“多端多接口多向传导”空战数据链体系——从异构融合架构到抗毁弹性网络的系统性设计
“多端多接口多向传导”空战数据链体系——从异构融合架构到抗毁弹性网络的系统性设计
文章目录
- “多端多接口多向传导”空战数据链体系——从异构融合架构到抗毁弹性网络的系统性设计
- 第一章 引言:空战数据链体系的范式革新
- 1.1 空战数据链的演进逻辑
- 1.2 新架构的核心理论价值
- 1.3 研究目标与框架
- 第二章 多端多接口架构的核心概念界定
- 2.1 “多端”:全域作战节点的分层建模
- 2.1.1 节点分类的理论依据
- 2.1.2 节点功能的动态映射模型
- 2.2 “多接口”:异构系统互操作的协议适配理论
- 2.2.1 接口适配的三层理论框架
- 2.2.2 接口效率的数学表征
- 2.3 “多向传导”:分布式信息流转的动力学机制
- 2.3.1 信息传导的网络动力学模型
- 2.3.2 传导机制的抗毁性原理
- 2.4 核心概念的体系关联
- 第三章 多端协同网络体系架构设计
- 3.1 总体架构设计:分层-分域-分链模型
- 3.1.1 纵向四层架构
- 3.1.2 横向三域协同
- 3.1.3 四层架构功能划分
- 3.2 核心指控层:星型骨干网络构建
- 3.2.1 节点功能强化设计
- 3.2.2 网络同步机制
- 3.3 战术决策层:分布式Mesh子网构建
- 3.3.1 动态组网算法
- 3.3.2 节点通信接口实现
- 3.4 末端执行层:轻量化通信链路设计
- 3.4.1 协议栈精简策略
- 3.4.2 静默-激活双模式切换
- 3.5 环境适配层:跨域通信增强设计
- 3.5.1 跨域中继技术选型
- 3.5.2 频谱动态分配算法
- 3.6 网络拓扑的动态重构理论
- 3.7 架构设计的核心优势
- 第四章 关键理论与技术突破
- 4.1 抗干扰通信理论与技术体系
- 4.1.1 频谱捷变技术:认知跳频理论
- 4.1.2 差错控制理论:联合编码技术
- 4.2 轻量化边缘计算理论:受限环境下的高效处理
- 4.2.1 协议栈轻量化设计
- 4.2.2 任务调度理论:优先级驱动的资源分配
- 4.3 动态资源分配:基于博弈论的时隙调度
- 4.3.1 分级TDMA机制优化
- 4.3.2 频谱资源的分布式拍卖
- 4.4 抗毁性增强理论:复杂网络容错机制
- 4.4.1 关键节点识别算法
- 4.4.2 多径路由自愈机制
- 4.5 静默-激活模式的状态切换理论
- 4.6 技术突破的体系化价值
- 第五章 体系效能评估方法
- 5.1 评估指标体系构建
- 5.2 评估模型与方法
- 5.2.1 层次分析法(AHP)权重分配
- 5.2.2 效能综合评估函数
- 5.3 仿真验证与场景设计
- 5.3.1 仿真验证平台
- 5.3.2 典型验证场景
- 5.3.3 边缘节点效能专项测试
- 5.4 评估结果的理论映射
- 5.5 评估体系的理论贡献
- 第六章 基于理论突破的未来演进方向预测
- 6.1 抗干扰通信理论的深化与扩展
- 6.1.1 认知跳频的智能化演进
- 6.1.2 编码理论的跨维度融合
- 6.2 分布式协同理论的范式升级
- 6.2.1 基于博弈论的资源分配理论扩展
- 6.2.2 复杂网络动力学的微观建模
- 6.3 受限环境通信理论的边界拓展
- 6.3.1 轻量化协议的理论极限探索
- 6.3.2 跨介质通信的理论建模深化
- 6.4 抗毁性理论的数学基础拓展
- 6.4.1 容错机制的代数化建模
- 6.4.2 鲁棒性与效率的双目标优化
- 6.5 远期理论愿景:智能弹性通信体系的数学框架
- 第七章 总结与结论
- 7.1 研究背景与核心挑战
- 7.2 理论突破与架构创新
- 7.3 技术验证与效能评估
- 7.4 未来演进方向
- 7.5 结论
第一章 引言:空战数据链体系的范式革新
现代空战正经历从“平台中心战”向“网络中心战”的深度转型,数据链作为支撑作战体系信息流转的核心基础设施,其架构设计直接决定着战场态势共享效率、武器协同精度与抗毁生存能力。
