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AWS亚马逊云科技提供全球覆盖广泛、服务深入的云平台，全球数据中心提供超过 200 项功能齐全的服务
连续 11 年被 Gartner 评为"全球云计算领导者" ；2021 年全新 Gartner 魔力象限中被评为"云基础设施与平台服务（Iaas & PaaS）领导者"；计算、存储、数据库等基础设施技术；机器学习、人工智能、数据湖分析及物联网等新兴技术；亚马逊云科技提供丰富完整的服务及功能，每一行代码都为满足苛刻的需求而编写！
诞生：
2006年8月9日，Google首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）首次提出"云计算（Cloud Computing）"概念
概念：
云计算（cloud computing）分布式计算的一种，通过网络"云"将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户
云计算发展阶段：
- 公有云
公有云（Public clouds）指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，可通过 Internet 使用，可能是免费或成本低廉的，核心属性是共享资源服务；
- 私有云
私有云（Private Clouds）为客户单独使用而构建，提供对数据、安全性和服务质量最有效控制；公司拥有基础设施，并可以控制在此基础设施上部署应用程序的方式；私有云可部署在企业数据中心的防火墙内，也可以部署在安全的主机托管场所，核心属性是专有资源；
- 混合云
混合云（Hybrid Cloud）融合公有云和私有云，是近年来云计算的主要模式和发展方向，将公有云和私有云进行混合和匹配，以获得最佳的效果、个性化的解决方案，达到了既省钱又安全的目的；
- 行业云
行业云（Industry Cloud）由行业内或某个区域内起主导作用或者掌握关键资源的组织建立和维护，以公开或半公开的方式，向行业内部或相关组织和公众提供有偿或无偿服务的云服务平台；
亚马逊云科技在 2021 re:Invent 全球大会上，宣布为三项数据分析服务推出无服务器功能，客户无需配置、扩展或管理底层基础架构，即可轻松地分析任何规模的数据
- Amazon Redshift Serverless 可在几秒钟内自动设置和扩展资源，让客户无需管理数据仓库集群，即可以 PB 级数据规模运行高性能分析工作负载
- Amazon Managed Streaming for Apache Kafka ( Amazon MSK ) Serverless 可快速扩展资源，极大简化实时数据摄取和流式传输
- Amazon EMR Serverless 让客户无需部署、管理和扩展底层基础设施，即可使用开源大数据框架(如 Apache Spark、Hive 和 Presto)运行分析型应用程序
深度解读2022 re:Invent 全球大会的重大发布，着重介绍独具前瞻性的构建者们如何在亚马逊云科技的支持下改变行业，乃至改变我们的未来；将介绍亚马逊云科技在下一代云基础设施、云原生数据服务以及其他领域的前沿科技创新，并展示这些创新如何帮助客户更快地实现企业目标，释放潜力，突破云计算的技术边界，进而实现业务变革！
AWS发布新一代基于 Arm 的自研 CPU 处理器 Amazon Graviton3：性能提高25%、能效提高60%；大数据迈向 Serverless 时代，推出四个新的大数据分析无服务器选项；发布了面向纵向行业的服务Amazon IoT TwinMaker和Amazon IoT FleetWise
Serverless：
- 被称为无服务器，是一种可弹性扩容，可按量付费的新型计算架构技术
- 简化云计算的编程，代表程序员生产力的又一次的变革，将成为云时代的新计算范式——UC伯克利
AWS Lambda ：无服务器的计算服务，无需预置或管理服务器、创建可感知工作负载的集群扩展逻辑、维护事件集成或管理运行时，即可运行代码：
- 可以借助 Lambda，为任何类型的应用程序或后端服务运行代码，而且完全无需管理，Lambda 会自动、精确地分配计算执行能力，并根据传入的请求或事件运行您的代码，以适应任何规模的流量；
- 可以将代码设置为自动从 200 多个 AWS 服务和 SaaS 应用程序触发，或直接从任何 Web 或移动应用程序调用；
- 可以使用喜欢的语言（Node.js、Python、Go、Java 等）编写 Lambda 函数，并使用无服务器和容器工具（例如 AWS SAM 或 Docker CLI）构建、测试和部署函数
AWS Lambda 可以自动运行代码，无需配置或管理基础设施；只需编写代码，并以 ZIP 文件或容器镜像的形式上传到 Lambda
AWS Lambda 可通过运行代码以响应每个事件来自动扩展应用程序；代码将并行运行并逐个处理每个触发器，按照工作负载的大小精密扩展，从每天几个请求扩展到每秒数千个请求
使用 AWS Lambda ，只需按使用的计算时间付费，因此永远不会为过度预置的基础设施付费；按代码执行时间 （以每毫秒为单位）和代码触发次数收费；使用 Compute Savings Plan，可以额外节省高达 17% 费用
借助 AWS Lambda，可以通过为函数选择合适的内存大小来优化代码执行时间；还可以启用“预配置并发”使函数保持初始化状态，并准备好在两位数毫秒内进行响应
