is not used in any concrete target

最新推荐文章于 2021-09-02 10:07:28 发布

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#iOS #cocoa pods

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本文介绍了解决在macOS上使用CocoaPods安装MJExtension库时遇到的依赖未被使用的错误。通过在Podfile中指定项目目标的方式，成功解决了该问题。

重装了mac,使用cocoa pods的时候发生错误

提示

The dependency `MJExtension` is not used in any concrete target.

然后加上两句话就可以了,有问题的也可以试试:

target 'myapp' do

end

把需要安装的库放在这两句话中间就可以了, myapp 就是自己项目对应的名字

target ‘MedicalConsult’ do

pod 'AFNetworking', '~> 3.0'
pod 'MJExtension'

end

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A typical usage scenario would be the following to enable a hist trigger, read its current contents, and then turn it off: # echo 'hist:keys=skbaddr.hex:vals=len' > \ /sys/kernel/debug/tracing/events/net/netif_rx/trigger # cat /sys/kernel/debug/tracing/events/net/netif_rx/hist # echo '!hist:keys=skbaddr.hex:vals=len' > \ /sys/kernel/debug/tracing/events/net/netif_rx/trigger The trigger file itself can be read to show the details of the currently attached hist trigger. This information is also displayed at the top of the 'hist' file when read. By default, the size of the hash table is 2048 entries. The 'size' parameter can be used to specify more or fewer than that. The units are in terms of hashtable entries - if a run uses more entries than specified, the results will show the number of 'drops', the number of hits that were ignored. The size should be a power of 2 between 128 and 131072 (any non- power-of-2 number specified will be rounded up). The 'sort' parameter can be used to specify a value field to sort on. The default if unspecified is 'hitcount' and the default sort order is 'ascending'. To sort in the opposite direction, append .descending' to the sort key. The 'pause' parameter can be used to pause an existing hist trigger or to start a hist trigger but not log any events until told to do so. 'continue' or 'cont' can be used to start or restart a paused hist trigger. The 'clear' parameter will clear the contents of a running hist trigger and leave its current paused/active state. Note that the 'pause', 'cont', and 'clear' parameters should be applied using 'append' shell operator ('>>') if applied to an existing trigger, rather than via the '>' operator, which will cause the trigger to be removed through truncation. - enable_hist/disable_hist The enable_hist and disable_hist triggers can be used to have one event conditionally start and stop another event's already-attached hist trigger. Any number of enable_hist and disable_hist triggers can be attached to a given event, allowing that event to kick off and stop aggregations on a host of other events. The format is very similar to the enable/disable_event triggers: enable_hist:<system>:<event>[:count] disable_hist:<system>:<event>[:count] Instead of enabling or disabling the tracing of the target event into the trace buffer as the enable/disable_event triggers do, the enable/disable_hist triggers enable or disable the aggregation of the target event into a hash table. A typical usage scenario for the enable_hist/disable_hist triggers would be to first set up a paused hist trigger on some event, followed by an enable_hist/disable_hist pair that turns the hist aggregation on and off when conditions of interest are hit: # echo 'hist:keys=skbaddr.hex:vals=len:pause' > \ /sys/kernel/debug/tracing/events/net/netif_receive_skb/trigger # echo 'enable_hist:net:netif_receive_skb if filename==/usr/bin/wget' > \ /sys/kernel/debug/tracing/events/sched/sched_process_exec/trigger # echo 'disable_hist:net:netif_receive_skb if comm==wget' > \ /sys/kernel/debug/tracing/events/sched/sched_process_exit/trigger The above sets up an initially paused hist trigger which is unpaused and starts aggregating events when a given program is executed, and which stops aggregating when the process exits and the hist trigger is paused again. The examples below provide a more concrete illustration of the concepts and typical usage patterns discussed above.

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### 翻译 #### **典型使用场景** 以下示例展示如何启用、读取并禁用 `hist` 触发器： ```bash # 启用hist触发器（统计skbaddr和len字段） ... # 查看直方图数据 ...- 读取触发器文件可显示当前附加的 `hist` 触发器...