传统数据链体系以‘单域节点互联’为特征,导致多代装备跨域协同效率低,复杂电磁环境适应性弱,异构平台接口兼容性差,这些问题严重制约了作战效能。
在此背景下,**“多端多接口多向传导架构”**应运而生,通过构建全域无缝链接、智能适配多模协议、高效流转双向信息的新型网络体系,为未来空战体系的智能化、分布式协同提供理论支撑。
1.1 空战数据链的演进逻辑
从技术发展脉络看,数据链经历了三个关键阶段:
- 单机协同阶段(Link-4/Link-11):以点对点通信为主,解决有限节点间的战术信息交互问题,协议简单但互操作性不足;
- 体系互联阶段(Link-16/MIDS):引入时分多址(TDMA)、跳频扩频(FHSS)等技术,构建以预警机为核心的星型网络,实现多平台态势共享;
- 全域协同阶段(多端多接口架构):面对无人机蜂群、高超音速武器、卫星中继等新型作战单元的加入,需突破“中心依赖”模式,建立支持异构节点即插即用、多径传输动态重构的分布式网络体系。
1.2 新架构的核心理论价值
“多端多接口多向传导架构”的提出,本质上是对复杂系统理论、通信网络理论与作战环理论的融合创新:
- 复杂系统理论:将空战体系视为由侦察、指控、打击等多要素构成的复杂适应系统(CAS),通过多端协同实现“整体涌现性”,使网络效能远超单一节点能力之和;
- 软件定义网络(SDN)理论:通过协议栈的软件化定义与动态加载,解决异构平台(如有人机、无人机、导弹)的接口兼容性问题,实现“硬件标准化、功能软件化”;
- 抗毁通信理论:基于图论中的连通性理论与容错编码技术,设计多向传导机制,确保在节点损毁或信道干扰时,网络仍能通过路径自愈维持基本通信能力。
1.3 研究目标与框架
本文聚焦新架构的理论构建,从概念定义、体系架构、关键技术三个维度展开:
- 概念层:界定“多端”“多接口”“多向传导”的核心内涵,建立节点分类与功能映射模型;
- 架构层:提出“核心指控-战术决策-末端打击-侦察感知”四层协同架构,构建支持动态重构的网络拓扑模型;
- 技术层:突破静默激活切换、轻量化边缘计算、抗毁性增强等关键理论问题,形成系统性技术解决方案。
通过上述研究,旨在为空战数据链的工程化设计提供理论指导,推动其从“功能堆砌”向“体系优化”的范式转变。
第二章 多端多接口架构的核心概念界定
本章从“多端”“多接口”“多向传导”三个维度展开概念解构,揭示其内在逻辑与体系价值。
2.1 “多端”:全域作战节点的分层建模
定义:
“多端”指覆盖空、天、地、海、潜全维度的异构作战节点集合,既包括有人平台(如预警机、战斗机),也涵盖无人系统(如无人机蜂群、巡飞弹)、嵌入式设备(如导弹制导模块)与跨域中继节点(如卫星、地面基站)。这些节点在物理形态、计算能力、通信需求上存在显著差异,需通过分层建模实现系统性整合。
2.1.1 节点分类的理论依据
基于作战环理论与系统分层理论,将节点划分为五层体系:
-
核心指控端(战略级)
- 理论定位:对应“OODA环”(观察-定向-决策-行动)中的“决策中枢”,需具备全局态势融合与资源调度能力。
- 典型节点:预警机、卫星中继站、联合指挥中心。
- 特征:高算力(支持实时数据融合算法)、全频段通信能力(覆盖VHF/UHF到Ka频段)。
-
战术决策端(战役级)
- 理论定位:作为“OODA环”的执行中介,负责区域任务分配与局部协同决策。
- 典型节点:战斗机、电子战飞机、舰载指挥平台。
- 特征:中算力(支持战术级路径规划与威胁评估)、动态组网能力(如Link-16/Mesh自组网)。
-
机动打击端(战术级)
- 理论定位:“OODA环”的末端执行单元,需在强干扰环境下完成精确打击。
- 典型节点:空空导弹、巡航导弹、自杀式无人机。
- 特征:轻量化设计(内存<1MB)、抗干扰通信(如LPI低截获波形)。
-
侦察感知端(情报级)
- 理论定位:“OODA环”的“观察”起点,负责多源情报采集与预处理。
