基于CubeMX(hal库)stm32中hrtim高分辨率定时器的基本使用（自存）一、CubeMX配置1、选通道单通道输出or双通道输出2、TimerA~F配置(MasterTimer不用管)比较值Compare个人感觉跟CCR差不多的意思，注意不要大于上面的Period就行设置上升沿和下降沿时间：若想让上设Compare=CCR如图设置即可即在计数到Compare1时拉低，计数溢出时拉高所以上图输出频率10kHz占空比25%的互补PWM波Set/ResetSourceeSelection设置有几个源可以决定拉低拉高时间，有多个源还可设置优先级下面的Output2Configuration我设
为节省时间，可直接跳转到 --> 🌼干货目录🌼前言🌼来源🐖现状🌼干货入门阶段入门项目学习顺序🐉大二打算🤴计划修正(可选方案)初始后续修订🦆计划2.0书籍👇项目👇🌼前言来源的20篇博客，视频中，不少是23年的，我们要与时俱进，把握企业当前最需要的技术2023/8/6，大一一年，即将结束，目前打算是再用一个学期+寒假，打C++基础（Linux，计网，计组，数据库，数据结构与算法，常用框架，一些单体项目....），大二下期间确定好细分方向，着手准备简历投递。在此，通过掘金，CSDN，B站，力扣，InfoQ，Google，bing等，总结全网C++路线中的精华，结合当下学习情况，为接下来大二的一年和
虽然大多数的CRM软件都在说自家系统操作简单这个理念，但是“CRM系统操作难度高怎么办”一直是客户常常会抱怨的问题。对于使用者而言系统操作是否容易理解、功能是否直观十分重要，那么如何避免踩坑呢？化繁为简许多企业在前期规划CRM系统时，都准备了复杂的方案，大量的模块、字段自定义需求加上业务流程设置，这也不可避免的让系统变得复杂。实际上我们可以将系统化繁为简，保留更为核心的功能，去掉那些暂时用不到的模块。就像我们生活中为了让自己的家里更加舒适往往会留下更重要的东西，丢弃无用的物品。这会让CRM实施进展更加顺利，保证系统成功运行并且被几乎全部的使用者所接受。让系统赏心悦目操作难度高也会使得员工对系统
提到的进程具有极高的内存使用率。就在VisualStudioUpdate3之后，我遇到了同样的问题，并了解到这是由于尚未解决的应用程序内存泄漏造成的。那一次，使用的内存为2.5GB，这次是7.7GB，即使重启后它还在继续攀升。即使打开两个VS窗口实例，它也几乎不会爬到这么高。“svcHost.exe”进程也占用了大量资源并导致我的电脑严重滞后(在下面的屏幕截图中不可见)。即使在终止单个进程后，它们也会再次启动并产生相同的结果。在最近的Windows10更新“基于x64的系统的Windows10版本1607的累积更新(KB3194798)”之后，这个问题再次出现，尽管我怀疑它的原因。对于
1.Redis集群简介1.1什么是Redis集群Redis集群是一种通过将多个Redis节点连接在一起以实现高可用性、数据分片和负载均衡的技术。它允许Redis在不同节点上同时提供服务，提高整体性能和可靠性。根据搭建的方式和集群的特性，Redis集群主要有三种模式：主从复制模式（Master-Slave）、哨兵模式（Sentinel）和Cluster模式。1.2Redis集群的作用和优势高可用性：Redis集群可以在某个节点发生故障时，自动进行故障转移，保证服务的持续可用。负载均衡：Redis集群可以将客户端请求分发到不同的节点上，有效地分摊节点的压力，提高系统的整体性能。容灾恢复：通过主从复
背景生产中Hadoop分布式集群中可能存在着单点故障问题，如果Namenode宕机或是软硬件升级，集群将无法使用，所以进行搭建高可用的来消除单点故障。Hadoop介绍Hadoop集群一般为一个NameNode和ResourceManager，但在实际生产环境中，若恰好具有NameNode和ResourceManager的节点出现故障，那么整个Hadoop集群将会崩溃，这是因为在HDFS中NameNode是系统的核心节点，ResourceManager负责整个系统的资源管理和分配。为了解决单点故障问题，在Hadoop2后中引入了高可用机制，支持NameNode和ResourceManager一个
随着互联网和大数据的快速发展，高可扩展性架构在现代应用开发中变得越来越重要。本文将探讨如何使用Java和MySQL构建高可扩展的微服务架构。首先介绍微服务架构的概念，并阐述为什么选择Java作为开发语言和MySQL作为数据库。然后，讨论如何使用Java和MySQL在微服务中实现高可扩展性架构，并介绍一些常见的技术和最佳实践。一、微服务架构概述微服务架构是一种将应用程序拆分为一组小型、自治的服务的软件架构风格。每个服务都可以独立开发、部署和扩展，并通过轻量级的通信机制实现相互之间的交互。微服务架构具有以下特点：1、松耦合：每个微服务都是独立的，可以独立部署和维护，不会影响其他微服务的运行。2、可
在众多的消息中间件中，Kafka的性能和吞吐量绝对是顶尖级别的，那么问题来了，Kafka是如何做到高吞吐的。在性能优化方面，它使用了哪些技巧呢？下面我们就来分析一下。以'批'为单位批量处理是一种非常有效的提升系统吞吐量的方法，操作系统提供的缓冲区也是如此。在Kafka内部，消息处理是以"批"为单位的，生产者、Broker、消费者，都是如此。在Kafka的客户端SDK中，生产者只提供了单条发送的send()方法，并没有提供任何批量发送的接口。原因是Kafka根本就没有提供单条发送的功能，是的你没有看错，虽然它提供的API每次只能发送一条消息，但实际上Kafka的客户端SDK在实现消息发送逻辑的时
我正在通过配置主从RedisKubernetespod和其上的哨兵来检查Redis高可用性解决方案。对于外部客户端连接的故障转移，我安装了haproxypod。我在开始测试配置时遇到了一些问题:Redis正在关闭来自HAPROXY的转发连接-客户端报告错误Error:Serverclosedtheconnection.顺便说一句:如果Redis配置了空密码，则连接正常。我很感激任何想法和建议。我的HA代理cfg文件包含以下条目:globaldaemonmaxconn500defaultsmodehttptimeoutconnect5000mstimeoutclient50000msti
高可用（highavailability，HA）指的是若当前工作中的机器宕机了，系统会自动处理异常，并将工作无缝地转移到其他备用机器上，以保证服务的高可靠性与可用性。而Zookeeper是一个分布式协调服务，Zookeeper即可用来保证Hadoop集群的高可用性。通过zookeeper集群与Hadoop2.X中的两个NameNode节点之间的通信，保证集群中总有一个可用的NameNode（即activeNameNode），从而实现双NameNode节点构成的NameNodeHA，达到HDFS高可用性。同Zookeeper也可用来保证ResourceManagerHA，即实现YARN高可用性。