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STM32F103C8T6驱动ILI9341 2.8寸TFT LCD液晶显示资源文件

11-25

本资源文件包含了使用STM32F103C8T6微控制器驱动ILI9341 2.8寸TFT LCD液晶显示模块的相关代码和配置文件。该项目的硬件电路采用模块化设计，STM32微控制器为某宝购买的最小系统板，液晶模块为某宝购买的自带ILI9341驱动的板。由于STM32F103C8T6为48脚芯片，不具备FSMC（灵活静态存储控制器）功能，因此采用了模拟方式进行16位显示（使用A端口0~15）。功能特点硬件模块化设计：采用模块化硬件电路搭建，方便扩展和维护。模拟16位显示：由于STM32F103C8T6不具备FSMC功能，采用模拟方式进行16位显示。 ILI9341驱动：液晶模块自带ILI9341驱动，简化了驱动程序的开发。注意事项触屏输入暂未实现：目前资源文件中暂未包含触屏输入的实现代码，如有需要，请自行开发或参考相关资料。硬件兼容性：请确保所使用的STM32F103C8T6最小系统板和ILI9341液晶模块与本资源文件中的配置兼容。使用说明下载资源文件：下载并解压本资源文件。导入工程：将解压后的工程文件导入到你的开发环境中（如Keil、IAR等）。配置硬件：根据你的硬件配置，调整代码中的引脚定义和相关参数。编译与下载：编译工程并下载到STM32F103C8T6微控制器中。测试与调试：运行程序，测试液晶显示功能，并根据需要进行调试和优化。

SGLang核心技术详解[项目源码]

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SGLang是一个高性能的LLM服务框架，通过多项先进技术显著提升推理性能。其核心技术包括：1. RadixAttention前缀缓存机制，利用基数树共享相同前缀的KV Cache，提高内存效率和计算复用；2. 跳跃式约束解码，通过小模型预测和大模型验证，实现2-3倍的生成速度提升；3. 连续批处理技术，动态管理请求批次，最大化硬件利用率；4. 分页注意力机制，解决内存碎片化问题；5. 张量并行策略优化计算效率；6. FlashInfer内核优化Attention计算；7. 分块预填充技术处理长序列；8. 多种量化技术（INT4/FP8/AWQ/GPTQ）降低内存需求。这些技术的综合应用使SGLang在推理延迟、吞吐量、内存使用和长序列支持等方面实现显著提升，为企业级大规模部署提供强大支持。