- 典型节点:侦察无人机、卫星传感器、地面雷达站。
- 特征:低功耗(续航>24小时)、多模感知(雷达/红外/电子侦察融合)。
-
边缘协同端(辅助级)
- 理论定位:支持主节点的“去中心化”补充单元,增强网络弹性。
- 典型节点:无人机蜂群成员、巡飞弹集群、地面无人车。
- 特征:自组织能力(基于分布式一致性算法)、即插即用(自动同步网络时隙)。
2.1.2 节点功能的动态映射模型
建立节点-任务-能力三元映射关系:
F ( N i , T j ) = C i j \color{red} F(N_i, T_j) = C_{ij} F(Ni,Tj)=Cij
- N i N_i Ni:第 i i i类节点(如预警机)
- T j T_j Tj:第 j j j类任务(如目标航迹初始化)
- C i j C_{ij} Cij:节点 i i i执行任务 j j j的能力指数(由带宽、延迟、抗干扰等级等参数构成)
该模型支持任务的动态分配:当核心指控端受损时,战术决策端可通过能力重构(如战斗机临时接管时隙调度)维持作战环闭合。
2.2 “多接口”:异构系统互操作的协议适配理论
定义:
“多接口”指通过软件定义、协议适配与动态加载技术,实现不同体制、不同代际节点间的无缝互联,涵盖物理层接口(如天线频段)、协议层接口(如数据格式转换)与应用层接口(如战术指令解析)。
2.2.1 接口适配的三层理论框架
-
物理层:软件定义无线电(SDR)理论
- 核心思想:通过可编程射频前端(如FPGA/ASIC)实现频段动态切换(20MHz-10GHz),支持L波段战术数据链与Ka波段卫星通信的实时切换。
- 理论公式:
f ( t ) = F ( h ( t ) , c ( t ) ) \color{red} f(t) = F(h(t), c(t)) f(t)=F(h(t),c(t))
其中 h ( t ) h(t) h(t)为跳频序列, c ( t ) c(t) c(t)为信道编码参数,实现抗干扰波形的数学建模。
-
协议层:多模态协议栈理论
- 分层架构:
class ProtocolStack: def __init__(self, node_type): self.phy = SDR() # 软件定义物理层 self.mac = CognitiveMAC()# 认知MAC层(动态时隙分配) self.net = AdaptiveRouting()# 自适应网络层 self.app = TacticalApp() # 战术应用层
- 适配机制:基于协议工程理论,通过XML描述文件定义不同节点的协议能力(如战斗机支持TDMA/Link-16,导弹支持Aloha/抗干扰短帧),实现跨代协议转换(如Link-16与未来6G波形的互通)。
- 分层架构:
-
应用层:语义互操作理论
- 核心技术:建立统一的战术数据字典(Tactical Data Dictionary, TDD),采用ASN.1语法定义数据对象(如目标坐标的经纬度精度、速度单位),解决“同物异名”“同名异物”问题。
- 示例:将“目标速度”统一编码为{unit: knots, precision: 0.1m/s},确保预警机与导弹的解析一致性。
2.2.2 接口效率的数学表征
定义互操作复杂度指数:
Ω = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 m d i j b i j ⋅ r i j \color{red} \Omega = \sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^m \frac{d_{ij}}{b_{ij} \cdot r_{ij}} Ω=i=1∑nj=1∑mbij⋅rijdij
- d i j d_{ij} dij:节点 i i i与 j j j的协议差异度(0-1,0为完全兼容)
- b i j b_{ij} bij:通信带宽(Mbps)
