java静态全局变量 线程安全吗

fanuc 31i,PPT文档，详细资料可联系本人

.net环境下连接Hive驱动，C#查询Hadoop的Hive数据，C#连接HIVE使用MapRHive ODBC Connector；C#通过ODBC连接HIVE读取数据

美国VRI的Phantom系列高速摄像机的简易操作中文说明书。使用时请参照Phantom系列高速摄像机原厂英文说明书“PCC Help File”，并以英文说明书为准。

对应文章https://blog.csdn.net/devshilei/article/details/135049559中的图片以及logo

该工具是用于修复win10菜单栏，鼠标点击无反应的情况。 Windows 10 Start menu troubleshooter

用python实现的DBSCAN聚类(一种基于密度的聚类算法)，并且将分布打印在二维平面.zip

鲸鱼优化算法（WOA）及其在分类、回归和时序预测中的应用。首先简述了WOA的基本原理，即通过模拟鲸鱼的捕食行为来进行全局搜索和局部优化。接着分别讨论了WOA在不同机器学习模型中的应用，如支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、随机森林(RF)、极限学习机(ELM)等多种模型的参数优化，以及在时序预测中与LSTM、GRU等深度学习模型的结合。最后提供了具体的MATLAB代码示例，展示了如何使用WOA优化SVM模型进行分类预测，并强调了代码的通用性和灵活性，便于用户根据自己的数据集进行修改和扩展。 适用人群：对机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解优化算法在机器学习中应用的人群。 使用场景及目标：① 提升现有机器学习模型的预测性能；② 学习如何使用WOA优化各种类型的机器学习模型；③ 掌握MATLAB环境下相关模型的代码实现。 其他说明：文中提供的代码为简化版本，实际应用时需根据具体情况调整参数配置和数据预处理步骤。此外，还鼓励读者探索更多优化算法与机器学习模型的组合方式，以应对不同的应用场景。

绝对运动指令 MoveAbsolute 在西门子200smart PLC 和威纶通触摸屏上的实现方法。主要内容涵盖梯形加减速控制、PLS 脉冲指令的手动编写、正反向运动控制、回原点功能以及减速停止功能的具体实现细节。作者分享了在开发过程中遇到的问题及其解决方案，如脉冲丢失、方向切换、回原点搜索模式等，并指出了当前版本存在的不足之处，即不支持超驰功能。 适合人群：PLC 编程初学者、自动化设备开发者、工业控制系统工程师。 使用场景及目标：适用于需要精确控制电机运动的应用场合，如生产线自动化、数控机床等领域。主要目标是帮助读者掌握绝对运动指令的底层实现原理，提高对PLC编程的理解和技术水平。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和注释，有助于读者更好地理解和实践相关技术。同时提醒读者注意实际应用中的潜在问题，如输出口反冲等。

机器人开发教程——ROS 进行 SLAM 建图和机器人运动控制 环境准备 确保你的开发环境已安装 ROS Noetic 或更高版本，并且安装了适用于 ROS 的 SLAM 和 Moveit2.0 软件包。 创建工作空间和包 mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src catkin_create_pkg my_slam_package std_msgs rospy roscpp cd ~/catkin_ws catkin_make source devel/setup.bash 启动 SLAM 算法 roslaunch my_slam_package slam.launch 保存地图 rosrun map_server map_saver -f my_map 读取地图 在 my_slam_package/launch 目录下创建 map.launch 文件： <launch> <node name="map_server" pkg="map_server" type="map_server" args="my_map.yaml"/> </launch> 启动地图服务器 roslaunch my_slam_package map.launch 控制机器人运动 使用 teleop_twist_keyboard 包控制机器人运动： rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py 注意事项 确保激光雷达数据正确发布到 /scan 话题。 根据实际机器人调整 SLAM 参数。 在 RViz 中查看地图和机器人位置。

阿克曼模型在自动驾驶控制算法中的应用，重点讲解了通过ROS平台对阿克曼模型进行仿真测试的方法及其具体实现。文章从阿克曼模型的基本概念出发，逐步探讨其在自动驾驶中的应用场景，特别是路径规划和运动控制方面的作用。接着，通过具体的仿真测试案例展示了如何利用ROS环境扣取阿克曼控制算法模块，验证其准确性和有效性。最后提供了部分代码实现及详细的注释，帮助读者深入理解该算法的工作原理和技术细节。 适合人群：对自动驾驶技术和机器人操作系统（ROS）有一定了解的研究人员、工程师及高校相关专业学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解阿克曼模型在自动驾驶系统中应用的技术人员，旨在提升他们对于车辆转向几何关系的理解能力，掌握基于ROS平台进行算法仿真的技能。 其他说明：随着自动驾驶技术的发展，阿克曼模型作为关键组件之一，在确保车辆行驶安全性和精度方面扮演着越来越重要的角色。因此，本文不仅有助于理论学习，也为实际项目开发提供了宝贵的参考资料。