Schema for type Any is not supported

07-25

<think>Hmm, the user is asking why the 'Any' type schema isn't supported and how to resolve it. Let me unpack this carefully. First, I notice this is a follow-up to some schema-related issue, likely in a data processing context. The user seems frustrated since 'Any' type usually indicates flexible data handling, so its lack of support would be confusing. Looking at the references, especially [1] mentioning supported data types and [4] discussing Structured Streaming execution, this probably relates to systems like Spark or similar data engines. The core issue is type safety - systems need predictable schemas for optimization. The user might be trying to process semi-structured data (like JSON with mixed types) and hit this limitation. Their real need isn't just the "why" but practical workarounds. I should emphasize concrete solutions over theory. Key points to cover: - Performance implications of dynamic typing - Schema inference techniques - Trade-offs between flexibility and optimization - Specific examples for common systems like Spark The references hint at solutions: [3] shows pattern-based filtering which could help preprocess data, while [4]'s state tracking explains why schemas matter. I'll connect these to practical fixes. Should structure the answer: first explain the technical why (serialization, optimization, safety), then provide tiered solutions - from schema definition to data cleansing. The "how to resolve" part needs more weight than the explanation since that's their actual pain point. Also important to warn about runtime risks with workarounds. The user seems technical but might underestimate the performance cliffs with dynamic types.</think>在数据处理系统中，`Any` 类型模式不受支持主要源于**类型安全、性能优化和系统约束**的限制。以下是具体原因及解决方案： --- ### **一、`Any` 类型不受支持的原因** 1. **类型安全缺失** - `Any` 类型无法在编译期进行类型检查，可能导致运行时错误（如字段不匹配或操作无效）。 - 系统无法验证序列化/反序列化的正确性，增加数据损坏风险[^1][^4]。 2. **性能损耗** - 动态类型需要运行时类型推断，显著增加计算开销（如反射操作）。 - 无法使用基于固定模式的优化（如列式存储、向量化处理）[^4]。 3. **系统设计约束** - 引擎依赖明确模式进行状态跟踪（如 Spark Structured Streaming 的状态管理）[^4]。 - 分布式系统需确定的数据布局以优化网络传输和内存管理。 4. **序列化障碍** - 序列化框架（如 Avro/Protobuf）要求预定义模式，`Any` 类型无法生成有效的二进制协议。 --- ### **二、解决方案** #### 1. **明确定义 Schema** - **手动指定类型**：将动态数据转换为具体类型（如 `struct` 或 `map`）。 ```scala // Spark 示例：将动态字段转为 Map 类型 val schema = StructType(Seq( StructField("id", IntegerType), StructField("dynamic_data", MapType(StringType, StringType)) // 替代 Any )) ``` - **使用联合类型**：通过 `union` 类型覆盖有限的数据变体。 ```scala // 定义可接受的类型集合 val schema = StructType(Seq( StructField("value", DataTypes.createUnionType( Array(IntegerType, StringType, FloatType) )) )) ``` #### 2. **动态数据处理** - **分阶段处理**： 1. 用 `String` 或 `Binary` 类型接收原始数据。 2. 通过 UDF 解析并转换为具体类型。 ```python # PySpark 示例：解析 JSON 字符串 from pyspark.sql.functions import from_json, col json_schema = "a INT, b STRING" # 明确定义子模式 df = raw_df.withColumn("parsed", from_json(col("raw_data"), json_schema)) ``` #### 3. **模式演化与兼容性** - **Schema Registry**：使用 Avro Schema Registry 管理版本化模式，允许向后兼容的字段增减。 - **默认值处理**：为可选字段设置默认值，避免因字段缺失导致的错误。 ```json // Avro 示例：添加带默认值的可选字段 { "name": "new_field", "type": ["null", "int"], "default": null } ``` #### 4. **数据预处理** - **清洗动态字段**：移除或转换无法类型化的字段。 ```sql -- 移除无效字段 (HiveQL 示例) INSERT INTO cleaned_table SELECT id, CAST(dynamic_field AS MAP<STRING, STRING>) FROM raw_table WHERE dynamic_field IS NOT NULL; ``` #### 5. **系统级优化** - **关闭自动类型推断**：显式指定模式以避免开销。 ```scala // Spark 读取时强制指定模式 spark.read.schema(userDefinedSchema).json("data.json") ``` - **限制动态类型范围**：通过模式匹配缩小 `Any` 的范围[^3]。 ```xml  <beans default-autowire-candidates="*_dynamic"> ``` --- ### **三、关键设计原则** - **静态类型优先**：在入口处完成类型转换，保障核心流程的类型安全。 - **性能权衡**：动态类型处理应限定在边缘节点（如数据摄入层）。 - **容错机制**：对无法解析的数据启用死信队列（Dead Letter Queue）隔离。 > **示例场景**：若使用 Kafka 传输动态数据，可在消费者端将 `Any` 类型的消息转为 JSON 字符串，再用 Flink/Spark 按业务需求解析为具体类型，避免污染核心处理流程[^4]。 --- ### 相关问题 1. 如何在 Spark Structured Streaming 中处理动态变化的 JSON 模式？ 2. 使用 `Any` 类型会导致哪些运行时性能问题？如何量化评估？ 3. Avro 的 Schema Evolution 如何解决数据兼容性问题？ 4. 在分布式系统中，为什么序列化协议（如 Protobuf）要求严格模式定义？ 5. 如何设计死信队列（Dead Letter Queue）来捕获无法解析的动态数据？ [^1]: 数据类型支持需参考具体引擎文档，如 Oracle GoldenGate 对类型的限制 [^4]: 状态跟踪和序列化是 Structured Streaming 执行策略的核心组件