- r i j r_{ij} rij:抗干扰鲁棒性系数(1-5,5为最高)
该指数用于评估多接口设计的优化效果,理想状态下 Ω → 0 \Omega \to 0 Ω→0,表示异构节点可零损耗互操作。
2.3 “多向传导”:分布式信息流转的动力学机制
定义:
“多向传导”指突破传统数据链的“单中心辐射”模式,构建支持双向交互(如末端打击节点反控指控端参数)、多径冗余(如同时通过空基、天基、地基链路传输)、动态路由(如蜂群自组织形成通信捷径)的信息流动体系。
2.3.1 信息传导的网络动力学模型
基于复杂网络理论,将数据链抽象为有向加权图 G ( V , E , W ) G(V, E, W) G(V,E,W):
- V V V:节点集合(如预警机、战斗机)
- E E E:边集合(通信链路,存在方向性,如导弹仅接收指令不主动发送)
- W W W:权重矩阵(元素 w i j w_{ij} wij表示节点 i i i到 j j j的传输延迟)
传导动力学方程为:
d S i d t = ∑ j ∈ N i w i j ( S j − S i ) + u i ( t ) \color{red} \frac{dS_i}{dt} = \sum_{j \in N_i} w_{ij}(S_j - S_i) + u_i(t) dtdSi=j∈Ni∑wij(Sj−Si)+ui(t)
- S i S_i Si:节点 i i i的态势信息熵
- N i N_i Ni:节点 i i i的邻接节点集合
- u i ( t ) u_i(t) ui(t):外部信息注入(如传感器实时数据)
该模型揭示:多向传导通过缩短路径长度(平均跳数<3)、增加冗余链路(连通度>4),可显著降低信息同步延迟( Δ t ≤ 50 m s \Delta t \leq 50ms Δt≤50ms)。
2.3.2 传导机制的抗毁性原理
依据图论容错理论,多向传导通过两类机制提升鲁棒性:
- 静态冗余:预设多条备用路径(如预警机-战斗机主链路失效时,自动切换至战斗机-无人机-预警机中继路径),满足“( k )-连通性”(至少存在( k )条不相交路径)。
- 动态重构:采用分布式一致性算法(如Paxos变种),在节点损毁时重新选举簇首(如无人机蜂群中某节点失效后,邻近节点通过能量/算力评估自动接管通信中继)。
理论证明:当网络满足3-连通且平均度>5时,节点随机损毁率达40%仍能保持80%以上的连通性。
2.4 核心概念的体系关联
“多端”是架构的物理基础,“多接口”是互操作的技术桥梁,“多向传导”是信息流转的动力学特征,三者通过节点-接口-传导的三元耦合,形成“物理互联-协议互通-信息互操作”的完整逻辑链条。
“多端多接口多向传导”三大核心概念通过以下逻辑链条形成体系化关联:
- 多端(物理基础):
- 定义空/天/地/海/潜全维度异构节点(如预警机、战斗机、导弹、无人机蜂群),按功能划分为核心指控、战术决策、末端执行等层级;
- 节点间的物理差异(如算力、功耗、通信半径)构成架构设计的基础约束条件。
- 多接口(连接桥梁):
- 通过软件定义无线电(SDR)、多模态协议栈、语义互操作技术,解决不同节点的频段不兼容(如VHF与Ka波段)、协议差异(如Link-16与蜂群轻量协议)、数据格式冲突(如目标坐标精度不一致)问题;
- 实现“物理层频段动态切换-协议层格式转换-应用层语义统一”的三级适配,确保异构节点的无缝互联。
- 多向传导(信息动力学):
- 构建支持双向交互(如末端节点反馈打击效果至指控端)、多径冗余(如同时通过空基Mesh与天基卫星传输数据)、动态路由(如蜂群自组织形成最短通信路径)的信息流动机制;
- 基于复杂网络理论,通过增加节点连通度(平均度>5)、缩短路径长度(平均跳数<3),实现信息传导的低延迟(≤50ms)与高可靠性(抗毁性指数提升40%)。
三者关系可概括为:多端定义“谁在互联”,多接口解决“如何互联”,多向传导决定“互联效果”,共同构成“物理实体-连接技术-信息流动”的完整体系。