知识点： 1. 软考概述：软件设计师是计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试（软考）的一种职业资格，主要针对从事软件设计的人员。通过考试的人员可以获得国家认可的专业技术资格证书。 2. 软考真题的重要性：对于准备参加软考的考生来说，真题是非常重要的复习资料。通过分析和练习历年真题，可以帮助考生熟悉考试的题型、考试的难度以及出题的规律。这不仅可以提高答题的速度和准确率，同时也能帮助考生对考试有更深入的了解。 3. 软件设计师考试的科目和结构：软件设计师考试分为两个科目，分别是上午科目（知识水平）和下午科目（应用技能）。上午科目的考试内容主要包括软件工程、数据结构、计算机网络、操作系统等基础知识。下午科目则侧重考察考生的软件设计能力，包括数据库设计、系统架构设计、算法设计等。 4. 历年真题的应用：考生可以通过历年的真题来进行自我测试，了解自己的薄弱环节，并针对这些环节进行重点复习。同时，模拟考试的环境可以帮助考生适应考试的氛围，减少考试焦虑，提高应试能力。 5. 模拟卷的作用：除了历年的真题外，模拟卷也是复习中不可或缺的一部分。模拟卷可以模拟实际考试的情况，帮助考生熟悉考试的时间安排和题量分布。通过模拟考试，考生可以检验自己的复习效果，查漏补缺，进一步巩固知识点。 6. 软考复习策略：在复习软件设计师真题时，应该制定合理的复习计划，合理分配时间，全面覆盖所有知识点。同时要注重理论与实践相结合，理解概念的同时要注重实际应用。考生还可以参加一些线上或线下的辅导班，与老师和同学进行交流，解决在复习中遇到的问题。 7. 考试报名及注意事项：考生需要在规定的时间内通过官方网站或者授权的培训机构进行报名。在报名时要注意个人信息的准确性，并在考试前了解具体的考试时间和地点。考生应提前准备考试所需的证件和文具，确保能够顺利参加考试。 8. 软考后的职业发展：通过软考获得专业技术资格证书后，对于软件设计师职业发展有一定的帮助。在求职、晋升以及职称评定等方面，具有国家认可的资格证书往往会增加一定的优势。同时，获得证书也是对个人技术能力的一种肯定，有助于提升个人在行业内的竞争力。 通过以上内容的介绍，可以看出软件设计师真题是备考软考的重要工具，它能够帮助考生全面了解考试结构和内容，检验学习效果，为成功通过软考做好充分准备。对于软件设计师这一职业来说，真题的研究与分析，不仅可以提高考试通过率，也对个人的专业成长有着重要的意义。

# 摘要 本文主要介绍了容器化技术在现代软件开发和部署中的重要性，特别是Docker和Kubernetes的技术细节与应用。文章首先概述了容器化技术的概况和QMCA开源项目。随后深入探讨Docker容器技术，涵盖了安装配置、镜像管理、网络和数据管理、以及高级功能的实践。接着，本文转向Kubernetes的基础知识和集群管理，包括架构组件、

<think>好的，我现在需要帮用户解决如何在CAD中绘制或生成地形剖面图的问题。首先，用户提到了几个引用来源，我需要仔细看看这些引用里有什么有用的信息，然后结合自己的知识来整理步骤。 引用[1]提到使用【图新地球桌面端】的【提取剖面线】功能，生成高程值后用CAD命令绘制。这应该是一个专门软件辅助生成数据，再导入CAD的方法。步骤可能包括提取地形数据，生成CAD命令，然后在CAD中执行这些命令。 引用[2]说CAD绘制剖面图的步骤是先有线条，然后处理。用户可能想知道如何在CAD内部直接操作，比如画线后如何生成剖面。可能需要结合高程数据，或者使用插件。 引用[3]提到AutoCAD Civ

