定标识 | #### 处理流程关键点（对应图27逻辑） 1. **输入处理**：报文进入引擎后提取关键字段生成查找键 2. **多级匹配**： - 每阶段并行输出 **最多4个动作条目** - 动作类型包括：转发/丢弃/计数/重标记等 3. **结果聚合**：N个阶段的动作结果按优先级合并执行 4. **输出决策**：最终策略结果应用到报文 #### 技术优势与限制 - **优势**： - 高吞吐：四级并行+硬件加速处理 - 灵活性：UDB支持自定义任意报文偏移量字段 - **限制**： - 密钥长度固定，不支持连续字段跨字节匹配 - TCAM资源有限，需谨慎设计通配规则
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