第三章 多端协同网络体系架构设计
多端协同网络体系架构是“多端多接口多向传导”理论的物理实现载体,其核心是通过分层解耦、动态组网与冗余设计,构建具备弹性扩展能力的异构融合网络。本章提出“四层架构+三维支撑”模型,整合全域节点功能,实现侦察、指控、打击的深度耦合。
3.1 总体架构设计:分层-分域-分链模型
架构蓝图:
新架构采用“核心指控层-战术决策层-末端执行层-环境适配层”四层架构,纵向贯通战略到战术的指挥链,横向融合空/天/地/海的通信域,形成“层间垂直穿透、域间水平互联”的立体网络。
通过“四层三域”立体化设计,纵向分层实现功能解耦,横向分域支持跨域协同:
3.1.1 纵向四层架构
-
核心指控层(战略级):
- 节点:预警机、卫星中继站、联合指挥中心;
- 功能:全局时隙调度(支持1000+节点并发)、多源数据融合(精度≤5m)、量子密钥分发(抗窃听能力100%);
- 交互:预警机每1秒广播网络状态表,卫星中继站实现跨战区数据中继(延迟200ms,可靠性99.9%)。
-
战术决策层(战役级):
- 节点:战斗机、电子战飞机、舰载指挥平台;
- 功能:区域任务分配(如干扰压制协同)、Mesh自组网(覆盖盲区通信重构时间<1s)、战术级威胁评估(响应延迟≤100ms);
- 交互:战斗机通过邻近节点形成Mesh子网,当超出预警机覆盖时,通过“机-机中继”维持连接(通信半径扩展至200km)。
-
末端执行层(战术级):
- 节点:空空导弹、巡飞弹、自杀式无人机;
- 功能:轻量化通信(协议栈内存<512KB)、静默-激活模式切换(末段20km激活LPI波形)、打击效果实时回传(延迟≤50ms);
- 交互:导弹在静默模式下仅接收超低频指令(功耗100mW),激活后通过7频点跳频发送命中确认(截获概率<5%)。
-
环境适配层(支撑级):
- 技术:认知无线电频谱感知(频段切换延迟5ms)、跨介质中继(水声/激光/毫米波多径传输)、抗干扰波形生成(跳频速率1000次/秒);
- 作用:动态适配复杂电磁环境(误码率从10⁻³降至10⁻⁵),支持空-潜、空-地等跨域通信(如无人机蜂群与地面站的多频段自动切换)。
3.1.2 横向三域协同
- 空基域:以预警机为核心构建星型骨干网,实现空中平台实时协同(如战斗机编队战术指令下发延迟<10ms);
- 天基域:通过卫星中继站扩展通信范围,解决超视距作战延迟问题(全球覆盖,备用链路延迟200ms);
- 地基域:地面站、机械狗等节点通过异构网络桥接技术接入,形成空-地双向传导(如地面雷达站实时上传目标数据至预警机)。
通过纵向分层解耦与横向跨域互联,架构实现了“战略决策-战役指挥-战术执行-环境适应”的全链路贯通,较传统星型网络的协同效率提升3倍以上)。
3.1.3 四层架构功能划分
层次 | 核心定位 | 关键技术 | 典型节点交互 |
---|---|---|---|
核心指控层 | 全局态势融合与资源调度中枢 | 多源数据融合算法、量子密钥分发技术 | 预警机→卫星中继站:超视距数据中继 |
战术决策层 | 区域任务分配与局部协同执行 | 分布式博弈决策模型、动态时隙抢占算法 | 战斗机→电子战飞机:干扰压制协同指令下发 |
末端执行层 | 精确打击与实时状态反馈 | 轻量化加密协议、抗干扰短帧传输技术 | 导弹→战斗机:武器状态实时回传 |
环境适配层 | 复杂电磁环境与跨介质通信适配 | 认知无线电频谱感知、水声/激光跨域中继技术 | 无人机蜂群→地面站:多频段自适应切换 |
3.2 核心指控层:星型骨干网络构建
设计目标:
构建以预警机(AWACS)为核心的空基骨干网络,承担全网时钟同步、时隙分配与态势融合任务,同时通过卫星中继实现跨战区互联。
3.2.1 节点功能强化设计
节点类型 | 增强功能 | 技术实现 |
---|---|---|
预警机 | 动态时隙调度(支持1000+节点并发接入) | TDMA优先级分级算法(一级数据固定时隙占比60%,表1.1.1) |
