Utilize OpenSolaris beadm to test unstable bits

本文介绍了一种使用 beadm 创建多个启动环境 (BE) 的最佳实践方法,以便同时保留旧版本并试验开发树中的新版本。通过创建备份 BE 和开发分支,可以确保现有系统的稳定性,并在开发分支中进行必要的更新和升级。

If you need to test an dev kernel binarie. Try the following best practice.

One thing you can do is to use beadm(1M) to create one or more alternate boot  environments (BE). This way you can keep 2009.06 but also experiment with the newer
bits in the dev tree.

There are various ways to do this... This is what I usually do to ensure that the stock bits remained absolutely unchanged. What we'll do it to create a tree of cloned disk images..

Create a backup up os2009.06 in case you mess something up. Then, create a branch for the development release. You may have to update some packages to be able to upgrade to newer releases, so we'll do that in the branch.

 beadm create os2009.06-backup
 beadm create dev-branch
 beadm activate dev-branch
 reboot

One you've rebooted, re-target (the dev-branch) from the release
repo to the development repo. Then upgrade the pkg package.

  beadm list
  pkg set-authority -O http://pkg.opensolaris.org/dev opensolaris.org
  pkg install SUNWipkg

Now lets create a build specific BE.  NOTE: b116 doesn't exist in
the repo as of today, but should shortly. ("pkg search entire" for a
list of builds).

From the dev-branch, create a b116 BE.

 beadm create snv116
 beadm mount snv116 /mnt
 pkg -R /mnt refresh
 pkg -R /mnt install entire@0.5.11-0.116
 bootadm update-archive -R /mnt
 beadm umount snv116
 beadm activate snv116
 reboot

