ReactNative模板

{
  "name": "reactbook",
  "version": "0.0.1",
  "private": true,
  "scripts": {
    "android": "react-native run-android",
    "ios": "react-native run-ios",
    "lint": "eslint .",
    "start": "react-native start",
    "test": "jest",
    "ios-simulator": "npx react-native run-ios --simulator 'iPhone 15 Pro'",
    "android-clean": "cd android && ./gradlew clean",
    "android-build": "cd android && ./gradlew assembleRelease",
    "bundle-ios": "react-native bundle --entry-file index.js --platform ios --dev false --bundle-output ios/bundle/main.jsbundle --assets-dest ios/bundle"
  },
  "dependencies": {
    "@react-native-async-storage/async-storage": "^1.17.11",
    "@react-navigation/bottom-tabs": "^6.5.6",
    "@react-navigation/native": "^6.1.5",
    "@react-navigation/native-stack": "^6.9.26",
    "@react-navigation/stack": "^6.3.15",
    "axios": "^1.6.8",
    "dayjs": "^1.11.7",
    "mobx": "^5.15.4",
    "mobx-react": "^6.1.8",
    "react": "18.2.0",
    "react-native": "0.73.6",
    "react-native-config": "^1.5.1",
    "react-native-gesture-handler": "^2.9.0",
    "react-native-image-picker": "^5.1.0",
    "react-native-modal": "^13.0.1",
    "react-native-safe-area-context": "^4.5.0",
    "react-native-screens": "^3.30.1"
  },
  "devDependencies": {
    "@babel/core": "^7.20.0",
    "@babel/preset-env": "^7.20.0",
    "@babel/runtime": "^7.20.0",
    "@react-native/babel-preset": "0.73.21",
    "@react-native/eslint-config": "0.73.2",
    "@react-native/metro-config": "0.73.5",
    "@react-native/typescript-config": "0.73.1",
    "@types/react": "^18.2.6",
    "@types/react-test-renderer": "^18.0.0",
    "babel-jest": "^29.6.3",
    "eslint": "^8.19.0",
    "jest": "^29.6.3",
    "prettier": "2.8.8",
    "react-test-renderer": "18.2.0",
    "typescript": "5.0.4"
  },
  "engines": {
    "node": ">=18"
  }
}

模板地址

gitte: Forget/ReactNative模板 - Gitee.com

内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣图,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣图 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣图的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣图 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣图的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣图E1和次级波瓣图E2相乘,得到总阵的波瓣图E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣图,可以看到三个阶段的波瓣图分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣图。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣图,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣图。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
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