卫星中继站 | 跨域协议转换(如Link-16与卫星Ka频段数据格式映射) | 多模态协议栈动态加载技术(代码示例:MultiModalProtocol类) |
联合指挥中心 | 三维战场态势全息投影(精度≤5m) | 分布式账本技术(确保指控指令不可篡改) |
3.2.2 网络同步机制
采用双向时间戳同步算法(BTSA):
- 主节点(预警机)周期性广播同步帧(含发送时间 t 1 t_1 t1);
- 从节点(战斗机)接收到帧后记录接收时间 t 2 t_2 t2,并立即回传响应帧(含 t 2 t_2
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友友们好! 我是Echo_Wish,我的的新专栏《Python进阶》以及《Python!实战!》正式启动啦!这是专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏,无论你是已经有一定基础的开发者,还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者,这里都将是你不可错过的宝藏。 在这个专栏中,你将会…...
【RP2350】香瓜树莓派RP2350之低功耗
本文最后修改时间:2025年05月10日 01:57 一、本节简介 本节以树莓派pico2开发板为例,举例如何写一个低功耗驱动。 二、实验平台 1、硬件平台 1)树莓派pico2开发板 ①树莓派pico2开发板(作为仿真器) ②micro usb数…...
招行数字金融挑战赛数据赛道赛题一
赛题描述:根据提供的用户行为数据,选手需要分析用户行为特征与广告内容的匹配关系,准确预测用户对测试集广告的点击情况,通过AUC计算得分。 得分0.6120,排名60。 尝试了很多模型都没有能够提升效果,好奇大…...
仿真生成激光干涉包裹相位数据-用于深度学习训练!
该MATLAB/Octave代码实现了论文[1]中提出的相位提取算法,用于从灰度条纹图案中提取包裹相位图(相位值在-π到+π之间)。代码首先生成模拟的条纹图案,包含背景光、调制光和相位分布,并加入高斯噪声。随后,通过N步相移算法估计背景光和调制光,并计算包裹相位。结果显示包括…...
命令行解释器中shell、bash和zsh的区别
命令行解释器(Command Line Interpreter)是一个程序,它的主要作用是接收用户输入的命令,并执行相应的操作。它充当了用户与操作系统内核之间的桥梁。 一、什么是 Shell? Shell 是一个通用术语,指的是 命令…...
SQL 数据库监控:SQL语句监控工具与实践案例
SQL 数据库监控:SQL语句监控工具与实践案例 SQL语句监控的主要方法 SQL监控主要通过以下几种方式实现: 数据库内置监控功能:大多数数据库系统提供内置的SQL监控工具数据库性能视图/系统表:通过查询特定的系统视图获取SQL执行信…...
招行数字金融挑战赛数据分析赛带赛题二
赛题描述:根据提供的脱敏资讯新闻数据,选手需要对提供的训练集进行特征工程,构建资讯分类模型,对与测试集进行准确的新闻分类。 最终得分:0.8120。十二点关榜没看到排名,估算100? 训练集很小&am…...
llama.cpp初识
Llama.cpp:赋能本地大语言模型推理的核心引擎及其应用场景 引言:Llama.cpp 是什么? 大型语言模型 (LLM) 的兴起正在深刻改变人机交互和信息处理的方式。然而,这些强大的模型通常需要巨大的计算资源,使得它们在云端之…...
【EBNF】EBNF:扩展巴克斯-诺尔范式文件格式与实用写法详解
EBNF:扩展巴克斯-诺尔范式文件格式与实用写法详解 一、什么是 EBNF? Extended Backus-Naur Form (EBNF)是一种形式化的语法,用于指定编程语言或其他形式化语言的结构。它是Backus-Naur形式(BNF)的扩展,最初…...