“如果有一个企业同时注重数字化转型技术和可持续发展，那么在这两个增长引擎的共同推动下，它超越同行的可能性会高出2.5倍”——埃森哲
AWS亚马逊云科技逐渐成为：应变于新、启运未来，为整个地球的绿色未来积极努力的领路者：联合发起《气候宣言》、实现所有业务线零碳排放、带动300多家企业加入《气候宣言》对诸多业务线产生的碳排放采取了有效的减碳措施：
- 云生：通过亚马逊云科技构建可持续的云基础设施，帮助客户实现通过云原生或迁移上云，减少碳排放
- 云治：亚马逊云科技提升云服务软、硬件效率，并帮助客户优化云上工作负载，提升云上应用的可持续性
- 云创：亚马逊云科技围绕重点行业和场景，开发专属的可持续发展解决方案，赋能客户实现可持续发展目标
大数据迈向 Serverless 时代，推出四个新的大数据分析无服务器选项：云原生数据仓库 Amazon Redshift Serverless、云上大数据分析 Amazon EMR Serverless、流式数据管道 Amazon MSK Serverless 、实时数据处理 Amazon Kinesis on-demand；可以大幅缩减企业大数据分析旅程，让用户不再担心硬件资源问题！
- 降低运营复杂度
ServerLess架构使软件应用和服务器实现了真正的解耦，开发者不再将开发重心侧重于监控与维护服务器、降低运营复杂度，开发者可以将重心更多的放在软件应用的用户体验和更高价值的地方
- 降低运营成本
ServerLess架构使开发者只需要支付处理请求资源的费用，节约资源空闲而丢失的大笔开销，提高资源利用率和可回收价值
- 缩短产品的上市时间
ServerLess架构解耦的同时，使功能之间的边界更加清晰，开发效率大大提高，开发周期极速降低；开发者无需关心底层细节，即避免传统架构冗余、又使开发时间大大减少
- 增强创新能力
ServerLess架构开发时间的缩短、部署效率的提高，使开发者可以投入大量时间尝试全新的想法和创意，更加注重用户体验、对产品功能不断完善、迭代更新
随着经济的快速发展，技术创新的驱动，传统快消服务业正在数字化转型升级基于 Serverless 构建零售创新应用
- 低成本
满足小微企业的转型需求，创造弯道超车
- 可伸缩
全新的Serverless 解决方案基于现有的Amazon Serverless 架构，使消费者能够在短短几秒钟内通过手机完成下单，无需下载安装应用程序
- 高效率
无服务器架构快速构建新零售行业解决方案，让开发者专注于业务代码的同时，能够实时构建应用，使项目快速推向市场降低试错成本，更好的适应用户需求
AWS亚马逊云科技2022 re:Invent大会上，首席执行官Adam宣布正式推出Amazon OpenSearch Serverless版本，新解决方案简化了运行PB级搜索和分析工作负载的过程，而无需配置、管理或扩展OpenSearch集群，支持互动分析、实时应用程序监控、网站搜索等，无需担心开通、配置和扩展基础；
- Amazon Aurora 首次支持与Amazon Redshift的零ETL（提取、转换和加载）集成，汇集具有分析功能的交易数据，可以在同一个Redshift实例中复制来自多个Aurora数据库的数据，而系统使用无服务器，无需管理基础架构
- Amazon Redshift与Apache Spark集成，可以在EMR、Glue和Sagemaker等亚马逊云科技服务中，使用简单的Spark作业或Jupiter笔记本，连接到Redshift。针对Redshift表进行读写查询
- Amazon DataZone数据管理服务器，帮助在整个组织目录内发现、共享和管理数据；基于机器学习预测的Amazon Quicksight Q服务，用户可以在界面要求预测指标未来的走向
AWS亚马逊云科技，一方面期待新的技术创新；一方面也忐忑技术对于企业变革带来的挑战；如他们所说：不需要牺牲安全的情况下，减少成本，同时提高性能，让每一位开发者获得更极致的体验，陪同开发者一路同行，展望云计算发展的未来！
uni-app官方认证：跨平台开发王者，编写一套代码，同时发布iOS/Android/Web/微信/支付宝/百度/头条/QQ/快手/钉钉/淘宝/360等多个平台，“基础+进阶+实战+源码+9个章节实训案例”
- 内容简介
本书以“零基础”为起点，系统地介绍了uni-app的跨平台开发与应用；全书内容分为3篇，共12章；第一篇：基础篇，包括第1、4章，主要介绍了uni-app的特点和优势、环境搭建、HBuilderX开发工具的安装和使用，以及uni-app的一些基础知识；第二篇：进阶篇，包括第5、9章，主要介绍了uni-app的基础配置、相关组件、导航栏、高效开发技巧，以及uniCloud云开发平台；第三篇：实战篇，包括第10~12章，通过第一个实战，介绍了如何使用uni-app开发小程序；通过第二个实战，介绍了如何使用uni-app进行跨平台开发；通过第三个实战，介绍了如何使用uniCloud云开发
- 作者简介
欧阳江涛，高级前端工程师，曾于派点、美圈、贝多分等多家创业公司担任技术主管，有着十余年的项目开发经验，对于移动应用开发有着独到的理解；擅长使用Weex、React Native、Flutter以及uni-app等跨端开发框架，对APP开发、Web前端项目、小程序开发、软件架构设计、性能优化及多平台混合开发有着丰富的经验，曾通过各类开发项目帮助公司获得BAT战略投资
