围“桌”详谈|本周六,来一起聊聊「发版」那些事儿!

ShardingSphere社区推出直播节目《对谈时刻》,探讨数据库前沿趋势。新版本5.4.0扩展了广播表功能并实现CDC事务维度输出,On-Cloud0.3.0强化Operator并支持AWS数据源治理。本周六的线上直播将详细解析新版本特性,并设有技术实战和有奖问答环节,旨在构建更强大的技术生态。

🌍 你想要深入了解 ShardingSphere 、与业内技术大咖「面对面」探讨数据库领域的前沿趋势吗?那就一定不能错过由 ShardingSphere 社区出品、SphereEx 公司赞助的全球软件工程师必看的直播节目——《对谈时刻》!每期节目,我们都会邀请三位业内表现出色的技术精英,与你分享开源与数据库领域的前沿技术实践及热点新趋。未来,ShardingSphere 社区还将持续推出不同主题的《对谈时刻》活动,让所有关注 ShardingSphere 社区的朋友们,都能通过新栏目的持续输出,保持敏锐且领先的行业嗅觉!

全新版本闪亮登场 ✨

近期,ShardingSphere 5.4.0 及 ShardingSphere-On-Cloud 0.3.0 即将正式发布,新版本的各项功能也很快会与大家正式见面!悄悄先跟大家预热下,在本次版本更新中, ShardingSphere 5.4.0 将广播表的使用范围由分片数据源扩展到逻辑库下的所有数据源,同时也实现了 CDC 增量数据按照事务维度输出等能力。而在 ShardingSphere-On-Cloud 0.3.0 中,也对 Operator 进行了大幅提升,且新增了全新的 CRD StorageNode 支持 AWS 数据源治理以及 Chaos 对接主流混沌工程框架等功能亮点 ...

预知多重新能力 🔍

本周六线上直播 🔒

为您一一揭秘 💪

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为了让更多关注 ShardingSphere 的小伙伴及时了解到 ShardingSphere 社区最新的研发进度及技术演化方向、让大家更好地使用新版本,社区特地筹备了一期线上圆桌会,来与大家共同拆解新版的重磅功能及高效使用方法。7 月 1 日下午两点,我们邀请了 ShardingSphere PMC 端正强、ShardingSphere Committer 江龙滔、ShardingSphere Committer 苗立尧三位资深的社区贡献者做客「社区线上直播间」,将为大家详细解答新版本带来的重点功能更新及相应的性能突破!

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本场活动以 ShardingSphere 5.4.0 及 ShardingSphere-On-Cloud 0.3.0 的新版特性为主题,除了与大家详谈 ShardingSphere 项目的技术架构及重磅功能之外,还会跟大家分享社区未来的发版计划、一起畅谈如何去打造更强大的 ShardingSphere 技术生态!

此外,活动还设有「技术实战」、「有奖问答」等趣味环节,期待与大家一起解锁!希望通过本场活动,社区一方面能助力广大用户高效升级、一键开启 ShardingSphere 使用新体验,另一方面社区也能通过主题多元、形式多样的社区活动集结更多活跃的青年开发者,从而使社区及参与活动的用户之间能建立起高质量的价值共振链路、实现多面共赢!就在本周六,围“桌”详谈,期待与您线上见~

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群星闪耀 · 社区招募计划 🙋

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
### PLC的详细解析 #### 工作原理 可编程逻辑控制器(PLC)是一种专为工业环境设计的数字计算机,用于自动化控制。其核心工作原理基于循环扫描的方式执行用户程序。在每次扫描周期中,PLC会完成输入采样、程序执行和输出刷新三个阶段[^1]。 - **输入采样**:PLC读取所有输入信号的状态,并将这些状态存储到输入映像寄存器中。 - **程序执行**:根据输入映像寄存器中的数据,按照用户编写的程序进行逻辑运算或算术运算。 - **输出刷新**:将程序执行的结果写入输出锁存器,从而改变外部设备的状态。 这种循环扫描机制确保了PLC能够实时响应外部事件并作出相应的控制动作。 #### 应用场景 PLC广泛应用于各种工业自动化领域,包括但不限于: - **制造业**:如汽车装配线、食品加工生产线等,用于控制机械臂、传送带以及其他生产机械。 - **过程控制**:在化工、石油精炼等行业中,用来监控和调节温度、压力、流量等参数。 - **楼宇自动化**:用于暖通空调系统(HVAC)、电梯控制系统以及安全系统等。 - **能源管理**:在电力分配系统中实现负载平衡和故障检测等功能。 #### 编程方法 PLC的编程通常采用几种标准化语言,最常见的是梯形图(Ladder Diagram, LD)、功能块图(Function Block Diagram, FBD)、结构化文本(Structured Text, ST)和指令列表(Instruction List, IL)。每种语言都有其特点和适用场合。 - **梯形图**是最直观的一种图形化编程语言,它模仿继电器逻辑电路的设计方式,易于理解和学习。 - **功能块图**允许开者使用预定义的功能块来构建复杂的控制逻辑,支持模块化设计。 - **结构化文本**是一种高级文本编程语言,适合处理复杂的数据操作和算法实现。 - **指令列表**类似于汇编语言,提供了对硬件直接访问的能力,但相对难以编写和维护。 下面是一个简单的梯形图示例,展示了如何通过两个按钮控制一个指示灯: ```plaintext |----[ ]----( )--| I0.0 Q0.0 |----[ ]----( )--| I0.1 Q0.0 ``` 在这个例子中,如果任一按钮(I0.0 或 I0.1)被按下,则指示灯(Q0.0)会被点亮。 此外,现代PLC还支持更复杂的编程技术,比如面向对象的方法,其中可以创建可重用的功能块(FBs),例如`FB_RobotCtrl`、`FB_Vision` 和 `FB_Safety`,它们分别用于机器人控制、视觉通信处理和安全联锁逻辑。全局数据块(如`DATA_DB.gxw`)则用来保存配方信息和运行时参数,使得不同功能块之间能够共享数据。
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