Go语言运算符详解
文章目录 1. 算术运算符2. 关系运算符3. 逻辑运算符4. 位运算符5. 赋值运算符6. 其他运算符运算符优先级注意事项 Go语言提供了与其他语言类似的运算符,包括算术运算符、关系运算符、逻辑运算符、位运算符、赋值运算符等。这些运算符即可满足基本的运算需求。 1. 算…...
MySQL用户管理
目录 一、用户用户信息创建用户删除用户从远端登录修改用户密码 二、数据库的权限给用户授权回收权限 与Linux操作系统类似,MySQL中也有超级用户和普通用户之分。,如果一个用户只需要访问MySQL中的某一个数据库,甚至数据库中的某一个表&#…...
视频编解码学习三之显示器续
一、现在主流的显示器是LCD显示器吗? 是的,现在主流的显示器仍然是 LCD(液晶显示器,Liquid Crystal Display),但它已经细分为多种技术类型,并和其他显示技术(如OLED)形成…...
VSCode1.101.0便携版|中英文|编辑器|安装教程
软件介绍 Visual Studio Code是微软推出的一个强大的代码编辑器,功能强大,操作简单便捷,还有着良好的用户界面,设计得很人性化,旨在为所有开发者提供一款专注于代码本身的免费的编辑器。 软件安装 1、 下载安装包…...
Scala 中累加器的创建与使用格式详解
1. 内置累加器的创建与使用格式 1.1 创建内置累加器 // 通过 SparkContext 创建 val acc sc.longAccumulator("累加器名称") // Long 类型(默认初始值 0) val accDouble sc.doubleAccumulator("累加器名称") // Double 类型&a…...
【DNDC模型】双碳目标下DNDC模型建模方法及在土壤碳储量、温室气体排放、农田减排、土地变化、气候变化中的应用
由于全球变暖、大气中温室气体浓度逐年增加等问题的出现,“双碳”行动特别是碳中和已经在世界范围形成广泛影响。国家领导人在多次重要会议上讲到,要把“双碳”纳入经济社会发展和生态文明建设整体布局。同时,提到要把减污降碳协同增效作为促…...
深入剖析缓存与数据库一致性:Java技术视角下的解决方案与实践
一、缓存与数据库一致性问题根源 读写分离的架构矛盾 缓存作为数据库的“副本”,天然存在数据同步延迟。 高频读写场景下,缓存与数据库的更新顺序、失败重试等操作易引发不一致。 经典问题场景 场景1:先更新数据库,再删除缓存。…...
Anaconda环境中conda与pip命令的区别
文章目录 conda与pip的基本区别在Anaconda环境中的实际差异安装包环境管理依赖解决示例最佳实践建议 常见问题解答 conda与pip的基本区别 包来源与生态系统 conda:从Anaconda默认仓库或conda-forge等渠道获取包 不仅管理Python包,还能管理非Python依赖&…...
使用FastAPI和React以及MongoDB构建全栈Web应用05 FastAPI快速入门
一、FastAPI概述 1.1 什么是FastAPI FastAPI is a modern, high-performance Python web framework designed for building APIs. It’s rapidly gaining popularity due to its ease of use, speed, and powerful features. Built on top of Starlette, FastAPI leverages a…...
每日c/c++题 备战蓝桥杯(P1002 [NOIP 2002 普及组] 过河卒)
洛谷P1002 [NOIP 2002 普及组] 过河卒 题解 题目描述 过河卒是一道经典的动态规划题目。题目大意是:一个卒子从棋盘左上角(0,0)出发,要走到右下角(n,m),棋盘上有一个马在(x,y)位置,卒子不能经过马所在位置及其周围8个位置。求卒…...
kubectl系列(十二):查询pod的resource 配置
在 Kubernetes 中,可以通过 kubectl 命令快速查询 Pod 的资源请求(requests)和限制(limits)配置。以下是多种方法实现这一目标: 1. 查看 Pod 的资源请求和限制(基础版) 使用 kubec…...
