20170401 summary

全球运维的时候最担心什么?

最担心网络卡,怎么破呢?
我们需要一个跳板机,通过跳板机然后再去控制我们的想控制的机器。
跳板机+python fabric的做法,这周使用起来还是不错的。

详细点说:
首先,我们需要rslsync来同步我们的软件和fabric文件,其次,fabric的架构主要分两部分,一个是每个项目的,里面全是内网地址,另外一个全是公网地址,里面可以供我们跳转到全球各地的服务器。

总结,rslsync + python fabric
增强版本1: rslsync + python fabric + hk机器
增强版本2: rslsync + python fabric + 微林服务

aws 意外宕机应该如何处理,强制关机都不行?

首先,可以通过instance settings > get system output进行查看,看看到底是啥问题导致的不行。
一般这种情况,可能是赶上aws的物理机损坏了,迁移数据吧。

openfalcon如何通过修剪mysql中的数据,达到服务私有集群监控的目的?

需要导入导出还原一些数据,这些数据包括:
1. dashboard库下面的 dashboard_graph, dashboard_screen
2. falcon_portal库下面的 action, cluster, expression, grp,grp_tpl, strategy, tpl
3. graph库下面的 所有 endpoint,endpoint_counter,tag_endpoint
4. uic库下面的 所有
关于还原操作,以及整合,这个地方还需要点时间进行测试。

openfaclon graph表下面的endpoint没有数据咋办?

官网有介绍,这个是由于graph表手动改了之后,影响到了索引,需要curl -s http://localhost:6071/index/updateAll 进行化解。

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模与仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建与控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态与位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制与轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化与控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学与科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究与对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码与仿真模型,动手实践飞行器建模与控制流程,重点关注动力学方程的实现与控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
05-10
<think>好的,用户现在想了解“Summary”在编程或技术领域的具体含义和用法。首先,我需要明确用户的问题。他们可能遇到了需要编写总结的情况,比如生成文档、日志分析或者报告,但不确定如何正确应用Summary这个概念。 首先,我得回忆一下Summary的一般定义,通常指的是对信息的简明概括。在技术领域,这可能涉及代码注释、文档生成、日志摘要、数据分析报告等。需要结合具体的应用场景来说明。 接下来,我需要考虑用户可能的背景。他们可能是开发者、学生或者技术文档编写者。如果是开发者,可能关注如何在代码中自动生成摘要;如果是数据分析师,可能关心数据报告的摘要生成方法。不过用户的问题比较广泛,需要覆盖多个方面。 然后,我应该参考之前提供的引用内容。引用3提到了Python网络编程和工具包,比如Twisted框架。虽然与Summary不直接相关,但可以联想到自动化文档生成工具,比如Sphinx,它可以从代码注释生成文档摘要。另外,引用2提到技术博客的写作,可能涉及如何撰写技术内容的摘要。 用户可能还希望了解具体的实现方法,例如使用哪些库或工具来生成摘要。例如,在Python中,可以使用sumy库进行文本摘要,或者使用自然语言处理模型如BERT生成摘要。需要分点说明不同的应用场景和工具。 还要注意用户提到的系统级指令,比如使用正确的中文回答,LaTeX格式的数学表达式,以及生成相关问题。在回答中要确保技术术语准确,结构清晰,分点列出含义和用法,并提供示例代码或工具示例。 最后,生成的相关问题需要围绕Summary的扩展应用、技术实现、工具比较等,帮助用户进一步探索。例如,自动生成API文档的工具比较,或者机器学习在摘要生成中的应用。 总结一下,回答的结构应该是先定义Summary,再分技术场景说明用法,提供示例和工具,最后生成相关问题。需要确保覆盖编程、文档、数据分析等多个领域,并引用相关的工具和库,如Doxygen、Sphinx、sumy等。</think>### Summary在编程及技术领域的含义与用法 #### 一、核心定义 **Summary**(摘要/概要)指通过提炼关键信息,将复杂内容简化为结构化表述的技术手段。在编程中通常体现为: - 代码注释的自动化生成(如Doxygen) - 日志分析的统计报告(如$n$秒内请求量$\sum_{i=1}^n q_i$) - 数据集的统计摘要(均值$\mu$、方差$\sigma^2$) #### 二、典型应用场景 1. **文档自动化** Python示例(使用Sphinx生成API文档): ```python def calculate_sum(a: int, b: int) -> int: """返回两个整数的和 Args: a: 第一个加数 b: 第二个加数 Returns: int: 计算结果 """ return a + b ``` 2. **日志分析系统** 使用Pandas生成服务监控摘要: ```python import pandas as pd logs = pd.read_csv('server_logs.csv') summary = logs.groupby('status_code').agg({ 'response_time': ['mean', 'max'], 'request_path': 'count' }) ``` 3. **机器学习模型解释** 模型特征重要性摘要: $$I_j = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N |w_j^{(i)}|$$ 其中$w_j^{(i)}$表示第$i$次迭代中第$j$个特征的权重[^1] #### 三、技术实现方案 | 技术类型 | 常用工具 | 输出示例 | |---------|----------|---------| | 文本摘要 | sumy/NLTK | 提取式摘要生成 | | 代码摘要 | Doxygen | 类/方法关系图 | | 数据摘要 | Pandas Profiling | 数据分布直方图 | #### 四、最佳实践建议 1. 在REST API开发中遵循OpenAPI规范生成接口摘要 2. 使用`pandas.describe()`快速生成数据分布摘要 3. 通过CI/CD流水线集成自动化文档生成(如GitHub Actions触发文档构建)
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