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
此项目旨在实现一个简易而实用的RFID智能门禁控制系统。采用经典的51系列单片机——STC89C52作为核心控制器,集成MFRC522射频识别模块来读取RFID卡片信息。用户界面通过128x64像素的LCD显示屏展示相关信息,同时配备了键盘用于密码的输入、验证及修改。此设计结合了RFID技术的高效率识别与单片机的强大控制能力,适用于学习、教学或小型安防项目。 资源包含 源代码:完整C语言编写的源程序,涵盖了RFID识别、密码验证逻辑、显示控制以及用户交互等功能模块。 原理图:详细展示了整个系统的电路连接,包括单片机、MFRC522模块、LCD12864屏幕、按键等组件的电气连接方式,便于理解和自制。 技术特点 RFID技术应用:通过MFRC522模块实现非接触式身份认证,提升门禁安全性与便捷性。 人机交互界面:利用LCD12864显示屏直观展示状态信息,并通过物理按键进行操作,增加了系统的易用性。 密码安全机制:支持用户密码的设定和更改,增强系统安全性。 51单片机编程:适合初学者和专业人士学习51单片机应用开发,尤其是嵌入式系统与物联网领域的实践。 使用指南 环境搭建:确保你有合适的IDE(如Keil uVision)安装以编译51单片机的C代码。 原理图分析:详细阅读原理图,了解各部件间的连接,这对于正确搭建硬件平台至关重要。 编译与上传:将提供的源代码编译无误后,通过编程器或ISP接口烧录到STC89C52单片机中。 硬件组装:根据原理图搭建电路,确保所有组件正确连接。 测试与调试:完成后进行功能测试,可能需要对代码或硬件做适当调整以达到最佳工作状态。
<think>我们正在讨论如何安装ZMQ包以便使用InferenceServer类。根据引用[5],在Jetson Linux上安装ZMQ的步骤是: 1. 克隆cppzmq仓库:`git clone https://github.com/zeromq/cppzmq.git` 2. 进入目录:`cd cppzmq` 3. 创建构建目录:`mkdir build` 4. 进入构建目录:`cd build` 5. 运行cmake:`cmake ..` 6. 编译:`make` 7. 安装:`sudo make install` 注意:cppzmq是ZeroMQ的C++绑定,因此安装前需要确保已经安装了ZeroMQ库本身。如果没有安装ZeroMQ,需要先安装它。 通常,安装ZeroMQ库的方法(在Ubuntu/Debian系统上)是: ```bash sudo apt-get install libzmq3-dev ``` 在安装cppzmq之前,确保已经安装了必要的依赖,如cmake、make、g++等。 另外,引用[4]提到ZMQ与普通socket的区别,它支持N:M的连接模式,这在使用InferenceServer类时可能会带来便利,因为分布式推理服务通常需要处理多个客户端请求。 注意事项: - 安装完成后,需要在项目中链接ZMQ库。例如,在CMake项目中,可以通过`find_package(cppzmq REQUIRED)`和`target_link_libraries(your_target cppzmq)`来使用。 - 不同操作系统安装方法可能不同,上述步骤适用于Jetson Linux(基于Ubuntu)。 - 如果使用Python,可能需要安装pyzmq包,但根据问题,我们关注的是C++的安装(因为InferenceServer类很可能是C++的)。 如果你的InferenceServer类需要Python绑定,那么可以使用pip安装: ```bash pip install pyzmq ``` 总结步骤: 1. 安装ZeroMQ库:`sudo apt-get install libzmq3-dev` 2. 安装cppzmq(按照引用[5]的步骤) 3. 在代码中包含zmq头文件,并链接库。 请根据你的开发环境和需求选择安装方式。 </think>### 安装ZMQ包以使用InferenceServer类的方法和注意事项 #### 安装方法 1. **基础依赖安装**(必须首先执行): ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install libzmq3-dev # 安装ZMQ核心库 ``` 2. **Python绑定安装**(Python环境使用): ```bash pip install pyzmq # 官方Python绑定 ``` 3. **C++绑定安装**(引用[5]方法,适用于C++项目): ```bash git clone https://github.com/zeromq/cppzmq.git cd cppzmq mkdir build && cd build cmake .. make sudo make install ``` #### 关键注意事项 1. **版本兼容性**: - 确认`InferenceServer`类要求的ZMQ最低版本(通常≥4.x) - 检查`pyzmq`与Python版本的兼容性(如Python 3.6+) 2. **环境配置**: ```cmake # CMake项目需添加 find_package(cppzmq REQUIRED) target_link_libraries(your_target cppzmq::cppzmq) ``` 3. **协议选择**: - IPC:进程间通信(推荐单机部署) - TCP:跨网络通信(分布式部署) - 参考ZMQ指南[^2]选择匹配`InferenceServer`的通信模式 4. **安全加固**(生产环境必备): ```python # Python示例:加密通信 context = zmq.Context() socket = context.socket(zmq.REQ) socket.curve_secretkey = b"your_secret_key" socket.connect("tcp://server:5555") ``` 5. **错误处理**: ```cpp // C++示例:异常捕获 try { zmq::message_t request; socket.recv(request, zmq::recv_flags::dontwait); } catch (const zmq::error_t& e) { std::cerr << "ZMQ error: " << e.what() << std::endl; } ``` #### 验证安装 ```python # Python验证脚本 import zmq print(f"ZMQ版本: {zmq.zmq_version()}") # 应输出4.x+ print(f"pyzmq版本: {zmq.__version__}") ``` > **重要提示**:安装后需重启服务使环境变量生效,分布式部署时需同步所有节点的ZMQ版本[^3][^4]。建议参考ZMQ官方文档[^2]进行压力测试。 --- ### 相关问题 1. 如何为InferenceServer选择合适的ZMQ通信模式(PUB/SUB vs REQ/REP)? 2. ZMQ在分布式推理系统中如何处理消息丢失问题? 3. 在容器化环境中部署ZMQ需要哪些特殊配置? 4. 如何监控ZMQ消息队列的性能指标?
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