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🌼 结语：创作不易，如果觉得博主的文章赏心悦目，还请——
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我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
无论您是想搭建桌面端、WEB端或者移动端APP应用，HOOPSPlatform组件都可以为您提供弹性的3D集成架构，同时，由工业领域3D技术专家组成的HOOPS技术团队也能为您提供技术支持服务。如果您的客户期望有一种在多个平台（桌面/WEB/APP，而且某些客户端是“瘦”客户端）快速、方便地将数据接入到3D应用系统的解决方案，并且当访问数据时，在各个平台上的性能和用户体验保持一致，HOOPSPlatform将帮助您完成。利用HOOPSPlatform，您可以开发在任何环境下的3D基础应用架构。HOOPSPlatform可以帮您打造3D创新型产品，HOOPSSDK包含的技术有：快速且准确的CAD
本教程将在Unity3D中混合Optitrack与数据手套的数据流，在人体运动的基础上，添加双手手指部分的运动。双手手背的角度仍由Optitrack提供，数据手套提供双手手指的角度。 01 客户端软件分别安装MotiveBody与MotionVenus并校准人体与数据手套。MotiveBodyMotionVenus数据手套使用、校准流程参照：https://gitee.com/foheart_1/foheart-h1-data-summary.git02 数据转发打开MotiveBody软件的Streaming，开始向Unity3D广播数据；MotionVenus中设置->选项选择Unit
文章目录一、概述简介原理模块二、配置Mysql使用版本环境要求1.操作系统2.mysql要求三、配置canal-server离线下载在线下载上传解压修改配置单机配置集群配置分库分表配置1.修改全局配置2.实例配置垂直分库水平分库3.修改group-instance.xml4.启动监听四、配置canal-adapter1修改启动配置2配置映射文件3启动ES数据同步查询所有订阅同步数据同步开关启动4.验证五、配置canal-admin一、概述简介canal是Alibaba旗下的一款开源项目，Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费。Git地址：https://github.co
我正在尝试在Rails上安装ruby，到目前为止一切都已安装，但是当我尝试使用rakedb:create创建数据库时，我收到一个奇怪的错误:dyld:lazysymbolbindingfailed:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedfrom:/Library/Ruby/Gems/1.8/gems/mysql2-0.3.11/lib/mysql2/mysql2.bundleExpectedin:flatnamespacedyld:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedf
文章目录1.开发板选择*用到的资源2.串口通信（个人理解）3.代码分析（注释比较详细）1.主函数2.串口1配置3.串口2配置以及中断函数4.注意问题5.源码链接1.开发板选择我用的是STM32F103RCT6的板子，不过代码大概在F103系列的板子上都可以运行，我试过在野火103的霸道板上也可以，主要看一下串口对应的引脚一不一样就行了，不一样的就更改一下。*用到的资源keil5软件这里用到了两个串口资源，采集数据一个，串口通信一个，板子对应引脚如下：串口1，TX：PA9，RX：PA10串口2，TX：PA2，RX：PA32.串口通信（个人理解）我就从串口采集传感器数据这个过程说一下我自己的理解，
SPI接收数据左移一位问题目录SPI接收数据左移一位问题一、问题描述二、问题分析三、探究原理四、经验总结最近在工作在学习调试SPI的过程中遇到一个问题——接收数据整体向左移了一位（1bit）。SPI数据收发是数据交换，因此接收数据时从第二个字节开始才是有效数据，也就是数据整体向右移一个字节（1byte）。请教前辈之后也没有得到解决，通过在网上查阅前人经验终于解决问题，所以写一个避坑经验总结。实际背景：MCU与一款芯片使用spi通信，MCU作为主机，芯片作为从机。这款芯片采用的是它规定的六线SPI，多了两根线：RDY和INT，这样从机就可以主动请求主机给主机发送数据了。一、问题描述根据从机芯片手
前言一般来说，前端根据后台返回code码展示对应内容只需要在前台判断code值展示对应的内容即可，但要是匹配的code码比较多或者多个页面用到时，为了便于后期维护，后台就会使用字典表让前端匹配，下面我将在微信小程序中通过wxs的方法实现这个操作。为什么要使用wxs？{{method(a,b)}}可以看到，上述代码是一个调用方法传值的操作，在vue中很常见，多用于数据之间的转换，但由于微信小程序诸多限制的原因，你并不能优雅的这样操作，可能有人会说，为什么不用if判断实现呢？但是if判断的局限性在于如果存在数据量过大时，大量重复性操作和if判断会让你的代码显得异常冗余。wxswxs相当于是一个独立