前端面试2
1. 面试准备 1. 建立自己的知识体系 思维导图ProcessOn框架Vue elementUI自查 https://zh.javascript.info/ 借鉴 https://juejin.cn/post/6844904103504527374http://conardli.top/blog/article/https://github.com/mqyqingfeng/Bloghttp://47.98.159.95/my_blog/#html 2.技能…...
使用 Java 反射动态加载和操作类
Java 的反射机制(Reflection)是 Java 语言的一大特色,它允许程序在运行时检查、加载和操作类、方法、字段等元信息。通过 java.lang.Class 和 java.lang.reflect 包,开发者可以动态加载类、创建实例、调用方法,甚至在运行时构造新类。反射是 Java 灵活性的核心,广泛应用于…...
基于Dockers的Bitwarden的私有本地部署
基于Dockers的Bitwarden的私有本地部署 文章目录 基于Dockers的Bitwarden的私有本地部署 本文首发地址 https://h89.cn/archives/355.html bitwarden 默认连接的是国外服务器 https://bitwarden.com/ ,连接不是很稳定,也没有安全感,所以我选择…...
spark-Schema 定义字段强类型和弱类型
在数据处理和存储中,Schema(模式)定义了数据的结构和字段属性,其中字段的强类型和弱类型是重要的概念,直接影响数据的验证、存储和处理方式。以下是详细解释: 1. 强类型(Strongly Typed&#x…...
【第35节 数据库设计】
本章目录: 一、节概述二、知识详解1. 数据库设计的基本步骤2. 用户需求分析3. 概念结构设计(E-R建模)4. 逻辑结构设计5. 物理结构设计6. 数据库实施7. 数据库运行维护8. 商业智能(BI)与数据仓库数据仓库的特点: 9. OLT…...
C++基本知识 —— 缺省参数·函数重载·引用
C基本知识 —— 缺省参数函数重载引用 1. 缺省参数2. 函数重载3. 引用3.1 引用的基础知识3.2 引用的作用3.3 const 引用3.4 指针与引用的关系 1. 缺省参数 什么是缺省参数?缺省参数是声明或定义函数时为函数的参数指定一个缺省值。在调用该函数的时候,如…...
大数据基础——Ubuntu 安装
文章目录 Ubuntu 安装一、配置电脑二、安装系统 Ubuntu 安装 一、配置电脑 1、进入VMware 2、选择配置类型 3、选择硬件兼容性版本 4、当前虚拟机的操作系统 选择“稍后安装操作系统”(修改) 5、选择虚拟机将来需要安装的系统 选中“Linux”和选择…...
英伟达微调qwen2.5-32B模型,开源推理模型:OpenCodeReasoning-Nemotron-32B
一、模型概述 OpenCodeReasoning-Nemotron-32B 是一个大型语言模型,基于 Qwen2.5-32B-Instruct 开发,专为代码生成推理任务进行了后续训练,支持 32,768 个标记的上下文长度,适用于商业和非商业用途。 二、性能表现 在 LiveCode…...
苍穹外卖-创建阿里云oss工具包
添加配置信息: sky:alioss:endpoint: ***access-key-id: ***access-key-secret: ***bucket-name: *** 把配置的内容转换成对象: Component ConfigurationProperties(prefix "sky.alioss") Data public class AliOssProperties {private St…...
代码随想录训练营第二十一天 |589.N叉数的前序遍历 590.N叉树的后序遍历
589.N叉数的前序遍历: 状态:已做出 思路: N叉树的前序遍历和二叉树很像,我这里使用栈来实现。首先把根结点入栈,然后删除栈顶节点后把栈顶节点的所有子树都插入到栈,这里需要注意的是插入的方式是从最后一…...
鸿蒙跨平台开发教程之Uniapp布局基础
前两天的文章内容对uniapp开发鸿蒙应用做了一些详细的介绍,包括配置开发环境和项目结构目录解读,今天我们正式开始写代码。 入门新的开发语言往往从Hello World开始,Uniapp的初始化项目中已经写好了一个简单的demo,这里就不再赘述…...