2022年在西安做最后一次核酸，明天返乡。现在核酸采集人和被采集人都经验丰富，速战速决，很少排长队了。核酸采集的蓝帐篷在寒冷的冬日里显得孤单冷清，采集窗口用塑料布封的只留拳头大小，采集人员从早上6：00到10：00呆在里面应该很冷。这些天对于核酸检测有各种声音，可是基层采样人员真的不容易，值得大家尊重。现在无论是小区里大街上到处都是核酸采集点，有收费的有免费的，有的是铁皮房，集装箱，有的是临时搭建的kan帐篷，和坐在里面的大白，构成了一个时期的标志性风景。会不会有一天，这样的风景突然消失了，它们成了历史。
在做PHP采集内容时，用过querylist采集组件，但是这个插件采集页面内容时，都必须要写个采集选择器。这样比较麻烦，每个文章页面都必须指定一条采集规则。就开始着手找一个插件可以能自动识别任意文章url正文内容并采集的，发现有一个插件，是采集内容标签给每个标签拆开后打分来分析出正文内容的，下面给大家展示实现的过程及代码。先看截图：采集代码：try{$ql=QueryList::get($url);}catch(RequestException$e){//print_r($e->getRequest());returnjson(['status'=>false,'msg'=>'HttpErro
eBPF的发展如火如荼，在可观测性领域大放异彩，Grafana近期也发布了一款eBPF采集器，可以采集服务的RED指标，本文做一个尝鲜介绍，让读者有个大概了解。eBPF基础介绍可以参考我之前的文章《eBPFHelloworld》。理论上，eBPF可以拿到服务收到的请求信息，比如QPS、延迟、成功率等，这些数据对于应用级监控至关重要，GrafanaBeyla就是为此而生的。要测试使用Beyla采集服务的RED（Rate-Errors-Duration）指标，那首先得有个服务，这里我用的是answer（https://answer.flashcat.cloud）论坛，你也可以自己搞一个简单的htt
一、概述Filebeat是一个轻量级的日志数据收集工具，属于Elastic公司的ElasticStack（ELKStack）生态系统的一部分。它的主要功能是从各种来源收集日志数据，将数据发送到Elasticsearch、Logstash或其他目标，以便进行搜索、分析和可视化。以下是Filebeat的主要概述和特点：轻量级：Filebeat是一个轻量级的代理，对系统资源的消耗非常低。它设计用于高性能和低延迟，可以在各种环境中运行，包括服务器、容器和虚拟机。多源收集：Filebeat支持从各种来源收集数据，包括日志文件、系统日志、Docker容器日志、Windows事件日志等。它具有多个输入模块，
【FPGA数据采集测试系统】——基于FPGA的通用数据采集测试系统是当今数字电路领域最热门的研究课题之一。它不仅可以用于数字信号处理，而且也被广泛应用于音频、视频以及其他多媒体领域。此外，基于FPGA的数据采集测试系统还可以用于传感器接口、机器视觉、自动控制等领域。因此，本文将详细介绍如何利用FPGA实现通用数据采集测试系统的搭建和实现。在开始介绍如何开发基于FPGA的通用数据采集测试系统之前，我们首先需要了解与该系统有关的主要硬件和软件工具。FPGA是一种可编程逻辑器件，可以根据具体需求来实现各种不同的功能模块，从而满足各种需求。以下是本文中所涉及到的主要硬件和软件工具：硬件：1、Xilin
高速大面阵相机数据采集传输带宽分析与随笔目前，高速相机的传输瓶颈，受限于传输的带宽。这里的高速相机指的是大面阵（2048*2048@1000fps）的应用场景。目前符合条件的CMOS比较少，长光辰芯的4510和4521是符合的。高速相机从CMOS读取数据，到FPGA进行处理，通过高速收发器GT系列，进行大数据量的传输，最后通过传输接口将数据转移到计算机。这里面传输数据量的瓶颈就是相机对外的传输接口，也就是相机产生的数据怎么才能无损的存到电脑。之前，高速相机的接口由CameraLink发展到CXP，详见我另一篇的分析:《工业相机常用数据传输协议速率对比(CameraLink，CXP，1/10/1
夜莺初探四·mtail插件采集日志指标前言上一篇介绍了Categraf的配置，这篇我们尝试通过使用google开源的mtail工具来作为Categraf的插件，从应用日志中提取指标数据。mtail项目介绍和配置文件说明通过mtail-h可以很方便看到参数详细，也推荐乔克-从日志中提取指标的瑞士军刀或者Dream运维梦工厂-categraf-mtail日志收集插件详解来了解更多,我就不再班门弄斧了。当然也可以通过官方来了解详情新手村介绍和高手入门Categraf采集插件categraf-mtail插件地址https://github.com/flashcatcloud/categraf/tree
简介基于doris官方用doris构建实时仓库的思路，从flinkcdc到doris实时数仓的实践。原文 ApacheFlinkXApacheDoris构建极速易用的实时数仓架构(qq.com) 前提-FlinkCDC原理、实践和优化CDC是什么CDC是变更数据捕获（ChangeDataCapture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUPBY）、多表的关联（JOIN）等。例如对于电商平台，用户的订单会实时写入到某个源数据库；A部门需要将每分钟的实时数据简单聚合处理后保存到
文章目录一、ADC128S052时序图1.时序图2.设计要点二、ADC128S052代码设计1.模块端口说明2.代码设计三、仿真1.ADC芯片采集信号模拟2.仿真文件3.仿真结果一、ADC128S052时序图1.时序图ADC128S052为12位、8通道的模数转换器(ADC)，转换速度高达10MSPS，采用SPI串行通信。（1）工作时序图应注意DIN中配置好的通道地址ADD在下一次采样时才生效。从时序图中可得出，ADC芯片在上升沿时采样，读取DIN数据；DOUT在下降沿时改变数据。（2）串行时序图片选信号在SCLK第16个上升沿时被拉高。2.设计要点根据时序图和数据手册，得出以下设计要点：（1
一、问题：当发送API请求，读写数据库任务较重时，程序运行效率急剧下降。异步技术是Python编程中对提升性能非常重要的一项技术。在实际应用，经常面临对外发送网络请求，调用外部接口，或者不断更新数据库或文件等操作。这这些操作，通常90%以上时间是在等待，如通过REST,gRPC向服务器发送请求，通常可能等待几十毫秒至几秒，甚至更长。如果业务较重，按顺序执行编程，会导致大量时间用在等待上，程序运行效率急剧下降。常见的场景，就是爬虫软件通常会发起很多请求，如果采用同步编程方式工，往往运行时间很长。二、异步编程的优势通常的编程，如果有4个任务，采用同步编程模式，4个任务是按顺序执行的，分别用时:10