标题“Java多线程知识，龙果学院”与描述“Java多线程知识，龙果学院，适合中级Java开发，分小节讲解”向我们明确指出了该资料的主要内容和适用对象。本篇内容将围绕Java多线程及其并发编程展开，提供给中级Java开发者系统性的学习指导。 ### 知识点一：Java多线程基础 - **线程概念**：多线程是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术，每个线程可以处理不同的任务，提高程序的执行效率。 - **Java中的线程**：Java通过Thread类和Runnable接口实现线程。创建线程有两种方式：继承Thread类和实现Runnable接口。 - **线程状态**：Java线程在生命周期中会经历新建（New）、就绪（Runnable）、运行（Running）、阻塞（Blocked）和死亡（Terminated）这几个状态。 - **线程方法**：包括启动线程的start()方法、中断线程的interrupt()方法、线程暂停的sleep()方法等。 ### 知识点二：线程同步机制 - **同步问题**：在多线程环境中，共享资源的安全访问需要通过线程同步来保障，否则会发生数据竞争和条件竞争等问题。 - **同步代码块**：使用synchronized关键字来定义同步代码块，确保同一时刻只有一个线程可以执行该代码块内的代码。 - **同步方法**：在方法声明中加入synchronized关键字，使得方法在调用时是同步的。 - **锁**：在Java中，每个对象都有一把锁，synchronized实质上是通过获取对象的锁来实现线程的同步。 - **死锁**：多个线程相互等待对方释放锁而导致程序无法继续运行的情况，需要通过合理设计避免。 ### 知识点三：线程间通信 - **等待/通知机制**：通过Object类中的wait()、notify()和notifyAll()方法实现线程间的协调和通信。 - **生产者-消费者问题**：是线程间通信的经典问题，涉及如何在生产者和消费者之间有效地传递数据。 - **等待集（wait set）**：当线程调用wait()方法时，它进入与之相关联对象的等待集。 - **条件变量**：Java 5引入了java.util.concurrent包中的Condition接口，提供了比Object的wait/notify更为强大的线程协作机制。 ### 知识点四：并发工具类 - **CountDownLatch**：允许一个或多个线程等待其他线程完成操作。 - **CyclicBarrier**：让一组线程到达一个屏障点后互相等待，直到所有线程都到达后才继续执行。 - **Semaphore**：信号量，用于控制同时访问特定资源的线程数量。 - **Phaser**：一种可以动态调整的同步屏障，类似于CyclicBarrier，但是更加灵活。 ### 知识点五：并发集合和原子变量 - **并发集合**：java.util.concurrent包下提供的一系列线程安全的集合类，例如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等。 - **原子变量**：如AtomicInteger、AtomicLong等，提供了无锁的线程安全操作，使用了CAS（Compare-And-Swap）技术。 - **锁框架**：如ReentrantLock、ReadWriteLock等，提供了比内置锁更为灵活和强大的锁机制。 ### 知识点六：线程池的使用 - **线程池概念**：线程池是一种多线程处理形式，它预先创建若干数量的线程，将线程置于一个池中管理，避免在使用线程时创建和销毁线程的开销。 - **线程池优势**：重用线程池中的线程，减少创建和销毁线程的开销；有效控制最大并发数；提供定时执行、周期性执行、单线程、并发数控制等功能。 - **线程池的参数**：核心线程数、最大线程数、存活时间、队列大小等参数决定了线程池的行为。 - **线程池的实现**：通过Executors类创建线程池，也可以通过ThreadPoolExecutor直接实例化一个线程池。 ### 知识点七：Java 8并发新特性 - **Stream API**：Java 8引入的Stream API在并行处理数据时非常有用，可以轻松将串行处理转换为并行处理。 - **CompletableFuture**：实现了Future和CompletionStage接口，用于异步编程，简化了线程操作并提供了更细粒度的控制。 - **Lambda表达式**：简化了使用匿名内部类实现事件监听器、比较器等场景，从而间接提升了并发编程的效率。 以上知识点覆盖了Java多线程和并发编程的基本概念、同步机制、线程间通信、并发工具类、原子变量、线程池的使用以及Java 8的新特性等核心内容。对于中级Java开发者而言，这些内容既全面又系统，有助于深入理解并应用Java多线程技术，设计出高效、稳定的应用程序。

# 摘要 本文全面介绍了QMCA开源版本控制系统的相关知识和应用。首先，概述了QMCA的基础知识和代码管理中的基本操作与功能。随后，重点探讨了QMCA在代码合并、分支管理、审核及问题追踪中的优势与应用。接着，分析了QMCA在团队协作中的权限管理、项目管理以